鸟类迁徙是候鸟在繁殖地与越冬地之间沿相对固定的路线定期往返的习性。鸟类迁徙线路自西向东，有四条从我国经过，分别是西亚—东非迁徙路线、中亚迁徙路线、东亚—澳大利西亚迁徙路线和西太平洋迁徙路线，在我国形成东部、中部和西部 3 个候鸟迁徙区，每年从我国过境的候鸟种类和数量约占迁徙候鸟的2%—25%，我国大部分湿地保护区均地处重要的候鸟迁徙路线之上。湿地保护区内湖泊、沼泽、滩涂,生物多样性丰富,喜湿植物茂盛的内陆干旱区独特的湿地生态系统,也为鸟类繁衍生息创造了得天独厚的条件。

鸟类的调查和监测作为生物多样性工作的重要内容之一，目的是了解并掌握鸟类迁徙时间、路线、迁徙数量、种群关系、归巢能力、死亡率、存活率、寿命等生态规律和致危原因等，为鸟类保护与科普提供技术决策依据。传统的鸟类监测方法：样点法、样线法、标图法、直接计数法及网捕法，需要投入大量的人力、物力。

随着人工智能及大数据分析技术的迅猛发展，当前AI技术已经融入到保护地和湿地公园的生物多样性调查与监测中，为鸟类生物多样性调查和动态监测提供了高效便捷的创新手段。

AI智能识别原理

AI智能识别，通过高清摄像头、声纹信息采集设备、卫星定位追踪器等对鸟类进行自动监测，通过前端采集设备传输过来的视频、图片等提取鸟类体貌形态特征结合AI算法模型，实现对鸟类的智能化监测识别统计。

系统功能介绍

1.监测数据可视化

结合GIS地图服务、人工智能技术等，对鸟类物种的生物多样性、生态环境分析，为动物多样性的维持机制与保护对策提供数据基础。

2.监测物种等级清晰化

系统可对Ⅰ级保护鸟类、Ⅱ级保护鸟类、特有濒危鸟类等鸟类监测识别进行统计分析。

3.监测方式多样化

综合红外相机、摄像机监控、声纹信息采集、卫星定位追踪、人工专项调查等多种生物多样性监测技术手段

4.监测物种丰富化

根据监测物种需求，基于各种鸟类物种的AI算法模型深度学习训练，可服务于全国多数鸟类物种的识别。

5.监测环境数据化

气象、大气、水文、水质、土壤等生态环境监测信息的实时接入，为监测区生物多样性保护、生态环境管理提供科学依据。

此外，AI识别系统经过大量的模型训练和优化升级，可以对全国大部分鸟类物种进行识别，能够更加准确的帮助我们了解区域内鸟类物种信息、数量分布、生存状况，同时可以对鸟类生存环境进行实时监测，为用户提供鸟类动态监测统计分析和未来的发展趋势提供可靠的数据支撑。