生物多樣性監(jiān)測監(jiān)管平臺(tái)依靠前端音視頻采集設(shè)備、環(huán)境因子監(jiān)測設(shè)備、以及紅外相 機(jī)監(jiān)測設(shè)備，通過4G/5G網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)到系統(tǒng)后端進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、匯總分析、AI物種識(shí) 別、個(gè)體識(shí)別在平臺(tái)中對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，為研究者提供科學(xué)、智能、可持續(xù)的 重要數(shù)據(jù)來源，為生物多樣性的研究更有效率的方式和手段。
紅外相機(jī)管理
提高相機(jī)布設(shè)計(jì)劃的合理性及相機(jī)利用率，一張圖上了解紅外相機(jī)的 分布，結(jié)合4G技術(shù)實(shí)現(xiàn)相機(jī)圖像數(shù)據(jù)自動(dòng)回傳系統(tǒng)收集分析，使紅外 相機(jī)管理更智能、更科學(xué)、更高效、更簡單。
AI物種識(shí)別
對物種特征數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)與挖掘，形成各物種智能算法，快速識(shí)別物 種，提高識(shí)別效率。
物種統(tǒng)計(jì)功能（分布、遷移）
通過自動(dòng)相機(jī)監(jiān)測技術(shù)，獲取野生動(dòng)物圖像數(shù)據(jù)，用于調(diào)查野生動(dòng)物 的物種分布、種群數(shù)量、行為和生境利用等重要信息，為野生動(dòng)物保 護(hù)管理和資源利用提供參考資料。
數(shù)據(jù)分析功能
匯總圖像信息數(shù)據(jù)，在界面上形成可視化數(shù)據(jù)，一張圖看出不同時(shí)間 物種的分布及數(shù)量變化，反映各地域的生物多樣性、相對多度、物種 密度等重要分析信息。
實(shí)時(shí)全景AI視頻監(jiān)測
直觀、準(zhǔn)確、及時(shí)和信息內(nèi)容豐富而廣泛應(yīng)用，通過系統(tǒng)遠(yuǎn)程進(jìn)行實(shí) 時(shí)監(jiān)測，減少監(jiān)測區(qū)域的人為干擾，保存一定時(shí)間段內(nèi)的本地視頻監(jiān) 控錄像資料，方便查詢、調(diào)用資料，為調(diào)查提供便捷。
棲息地環(huán)境監(jiān)測
通過布設(shè)的環(huán)境因子傳感器，收集布設(shè)點(diǎn)的環(huán)境數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行整 理分析，了解棲息地不同時(shí)間段的變化情況，通過界面能在一張圖上 反應(yīng)環(huán)境變化的差異，為棲息地環(huán)境研究提供科學(xué)、智能、可靠的數(shù)據(jù)。
物種個(gè)體識(shí)別
建立動(dòng)物AI研究團(tuán)隊(duì)，采集和挖掘前期動(dòng)物圖像研究中所積累的數(shù)據(jù)， 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行動(dòng)物特征的檢測、追蹤和識(shí)別，提出具有關(guān)注 機(jī)制的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過系統(tǒng)建模和調(diào)試，開發(fā)出具有動(dòng)物個(gè) 體識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了適用于部分物種的個(gè)體識(shí)別的研究目標(biāo)。
物種樣線調(diào)查統(tǒng)計(jì)分析
通過手機(jī)APP收集樣線調(diào)查中的信息，系統(tǒng)對樣線信息進(jìn)行匯總分析， 一張圖上顯示樣線調(diào)查結(jié)果數(shù)據(jù)，為樣線調(diào)查研究提供直觀、可靠、 智能、科學(xué)的可視化數(shù)據(jù)。
物種庫展示
記錄監(jiān)測區(qū)域的物種信息，包括圖片、視頻、聲音等，對物種研究提 供了研究資料與信息，保證物種信息的可回溯，可調(diào)取。
