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龙图腾网获悉江苏经纬智联航空科技有限公司申请的专利机场鸟情自动化探测与智能驱鸟装置及方法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：CN119942853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510444426.4，技术领域涉及：G08G5/80；该发明授权机场鸟情自动化探测与智能驱鸟装置及方法是由赵星;郑岳;尹俊设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本机场鸟情自动化探测与智能驱鸟装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机场鸟情自动化探测与智能驱鸟装置及方法，其中一种机场鸟情自动化探测方法，包括：通过多源传感器阵列实时采集机场空域环境数据，并对环境数据进行预处理，生成融合数据集；基于深度学习算法构建目标检测模型对融合数据集进行鸟类目标识别，提取目标特征信息，目标特征信息包括鸟类位置、运动轨迹、数量及种类；结合机场航班起降时序数据与目标特征信息，通过基于模糊逻辑与贝叶斯网络建立的风险评估模型计算鸟类活动对航班的威胁等级；根据威胁等级触发分级预警信号，并联动驱鸟设备执行定向驱鸟操作。本发明形成了机场鸟情自动化探测与应急防控体系，提高了鸟击风险的探测精度、预警准确性与驱鸟效率，保障了航空运行安全。

本发明授权机场鸟情自动化探测与智能驱鸟装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种机场鸟情自动化探测与智能驱鸟方法，其特征在于，包括：通过多源传感器阵列实时采集机场空域环境数据，并对所述环境数据进行预处理，生成融合数据集；基于深度学习算法构建目标检测模型对所述融合数据集进行鸟类目标识别，提取目标特征信息，所述目标特征信息包括鸟类位置、运动轨迹、数量及种类；结合机场航班起降时序数据与所述目标特征信息，通过基于模糊逻辑与贝叶斯网络建立的风险评估模型计算鸟类活动对航班的威胁等级；根据所述威胁等级触发分级预警信号，并联动驱鸟设备执行定向驱鸟操作；基于深度学习算法构建目标检测模型对所述融合数据集进行鸟类目标识别，提取目标特征信息，包括：采用双向长短期记忆网络对雷达、红外及可见光特征进行多层次融合；对鸟类目标小尺度、易重叠特征，设置注意力机制增强关键区域特征；利用标注好的融合数据集进行有监督训练，训练损失函数采用多任务加权形式： 其中，为分类损失，为边界框回归损失，为多模态一致性损失；,,分别为分类损失、边界框回归损失、多模态一致性损失的加权系数；对预处理后的视频帧、红外热成像帧及雷达声呐数据进行多模态匹配，网络输出鸟类目标的预测位置、种类及置信度；若置信度高于阈值，则判定为有效鸟类目标，并进一步提取其飞行轨迹、数量及外形特征；将识别出的目标信息通过目标ID进行索引，生成包括鸟类位置、运动轨迹、数量及种类的目标特征信息集；所述目标检测模型的识别与提取，包括：对连续视频帧或雷达检测到的同一目标进行轨迹跟踪，采用卡尔曼滤波算法获得精确的运动轨迹；将轨迹中每时刻的位置和速度进行离散化存储，形成轨迹序列；对飞行速度、飞行高度及方向进行统计分析，判断鸟类是否存在快速掠过跑道、形成群落飞行的行为模式；结合深度学习分类网络与生物学先验知识，对鸟类在可见光与红外影像中的体型、羽毛特征及热分布信息进行分类识别；根据识别结果将鸟类种类分为不同类别，并为其标注集群行为标签或夜间活动频度标签；结合机场航班起降时序数据与所述目标特征信息，通过基于模糊逻辑与贝叶斯网络建立的风险评估模型计算鸟类活动对航班的威胁等级，包括：设定鸟类数量n、群体密度、最近距离跑道中心的距离d以及飞行高度h关键指标，并为每个指标建立相应的模糊集合；采用隶属度函数对各指标进行模糊化处理： 其中，a和b为区间阈值；将模糊化后的指标输入至贝叶斯网络节点中，形成事件条件；结合航班起降时序数据中的飞机起降频度、起降时刻信息，计算鸟击风险后验概率；综合模糊逻辑输出的各指标评估值与贝叶斯网络的后验概率，按照加权规则确定鸟类活动对航班的威胁等级；若综合评分超过预设的上限阈值，则判定为高风险或极高风险；若综合评分处于中间区间，则判定为中等风险；若综合评分低于下限阈值，则判定为低风险。

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