在自然保护区、生态廊道、濒危物种栖息地及生物多样性热点区域，野生动物的种群数量监测、行为轨迹追踪与生存状态评估是生态保护、生物多样性调查及濒危物种拯救的核心基础。传统野生动物监测多依赖人工巡查、红外相机布设、足迹粪便分析等方式，存在覆盖范围有限、人力成本高昂、对野生动物干扰性强、夜间及恶劣天气下监测能力薄弱、物种识别依赖专业人员且效率低下、数据采集不连续等痛点，难以满足大范围、全天候、非侵入式的生态监测需求，也无法快速响应物种栖息地变化、非法捕猎等突发情况。随着全球生物多样性保护力度升级、生态环境评估体系日趋完善，以及人工智能、声纹识别、物联网等技术的快速发展，行业亟需一套能够实现远距离、无干扰、智能化监测的解决方案。野生动物声纹识别监测方案在此背景下应运而生，依托声纹作为野生动物独特的 “生物标识”，通过布设声学监测设备实现全天候声音数据采集，结合 AI 算法精准识别物种类型、行为特征及种群动态，既规避了传统监测模式对动物的干扰与人力局限，又能高效获取连续、精准的监测数据，为生态保护决策、濒危物种保护、非法活动预警及生物多样性评估提供科学支撑，助力构建智能化、精细化的生态保护监测体系。
硬件设备
动物声纹监测仪
持续供电
通太阳能光伏板加上蓄电池为设备持续供电
广域感知
采集半径达到100米以上
事件检测
通过声学事件检测，自动过滤无效的数据
在线传输
将监测数据实时通过4G/5G信号回传
智能识别
通过鸟类声纹采集设备实时采集声纹数据
数据管理
通过手机、电脑、可视化平台在线管理数据
动物声纹监测仪-野外部署
AI识别平台-识别模型
公司目前已采集声学数据超过5000万条，构建了两大声学数据库，包括自然声学库和人工噪声数据库，并已构建自然声学。识别模型超过900种，人工噪声识别模型80种。
AI识别平台-数据处理
识别模型构建：收集鸟类和噪声数据样本，构建近1000个声音识别。
鸣声识别：通过已构建的识别模型对输入数据进行识别，并给出模型预测结果的置信度
(confidence scores)。对AI识别结果进行人工校验，获得最终结果。
模型迭代：将人工校验结果作为训练样本，进行迭代训练，提高识别准确度。
