【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能监控与自动化控制，具体涉及基于多模态感知的智能驱鸟方法和系统。
技术介绍
1、在农业、机场、电力设施等场景中，鸟类活动常常带来一系列问题，如农作物受损、飞行安全隐患以及电力设施短路等。传统的驱鸟方法，如设置假人、使用化学药剂或声音驱赶等，往往存在效率低、效果不持久或对环境造成污染等问题。随着科技的进步，人们开始尝试利用智能化手段进行驱鸟。然而，现有的智能驱鸟方法大多仅依赖于单一模态的传感器信息，如仅依靠声音或图像数据，导致对鸟类活动的监测不够全面和准确。因此，如何实现对鸟类活动的精准监测与有效驱赶，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、针对上述存在的技术不足，本专利技术的目的是提供基于多模态感知的智能驱鸟方法和系统，解决现有技术中驱鸟方法效率低、效果差，难以实现对鸟类活动的精准监测与有效驱赶的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供基于多模态感知的智能驱鸟方法，所述方法包括：
4、步骤...
【技术保护点】
1.基于多模态感知的智能驱鸟方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述智能驱鸟方法，其特征在于，所述鸟类信息包括声音传感器数据和鸟类深度图像数据。
3.如权利要求1所述智能驱鸟方法，其特征在于，所述数据预处理包括对声音传感器数据进行频谱分析和特征提取以及对鸟类深度图像数据进行图像增强和校正处理。
4.如权利要求1所述智能驱鸟方法，其特征在于，所述历史鸟类信息包括历史声音传感器数据和历史鸟类深度图像数据。
5.如权利要求1所述智能驱鸟方法，其特征在于，所述基于多模态融合的深度学习算法包括：
6.如权...
【技术特征摘要】
1.基于多模态感知的智能驱鸟方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述智能驱鸟方法，其特征在于，所述鸟类信息包括声音传感器数据和鸟类深度图像数据。
3.如权利要求1所述智能驱鸟方法，其特征在于，所述数据预处理包括对声音传感器数据进行频谱分析和特征提取以及对鸟类深度图像数据进行图像增强和校正处理。
4.如权利要求1所述智能驱鸟方法，其特征在于，所述历史鸟类信息包括历史声音传感器数据和历史鸟类深度图像数据。
5.如权利要求1所述智能驱鸟方法，其特征在于，所述基于多模态融合的深度学习算法包括：
6.如权利要求5所述智能驱...
【专利技术属性】
技术研发人员：高鹏，赵波，段迎春，
申请(专利权)人：南京思宇电气技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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