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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于数字孪生的输电线鸟类检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118736456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410433848.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于数字孪生的输电线鸟类检测方法及系统是由马长昊;程凌浩设计研发完成，并于2024-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的输电线鸟类检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的输电线鸟类检测方法及系统，包括：采集鸟类的飞行动态和行为数据；构建输电线路的数字孪生模型，在数字孪生模型中引入鸟类行为模拟算法，模拟鸟类在输电线路周围的活动；将采集到的视频数据输入数字孪生模型中，与模拟的鸟类行为进行融合；将监测到的鸟类活动数据与数字孪生模型中的输电线路信息进行融合，得到鸟类与输电线路的空间关系和交互信息；基于监测数据和数字孪生模型的融合结果，确定鸟类与输电线路的位置和行为，对鸟害风险进行评估，识别潜在的线路跳闸风险区域。本发明可以有效解决传统方法中数据准确性不高以及大规模监测项目耗时等方面的限制，提高了监测覆盖范围和精度。

本发明授权一种基于数字孪生的输电线鸟类检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的输电线鸟类检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：对输电线路周围的区域进行高空和地面视角的实时监测，采集鸟类的飞行动态和行为数据，对采集到的视频数据进行预处理； 步骤2：构建输电线路的数字孪生模型，包括线路的几何结构、地理环境、气象条件，在数字孪生模型中引入鸟类行为模拟算法，模拟鸟类在输电线路周围的活动； 步骤3：将采集到的视频数据输入数字孪生模型中，与模拟的鸟类行为进行融合，实现对输电线路周围鸟类活动的实时监测；将监测到的鸟类活动数据与数字孪生模型中的输电线路信息进行融合，得到鸟类与输电线路的空间关系和交互信息； 步骤4：基于监测数据和数字孪生模型的融合结果，使用计算机视觉和深度学习技术进行鸟类检测和识别，确定鸟类与输电线路的位置和行为，结合鸟类与输电线路的位置和行为和数字孪生模型中的输电线路信息，对鸟害风险进行评估，识别潜在的线路跳闸风险区域 所述步骤1包括： 对数据采集到的视频数据进行预处理包括： 视频稳定：使用数字图像处理技术，对采集到的视频数据进行稳定处理，消除由于设备震动或风吹等因素导致的图像抖动； 去噪声：运用图像处理算法，对视频数据进行去噪声处理，消除图像中的干扰和噪声； 图像分割：使用图像分割算法，将视频中的鸟类和背景进行分离，以便后续对鸟类的识别和跟踪； 所述步骤2包括： 构建输电线路的数字孪生模型包括： 对收集到的几何结构、地理环境、气象条件数据进行处理和整合，以构建数字孪生模型所需的输入数据，利用数字孪生技术构建输电线路的数字孪生模型，其中，几何结构包括杆塔、导线的位置、高度，地理环境包括周围地形、植被覆盖，气象条件包括风速、温度； 鸟类行为模拟算法包括使用如下公式表示： 其中，（，）表示鸟类在时刻t的位置坐标，（，）表示在单位时间内鸟类在水平和垂直方向上的位移； 所述步骤3包括： 在数字孪生模型中，对实时输入的视频数据进行处理，包括视频稳定、目标检测、跟踪，以提取出视频中的鸟类目标及其运动轨迹，通过计算实时监测到的鸟类目标的位置与模拟数据中鸟类行为的位置之间的距离，将从数字孪生模型中生成的模拟鸟类行为数据与实时监测到的鸟类目标数据进行融合： 其中，（）表示实时监测到的鸟类目标的位置坐标，（）表示模拟鸟类行为数据的位置坐标； 通过空间位置的匹配来实现，将鸟类活动数据中的坐标位置与输电线路模型中的线路位置进行对应； 通过计算鸟类与输电线路之间的距离、相对位置关系建立鸟类与输电线路之间的空间关系模型； 将建立的空间关系模型与鸟类活动数据进行整合，得到鸟类与输电线路的空间关系和交互信息。

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