又是一年候鸟季。对着壮观的鸟浪来数鸟一直都是传统监测的难点，人工监测几乎不可能做到精确。然而，用上了AI，这个难题便迎刃而解。

　　随着AI及大数据分析技术的发展，尤其是计算机视频识别技术的进步，使AI相关技术辅助鸟类多样性监测成为可能，这不仅为鸟类多样性调查和动态监测提供了创新手段，还让野生动物监测迎来“智变”。

　　传统监测人力物力投入大

　　生物多样性是形形色色生物体的总和，包含动物、植物和微生物，其中鸟类是最受公众关注的类别之一，由于它们对生境因子及其变化比较敏感，常作为区域生态质量的“晴雨表”和“试金石”。因此，鸟类监测已成为湿地公园、各级野生动物保护主管部门、科研机构，以及鸟类环志站点和野生动物疫源疫病监测站等单位的常态化工作之一。

　　当前，鸟类监测大多采用“人工+观测设备”的方式，利用长焦相机和高倍望远镜开展远距离、大范围的静态观测。

　　与早期单纯依靠肉眼观测相比，用“长期蹲点、隐蔽观察、定期查巢”的传统方式进行监测和计数，虽然提高了监测的准确性，并降低了对鸟类的干扰，但是人力物力投入大，且对监测人员的要求较高，不仅要具备一定的分类学基础，还要有一定的拍摄技巧，能够坚持长期参与鸟类监测工作。因此，传统监测方式难以保证鸟类监测的准确性、连续性、完整性。

　　AI识别实现实时监测、即时分析

　　如何使用AI进行“鸟口普查”？

　　首先，AI鸟类调查员要安装一套“AI鸟类智慧识别监测系统”，该系统由硬件监测设备和智能识别软件构成。前端音视频监测设备捕获监测点的鸟类视频及音频数据，不仅可以通过端侧或边缘设备进行智能分析，获取鸟类空间位置、种类、数量等统计信息，也可以上载云端利用AI智能计算设备进行识别分析，并将数据存储在云端存储服务器中，供鸟类智慧监测展示系统统计分析使用。此外，也可以通过手机、平板等设备录音或者拍照进行上传识别。

　　其次，鸟类AI识别服务器具备鸟类实时监测、高效分析处理的功能。服务器采用了“CPU+GPU”异构计算架构，高速IO交换技术，集成鸟类识别算法模型，通过接入实时监控视频流，检测鸟类特征并进行即时分析，具备高性能、高可靠和易维护的特点。

　　鸟类智能监测管理软件可对监测数据进行系统化管理和多维度统计分析。基于物联网、AI、GIS（地理信息系统）等技术构建的鸟类监测管理系统，具有视频接入、监测管控、图片管理、鸟类名录、统计分析等一体化的功能应用。

　　例如，昆明滇池高原湖泊研究院在大泊口部署了鸟类智慧监测识别系统，在红嘴鸥到来时，该系统每天均能监测到超过5000只红嘴鸥，为保护区管理人员提供了大量观测数据。

　　多模态融合让识别更精准

　　鸟类智慧监测识别系统的核心是鸟类智能识别算法，主要包括基于图像和视频的鸟类识别算法，以及基于声音的鸟类识别算法。其中，基于图像和视频的算法，通过对鸟类形态和行为特征的精准提取和分类模型，获得高精度的鸟类目标识别结果。

　　此外，在实际应用中，还需要结合鸟类形态学专业知识和大规模数据训练，以提高算法模型对不同生态场景变化的稳定性和精确性。基于图像和视频的鸟类识别算法，更适用于湿地或者水面等较为开阔的自然环境。在遮挡较为严重的山林等环境下，常常“只闻其声，不见其影”，这种情况下，基于声音的鸟类识别算法便更加有效。有时候，基于图像和视频的鸟类识别算法和基于声音的鸟类识别算法还可同时使用，通过多模态融合的识别方法进一步提高准确度。

　　未来鸟类监测向高精度、动态化和智能化方向发展

　　目前，AI已融入许多保护地和湿地公园的鸟类多样性调查与监测中。

　　以北京为例，已率先在翠湖国家城市湿地公园部署了鸟类智慧监测识别系统。该系统从2022年1月份至今一直稳定运行，在翠湖的天鹅池和荷花塘等四个点位监测到包括鸿雁、绿头鸭、斑嘴鸭、苍鹭、赤麻鸭、鸳鸯、夜鹭、普通鸬鹚等在内的鸟类共4000余只。通过监测系统界面，保护区管理者可以随时随地查看保护区内鸟类监测信息，提高了管理效率。

　　未来，鸟类监测向着高精度、动态化和智能化的方向发展，并紧密结合保护区鸟类本底调查与动态监测需求，采用AI技术与生态学大数据分析方法，以实现“看得清、看得准、看得全、看得懂”的无人化、智慧化、长周期实时监测，有效解决鸟类监测中的数据“不实时、不全面、不准确”等问题，显著提升鸟类监测效率和识别准确度，为鸟类调查和动态监测提供创新手段，为生物多样性保护与科普宣传提供技术支撑。