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在傳統(tǒng)鳥(niǎo)類(lèi)監(jiān)測(cè)模式下，主要依賴人工野外觀察、環(huán)志標(biāo)記等方法，存在明顯局限性：人工識(shí)別受專(zhuān)業(yè)水平、天氣條件、觀察距離影響大，難以對(duì)隱蔽性強(qiáng)、活動(dòng)范圍廣的鳥(niǎo)類(lèi)進(jìn)行精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)；野外調(diào)查耗時(shí)耗力，覆蓋范圍有限，無(wú)法實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期、連續(xù)的動(dòng)態(tài)跟蹤；且對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)活動(dòng)的干擾較大，可能影響其正常棲息與繁殖。隨著生態(tài)保護(hù)意識(shí)提升和監(jiān)測(cè)技術(shù)發(fā)展，傳統(tǒng)模式已難以滿足精細(xì)化、規(guī)?；镍B(niǎo)類(lèi)保護(hù)需求。

鳥(niǎo)類(lèi)聲紋識(shí)別系統(tǒng)是生物聲學(xué)、人工智能與生態(tài)保護(hù)需求深度融合的創(chuàng)新產(chǎn)品，通過(guò)采集鳥(niǎo)類(lèi)鳴叫聲信號(hào)，依托 AI 算法實(shí)現(xiàn)物種自動(dòng)識(shí)別、數(shù)量估算及行為分析，為鳥(niǎo)類(lèi)保護(hù)、生態(tài)監(jiān)測(cè)、生物多樣性評(píng)估提供了高效、精準(zhǔn)的技術(shù)手段。

城市生態(tài)公園鳥(niǎo)類(lèi)鳴叫聲音數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

城市生態(tài)公園鳥(niǎo)類(lèi)鳴叫聲音數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)