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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司;东南大学;国网江苏省电力有限公司申请的专利一种变电站智能探驱鸟装置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：CN117694328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202410024156.7，技术领域涉及：A01M29/10；该发明授权一种变电站智能探驱鸟装置是由汪祝年;杨凯;高丙团;陈通;李星宇;张钰金;何嘉弘;葛云龙;季辰;刘传德;李明阳;孙畅设计研发完成，并于2024-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站智能探驱鸟装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种变电站智能探驱鸟装置，包括驱鸟器主体，所述驱鸟器主体顶端搭载有旋转云台，所述驱鸟器主体包括主控设备、超声波发生器、爆闪灯、电池仓，所述旋转云台包括云台基座、左侧旋转仓、右侧旋转仓和设置在云台上方的环形麦克风阵列，所述云台基座固定在驱鸟器主体的顶部，所述左侧旋转仓内置有工业摄像机，所述工业摄像机和环形麦克风阵列与主控设备通信连接，所述右侧旋转仓内置有激光发射器，所述旋转云台通过步进电机控制基座和旋转仓的转动角度。本发明针对变电站巡检任务中的探驱鸟环节，基于改进的YOLOv5目标检测算法和TDOA声源定位算法，从视觉与听觉两个层面感知鸟类目标位姿信息，可实现对变电站内鸟群的精确定位与追踪。

本发明授权一种变电站智能探驱鸟装置在权利要求书中公布了：1.一种变电站智能探驱鸟装置，包括驱鸟器主体，所述驱鸟器主体顶端搭载有旋转云台，所述驱鸟器主体包括主控设备、超声波发生器、爆闪灯、电池仓，所述主控设备和电池仓固定在驱鸟器主体的内腔侧部，电池仓用于对装置整体供电，所述超声波发生器和爆闪灯外嵌于驱鸟器主体外壳上，与主控设备电连接；所述旋转云台包括云台基座、左侧旋转仓、右侧旋转仓和设置在云台上方的环形麦克风阵列，所述云台基座固定在驱鸟器主体的顶部，所述左侧旋转仓内置有工业摄像机，所述工业摄像机和环形麦克风阵列与主控设备通信连接，基于目标检测算法和声源定位算法实时感知鸟类位置信息，所述右侧旋转仓内置有激光发射器，所述激光发射器配有自供电模组，与主控设备通信连接，主控设备控制其工作状态，所述旋转云台通过步进电机控制基座和旋转仓的转动角度，用于调整工业摄像机和激光发射器的指向，实现追踪式探驱鸟工作；所述驱鸟器主体底部装配移动机构； 所述移动机构包括驱动电机、轮组和支撑架，所述驱动电机设置于移动机构底部，所述轮组的四个车轮分设于支撑架的四角，所述驱动电机与轮组相连，轮组由电机驱动进行移动，主控设备控制驱动电机工作； 所述主控设备内部设有无线通讯模块和信息处理模块，所述无线通讯模块用于主控设备与环形麦克风阵列、工业摄像机、激光发射器的通信连接，所述信息处理模块根据环形麦克风阵列和工业摄像机采集到的听觉和视觉信息进行数据分析，通过环形麦克风阵列内置处理器执行声源定位算法初步感知鸟类位置并控制云台旋转，再通过目标检测算法实现对视频流中鸟类目标的识别与定位； 所述环形麦克风阵列对鸟类声音数据进行采集、滤波、降噪，并基于声源定位算法实现声源定位，所述声源定位算法为改进的到达时间差TDOA方法，将声源到达麦克风阵列中心的时间定为标准时间，从而获取声源到达各个麦克风的时延差，并由此得出超定方程组，再应用粒子群优化算法进行计算得出声源的相对坐标位置，所述相对坐标位置用于计算声源的距离与幅角，从而控制旋转云台进行定向转动； 其特征在于，所述粒子群优化算法如下：设定声源位置坐标为x,y,z，第i个和第j个麦克风节点的位置坐标为xi,yi,zi和xj,yj,zj，则根据节点位置坐标构建以下关系： 式中：i和j取值1-6，代表六个麦克风节点，且满足i≠j；v为声音信号在空气中的传播速度；τij为i号麦克风相较于j号麦克风接收信号的时间差； 将问题模型转化为求取最小值模型，设在D维的空间中，有N个粒子组成一个群落，其中第i个粒子的位置向量与运动方向向量如下式所示： Xi＝xi1,xi2,…,xiD,i＝1,2,…,N Vi＝vi1,vi2,…,viD,i＝1,2,…,N 算法每进行一次迭代，粒子便移动一次，则第i个粒子在第t+1次迭代运算中的位置表示为： xijt+1＝xijt+vijt+1 式中：j与维度D相关，表示维度的具象化增长，对应的速度向量表示为： vijt+1＝ωvijt+c1r1t[Pijt-xijt]+c2r2t[Pgjt-xijt] 式中：ω为惯性系数；c1、c2为学习因子；r1t、r2t为随机参数；Pijt、Pgjt分别为每次迭代中粒子经过自身认知的最优位置和群体认知的最优位置,ωvijt为记忆项；c1r1t[Pijt-xijt]为自身认知项，即粒子自身认知的最优迭代方向；c2r2t[Pgjt-xijt]为群体认知项，即本轮迭代中全局最优位置的粒子所发送的指示向量； 迭代终止条件为粒子群搜索的最优位置满足预定最小适应阈值，令fi＝T1i-τ1ii＝1,2,…,6，其中fi为节点i的时延估计误差，T1i为时延差的参考值，代表第i个麦克风到参考麦克风获取声音信息的时延差，而τ1i为基于广义互相关算法所求得的时延差，由此将模型转为求最小值问题应用粒子群优化算法求解，表示如下： Fx,y,z表示对声源位置坐标的估计误差函数，通过两种时延差的匹配性来表征，fix,y,z表示不同坐标位置节点i的时延估计误差，M表示参与迭代的麦克风节点总数，根据所求位置坐标计算声源距离D与幅角θ：

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