【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及输电线路运行维护，具体地涉及一种输电线路防鸟害保护系统、方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、变电站中的鸟害问题是长期困扰电力系统的问题，在输电线路运行过程中，鸟类常常在输电线路杆塔上筑巢、停留或者排泄，鸟类在筑巢过程中可能掉落树枝等杂物，造成下方的电力设备短路跳闸；在大风天气中，鸟巢可能被吹落至附近的带电设备上，造成附近的设备短路跳闸等故障，严重影响电力系统的正常运行。
2、传统的变电站防鸟害措施主要可分为两类：一是定期进行人工巡视，二是安装防鸟罩、挡鸟板、驱鸟器等，虽然能起到一定的作用，但是存在效率低、难以维护等问题。如专利（cn202980002 u）提出的智能防鸟害装置能有效利用多种驱鸟装置协同工作达到驱鸟的目的，但是并不能识别鸟的种类，进行针对性驱鸟，驱鸟效果较差。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的是提供一种输电线路防鸟害保护系统、方法、电子设备及存储介质，用于全部或至少部分的解决上述现有技术中存在的不能识别鸟的种类，进行针对性驱鸟，驱鸟效果较差的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种输电线路防鸟害保护系统，包括：
3、多传感器集成系统，用于实时采集输电线路及杆塔周围的鸟类图像和视频数据；
4、数据处理分析模块，用于接收所述多传感器集成系统采集到的鸟类图像和视频数据，并利用机器学习算法进行实时处理和分析，提取出与鸟患相关的特征信息；
5、智能识别与预警系统，用于基于所述特
6、自动控制与执行模块，用于当接收到所述智能识别与预警系统发出的预警信号时，自动启动驱赶装置驱赶鸟类。
7、可选的，所述多传感器集成系统包括红外传感器、声音传感器以及视频摄像头。
8、可选的，所述输电线路防鸟害保护系统还包括：
9、太阳能供电装置，用于为所述多传感器集成系统、所述数据处理分析模块、所述智能识别与预警系统和所述自动控制与执行模块提供电能。
10、另一方面，本专利技术还提供一种基于上述所述输电线路防鸟害保护系统的输电线路防鸟害保护方法，包括：
11、获取输电线路及塔杆周围的鸟类的活动和声音、鸟类图像和视频数据、历史数据以及专家知识库；
12、利用机器学习算法对所述鸟类的活动和声音以及鸟类图像和视频数据进行实时处理和分析，提取出与鸟患相关的特征信息；
13、基于所述特征信息，并结合所述历史数据和专家知识库，识别出输电线路和杆塔周围的鸟类，在识别到存在潜在鸟患时发出预警信号，并根据鸟类活动识别算法判断是否启动防鸟害措施以驱赶鸟类。
14、可选的，所述防鸟害措施包括但不限于释放声波、光线以及机械振动措施。
15、可选的，所述利用机器学习算法对所述鸟类的活动和声音以及鸟类图像和视频数据进行实时处理和分析，提取出与鸟患相关的特征信息，包括：
16、对所述鸟类图像和视频数据中的各帧视频图像进行图像二值化处理，获得二值化图像；
17、对二值化图像进行边缘检测产生感兴趣区域，使用图像二阶信息作为深层特征来对鸟类的整体、头部、躯干和翅膀分部位进行特征检测，并通过加权平均实现决策级别的融合；
18、利用浅层卷积神经网络对鸟类不同部位进行划分，再利用深层卷积神经网络进行图像二阶信息协方差的计算，并训练不同类别的基分类器得到不同部位的概率得分；
19、利用预测框过滤法，对鸟类的整体、头部、身体、翅膀部位取相同置信度级别的预测框作为特征信息。
20、另一方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上进行运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述所述的输电线路防鸟害保护方法的步骤。
21、另一方面，本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的输电线路防鸟害保护方法的步骤。
22、通过上述技术方案，利用机器学习算法对鸟的种类进行识别，实现对鸟类的准确识别，避免误判和漏判，进而有针对性地采用不同驱鸟方式驱鸟提高了效率，而且借助输电线路防鸟害保护系统不仅可以对输电线路进行实时监测，而且通过自动控制与执行模块还可以及时发现并处理鸟害问题。
23、本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种输电线路防鸟害保护系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述输电线路防鸟害保护系统，其特征在于，所述多传感器集成系统包括红外传感器、声音传感器以及视频摄像头。
3.根据权利要求1所述输电线路防鸟害保护系统，其特征在于，所述输电线路防鸟害保护系统还包括：
4.一种基于权利要求1-3任一项所述输电线路防鸟害保护系统的输电线路防鸟害保护方法，其特征在于，包括：
5.根据权利要求4所述的输电线路防鸟害保护方法，其特征在于，所述防鸟害措施包括但不限于释放声波、光线以及机械振动措施。
6.根据权利要求4所述的输电线路防鸟害保护方法，其特征在于，所述利用机器学习算法对所述鸟类的活动和声音以及鸟类图像和视频数据进行实时处理和分析，提取出与鸟患相关的特征信息，包括：
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上进行运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求4-6任一项所述的输电线路防鸟害保护方法的步骤。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储
...【技术特征摘要】
1.一种输电线路防鸟害保护系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述输电线路防鸟害保护系统，其特征在于，所述多传感器集成系统包括红外传感器、声音传感器以及视频摄像头。
3.根据权利要求1所述输电线路防鸟害保护系统，其特征在于，所述输电线路防鸟害保护系统还包括：
4.一种基于权利要求1-3任一项所述输电线路防鸟害保护系统的输电线路防鸟害保护方法，其特征在于，包括：
5.根据权利要求4所述的输电线路防鸟害保护方法，其特征在于，所述防鸟害措施包括但不限于释放声波、光线以及机械振动措施。
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【专利技术属性】
技术研发人员：蔡言兴，王辉，王丙强，谢建功，岳宝城，王金惠，高玉宝，张宝光，阎军，徐文震，杨沂霖，赵世文，王政，段立进，王晓东，曹付勇，王一夔，宋凯，刘宏光，张晓，陈文栋，刘月，李洪亮，尹晓钢，张大朋，王康，金增航，宫毓斌，王恒通，武金成，韩猛，赵仁勇，高文瑞，张元德，肖建平，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司淄博供电公司，
类型：发明
国别省市：
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