CN115152733A - 一种基于图像识别的驱鸟系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于图像识别的驱鸟系统,属于电力维护技术领域。所述系统包括：鸟类识别捕捉模块、后台控制模块和鸟类驱赶模块；所述鸟类识别捕捉模块，实时采集监控区域内的数据信息，将所述数据信息传输至所述后台控制模块，所述数据信息至少包括采集到的鸟类图像；所述后台控制模块，根据汇总的数据信息进行综合分析，确定控制模式，根据所述控制模式启动所述鸟类驱赶模块；所述鸟类驱赶模块，根据预设的驱赶模式对进入监控区域的鸟类进行驱赶。本系统能够实现对鸟类入侵的实时自动化检测和驱离，提高配电线路日常巡检的工作效率。

Description

一种基于图像识别的驱鸟系统
技术领域
本发明属于电力维护技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的驱鸟系统。
背景技术
随着生态环境的逐步改善，鸟类数量渐渐增多，鸟类在配电线路杆塔上的活动越来越频繁，在配电线路电杆上，特别是转角杆上经常会有鸟筑巢，一方面鸟在筑巢过程中产生的接地故障，会引起导线与横担之间形成电气连接。另一方面，筑好的鸟巢在特殊天气(如雨天)，会引起单相接地故障，造成电力系统不稳定，破坏系统的正常运行。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于图像识别的驱鸟系统，本系统能够实现对鸟类入侵的实时自动化检测和驱离，提高配电线路日常巡检的工作效率。
根据本发明的一个方面，本发明提供了一种基于图像识别的驱鸟系统，所述系统包括：鸟类识别捕捉模块、后台控制模块和鸟类驱赶模块；
所述鸟类识别捕捉模块，实时采集监控区域内的数据信息，将所述数据信息传输至所述后台控制模块，所述数据信息至少包括采集到的鸟类图像；
所述后台控制模块，根据汇总的数据信息进行综合分析，确定控制模式，根据所述控制模式启动所述鸟类驱赶模块；
所述鸟类驱赶模块，根据预设的驱赶模式对进入监控区域的鸟类进行驱赶。
优选地，所述鸟类识别捕捉模块包括日常监控单元和激光测距单元；
所述日常监控单元，包括至少一个摄像头，所述摄像头实时动态对监控区域进行监测；
所述激光测距单元，包括至少一个激光测距仪，所述激光测距仪对测距范围内的动态目标进行实时测距。
优选地，所述鸟类识别捕捉模块包括鸟类图像采集单元和第一信息传输单元；
所述鸟类图像采集单元，对所述日常监控单元采集到的图像进行区分，筛选出所述日常监控单元采集到的鸟类图像；
所述第一信息传输单元，将所述日常监控单元采集到的图像、所述激光测距单元测量出来的数据以及所述鸟类图像采集单元采集到了鸟类照片传输到所述后台控制模块中。
优选地，所述系统还包括中央数据库模块，所述中央数据库模块包括数据接收单元和数据搜集单元；
所述数据接收单元，接收所述鸟类识别捕捉模块中所述第一信息传输单元传输过来的所述日常监控单元采集到的图像、所述激光测距单元测量出来的数据以及所述鸟类图像采集单元采集到了鸟类照片；
所述数据搜集单元，收集网络中的数据，对网络中鸟类的照片以及鸟类的形状特征进行分析，并利用三维图像进行建模。
优选地，所述中央数据库模块包括数据对比分析单元和数据分析传输单元；
所述数据对比分析单元，将所述数据接收单元接收到数据信息与所述数据搜集单元中的数据进行分析对比；
所述数据分析传输单元，对所述数据对比分析单元分析出的数据进行整理，汇总形成可行性建议并传输到所述后台控制模块中。
优选地，所述后台控制模块包括第二信息传输单元和中央处理器单元；
