[发明专利]一种基于深度学习的物联网智能驱鸟系统

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的物联网智能驱鸟系统，以STM32F为核心，多普勒雷达和摄像头结合，多普勒雷达检测到移动物体时，将信息传输给STM32F，启动摄像头拍摄图片，通过OpenCV计算机视觉库对图片进行高斯滤波和二值化处理,提高了目标分类检测的准确率，利用设计的卷积神经网络模型，采用Adam优化算法，进行深度学习，判断入侵物体是否鸟类，若为鸟类开启驱鸟模式，白天采用音波驱鸟、绿光爆闪驱鸟，夜间采用绿光爆闪驱鸟、超声波驱鸟，驱鸟方式更加人性化，物联网远程监控，终端用户在PC机或手机APP上实时监测。无鸟类入侵时驱鸟器为休眠模式，降低了电量损耗，太阳能板和蓄电池结合，显著提高了续航时间，实现了无外供电源长期自主驱鸟，简单实用，驱鸟精准，降低了运维难度和成本。

技术领域

本发明涉及物联网技术领域，具体为一种基于深度学习的物联网智能驱鸟系统。

背景技术

当今，随着全球电气化和信息化水平的提高，工业尤其是制造业对电力系统的稳定性要求越来越高，为保障电力系统安全平稳运行，势必要减少输电线路故障和控制意外事故的发生，输电线路的安全事关国家安全、经济发展和社会稳定。近年来，随着鸟类繁衍数量不断增多，活动范围不断扩大，有的鸟类把鸟窝搭建在输电线路的杆(塔)上引起短路，各种大鸟觅食后喜欢落在铁塔中线横担上，歇息时大量排放粪便，污染绝缘子，降低绝缘子绝缘强度而引起线路跳闸，鸟类还经常钻进变压器或交流滤波器的空隙中导致输电线路瞬间故障，输电线路闪络跳闸的现象呈逐年上升趋势，鸟类引发的输电线路事故不但造成巨大的经济损失，还严重地扰乱了社会正常生产和生活秩序，鸟害已成为输电线路故障的3大重要原因之一。

目前，国内的主要驱鸟措施是在输电线路的杆(塔)上安装防鸟刺、风车、加大绝缘子伞裙等。防鸟刺、防鸟风车等装置都不能主动探测鸟类，只是被动式盲目性防鸟，且驱鸟方式单一，短时间内能取得一定的驱鸟效果，但是时间长了，被鸟类适应，反而会成为鸟类的栖息场所，甚至鸟类会在那里筑巢。另外，国内市场上也有少量的语音驱鸟和超声波驱鸟装置，但这些检测方法容易受到雨滴、落叶、天气、温度等环境的影响，误报率和漏报率都极高，不仅无法实现精准驱鸟，且容易扰民，造成环境污染，因此输电线路迫切需要一种长期自主工作的高效驱鸟器。

为了解决以上问题，如公开号为CN113383763A的中国专利公开了一种全天候全区域智能驱鸟系统和装置，由探测感知模块、信息综合处理模块、多能驱离模块和人机交互模块四部分组成。探测感知模块由探鸟雷达、光电系统、伺服控制系统以及多功能转台组成；综合处理模块采用高速处理控制器硬件架构，完成信息的采集处理、数据融合和人工智能模型演算及智能控制与深度学习；多能驱离模块采用强声驱鸟和蓝光驱鸟手段，不断执行不同的驱离多种结合方式；人机交互模块具备智能监控鸟类目标信息能根据信息发送指令；该系统和装置具备智能探测感知获取数据，将数据融合处理后，人工智能边缘计算，进行声、光多种驱赶方式，最终根据驱离效果评估，机器深度学习进行不断迭代优化等综合防范功能。

又如公开号为CN114242080A的中国专利公开了一种基于鸟类声纹特征的变电站分布式驱鸟方法与终端，根据预先采集鸟类信息建立鸟类数据库，并基于鸟类数据库训练深度学习网络，使得深度学习网络能够分离并识别鸟类声纹信息，鸟类信息包括鸟类声纹信息以及鸟类种类；接收前端检测装置发送的声纹信息以及鸟类位置信息，通过深度学习网络分离并识别声纹信息中的鸟类声纹信息，得到对应的鸟类种类；根据鸟类种类向鸟类数据库进行查询，根据查询结果生成对应鸟类种类的驱离策略；根据鸟类位置信息向多个不同位置分布的分布式驱鸟器中距离该位置最近的一个分布式驱鸟器发送驱离策略，由分布式驱鸟器根据驱离策略进行驱鸟；更具针对性，保障了驱鸟的有效性的同时也提高了驱鸟效果。