基于物联网的生物声学系统原型开发：推动禽类相关传染病研究与监测的技术革新

本研究针对人畜共患病生态监测中动物活动数据获取困难的问题，开发了基于物联网(IoT)和机器学习(ML)的生物声学监测系统Bioaco-record。通过Raspberry Pi Zero 2 W硬件平台集成BirdNET-Pi算法，在动物园测试中成功识别57种鸟类，并开发可扩展多物种监测的faunanet软件框架，为传染病生态学研究提供了非侵入式、实时监测解决方案。

　　

在全球环境变化加剧的背景下，人畜共患病疫情频发成为重大公共卫生挑战。传统生态监测方法难以获取动物活动的高时空分辨率数据，而鸟类作为禽流感、西尼罗河病毒等重要病原体的传播媒介，其迁徙模式与疾病传播密切相关。德国海德堡大学等机构的研究团队在《Sensing and Bio-Sensing Research》发表研究，开发了基于物联网的生物声学监测系统原型，为传染病生态学研究提供了创新工具。

研究团队采用Raspberry Pi Zero 2 W作为核心处理器，集成GSM模块实现远程数据传输，通过BirdNET深度学习算法对鸟类叫声进行实时分类。在动物园开展的700小时实地测试中，系统成功识别57种鸟类，验证了其监测效能。特别开发的faunanet软件框架支持TensorFlow模型扩展，为未来监测非鸟类宿主（如蝙蝠、啮齿类）奠定基础。

主要技术方法
研究采用模块化设计构建Bioaco-record硬件系统，包含铅酸电池供电模块、USB麦克风阵列和GSM通信模块。软件层面基于BirdNET-Pi构建分类系统，采用ResNet架构的深度神经网络处理3秒音频片段，配置置信度阈值(50-70%)、隐私过滤等参数优化分类性能。测试选用动物园半控制环境，通过三角布设设备网络验证空间监测能力，并与饲养记录交叉验证分类准确性。

研究结果

3.1. 物理生物声学传感器设备
硬件测试显示Raspberry Pi Zero 2 W在30秒采样间隔下可实现6.5天续航，平衡了能耗与分类性能。采用中端Rode Lavalier麦克风实现100米有效监测范围，GSM模块通过ThingSpeak平台实现野外实时数据传输。成本控制在180欧元，具备模块化替换优势。

3.2. 物种分类与声景影响
在四次测试中，系统正确识别62.5%的常见物种。调整置信度阈值至50%显著提升稀有物种检出率，但需结合eBird历史出现频率数据过滤假阳性。声景分析显示设备定位对结果影响显著，例如在噪声较高的1号位点将Turdus merula误判为Turdus subularis，而迁移至安静区域后分类准确率提升。

3.3. 与现有系统的比较分析
相较于AudioMoth等离线系统，本研究设备实现实时分类；相比Haikubox等家用设备，GSM模块使其适用于无WiFi的野外环境。faunanet的Docker容器化部署支持跨平台扩展，为未来整合蝙蝠、啮齿类等非鸟类宿主监测算法提供技术框架。

3.4. 数据隐私考量
通过隐私阈值参数过滤人类语音频段，系统仅输出物种分类结果而不存储原始音频，符合欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)要求。

结论与展望
该研究成功构建了首个面向传染病生态学的物联网生物声学监测原型，其创新性体现在：1) 实现多物种实时监测的硬件-算法协同设计；2) 通过faunanet框架打破传统鸟类监测的局限性；3) GSM传输解决野外数据回传瓶颈。尽管在个体数量识别、垂直空间监测等方面存在局限，该系统为建立基于声学生态指标的疫情预警网络提供了关键技术支撑。未来整合太阳能供电、多模态传感器阵列后，有望成为"One Health"监测体系的核心组件。

研究团队特别强调，设备部署需结合声景特征优化定位，并建议在禽流感等重点防控区域开展长期试点。这项工作标志着生物声学技术从物种保护向公共卫生应用的范式转变，为理解宿主-病原体-环境互作提供了新的研究维度。