申请/专利权人：国网山东省电力公司淄博供电公司

申请日：2024-04-07

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN117981744B

主分类号：A01M29/00

分类号：A01M29/00;G06V40/10;G06V10/82;G06V10/143;A01M29/16;A01M29/10;A01M29/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开

摘要：本发明实施例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，属于输电线路运行维护领域。该系统包括：多传感器集成系统，实时采集输电线路及杆塔周围的鸟类图像和视频数据；数据处理分析模块，利用机器学习算法进行处理分析，提取出与鸟患相关的特征信息；智能识别与预警系统，基于特征信息结合历史数据和专家知识库，识别出鸟类，在识别到存在潜在鸟患时发出预警信号；自动控制与执行模块，启动驱赶装置驱赶鸟类。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，进而有针对性地采用不同驱鸟方式驱鸟，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，通过自动控制与执行模块及时发现并处理鸟害问题。

主权项：1.一种输电线路防鸟害保护系统，其特征在于，包括：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；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；智能识别与预警系统，用于基于所述特征信息，结合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；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；其中，所述数据处理分析模块具体用于：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；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；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；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；其中，对二值化图像进行边缘检测产生感兴趣区域，包括：采用拉普拉斯算子提取边缘信息，采用进化神经网络对边缘信息进行增强，根据增强的边缘信息产生感兴趣区域；其中，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，包括：卷积神经网络包括输入层、卷积层、激活层、池化层以及全连接层，其中，将鸟类图像以及鸟类的声音经过傅利叶变换的二维波形数据输入至输入层，输入层对其进行去均值、归一化以及PCA白化处理，之后将输入至浅层卷积层，提取边缘特征，再利用深层卷积提取全局特征，将边缘特征和全局特征输入至激活层进行非线性映射，利用池化层来降低特征维度，最后通过全连接层，将提取到的特征进行汇总。

全文数据：

权利要求：

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