一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法及系统，涉及智能监测与生态防护技术领域，通过热成像、可见光、毫米波雷达和声纹传感器采集多模态数据，经PTP协议同步与卡尔曼滤波预处理后，利用LSTM网络预测鸟类3‑5秒轨迹，并通过Transformer架构融合跨模态特征，实现95％分类准确率。边缘计算实时生成驱鸟策略，云端联邦学习更新模型。系统集成油电混动无人机与地面装置，支持基于热力图的动态路径规划与定向声波、激光频闪等差异化驱离，夜间识别准确率92％，驱鸟响应时间0.8秒，适用于电力、机场等场景。本发明专利技术通过多维度感知、动态建模与生态友好型驱离，解决传统方案环境适应性差、策略单一等问题，提升防鸟效率与生态安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能监测与生态防护，特别是涉及一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法及系统。

技术介绍

1、传统防鸟技术依赖单一传感器(如可见光摄像头或超声波装置)，存在环境适应性差、夜间识别能力弱、驱鸟策略单一等缺陷。例如，可见光摄像头在低光照或雨雾天气下识别精度显著下降，传统声波驱鸟易使鸟类产生适应性。现有方案缺乏多模态数据融合与动态策略调整能力，难以应对复杂场景下的鸟类多样性与行为变化，导致误报率高、驱离效率低，且对生态环境可能产生负面影响。

技术实现思路

1、本专利技术目的在于提供一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提的问题。

2、为了实现本专利技术目的，本专利技术公开了一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法，包括以下步骤：

3、步骤1、多模态数据采集；通过热成像传感器获取鸟类体温分布数据，通过可见光摄像头采集鸟类纹理特征，通过毫米波雷达追踪鸟类三维轨迹，通过声纹传感器采集鸟鸣声信号；

4、步骤2、时空同步预处理；基于ptp协议对多传感器数据进本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法，其特征在于，步骤2中，热成像数据动态范围优化采用AGC4.0技术，降噪处理采用3D DNR算法；所述可见光图像细节增强采用DDE技术，目标检测采用YOLOv8算法。

3.根据权利要求1所述的一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法，其特征在于，步骤3中，LSTM网络的隐藏层维度为64，输入序列长度为4帧，预测步长对应时间为3-5秒；所述卡尔曼滤波算法的状态转移矩阵包含位置、速度及温度变化率参数。

4.根据权利要求1所述的一种基...

【技术特征摘要】

1.一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法，其特征在于，步骤2中，热成像数据动态范围优化采用agc4.0技术，降噪处理采用3d dnr算法；所述可见光图像细节增强采用dde技术，目标检测采用yolov8算法。

3.根据权利要求1所述的一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法，其特征在于，步骤3中，lstm网络的隐藏层维度为64，输入序列长度为4帧，预测步长对应时间为3-5秒；所述卡尔曼滤波算法的状态转移矩阵包含位置、速度及温度变化率参数。

4.根据权利要求1所述的一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法，其特征在于，步骤4中，transformer架构包含6个编码器层，每个编码器层采用8头自注意力机制，单头维度为32，通过多头注意力机制实现跨模态特征的加权融合。

5.根据权利要求1所述的一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法，其特征在于，步骤5中，联邦学习框架的边缘节点对本地梯度添加拉普拉斯噪声以实现差分隐私保护，隐私预算参数ε≤1，模型更新周期≤24小时。

6.一种基于热成像的多维防鸟智能识别系统，其特征在于，包括多模态感知模块、边缘计算单元、云端服务器和智能驱鸟执行模块；所述多模态感知模块集成热成像传感器、可见光摄像头、毫米波雷达及声纹传感器，配置ptp协议同步电路，支持-40℃至70℃宽温...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈长征，孙志宇，陈海原，宋承明，杨茜，顾洪伟，付云飞，宋少帅，王皓，王涛涛，李一民，尚延志，唐刚，徐鑫，单亚运，李浩，胡婷，钟杰，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司，
类型：发明
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