目前，识别鸟类的系统主要基于以下两种技术：

一、声学识别技术

原理与设备

通过高灵敏度麦克风或传感器捕捉鸟类的鸣叫、啄木声等声音特征，结合声学识别算法分析声音频谱，识别鸟类种类和数量。

应用场景

自然保护区、城市公园等环境监测；

实时预警异常行为（如群体聚集、入侵物种）。

二、AI视觉识别技术

核心技术

热成像与双光谱成像：

结合可见光和红外数据，提升夜间或低光环境下的识别准确性；

深度学习算法：如卷积神经网络（CNN），用于分析鸟类羽毛颜色、体型、翼展等特征，实现分类和标记。

功能与优势

实时检测飞行或静止的鸟类，统计数量和分布；

支持特定品种识别（如珍稀物种追踪）、非法活动监测（如盗猎、观鸟干扰）。

三、典型系统示例

五竹智能系统：

融合热成像、双光谱成像与AI视觉识别，实现全天候精准监测；

天信互通AI系统：基于边缘计算和深度学习，支持鸟类种群统计、分布分析及北斗定位追踪；

快瞳科技平台：提供2000+品种识别，适用于智能喂鸟器、自然保护区管理等场景。

四、技术发展趋势

多模态融合：结合声学与视觉数据，提高识别准确性和鲁棒性；

边缘计算优化：减少数据传输延迟，提升实时响应能力。

以上技术正不断优化，未来将实现更精准、低成本的鸟类监测与保护。