所述第二信息传输单元，接收来自中央数据库模块中数据分析传输单元传输的数据，以及传送中央处理器单元中产生的数据信息；
中央处理器单元，对汇总的数据信息进行综合分析并选择控制模式。
优选地，所述后台控制模块包括数据显示单元；
所述数据显示单元，显示所述鸟类识别捕捉模块捕捉到的鸟类的图像以及所述中央数据库模块中存储的鸟类信息模型。
优选地，所述控制模式包括自动模式和手动模式；所述自动模式为根据预先设置的算法启动所述鸟类驱赶模块，所述手动模式为通过所述数据显示单元上的触屏按钮控制所述鸟类驱赶模块的开启。
优选地，所述鸟类驱赶模块包括声音驱赶单元、照明驱赶单元和声波驱赶单元；
所述声音驱赶单元，设置有至少一个蜂鸣器，所述鸟类驱赶模块启动后，所述蜂鸣器发出声音对鸟类进行驱赶；
所述照明驱赶单元，设置有至少一个激光灯，夜晚中所述鸟类驱赶模块启动后，所述激光灯发出激光束对鸟类进行驱赶；
所述声波驱赶单元，设置有至少一个超声波发生器，所述鸟类驱赶模块启动后，所述超声波发生器发出声波对鸟类进行驱赶。
优选地，所述鸟类识别捕捉模块、所述中央数据库模块、所述后台控制模块和所述鸟类驱赶模块采用.net开发，基于ABP框架，通过.net来实现异构兼容。
有益效果：本发明可以动态实时对鸟类入侵进行检测，一旦有鸟类进入设定的检测范围，则会启动鸟类驱赶模块，实现对鸟类入侵的实时自动化检测和驱离，通过图像探测由鸟类识别捕捉模块、完成对周边区域的扫描成像，并通过图像自动识别方式对鸟类识别后进行然后对目标区域进行声波驱鸟，提高配电线路日常巡检的工作效率。
通过参照以下附图及对本发明的具体实施方式的详细描述，本发明的特征及优点将会变得清楚。
附图说明
图1是基于图像识别的驱鸟系统的结构示意图；
图2是鸟类识别捕捉模块的结构示意图；
图3是中央数据库模块的结构示意图；
图4是后台控制模块的结构示意图；
图5是鸟类驱赶模块的结构示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
图1是基于图像识别的驱鸟系统的结构示意图。如图1所示，本实施例提供了一种基于图像识别的驱鸟系统，所述系统包括：鸟类识别捕捉模块、后台控制模块和鸟类驱赶模块；
所述鸟类识别捕捉模块，实时采集监控区域内的数据信息，将所述数据信息传输至所述后台控制模块，所述数据信息至少包括采集到的鸟类图像；
所述后台控制模块，根据汇总的数据信息进行综合分析，确定控制模式，根据所述控制模式启动所述鸟类驱赶模块；
所述鸟类驱赶模块，根据预设的驱赶模式对进入监控区域的鸟类进行驱赶。
通过本实施例，能够实现对鸟类入侵的实时自动化检测和驱离，提高配电线路日常巡检的工作效率。
优选地，所述鸟类识别捕捉模块包括日常监控单元和激光测距单元；
所述日常监控单元，包括至少一个摄像头，所述摄像头实时动态对监控区域进行监测；
所述激光测距单元，包括至少一个激光测距仪，所述激光测距仪对测距范围内的动态目标进行实时测距。
具体地，参考图2，日常监控单元采用至少一个以上摄像头组成的日常监控单元，且摄像头安装在配电线路杆塔上，摄像头实时动态对监控范围内进行监测。激光测距单元，采用至少一个以上激光测距仪组成的激光测距单元，且激光测距仪安装在配电线路杆塔上，同时激光测距仪对测距范围内的动态目标进行实时测距。
优选地，所述鸟类识别捕捉模块包括鸟类图像采集单元和第一信息传输单元；
所述鸟类图像采集单元，对所述日常监控单元采集到的图像进行区分，筛选出所述日常监控单元采集到的鸟类图像；
所述第一信息传输单元，将所述日常监控单元采集到的图像、所述激光测距单元测量出来的数据以及所述鸟类图像采集单元采集到了鸟类照片传输到所述后台控制模块中。
