采用前端分布的高空摄像机+边缘AI人工智能处理器的方式代替人工观测，鸟类监测系统就是通过分布在湿地公园中的高空长焦摄像机，对周边鸟类的自动巡航抓拍和智能识别，充分运用AI视觉识别软件的算法和边缘计算服务器的高性能算力，将高空长焦摄像机捕捉到的图像进行每帧画面分割和检测识别，基于多层卷积神经网络和深度学习算法，利用边缘计算机GPU+CPU高效双核运算，通过提取各种鸟类体貌特征，辅以数万张照片和影像素材进行特征训练，以每秒钟识别30张照片的超高频率，实现了对视频画面中的鸟类进行多目标实时捕捉和自动识别分类。通过大量的鸟类图片识别训练，会使鸟类种类、特征和数量的识别能力越来越强，远高于人工监测能力，可以连续不间断的实现对鸟类的抓拍、识别和计数，为科学研究提供数据支撑。
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