La recopilación de información de animales salvajes basada en la red de sensores inalámbricos (WSN) tiene un enorme número de aplicaciones, como se demuestra en la literatura. Sin embargo, presenta muchos problemas, como baja densidad de información y alta relación de consumo de energía. El sistema tradicional de Internet de las cosas (IoT) tiene características de recursos limitados y especificidad de tareas. Por lo tanto, presentamos una estructura mejorada de red neuronal profunda (DNN) para resolver la especificidad de tareas. Además, determinamos una idea de programabilidad de red definida por software (SDN) para resolver los problemas de alta relación de consumo de energía y baja densidad de información causados por la baja autonomía del equipo. Al introducir algunas estructuras de red avanzadas, como el mecanismo de atención, residuos, convolución depthwise (DW), convolución pointwise (PW), agrupación piramidal espacial (SPP) y redes piramidales de características (FPN), se diseña una red de detección de objetos ligera con una respuesta rápida. Mientras tanto, se introduce el concepto de plano de control y plano de datos en SDN, y los nodos se dividen en diferentes tipos para facilitar el despertar inteligente, logrando así una detección de alta precisión y alta densidad de información del sistema de detección. Los resultados muestran que el esquema propuesto puede mejorar la velocidad de respuesta de detección y reducir los parámetros del modelo al tiempo que se garantiza la precisión de detección en las redes IoT definidas por software.