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申请/专利权人：山东电工电气集团数字科技有限公司

摘要：本发明涉及电力系统安全与环境保护技术领域，具体涉及一种输电线路驱鸟方法及系统。本发明利用无线网络技术构建了一个高效稳定的传感器网络，使得系统能够快速、准确地监测和分析鸟类行为。采用先进的数据融合与时间同步技术，提升了多模态数据的一致性与整合质量，确保系统在复杂环境下的有效运作。系统包括一个基于深度学习与机器学习的智能决策模块，可以综合分析环境数据与鸟类行为，自动调整驱鸟策略，并利用强化学习算法实时优化监测与驱鸟策略。设计的人机交互界面及系统反馈机制，允许用户实时监控、调整驱鸟策略并根据观察提供的反馈优化算法，增强了系统的灵活性与适应性。

主权项：1.一种输电线路驱鸟方法，其特征在于：包括以下步骤：S01）、环境初始化与系统部署，在输电设施周围部署雷达探测器和辅助感应设备，辅助感应设备包括光学摄像头、红外传感器和声音传感器，建立一个中央处理单元，集成数据处理模块、数据融合模块、数据分析模块、数据存储模块和智能决策模块，雷达探测器和辅助感应设备与中央处理单元相连；S02）、实时监测与数据收集，雷达探测器实时监测输电设施周围的鸟类活动，记录鸟类的飞行路径、速度和数量，辅助感应设备捕捉鸟类的图像和热像，收集环境中的声音数据；收集到的数据实时传输至中央处理单元进行处理和分析；S03）、数据处理和鸟类识别，数据处理模块对接收的数据进行预处理，数据融合模块将预处理后的雷达数据、图像数据和声音数据结合起来并传输至数据分析模块，数据分析模块利用神经网络和深度学习模块对雷达数据进行特征提取和信息识别，输出鸟类信号，利用深度学习模型对收集到的图像进行分析，识别鸟种和行为模式，同时分析环境声音，辅助识别鸟类和预警；雷达信号分析结果、图像数据分析结果和声音图谱分析结果的特征向量拼接形成一个综合特征向量，综合特征向量输入联合深度神经网络对该综合特征向量进行进一步分析，得到一个综合的鸟类识别结果；S04）、智能决策模块中设有基于机器学习的智能决策模型，智能决策模型综合数据分析模块得出的鸟类行为模式、环境条件和历史驱鸟效果数据，自动推荐驱鸟策略；S05）、根据制定的驱鸟策略，自动启动相应的驱鸟装置，实施驱鸟行动。

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