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申请/专利权人：江苏省电力试验研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国网江苏省电力有限公司

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的变电站鸟类检测跟踪方法、装置及存储介质，方法包括：获取变电站附近的实时监控视频图像；采用深度学习方法对每个视频图像中的鸟类进行识别；对视频图像中识别出的所有鸟实体进行多目标跟踪；对视频图像中的每个鸟进行单目标跟踪；根据每个鸟在最近一帧视频图像上的坐标区间，以及最临近变电站设备在最近一帧视频图像上的坐标区间，计算每个鸟的安全距离；若鸟未来在图像视频上的飞行距离超出该鸟的安全距离，则判定当前鸟为驱逐目标鸟，将标出驱逐目标鸟的视频图像发送至告警设备，并向驱逐设备发送驱逐指令；当驱逐前后占据面积减小的部分超出阈值时判定驱逐成功。本发明跟踪准确率和跟踪速度高。

主权项：1.一种基于深度学习的变电站鸟类检测跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）获取变电站附近的实时监控视频，并从监控视频中提取若干帧按照时间顺序排列的视频图像；（2）采用深度学习方法对每个视频图像中的鸟类进行识别，识别出视频图像中的所有鸟实体；（3）对视频图像中识别出的所有鸟实体进行多目标跟踪，即计算每个鸟实体在每个视频图像上的坐标区间；（4）对视频图像中的每个鸟进行单目标跟踪，即根据模板匹配方法判断不同时间的视频图像中识别出的鸟实体是否为同一个鸟，并根据同一个鸟在不同时间的视频图像上的坐标区间，预估鸟未来在视频图像上的飞行距离；（5）根据每个鸟在最近一帧视频图像上的坐标区间，以及最临近变电站设备在最近一帧视频图像上的坐标区间，计算每个鸟的安全距离，其中，安全距离与鸟在视频图像上的坐标区间和最临近变电站设备在视频图像上的坐标区间正相关；（6）若鸟未来在图像视频上的飞行距离超出该鸟的安全距离，则判定当前鸟为驱逐目标鸟，将标出驱逐目标鸟的视频图像发送至告警设备，并向驱逐设备发送驱逐指令，使得驱逐设备向驱逐目标鸟发出驱逐动作；（7）获取驱逐指令发送预设时间段后，驱逐目标鸟在视频图像中的占据的面积，若驱逐前后占据面积减小的部分超出阈值，则判定驱逐成功。

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