具体地，参考图2，鸟类图像采集单元用于对日常监控单元采集到的图像进行区分，挑选出日常监控单元采集到的鸟类图像；第一信息传输单元用于将日常监控单元采集到的图像、激光测距单元测量出来的数据以及鸟类图像采集单元采集到了鸟类照片传输到后台控制模块中。
优选地，所述系统还包括中央数据库模块，所述中央数据库模块包括数据接收单元和数据搜集单元；
所述数据接收单元，接收所述鸟类识别捕捉模块中所述第一信息传输单元传输过来的所述日常监控单元采集到的图像、所述激光测距单元测量出来的数据以及所述鸟类图像采集单元采集到了鸟类照片；
所述数据搜集单元，收集网络中的数据，对网络中鸟类的照片以及鸟类的形状特征进行分析，并利用三维图像进行建模。
具体地，参考图3，中央数据库模块中的数据接收单元用于接收鸟类识别捕捉模块中第一信息传输单元传输过来的日常监控单元采集到的图像、激光测距单元测量出来的数据以及鸟类图像采集单元采集到了鸟类照片。中央数据库模块中的数据搜集单元用于连接外网的数据，将外网中鸟类的照片以及鸟类的形状特征进行分析并利用三维图像手段进行建模。
优选地，所述中央数据库模块包括数据对比分析单元和数据分析传输单元；
所述数据对比分析单元，将所述数据接收单元接收到数据信息与所述数据搜集单元中的数据进行分析对比；
所述数据分析传输单元，对所述数据对比分析单元分析出的数据进行整理，汇总形成可行性建议并传输到所述后台控制模块中。
具体地，参考图3，中央数据库模块中的数据对比分析单元用于将数据接收单元接收到数据信息与据搜集单元中的数据进行分析对比。中央数据库模块中的数据分析传输单元用于数据对比分析单元分析出的数据进行整理，并汇总形成可行性建议传输到后台控制模块中。
优选地，所述后台控制模块包括第二信息传输单元和中央处理器单元；
所述第二信息传输单元，接收来自中央数据库模块中数据分析传输单元传输的数据，以及传送中央处理器单元中产生的数据信息；
中央处理器单元，对汇总的数据信息进行综合分析并选择控制模式。
具体地，参考图4，第二信息传输单元用于接收来自中央数据库模块中数据分析传输单元中传输的数据，以及传送中央处理器单元中产生的数据信息；中央处理器单元用于对汇总的数据信息进行综合分析并选择控制模式。
优选地，所述后台控制模块包括数据显示单元；
所述数据显示单元，显示所述鸟类识别捕捉模块捕捉到的鸟类的图像以及所述中央数据库模块中存储的鸟类信息模型。
具体地，参考图4，数据显示单元基于电脑触摸显示屏，用于显示鸟类识别捕捉模块中捕捉到的鸟类的图像以及中央数据库模块中的存储的鸟类信息模型。
优选地，所述控制模式包括自动模式和手动模式；所述自动模式为根据预先设置的算法启动所述鸟类驱赶模块，所述手动模式为通过所述数据显示单元上的触屏按钮控制所述鸟类驱赶模块的开启。
具体地，中央处理器单元用于对汇总的数据信息进行综合分析并选择控制模式，控制模式分为自动模式和手动模式，自动模式为预先设置的算法启动鸟类驱赶模块，手动模式为通过数据显示单元上的触屏按钮控制鸟类驱赶模块的开启。
优选地，所述鸟类驱赶模块包括声音驱赶单元、照明驱赶单元和声波驱赶单元；
所述声音驱赶单元，设置有至少一个蜂鸣器，所述鸟类驱赶模块启动后，所述蜂鸣器发出声音对鸟类进行驱赶；
所述照明驱赶单元，设置有至少一个激光灯，夜晚中所述鸟类驱赶模块启动后，所述激光灯发出激光束对鸟类进行驱赶；
所述声波驱赶单元，设置有至少一个超声波发生器，所述鸟类驱赶模块启动后，所述超声波发生器发出声波对鸟类进行驱赶。
具体地，参考图5，声音驱赶单元设置有至少一个蜂鸣器，鸟类驱赶模块启动后，蜂鸣器发出声音对鸟类进行驱赶；照明驱赶单元设置有至少一个激光灯，夜晚中鸟类驱赶模块启动后，激光灯发出激光束对鸟类进行驱赶；声波驱赶单元设置有至少一个超声波发生器，鸟类驱赶模块启动后，超声波发生器发出声波对鸟类进行驱赶。
