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龙图腾网获悉中安锐达(北京)电子科技有限公司申请的专利一种基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法、系统及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119148135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411649161.3，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法、系统及设备是由周仕祺;彭宝一;刘尚;孔起弟;童朝平;陆晓明;邱少鹏;周春梅;彭文丽设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及鸟类检测技术领域，具体为一种基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法、系统及设备，本发明中，数据收集模块收集探鸟雷达的数据，包括历史和实时飞鸟数据，其中历史飞鸟数据包括飞鸟类型、飞鸟行为模式和历史飞鸟特征；模型构建模块根据历史飞鸟数据，利用决策树算法，对历史飞鸟特征进行分裂，形成初级决策树，叶子节点标识飞鸟类型，然后以这些叶子节点作为根节点构建次级决策树，进一步细化为鸟类检测模型；这种双层决策树结构有效捕捉了飞鸟种类和行为多样性；模型应用模块利用鸟类检测模型预测实时飞鸟数据中的飞鸟类型和行为模式，并通过对相同路径节点的特征值与安全阈值的比较，生成风险等级。

本发明授权一种基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于探鸟雷达的机场鸟类检测系统，其特征在于，包括数据收集模块（100）、模型构建模块（200）和模型应用模块（300），其中：所述数据收集模块（100）收集探鸟雷达数据，探鸟雷达数据包括历史飞鸟数据和实时飞鸟数据；其中历史飞鸟数据包括飞鸟类型、飞鸟行为模式和历史飞鸟特征；所述模型构建模块（200）根据历史飞鸟数据中的飞鸟类型，利用决策树算法，对历史飞鸟特征进行初级决策树路径节点的分裂，其中路径节点包括叶子结点，叶子结点表示飞鸟类型；将叶子节点作为次级决策树的根节点，根据历史飞鸟数据中的飞鸟行为模式，对历史飞鸟特征进行次级决策树路径节点的分裂，并形成鸟类检测模型；其中：所述模型构建模块（200）包括初级决策树构建单元（201），所述初级决策树构建单元（201）构建初级决策树的过程具体包括：提取历史飞鸟数据中包括历史飞鸟特征和飞鸟类型的子集，表示；对于历史飞鸟特征中的每一个特征，计算信息增益，计算公式如下： ，其中表示数据集在使用历史飞鸟特征进行分裂后的信息增益；是数据集的熵，是数据集的熵，熵是衡量数据集不确定性的指标；表示历史飞鸟特征的所有取值的集合；表示特征值取时，对应的数据集中的样本个数；表示数据集中的样本个数；选择具有最大信息增益的历史飞鸟特征进行分裂，形成路径节点，并递归构建树结构，直到每个叶子节点确定一个唯一的飞鸟类型；所述模型构建模块（200）包括次级决策树构建单元（202），所述次级决策树构建单元（202）构建次级决策树的过程具体包括：提取历史飞鸟数据中包括历史飞鸟特征和飞鸟行为模式的子集以及每个初级决策树的叶子节点表示的飞鸟类型，用表示；类似于初级决策树，对每个历史飞鸟特征再次计算信息增益，以预测行为模式，计算公式如下： ，其中表示数据集在使用历史飞鸟特征进行分裂后的信息增益；选择其中最大信息增益的历史飞鸟特征进行分裂，形成次级决策树的路径节点，直至次级决策树中的每个叶子结点代表一种飞鸟行为模式，形成行为模式分类叶子节点，并形成鸟类检测模型；所述模型应用模块（300）根据构建完成的鸟类检测模型，对实时飞鸟数据进行飞鸟类型以及飞鸟行为模式的预测；并选择预测过程中初级决策树以及次级决策树相同的路径节点，将该路径节点中的数据特征所对应的数值，与安全阈值进行比较，确定该鸟类在当前行为模型下的风险等级。

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