[发明专利]主动式驱鸟方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.主动式驱鸟方法，其特征在于，包括：

获取实时图像，以得到待检测图像；

将待检测图像输入目标检测模型内进行检测，以得到检测结果；

判断所述检测结果是否是有飞机存在；

若所述检测结果是有飞机存在，则对所述飞机进行跟踪，以得到跟踪结果；

根据所述跟踪结果启动对应的驱鸟设备进行驱鸟，并获取监控画面；

根据监控画面再次确认驱鸟情况，并根据驱鸟情况发送对应的通知至终端；

其中，所述目标检测模型是通过若干个带有飞机位置标签的图像作为样本集训练卷积神经网络所得的。

2.根据权利要求1所述的主动式驱鸟方法，其特征在于，所述目标检测模型是通过若干个带有飞机位置标签的图像作为样本集训练卷积神经网络所得的，包括：

获取飞机起飞和降落时的图像；

对飞机起飞和降落时的图像进行飞机位置标签的标注，以得到样本集；

构建EfficientDet网络；

利用样本集对EfficientDet网络进行训练，以得到目标检测模型。

3.根据权利要求2所述的主动式驱鸟方法，其特征在于，所述利用样本集对EfficientDet网络进行训练，以得到目标检测模型，包括：

设置训练参数；

根据训练参数以及样本集对EfficientDet网络进行训练，以得到目标检测模型。

4.根据权利要求3所述的主动式驱鸟方法，其特征在于，所述目标检测模型的初始学习率为0.01。

5.根据权利要求1所述的主动式驱鸟方法，其特征在于，所述根据监控画面再次确认驱鸟情况，并根据驱鸟情况发送对应的通知至终端，包括：

根据监控画面再次确认驱鸟情况；

判断所述驱鸟情况是否是驱鸟成功；

若所述驱鸟情况是驱鸟成功，则发送可执行起飞或降落的通知至终端；

若所述驱鸟情况不是驱鸟成功，则进行二次驱鸟操作，并执行所述发送可执行起飞或降落的通知至终端。

6.主动式驱鸟装置，其特征在于，包括：

实时图像获取单元，用于获取实时图像，以得到待检测图像；

目标检测单元，用于将待检测图像输入目标检测模型内进行检测，以得到检测结果；

判断单元，用于判断所述检测结果是否是有飞机存在；

跟踪单元，用于若所述检测结果是有飞机存在，则对所述飞机进行跟踪，以得到跟踪结果；

驱鸟单元，用于根据所述跟踪结果启动对应的驱鸟设备进行驱鸟，并获取监控画面；

确认单元，用于根据监控画面再次确认驱鸟情况，并根据驱鸟情况发送对应的通知至终端。

7.根据权利要求6所述的主动式驱鸟装置，其特征在于，还包括：

模型获取单元，用于通过若干个带有飞机位置标签的图像作为样本集训练卷积神经网络，以得到目标检测模型。

8.根据权利要求7所述的主动式驱鸟装置，其特征在于，所述模型获取单元包括：

飞机图像获取子单元，用于获取飞机起飞和降落时的图像；

标注子单元，用于对飞机起飞和降落时的图像进行飞机位置标签的标注，以得到样本集；

网络构建子单元，用于构建EfficientDet网络；

训练子单元，用于利用样本集对EfficientDet网络进行训练，以得到目标检测模型。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。