Para proteger a las aves, es crucial identificar sus especies y determinar su población en diferentes regiones. Sin embargo, actualmente, los métodos de monitoreo de aves se basan principalmente en técnicas manuales, como los conteos puntuales realizados por investigadores y ornitólogos en el campo. Este método puede ser a veces ineficiente, propenso a errores y tener limitaciones, lo que puede no ser siempre propicio para los esfuerzos de conservación de aves. En este documento, proponemos un método eficiente para el monitoreo de aves en humedales basado en la detección de objetos y redes de seguimiento de múltiples objetos. Primero, construimos un conjunto de datos anotado manualmente para la detección de especies de aves, anotando el cuerpo y la cabeza de cada ave por separado, que comprende 3737 imágenes de aves. También construimos un nuevo conjunto de datos que contiene 11,139 imágenes completas e individuales de aves para la tarea de seguimiento de múltiples objetos. En segundo lugar, realizamos experimentos comparativos utilizando un lote de redes de detección de objetos de última generación, y los resultados demostraron que la red YOLOv7, entrenada con un conjunto de datos que etiqueta todo el cuerpo del ave, fue el método más efectivo. Para mejorar el rendimiento de YOLOv7, añadimos tres módulos GAM en el lado de la cabeza de YOLOv7 para minimizar la difusión de información y amplificar las representaciones de interacción global, y utilizamos la pérdida Alpha-IoU para lograr una regresión de caja delimitadora más precisa. Los resultados experimentales revelaron que el método mejorado ofrece una mayor precisión, con [email protected] mejorando a 0.951 y [email protected]:0.95 mejorando a 0.815. Luego, enviamos la información de detección a DeepSORT para el seguimiento de aves y el conteo de clasificación. Finalmente, utilizamos el método de conteo de área para contar según las especies de aves y obtener información sobre la distribución de bandadas. El método descrito en este documento aborda eficazmente los desafíos de monitoreo en la conservación de aves.