摘要
本发明属于图像识别技术领域,提供基于鸟类飞行轨迹的机场智能驱鸟系统雷达探测识别方法,包括:基于探鸟雷达实时获取的机场区域的鸟情数据,获得鸟类的时序性飞行轨迹数据;基于LSTM分类器和循环神经网络,对时序性飞行轨迹数据进行分类,获得鸟类飞行轨迹识别结果;将鸟类飞行轨迹识别结果,与设定的鸟类飞行标准轨迹数据库中的鸟类飞行标准轨迹数据进行特征值相似度匹配,获得鸟类类型识别结果。本发明通过LSTM分类器和循环神经网络的学习能力,能够准确捕捉鸟类飞行轨迹的细微特征,实现高精度的轨迹分类,提升了机场驱鸟系统的智能化水平。
技术关键词
轨迹
机场智能
识别方法
探鸟雷达
动态时间规整算法
时序
分类器
卷积神经网络提取
数据
置信度阈值
特征值
分段
加速特征
动态更新
机场驱鸟系统
加权特征
移动平均算法
标签
滑动窗口机制