鳥類遷徙是候鳥在繁殖地與越冬地之間沿相對固定的路線定期往返的習性。鳥類遷徙線路自西向東，有四條從我國經過，分別是西亞—東非遷徙路線、中亞遷徙路線、東亞—澳大利西亞遷徙路線和西太平洋遷徙路線，在我國形成東部、中部和西部 3 個候鳥遷徙區，每年從我國過境的候鳥種類和數量約占遷徙候鳥的2%—25%，我國大部分濕地保護區均地處重要的候鳥遷徙路線之上。濕地保護區內湖泊、沼澤、灘涂,生物多樣性豐富,喜濕植物茂盛的內陸干旱區獨特的濕地生態系統,也為鳥類繁衍生息創造了得天獨厚的條件。
鳥類的調查和監測作為生物多樣性工作的重要內容之一，目的是了解并掌握鳥類遷徙時間、路線、遷徙數量、種群關系、歸巢能力、死亡率、存活率、壽命等生態規律和致危原因等，為鳥類保護與科普提供技術決策依據。傳統的鳥類監測方法：樣點法、樣線法、標圖法、直接計數法及網捕法，需要投入大量的人力、物力。
隨著人工智能及大數據分析技術的迅猛發展，當前AI技術已經融入到保護地和濕地公園的生物多樣性調查與監測中，為鳥類生物多樣性調查和動態監測提供了高效便捷的創新手段。
AI智能識別原理
AI智能識別，通過高清攝像頭、聲紋信息采集設備、衛星定位追蹤器等對鳥類進行自動監測，通過前端采集設備傳輸過來的視頻、圖片等提取鳥類體貌形態特征結合AI算法模型，實現對鳥類的智能化監測識別統計。
系統功能介紹
1.監測數據可視化
結合GIS地圖服務、人工智能技術等，對鳥類物種的生物多樣性、生態環境分析，為動物多樣性的維持機制與保護對策提供數據基礎。
2.監測物種等級清晰化
系統可對Ⅰ級保護鳥類、Ⅱ級保護鳥類、特有瀕危鳥類等鳥類監測識別進行統計分析。
3.監測方式多樣化
綜合紅外相機、攝像機監控、聲紋信息采集、衛星定位追蹤、人工專項調查等多種生物多樣性監測技術手段
4.監測物種豐富化
根據監測物種需求，基于各種鳥類物種的AI算法模型深度學習訓練，可服務于全國多數鳥類物種的識別。
5.監測環境數據化
氣象、大氣、水文、水質、土壤等生態環境監測信息的實時接入，為監測區生物多樣性保護、生態環境管理提供科學依據。
此外，AI識別系統經過大量的模型訓練和優化升級，可以對全國大部分鳥類物種進行識別，能夠更加準確的幫助我們了解區域內鳥類物種信息、數量分布、生存狀況，同時可以對鳥類生存環境進行實時監測，為用戶提供鳥類動態監測統計分析和未來的發展趨勢提供可靠的數據支撐。