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更新时间：2026-10-30 
浏览次数：1近日，云境天合全新推出的云境天合鸟类识别系统 TH-NSB16 正式面向市场发售。云境天合鸟类识别系统 TH-NSB16 是一款融合深度学习AI算法、多传感器融合技术与智能云台控制的生态感知设备，用于实现鸟类的自动物种识别、数量统计以及距离与方位的测定。该产品聚焦传统鸟类野外调查中人力依赖性强、夜间与恶劣天气下难以持续监测、数据维度单一等痛点，创新构建了“视觉+听觉"双模识别体系，将识别信息实时叠加于视频流中，并通过无线网络上传至云平台。设备适用于省级自然保护区、国家公园、湿地公园及机场鸟防等领域，为生态监测提供全天候的数据支撑。云境天合技术负责人表示：“鸟类活动往往隐蔽且多变，单纯依靠人力很难摸清规律。这款设备通过声光双重感知，让野外鸟类监测从‘人工蹲守’逐步走向‘智能感知’。"
一、传统鸟类监测，难在“人力受限"与“环境干扰"
在生态保护与生物多样性研究中，掌握鸟类的种群数量、活动规律与分布特征是一项基础工作。长期以来，这项任务主要依赖科研人员通过望远镜目视观察，或通过布设红外相机后人工回放录像来统计。这种方式不仅耗费大量的人力物力，而且调查结果容易受到观察者主观经验的影响，导致数据存在偏差。
此外，野外环境复杂多变。夜间光线不足、大雾天气或茂密的林冠遮挡，都会让传统的视觉观测手段失效。许多候鸟和夜行性鸟类在夜间迁飞，人工很难进行连续追踪。随着国家公园体系建设和生态质量评估的深入，行业需要一种能够不受昼夜限制、在复杂气象条件下依然能稳定工作，且能自动记录和上传数据的智能设备，来填补传统人工巡查的盲区。
二、产品思路：双模识别与多维数据融合
1. 视觉与听觉协同，突破环境局限
该设备在视觉侧搭载了高分辨率变焦镜头与热成像相机，能够捕捉远距离飞鸟的细节特征。在听觉侧，系统内置了声学模型，能够从风声、水声等复杂的自然背景音中分离出鸟鸣，并与专属声音数据库进行比对。通过“看"与“听"的结合，设备能够在光线不佳或视线受阻的情况下，依靠声音特征辅助确认物种，降低了对单一视觉条件的依赖。
2. 云边协同架构，实现动态预警
面对野外全天候产生的海量音视频数据，系统采用了云边协同的设计。前端边缘计算模块负责图像的实时采集与初步识别，只将包含物种、数量、时间、地点等关键信息的有效数据回传至云端。这不仅大幅降低了网络传输的压力，也让管理人员能够实时掌握监测动态。当监测到重点保护鸟类或异常人类活动时，系统会触发警报，为巡护工作提供及时的数据支撑。
3. 多传感器融合，辅助空间定位
为了获取鸟类的三维空间信息，设备集成了激光测距仪与高精度角度传感器。当设备锁定目标后，系统通过计算激光往返时间差测量直线距离，并结合设备自身的GPS坐标与云台的俯仰角度，计算出鸟类所在位置的地理坐标。这一功能为绘制物种分布图和研究人员分析活动范围提供了直观的参考。
4. 全天候运行与野外防护
为了适应野外的长期值守，设备配备了红外补光功能，结合夜视能力，能够在夜间持续进行监测。整机具备较高的防护等级，能够应对高湿、多尘及温差变化等恶劣气候条件。免调试、可快速布置的设计，使其能够适应湿地、原始林区等长期无人值守的场景。
三、多场景落地，护航生态与航空安全
在实际应用中，云境天合鸟类识别系统 TH-NSB16 展现出了广泛的实用价值。在自然保护区与湿地公园，设备可作为常态化监测节点，连续记录区域内的鸟类群落结构变化，帮助管理人员掌握重点物种的栖息与繁衍状态，及时发现人为干扰等风险。
在机场鸟防领域，系统可以实时监测飞行区周边的鸟类活动轨迹。当发现鸟类在起降航线上频繁活动时，可联动相关设备进行提示或驱赶，提升航空安全保障水平。在科研教学与生态评估中，长期积累的声纹频谱图与物种分布数据，为研究候鸟迁徙规律、评估生态修复成效提供了详实的数字化档案。总体而言，这款系统通过多模态感知技术的融合，为生物多样性保护与生态精细化管理提供了一种务实的硬件支撑。
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