自然保护地野生动物视觉及声纹AI监测识别关键技术研究及示范

建立高精度标注的野生动物视觉及声纹训练数据集并开展相关 AI 算法关键技术研究,对加强自然保护地的野生动物监测及生物多样性保护具有重要意义。近年来,高精度标注形成了 1810 种野生鸟类和 2000 余种陆生野生动物训练集,分别训练获得涵盖国家 I级和II级保护的野生鸟类和陆生哺乳动物的 AI 监测识别算法模型,在长焦云台高清摄像机条件下实现了集群目标捕捉识别、特定目标动态追踪、飞行跟踪、自动缩放等 AI功能,可对影像中的野生动物进行分类识别,中大目标分类准确率达到 98%以上,小目标大类分类准确率达到 95%以上;高精度标注形成了 800 余种野生鸟类和"十四五"重点保护野生动物的部分声纹样本数据集,训练获得了野生动物声纹AI分类算法模型,初步实现了基于声纹AI的野生动物习性、活动、性别、幼体、成体等分类识别,融合视觉AI分类算法进一步实现野生动物的细分类识别,为加强生物多样调查、保护和评估奠定技术及数据基础。研究成果先后在国家级湿地公园、国家级自然保护区示范应用,并于 2021-2022 年连续监测识别到新分布的国家 I级保护动物及种群数量,为区域摸清野生动物本底资源、研究迁徙鸟类动物、加强野生动物保护发挥了积极作用。未来,将深入开展野生动物生物多样性保护类GPT大模型技术研究及示范。