一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法及系统

本发明公开了一种基于热成像的多维防鸟智能识别方法及系统，涉及智能监测与生态防护技术领域，通过热成像、可见光、毫米波雷达和声纹传感器采集多模态数据，经PTP协议同步与卡尔曼滤波预处理后，利用LSTM网络预测鸟类3‑5秒轨迹，并通过Transformer架构融合跨模态特征，实现95％分类准确率。边缘计算实时生成驱鸟策略，云端联邦学习更新模型。系统集成油电混动无人机与地面装置，支持基于热力图的动态路径规划与定向声波、激光频闪等差异化驱离，夜间识别准确率92％，驱鸟响应时间0.8秒，适用于电力、机场等场景。本发明通过多维度感知、动态建模与生态友好型驱离，解决传统方案环境适应性差、策略单一等问题，提升防鸟效率与生态安全性。