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申请/专利权人：湖南傲英创视信息科技有限公司

摘要：本发明公开了机场鸟情监控系统及方法，涉及鸟情监控技术领域，解决了现有技术中只能对鸟情进行识别、分析、驱赶和预警，未考虑对机场周边的鸟情进行预测，可能会存在监控不到位，导致出现事故的技术问题；本发明采集机场区域的鸟类活动信息；对鸟类活动信息进行预处理得到鸟情信息；当鸟类会撞上飞机时，则生成报警信号；基于实时环境数据对鸟类的迁徙行为进行预测，根据预测结果生成预警信号；定期对机场区域的鸟类的种类进行采集得到种类信息，当需要对历史鸟情信息库进行更新时，则从互联网中收集对应种类鸟类的鸟情信息存储在历史鸟情信息库；能够对鸟类的迁徙行为进行预测，及时采取防护措施，有利于避免鸟类活动影响飞机的正常运行。

主权项：1.机场鸟情监控系统，其特征在于，包括：鸟情分析模块，以及与之相连的信息采集模块，防护处理模块；信息采集模块：用于通过红外传感设备采集机场区域的鸟类活动信息；对鸟类活动信息进行预处理得到鸟情信息；通过环境传感器采集实时环境数据；从机场数据中心获取若干航班信息；其中，鸟类活动信息包括鸟类的种类，数量以及飞行轨迹；机场区域根据机场的地图确定；航班信息包括飞机起飞时间段和降落时间段；实时环境数据包括温度数据、湿度数据以及降水量数据；鸟情分析模块：用于获取历史鸟情信息库；将鸟情信息与历史鸟情信息库进行匹配，得到对应鸟类的历史飞行轨迹；将鸟情信息中的飞行轨迹与历史飞行轨迹进行比较，判断历史飞行轨迹是否与飞机的航线轨迹相交；是，则分析轨迹相交的时间点；否，则持续对鸟情信息进行分析；调取航班信息，判断飞行轨迹相交的时间点是否在航班信息内；是，则生成报警信号；否，则持续对鸟情信息进行分析；获取机场区域内鸟类迁徙的历史环境数据，利用行为预测模型对迁徙的概率进行预测；调取实时环境数据；将历史环境数据和实时环境数据整合成预测输入序列；调取行为预测模型，将预测输入序列输入行为预测模型中，得到预测概率；调取预测概率；获取概率阈值；其中，概率阈值根据历史数据进行获取；判断预测概率是否大于概率阈值；是，则生成预警信号；否，则持续对预测概率进行检测；其中，行为预测模型基于人工智能模型构建，包括：获取标准训练数据；其中，标准训练数据包括与预测输入序列内容属性相一致的标准输入数据，以及与预测概率内容属性相一致的标准输出数据；利用标准训练数据对人工智能模型进行训练；将训练好的人工智能模型标记为行为预测模型；其中，人工智能模型包括长短记忆神经网络模型或者卷积神经网络模型；以及，定期对机场区域的鸟类的种类进行采集得到种类信息，判断是否需要对历史鸟情信息库进行更新；是，则从互联网中收集对应种类鸟类的鸟情信息，并存储在历史鸟情信息库中；否，则持续对鸟类的种类进行检测；防护处理模块：基于报警信号和鸟情信息对鸟类进行驱赶；根据预警信号匹配对应的防护措施，实施对应的防护措施。

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