山东
【万象推荐：WX-NSB16】鸟类资源调查、生物多样性监测是生态保护、林区运维、湿地治理的核心基础工作，长期以来，国内鸟类监测工作高度依赖人工野外踏勘、望远镜目视观测、后期视频人工复盘等传统模式，存在诸多难以规避的技术短板。人工监测极度依赖工作人员经验与体能，作业效率低下、人力成本高昂，物种识别、数量统计易产生主观误差，同时无法实现全天候、大范围不间断监测，仅能获取基础的物种、数量数据，缺失距离、方位、坐标等关键空间信息，严重制约鸟类科研与生态保护工作的精准度。WX-NSB16鸟类识别监测设备依托深度学习AI技术与多传感器融合架构，彻底革新传统监测模式，实现鸟类监测自动化、数字化、精准化升级。
WX-NSB16鸟类识别监测设备是专为野外鸟类资源常态化监测研发的智能终端，融合深度学习鸟类识别模型、多传感器融合技术与智能云台控制技术，完美适配各类野外复杂生态场景。设备摒弃传统人工监测的局限性，依托四大核心模块协同工作，构建全流程智能化监测体系，可自动完成鸟类物种识别、精准数量统计、目标距离测量、方位坐标定位，所有监测数据实时叠加至视频流，实现可视化、数据化同步输出，大幅提升鸟类调查与生物多样性研究的工作效率。
设备搭载超高清4K光学变焦镜头，搭配专业ISP图像信号处理芯片，具备降噪、锐化、宽动态调节、色彩还原等图像处理能力，可有效适配逆光、树荫阴影、晨昏弱光等复杂光照环境，精准捕捉远处鸟类的羽毛纹路、体型姿态、喙部特征等细微细节，为AI精准识别提供高质量原始图像素材。区别于普通监控设备，该设备搭载自研卷积神经网络CNN模型，经过数百万张不同物种、姿态、光照、背景的鸟类标注图像训练，可精准区分各类相近鸟类物种，规避人工识别的经验误差。
在智能识别与数据处理层面，设备采用YOLO目标检测算法精准定位画面内鸟类目标，通过图像分类模型完成物种判定，搭配DeepSORT多目标追踪算法，为每只鸟类分配唯一ID，实时追踪运动轨迹，从根源避免重复计数、漏计问题，保障数量统计精准度。同时集成激光测距、高精度云台角度传感、GPS定位模块，结合三角几何运算原理，精准测算鸟类与设备的直线距离、方位角、经纬度坐标，补齐传统监测空间数据缺失的短板，丰富监测数据维度。
设备搭载360°水平连续旋转、大角度垂直俯仰智能云台，支持自动目标追踪、多点位预设巡航，可全天候无死角覆盖监测区域，无需人工值守操控。所有物种信息、数量数据、空间参数、时间戳通过OSD技术实时叠加视频画面，可通过有线、4G/5G网络实时上传云端平台，支持远程实时查看与数据回溯。该设备广泛应用于林区、湿地、自然保护区等场景，以智能化、全天候、高精度的监测优势，彻底解决传统人工监测效率低、误差大、覆盖有限的痛点，为鸟类生态研究、生物多样性保护、生态环境评估提供硬核技术支撑。
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