[发明专利]主动式驱鸟方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明涉及主动式驱鸟方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取实时图像，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；判断检测结果是否是有飞机存在；若检测结果是有飞机存在，则对飞机进行跟踪，以得到跟踪结果；根据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。本发明实现在飞机降落或者起飞时候，提前驱鸟，通过监控画面，再次确认鸟情，以降低人力及物力成本，更好地提高飞机起降落的安全性。

技术领域

本发明涉及驱鸟方法，更具体地说是指主动式驱鸟方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在一些特殊的场合会由于鸟类的存在，导致灾难的发生，比如机场以及变电站等，在变电站场合，当鸟类在这些电力设备上休息、居住的同时，也会给这些电力设备带来严重的安全隐患，在机场场合，当鸟类存在时会对飞机的飞行或者起飞等造成很大的影响。在这些特殊的场合配备了一些比较常见的基础驱鸟设备，例如超声波，煤气炮，激光等设备，但这些设备的驱动方式包括比较传统的定时驱动或者人工驱动。

当前机场采用防止鸟撞飞机的方式，都是采用处于非常被动的驱鸟方式，把注意力都集中在怎么把机场中的鸟赶走，于是在机场全覆盖各种驱鸟设备，以及分派大量的人工进行24小时作业，以保证机场为无鸟场地，耗费大量的人力及物力成本在驱鸟上，成本高。

因此，有必要设计一种新的方法，实现在飞机降落或者起飞时候，提前驱鸟，通过监控画面，再次确认鸟情，以降低人力及物力成本，更好地提高飞机起降落的安全性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供主动式驱鸟方法、装置、计算机设备及存储介质。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：主动式驱鸟方法，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。

其进一步技术方案为：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。

其进一步技术方案为：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。

其进一步技术方案为：所述目标检测模型的初始学习率为0.01。

其进一步技术方案为：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；