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摘要：本发明公开了一种特高压换流站智能驱鸟方法及系统，包括采集换流站内飞鸟图像，制作换流站场景内飞鸟数据集，使用图像合成方法增强飞鸟数据集；模型框架搭建并训练：基于YOLOv8搭建深度学习网络，结合新型卷积SPDConv和注意力模块CBAM，增强模型对低小慢目标的识别能力，训练目标检测模型；使用二自由度重载云台扫描采集监控区域内飞鸟入侵情况，使用TensorRT部署目标检测模型，实现高帧率高像素视频流实时推理；入侵信息采集：根据视频流分配帧队列，生成入侵视频、图片，使用云台编码器获取飞鸟入侵方位，存储飞鸟入侵信息；使用嵌入式平台作为智能终端，实现多路视频流布控和信息查询；使用定向驱离声波设备，驱离换流站入侵飞鸟。
主权项：1.一种特高压换流站飞鸟驱离方法，其特征在于，包括：采集飞鸟图像，制作数据集，划分为训练集、验证集和测试集，对数据集中飞鸟目标进行标注；采集的飞鸟图像中飞鸟包括处于站立、滑翔、折翅三种姿态；建立改进YOLOv8飞鸟识别模型：以YOLOv8网络为基础，将Backbone网络的5个Conv卷积加入空间到深度层换做SPD-Conv卷积，将Neck网络的最后两个C2f加入CBAM注意力模块换做C2f-CBAM模块，并将YOLOv8中Head检测头换做结合注意力机制的Dyhead检测头；使用Shape-IoU损失函数替换YOLOv8中CIoU损失函数，Shape-IoU通过聚焦边框自身形状与自身尺度计算损失，使得边框回归更为精确；对模型进行训练：使用训练集训练改进的YOLOv8飞鸟识别模型、使用验证集评估模型性能、调整训练中模型参数和超参数；得到YOLOv8飞鸟识别模型，使用测试集验证模型实际识别能力；使用TensorRT部署YOLOv8飞鸟识别模型；入侵信息采集：根据视频流分配帧队列，生成入侵视频、图片，使用云台编码器获取飞鸟入侵方位，存储飞鸟入侵信息；使用嵌入式终端实现多路视频流布控和信息查询；通过发射定向声波驱离识别的飞鸟。
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百度查询： 南京理工大学 航天极创物联网研究院(南京)有限公司 一种特高压换流站智能驱鸟方法及系统
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