[发明专利]一种基于图像识别的小动物驱赶方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像识别的小动物驱赶方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取小动物图像；

基于预设的图像识别模型对小动物图像进行识别；

基于识别结果驱动相应的设备对小动物进行驱赶。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的小动物驱赶方法，其特征在于，所述基于预设的图像识别模型对小动物图像进行识别，具体为：

获取小动物训练图像集，并区分为训练集和测试集；

基于卷积神经网络构建图像识别初步模型；

利用训练集对图像识别初步模型进行训练，并利用测试集对训练得到的图像识别初步模型进行测试，直至图像识别初步模型满足预设的精度要求，得到图像识别模型；

基于预设的图像识别模型对小动物图像进行识别。

3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的小动物驱赶方法，其特征在于，所述获取小动物训练图像集，并区分为训练集和测试集，具体为：获取小动物训练图像集并进行分割；将分割后的小动物训练图像集区分为训练集和测试集。

4.根据权利要求1～3任一项所述的一种基于图像识别的小动物驱赶方法，其特征在于，所述获取小动物图像，具体为：通过预设的摄像装置获取电力设备周边的小动物图像。

5.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的小动物驱赶方法，其特征在于，所述基于识别结果驱动相应的设备对小动物进行驱赶，具体为：基于识别结果驱动超声波设备、振动波设备或照明设备对小动物进行驱赶。

6.一种基于图像识别的小动物驱赶系统，其特征在于，包括图像获取模块、图像识别模块和驱赶模块；其中：

所述图像获取模块用于获取小动物图像；

所述图像识别模块用于基于预设的图像识别模型对小动物图像进行识别；

所述驱赶模块用于基于识别结果驱动相应的设备对小动物进行驱赶。

7.根据权利要求6所述的一种基于图像识别的小动物驱赶系统，其特征在于，所述图像识别模块用于基于预设的图像识别模型对小动物图像进行识别，具体为：

获取小动物训练图像集，并区分为训练集和测试集；基于卷积神经网络构建图像识别初步模型；利用训练集对图像识别初步模型进行训练，并利用测试集对训练得到的图像识别初步模型进行测试，直至图像识别初步模型满足预设的精度要求，得到图像识别模型；

基于预设的图像识别模型对小动物图像进行识别。

8.根据权利要求7所述的一种基于图像识别的小动物驱赶系统，其特征在于，在图像识别模块中，所述获取小动物训练图像集，并区分为训练集和测试集，具体为：获取小动物训练图像集并进行分割；将分割后的小动物训练图像集区分为训练集和测试集。

9.根据权利要求6～8任一项所述的一种基于图像识别的小动物驱赶系统，其特征在于，所述图像获取模块用于获取小动物图像，具体为：通过预设的摄像装置获取电力设备周边的小动物图像。

10.根据权利要求9所述的一种基于图像识别的小动物驱赶系统，其特征在于，所述驱赶模块用于基于识别结果驱动相应的设备对小动物进行驱赶，具体为：基于识别结果驱动超声波设备、振动波设备或照明设备对小动物进行驱赶。