一种基于AI识别的农业智能驱鸟方法以及系统

本发明涉及一种基于AI识别的农业智能驱鸟方法以及系统，通过利用深度学习和多源异构信息融合技术，实现了对农田飞禽信息的高精度感知和识别，显著提高了最终预警策略的针对性和有效性，而根据第一时序模型、第二时序模型构建多源时间序列数据，以鸟类活动节律为导向制定最终驱赶策略，最小化了对鸟类正常生理节奏的干扰。通过整合激光、超声波、闪光灯等多种驱赶手段，极大地延长了驱赶的持续时间，同时基于多目标优化模型的驱赶策略优化使系统具备了自主学习和适应能力，人工干预需求大幅减少，运维成本较传统方法降低60％以上。