先河智造 | 听鸟观鱼 探索生物多样性智慧监测

政策背景


《生态环境监测规划纲要(2020-2035年)》提出构建国家生态状况监测网络,并提升地面观测、遥感验证和生物多样性监测能力。


《“十四五”生态保护监管规划》中提出:强化生态保护监管基础保障能力建设。构建完善国家生态监测网络体系,优化生态监测地面站点布局,持续推进生物多样性观测网络建设,加快建设生态保护监管平台,提升生态保护监管基础保障能力。

⚫ 习近平总书记在党的二十大报告中强调了推动绿色发展的重要性,并提出了一系列措施来促进人与自然和谐共生,包括加强生态保护和系统治理、调整产业结构、防治污染、提升生态系统的多样性、稳定性和持续性,以及稳妥推进碳达峰碳中和。

⚫ 2023年7月的全国生态环境保护大会上,习近平总书记进一步强调了未来五年对于美丽中国建设的关键性,并指出要深化人工智能等数字技术应用,构建美丽中国数字化治理体系,建设绿色智慧的数字生态文明。


近年来,生物多样性被频频提起,成为公众和政策制定者关注的焦点。生物多样性不仅对于维持生态系统的健康至关重要,而且对于人类的福祉和社会经济发展也起着关键‍‍作用。


生物多样性监测

传统生物多样性监测主要依赖人工调查,费时费力且效率不高。2024年3月,生态环境部印发《关于加快建立现代化生态环境监测体系的实施意见》,提出推进机器视觉在生物多样性监测中的应用。

2024年3月,中国环境监测总站印发了《2024年深化全国生态环境智慧监测创新应用工作要点》,其中提到:研发基于机器学习的生物多样性(含水生生物)智能监测技术,建立行业共性人工智能训练集,解决人工识别鸟类、藻类、浮游底栖等生物物种,费时费力且存在一定的主观性等问题。

先河环保利用AI与声纹识别技术,推出鸟类、鱼类智能监测系统,用科技为生物多样性保护保驾护航。


鱼类多样性智能监测系统

产品概述

基于云边端技术架构,采用边缘计算技术、新能源技术、多传感器融合技术,有效通过高清成像、水下补光、水下声纳探测等技术手段对水下鱼类、生态环境进行高实时全天候的监测。

监测数据通过无线或有线网络方式上传至云服务器,实现水下鱼类视频图像信息的积累,形成主要鱼种数据集。采用卷积神经网络构建深度学习模型,自动提取高质量鱼类特征、融合特征,实现视野范围内的主要鱼种识别;测算河流、湖库、近岸海域等地的生物种群丰度和密度;研究水下生物活动规律,评估生态恢复趋势。

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性能特点

⚫ 免打扰:不干扰鱼类正常活动,符合《生物多样性观测导则——内陆水域鱼类观测》(HJ 710.7-2014)里的保护性原则,避免损伤和不科学的频繁观测。

⚫ 稳定性强:通过水下补光技术增强图像清晰度,并采用声呐探测作为可见光成像的补充,增强对浑浊水域的适应性。

⚫ 数智化监测:采用多源异构数据融合技术,建立基于移动设备的自主化智能化观测感知网络,推进机器视觉在生物多样性监测中的应用。

⚫ 智慧化监管:集数据采集、回传、识别鉴定、应用产出于一体,支持电脑端和手机端实时访问,支持多级用户权限管理并支持开放公众接口。

⚫ 适用户外长期工作:浮台采用304不锈钢和HDPE高密度聚乙烯材料,耐酸碱、防锈、耐磨、抗老化、抗冲击;浮台灵活,安装方便。

⚫ 精细化监测:高实时、全天候监测,可观测鱼类体表健康状况;支持GIS定位,支持时空异质化统计分析(支持分层统计和按小时、天、月份统计);支持鱼类录像视频播放、下载,和分类查看AI识别的鱼类样本库。

⚫ 高效能监测:算法准确率96.7%,综合应用定点连续监测、现场快速监测、视频监视监控等先进技术,以及云计算、智能化的科技手段,无人值守、自动运行、监测直观、研判智能。

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应用场景

应用于水生态环境质量评价、湿地生态环境质量评价、自然保护地生态环境调查、生物多样性监测、海洋渔业资源调查等多种场景。

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鸟类多样性智能监测系统‍‍‍‍

产品概述

基于云边端技术架构,采用深度学习技术、新能源技术、多传感器融合技术,有效通过声纹识别、大数据挖掘等技术手段对鸟类进行高实时,全天候的监测。监测数据通过无线(4G/5G)方式上传至云服务器,实现鸟类声纹信息的积累,形成主要鸟类数据集。采用卷积神经网络构建深度学习模型,自动提取高质量鸟类声纹特征、融合特征,实现视野范围内的主要鸟种识别,长期高效监测区域鸟类多样性情况,数字监管生物多样性,构建“一站多点”式生物多样性监测网络体系,助力美丽中国建设。

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性能特点

1、声纹识别

动物物种识别方式:边缘端识别;

动物物种识别数量:≥1000种;

实时音频收听(同时支持PC端和手机端)

 物种识别模型定制区域优化:可针对不同地区快速定制符合该地区的识别模型,提升模型准确率;

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2、视频识别

⚫ 支持视频流内网穿透,远程取流,远程管理;

⚫ 鸟类物种识别方式:本地边缘识别;

⚫ 鸟类物种识别能力:包含常见水鸟等;

⚫ 鸟类物种计数能力:支持多物种同时计数,支持划定区域计数等;

⚫ 支持模型持续学习、升级。

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应用场景

应用于生物多样性调查与评价、自然保护地生态环境调查、湿地鸟类多样性保护、机场鸟情调查等多种场景。

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通过引入视频AI和声音AI技术,在一定程度上,能够解决传统人工调查存在的一些不足:

⚫  生物鉴定过程中主观因素带来的误差问题

 人工识别视线遮挡从而影响准确率问题

 人工识别连续性差且费时费力的问题

助力提升生物多样性监测工作效率,并提升监测工作的连续性稳定性!




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