优选地，所述鸟类识别捕捉模块、所述中央数据库模块、所述后台控制模块和所述鸟类驱赶模块采用.net开发，基于ABP框架，通过.net来实现异构兼容。
具体地，鸟类识别捕捉模块、中央数据库模块、后台控制模块和鸟类驱赶模块采用.net开发，基于ABP框架，通过.net来实现异构兼容，前端使用PC终端。
为了更好的理解本发明，以下给出本实施例的一个完整的实施过程：
摄像头安装在配电线路杆塔上，摄像头实时动态对监控范围内进行监测，激光测距仪安装在配电线路杆塔上，同时激光测距仪对测距范围内的动态目标进行实时测距；鸟类图像采集单元用于对日常监控单元采集到的图像进行区分，挑选出日常监控单元采集到的鸟类图像；第一信息传输单元用于将日常监控单元采集到的图像、激光测距单元测量出来的数据以及鸟类图像采集单元采集到了鸟类照片传输到后台控制模块中，中央数据库模块包括数据接收单元、数据搜集单元、数据对比分析单元和数据分析传输单元，中央数据库模块中的数据接收单元用于接收鸟类识别捕捉模块中第一信息传输单元传输过来的日常监控单元采集到的图像、激光测距单元测量出来的数据以及鸟类图像采集单元采集到了鸟类照片。
中央数据库模块中的数据搜集单元用于连接外网的数据，将外网中鸟类的照片以及鸟类的形状特征进行分析并利用三维图像手段进行建模；中央数据库模块中的数据对比分析单元用于将数据接收单元接收到数据信息与据搜集单元中的数据进行分析对比中央数据库模块中的数据分析传输单元用于数据对比分析单元分析出的数据进行整理，并汇总形成可行性建议传输到后台控制模块中。
第二信息传输单元用于接收来自中央数据库模块中数据分析传输单元中传输的数据，以及传送中央处理器单元中产生的数据信息；中央处理器单元用于对汇总的数据信息进行综合分析并选择控制模式，控制模式分为自动模式和手动模式，自动模式为预先设置的算法启动鸟类驱赶模块，手动模式为通过数据显示单元上的触屏按钮控制鸟类驱赶模块的开启；数据显示单元基于电脑触摸显示屏，用于显示鸟类识别捕捉模块中捕捉到的鸟类的图像以及中央数据库模块中的存储的鸟类信息模型，声音驱赶单元设置有至少一个蜂鸣器，鸟类驱赶模块启动后，蜂鸣器发出声音对鸟类进行驱赶，照明驱赶单元设置有至少一个激光灯，夜晚中鸟类驱赶模块启动后，激光灯发出激光束对鸟类进行驱赶；声波驱赶单元设置有至少一个超声波发生器，鸟类驱赶模块启动后，超声波发生器发出声波对鸟类进行驱赶。
本实施例可以动态实时对鸟类入侵进行检测，一旦有鸟类进入设定的检测范围，则会启动鸟类驱赶模块，实现对鸟类入侵的实时自动化检测和驱离，通过图像探测由鸟类识别捕捉模块、完成对周边区域的扫描成像，并通过图像自动识别方式对鸟类识别后进行然后对目标区域进行声波驱鸟，提高配电线路日常巡检的工作效率。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于图像识别的驱鸟系统，其特征在于，所述系统包括：鸟类识别捕捉模块、后台控制模块和鸟类驱赶模块；
所述鸟类识别捕捉模块，实时采集监控区域内的数据信息，将所述数据信息传输至所述后台控制模块，所述数据信息至少包括采集到的鸟类图像；
所述后台控制模块，根据汇总的数据信息进行综合分析，确定控制模式，根据所述控制模式启动所述鸟类驱赶模块；
所述鸟类驱赶模块，根据预设的驱赶模式对进入监控区域的鸟类进行驱赶。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述鸟类识别捕捉模块包括日常监控单元和激光测距单元；
