AI物种识别引擎
基于深度学习的智能物种识别技术，为生态保护提供精准的数据支持
深度学习算法
采用最新的YOLOv11算法，实现高精度快速响应物种识别
本地化数据集
针对不同生态区建设专有数据集，提升识别准确性
快速标注快速训练
通过机器学习实现快速标注快速训练，为保护地提供一揽子的标注和训练解决方案
核心特性
多物种识别
基于桃花源保护地数据，现有模型支持识别36+种野生动物，包括大熊猫、金丝猴、四川山鹧鸪等珍稀物种，准确率达95%，召回率达93%。
快速标注和训练
基于桃花源基金会550万张照片的标注和训练，利用三阶段自动标注阶段训练的方式在4个月内完成。
应用场景
红外相机监测
自动分析红外相机拍摄的野生动物照片，大幅提升数据处理效率
实时视频监控
结合监控摄像头，实现24小时不间断的野生动物监测
无人机巡检
配合无人机进行大范围生态调查，快速识别和统计野生动物
技术优势
95%+
识别准确率
经过大量实地测试验证的高精度识别能力
36+
支持物种
覆盖中国主要保护区的重点监测物种
100ms
响应速度
毫秒级处理速度，满足实时监测需求