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申请/专利权人：太原龙为电子科技有限公司

摘要：本申请涉及输电线路驱鸟技术领域，尤其涉及一种基于主动监测及视觉识别的驱鸟装置及方法。方法包括：获取目标输电杆塔的目标监测区域在当前时刻的目标场景类型；从预先训练的多个SVM分类模型中，确定目标场景类型所对应的目标SVM分类模型；获取当前时刻针对目标监测区域的目标图像，并将目标图像输入至目标SVM分类模型，以获得对目标图像的分类结果；在分类结果表征目标图像中存在鸟类的情况下，控制目标输电杆塔所对应的驱鸟执行机构进行驱鸟。通过以上技术方案，能够采用与当前时刻的场景类型匹配的SVM分类模型对目标图像进行分类，从而更好地对输电杆塔附近可能存在的鸟类进行驱赶。

主权项：1.一种基于主动监测及视觉识别的驱鸟方法，其特征在于，包括：获取目标输电杆塔的目标监测区域在当前时刻的目标场景类型，所述目标场景类型是根据目标监测区域在当前时刻的天气信息、季节信息以及时间段信息中的至少一种进行确定的；从预先训练的多个SVM分类模型中，确定所述目标场景类型所对应的目标SVM分类模型；所述SVM分类模型是根据场景类型所对应的目标HOG特征进行训练获得的，目标HOG特征为场景类型下的鸟类图像的HOG特征；获取当前时刻针对目标监测区域的目标图像，并将所述目标图像输入至所述目标SVM分类模型，以获得对所述目标图像的分类结果；在所述分类结果表征所述目标图像中存在鸟类的情况下，控制目标输电杆塔所对应的驱鸟执行机构进行驱鸟；其中，所述场景类型所对应的目标HOG特征通过以下方式获取：从多种预设窗口长度中确定与场景类型所对应的目标窗口长度，不同场景类型对应不同的预设窗口长度；获取场景类型下的目标鸟类图像，并确定所述目标鸟类图像在所述目标窗口长度下的HOG特征向量；将所述HOG特征向量，作为所述场景类型所对应的目标HOG特征；所述预设窗口长度通过以下方式获取：获取场景类型下的鸟类图像，并确定鸟类图像在初始预设窗口长度下的第一HOG特征向量；利用场景类型下的多张鸟类图像所对应的多个第一HOG特征向量，对初始SVM分类模型进行训练，获得第一SVM分类模型；确定所述第一SVM分类模型对场景类型下的鸟类图像进行分类的分类准确率，并根据所述分类准确率对所述初始预设窗口长度进行调整，获得所述场景类型所对应的所述预设窗口长度。

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