所述日常监控单元，包括至少一个摄像头，所述摄像头实时动态对监控区域进行监测；
所述激光测距单元，包括至少一个激光测距仪，所述激光测距仪对测距范围内的动态目标进行实时测距。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述鸟类识别捕捉模块包括鸟类图像采集单元和第一信息传输单元；
所述鸟类图像采集单元，对所述日常监控单元采集到的图像进行区分，筛选出所述日常监控单元采集到的鸟类图像；
所述第一信息传输单元，将所述日常监控单元采集到的图像、所述激光测距单元测量出来的数据以及所述鸟类图像采集单元采集到了鸟类照片传输到所述后台控制模块中。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括中央数据库模块，所述中央数据库模块包括数据接收单元和数据搜集单元；
所述数据接收单元，接收所述鸟类识别捕捉模块中所述第一信息传输单元传输过来的所述日常监控单元采集到的图像、所述激光测距单元测量出来的数据以及所述鸟类图像采集单元采集到了鸟类照片；
所述数据搜集单元，收集网络中的数据，对网络中鸟类的照片以及鸟类的形状特征进行分析，并利用三维图像进行建模。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述中央数据库模块包括数据对比分析单元和数据分析传输单元；
所述数据对比分析单元，将所述数据接收单元接收到数据信息与所述数据搜集单元中的数据进行分析对比；
所述数据分析传输单元，对所述数据对比分析单元分析出的数据进行整理，汇总形成可行性建议并传输到所述后台控制模块中。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述后台控制模块包括第二信息传输单元和中央处理器单元；
所述第二信息传输单元，接收来自中央数据库模块中数据分析传输单元传输的数据，以及传送中央处理器单元中产生的数据信息；
中央处理器单元，对汇总的数据信息进行综合分析并选择控制模式。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述后台控制模块包括数据显示单元；
所述数据显示单元，显示所述鸟类识别捕捉模块捕捉到的鸟类的图像以及所述中央数据库模块中存储的鸟类信息模型。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述控制模式包括自动模式和手动模式；所述自动模式为根据预先设置的算法启动所述鸟类驱赶模块，所述手动模式为通过所述数据显示单元上的触屏按钮控制所述鸟类驱赶模块的开启。
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述鸟类驱赶模块包括声音驱赶单元、照明驱赶单元和声波驱赶单元；
所述声音驱赶单元，设置有至少一个蜂鸣器，所述鸟类驱赶模块启动后，所述蜂鸣器发出声音对鸟类进行驱赶；
所述照明驱赶单元，设置有至少一个激光灯，夜晚中所述鸟类驱赶模块启动后，所述激光灯发出激光束对鸟类进行驱赶；
所述声波驱赶单元，设置有至少一个超声波发生器，所述鸟类驱赶模块启动后，所述超声波发生器发出声波对鸟类进行驱赶。
10.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述鸟类识别捕捉模块、所述中央数据库模块、所述后台控制模块和所述鸟类驱赶模块采用.net开发，基于ABP框架，通过.net来实现异构兼容。
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