鳥類位置捕捉。通過全場景廣角攝像機對全場景范圍進行實時視頻監控，將圖像數據傳送到現場圖像采集終端。通過構建運動物體捕捉算法識別視頻流中運動物體，當檢測到運動物體大小符合鳥類尺度時，捕捉運動物體在畫面中的位置，并計算其運動路徑。

鳥類圖像獲取。現場圖像采集終端根據計算出的運動路徑控制攝像云臺，云臺帶動長焦高清相機運動，對準并鎖定運動物體，連續拍攝5-10張高清照片，傳送現場圖像到采集終端。通過構建鳥類預判智能算法分析畫面中是否存在鳥類。若存在則將鳥類高清圖片集通過4G模塊傳送回識別計算機；若不存在鳥類則該次拍攝結束。

鳥類AI智能識別。根據全國鳥類種群特征構建鳥類庫和鳥類智能識別算法，利用大量鳥類高清圖片和特征信息對算法進行訓練，提高識別精度。利用算法對接收到的高清鳥類圖片進行AI智能識別，自動記錄鳥類種類和數量。對不在識別范圍內或AI無法識別的鳥類圖像，先存儲，定期進行專家人工識別，并記錄人工識別的鳥類圖片和特征。鳥類識別系統可實現自主學習，利用人工識別的鳥類圖片和特征數據建立新鳥種標簽數據庫，實現新鳥種自動識別監測，逐步完善我國鳥類識別標簽數據庫，實現全口徑鳥類自動監測。

開發鳥類AI智能識別自動監測裝備，將各項技術有機結合，開發鳥類AI智能識別自動監測裝備，實現對監測地區濕地鳥類種類和個體數量的自動監測。

技術指標

2.1鳥類AI智能自動監測硬件設備

（1）重載云臺：圖像采集終端能夠根據計算出的運動路徑控制攝像云臺，云臺帶動長焦高清相機運動，對準并鎖定運動物體，連續拍攝高清照片，傳送至現場圖像采集終端。攝像頭分辨率400萬像素，支持2560*1440分辨率，不低于55倍光學變倍和16倍數字變倍，滿足水平方向360°連續旋轉、垂直方向+45°～-45°旋轉。

（2）供電系統：供電系統及輔助設備包括800W單晶太陽能電池板1塊，1個PWM（10A）太陽能充電控制器、一組24V800AH太陽能鋰電池，該供電系統可保障夜晚的供電，以及連續5天陰雨天的正常供電。

（3）無線傳輸：通過4G網絡進行圖片和視頻的傳輸，所以安裝地點必須有三大運營商中的其中一方的4G網絡。

（4）設置避雷系統；設置防鳥落和筑巢裝置。

（5）結構架：配套設施，140通徑，3.0厚度，橫桿1.5米，南向，太陽能板支架采用抱箍安裝，雙片裝，包括太陽能板固定裝置。

該功能模塊封裝于“現場圖像采集、預判軟件”中。

2.2鳥類運動物體捕捉算法、鳥類圖像獲取算法以及鳥類智能識別算法。

1）運動物體捕捉算法能夠檢測視頻流中運動的物體，捕捉運動物體在畫面中的位置，并計算其運動路徑。

2）鳥類圖像提取算法能夠提取出運動物體中的鳥類

3）鳥類智能識別算法能夠對接收到的高清鳥類圖片進行AI智能識別，算法在測試圖片庫的識別準確率達到70%以上。

2.3鳥類數據庫與鳥類識別系統

在鳥類識別模塊，對遠程識別計算機接收到的圖片采用“鳥類識別”智能算法進行分析、計算，得到圖片中鳥類的種類以及對應的數量，識別準確度大于70%。將結果存儲到數據庫中，對于不能識別的未知鳥類，軟件將在圖片中進行特殊標記，便于后續人工識別。在鳥類數據管理模塊，管理人員可以登錄軟件對鳥類監測的數據進行查看、統計分析。另外，軟件提供對外數據共享接口，支持與外部軟件和設備的數據交換。本部分軟件主要功能包括：

鳥類識別：鳥類高清圖片數據接收、鳥類智能識別等。

算法封裝：將“鳥類識別”等算法封裝到軟件里。

歷史數據：查詢各站點歷史圖片、未識別鳥類圖片（人工識別）、鳥類駐留情況等。

鳥類數據管理：編輯分類信息、增加訓練樣本庫等。

統計分析：按條件分時段、站點統計鳥類監測記錄和種類。

專家智庫：編輯鳥類專家賬號，提供專家手工標記通道。

軟件設置：現場圖像采集終端參數設置、用戶信息管理等。

設備及軟件運維 

依據現場監測點位情況，進行一對一專項服務；根據不同安裝地點，設計不同的系統方案，確保設備安全,穩定,可靠運行。能夠列舉當前常態下項目實施和項目整合過程中存在的風險，具備7X24小時應急保障能力，并提供解決方案。

硬件可通過平臺實時監控運行狀態，如有故障48小時內派人現場維護，每年由硬件工程師現場維護一次。

數據接口

設備支持跨平臺數據對接，免費提供API數據對接服務。根據甲方要求，提供數據接口，可將數據實時對接到用戶指定平臺，并配合平臺運維單位進行數據調試，確保數據對接到用戶指定平臺。