生物多樣性監測監管平台依靠前端音視頻采集設備、環境因子監測設備、以及紅外相 機監測設備，通過4G/5G網絡傳輸數據到系統後端進行數據存儲、彙總分析、AI物種識 别、個體識别在平台中對數據進行可視化呈現，爲研究者提供科學、智能、可持續的 重要數據來源，爲生物多樣性的研究更有效率的方式和手段。

紅外相機管理

提高相機布設計劃的合理性及相機利用率，一張圖上了解紅外相機的 分布，結合4G技術實現相機圖像數據自動回傳系統收集分析，使紅外 相機管理更智能、更科學、更高效、更簡單。

AI物種識别

對物種特征數據深度學習與挖掘，形成各物種智能算法，快速識别物 種，提高識别效率。

物種統計功能（分布、遷移）

通過自動相機監測技術，獲取野生動物圖像數據，用于調查野生動物 的物種分布、種群數量、行爲和生境利用等重要信息，爲野生動物保 護管理和資源利用提供參考資料。

數據分析功能

彙總圖像信息數據，在界面上形成可視化數據，一張圖看出不同時間 物種的分布及數量變化，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。

實時全景AI視頻監測

直觀、準确、及時和信息内容豐富而廣泛應用，通過系統遠程進行實 時監測，減少監測區域的人爲幹擾，保存一定時間段内的本地視頻監 控錄像資料，方便查詢、調用資料，爲調查提供便捷。

栖息地環境監測

通過布設的環境因子傳感器，收集布設點的環境數據，對數據進行整 理分析，了解栖息地不同時間段的變化情況，通過界面能在一張圖上 反應環境變化的差異，爲栖息地環境研究提供科學、智能、可靠的數據。

物種個體識别

建立動物AI研究團隊，采集和挖掘前期動物圖像研究中所積累的數據， 利用神經網絡模型進行動物特征的檢測、追蹤和識别，提出具有關注 機制的深度神經網絡模型，通過系統建模和調試，開發出具有動物個 體識别系統，實現了适用于部分物種的個體識别的研究目标。

物種樣線調查統計分析

通過手機APP收集樣線調查中的信息，系統對樣線信息進行彙總分析， 一張圖上顯示樣線調查結果數據，爲樣線調查研究提供直觀、可靠、 智能、科學的可視化數據。

物種庫展示

記錄監測區域的物種信息，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，可調取。