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融合红外热成像、声纹监测、卫星遥感等多元技术手段，利用计算机视觉、大数据、人工智能等技术，构建起一张“点-线-面”结合的智能监测网络，专注于主要迁飞候鸟种类、数量、健康状况的监测与研究。通过在候鸟迁飞通道关键栖息地部署智能监测设备，确保数据的精准实时采集，构建基于深度学习的候鸟图像识别算法，整合丰富的图像与声音样本库，实现对监测视频和音频数据的自动化深度分析。建立健全候鸟监测大数据平台，直观展示候鸟及其他湿地野生动物种群动态变化，实现对候鸟栖息地生境状况的监测与评价、对潜在威胁的预测和预警、对栖息地保护现状的跟踪和评估等，为促进鸟类资源保护、维护生态平衡与生物多样性、推动生态文明建设提供重要的技术支撑。
迁飞通道生态修复
候鸟监测与保护
宣传教育
候鸟保护体系建立
栖息地状况监测
陆生野生动物疫源疫病监测防控积极践行“人类命运共同体”“同一健康”等理念，是筑牢国家生物安全、公共卫生安全、生态安全的第一道屏障。通过疫源地疫源动物智能监测系统，实现对疫源地疫源动物的及时、全面监测，提高主动预测预警、疫情防控阻断等方面能力，有效预防野生动物疫源疫病灾害发生，保障人民生命安全及国民经济可持续发展。
保护野生动物，拯救珍贵、濒危野生动物，维护生物多样性和生态平衡是建立和维护“全球生命共同体”的重要内容。构建以国家公园为主体的自然保护地体系是推进“美丽中国”和“生态文明”体制建设、促进人与自然和谐共生的有效途径。野生动物智能监测体系通过业务融合、技术融合和数据融合，实现资源监测管理的数字化、智能化，推进野生动物保护和监管能力达到更高的专业化、智慧化水平。
随着人工智能的进步，以及在现在大数据的背景下，深度学习技术迅速发展，针对鸟类监测的途径更加多元，通过融合计算机视觉、大数据、人工智能等，实现鸟类及其他湿地野生动物种类和种群数量动态变化分析，极大提高湿地鸟类监测的精度和效率，应用于鸟类监测与保护、鸟类科学研究与管理、生物多样性评估及生态系统监测与评价等领域，助力鸟类监测数字化、网络化、智能化发展。
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