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龙图腾网获悉广东东安电力工程有限公司申请的专利一种光伏组件用基于大数据及自主深度学习的驱鸟系统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：CN119344293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411552015.9，技术领域涉及：A01M29/16；该发明授权一种光伏组件用基于大数据及自主深度学习的驱鸟系统是由熊建发;潘禾生;刘建闯设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏组件用基于大数据及自主深度学习的驱鸟系统在说明书摘要公布了：本发明涉及驱鸟系统技术领域，更具体地说，它涉及一种光伏组件用基于大数据及自主深度学习的驱鸟系统，在光伏组件周边分布设置有鸟类采集模块和驱鸟单元，通过鸟类采集模块采集靠近光伏组件的鸟类种类和鸟类数量，由驱鸟单元依据鸟类采集模块采集的鸟类种类进行对应性执行驱鸟策略，反馈模块根据验证驱鸟策略执行前后的鸟类种类和鸟类数量变化对驱鸟单元进行反馈，由此再控制驱鸟单元的对应性执行驱鸟策略，通过自主学习模块记录，已知被驱逐鸟类种类和被驱逐鸟类数量，通过驱鸟单元执行的驱鸟策略与被驱逐鸟类种类进行绑定，并不断构建完善数据模型，实现自适应鸟类驱逐，降低光伏组件的清洁难度和运维成本。

本发明授权一种光伏组件用基于大数据及自主深度学习的驱鸟系统在权利要求书中公布了：1.一种光伏组件用基于大数据及自主深度学习的驱鸟系统，其特征是：包括： 鸟类采集模块，采集靠近光伏组件的鸟类种类和鸟类数量照片进行识别； 驱鸟单元，依据鸟类采集模块采集的鸟类种类进行对应性执行驱鸟策略； 反馈模块，根据验证驱鸟策略执行前后的鸟类种类和鸟类数量变化对驱鸟单元进行反馈； 自主学习模块，根据鸟类采集模块采集的鸟类种类和鸟类数量以及反馈模块在启动驱鸟单元后收集未驱逐鸟类种类和未驱逐鸟类数量，已知被驱逐鸟类种类和被驱逐鸟类数量，通过驱鸟单元执行的驱鸟策略与被驱逐鸟类种类进行绑定； 所述鸟类采集模块包括摄像模组和红外感应组件，依据红外感应组件感知鸟群方向，在确定鸟群方向后，通过所述摄像模组配合对鸟群进行抓拍摄像； 根据摄像模组抓拍的多个摄像照片中，随机框定摄像照片中的识别目标，将识别目标的颜色、头部、身部作为识别特征元素，基于标准数据库与所述识别特征元素之间的对比，识别鸟群中的鸟类种类； 根据识别目标的颜色、头部、身部的识别特征元素作为权重，建立鸟类特征评分模型： T=C*W1+H*W2+B*W3； 其中C：颜色得分，W1：颜色权重，H：头部得分；W2：头部权重；B：身部得分；W3：身部权重； T：鸟类特征评分分数； 基于鸟类特征评分分数的多少，将识别鸟类种类进行鸟类优先级排序，根据鸟类优先级排序，由所述驱鸟单元对其识别鸟类种类进行依次发出驱鸟策略； 所述鸟类采集模块采集所述驱鸟单元运行前后的摄像照片对比，基于驱鸟单元运行前后鸟群中鸟类种类和鸟类数量之间的对比，通过所述反馈模块进一步反馈至所述鸟类采集模块中，由鸟类采集模块对采集的识别目标再进一步分析识别鸟群中的鸟类种类，基于鸟群中鸟类种类的确定，再通过所述驱鸟单元对鸟群进行执行驱赶策略，以此循环作业直至鸟群脱落鸟类采集模块的感应； 所述驱鸟单元执行的驱鸟策略包括声波驱赶、视觉驱赶以及气味驱赶； 将声波驱赶、视觉驱赶以及气味驱赶的驱鸟策略进行优先级干扰等级排序，根据所述鸟类采集模块采集鸟群的移动方向靠近光伏组件的距离，选择对应的驱鸟策略，依次先通过声波驱赶，再通过增加视觉驱赶，最后增加气味驱赶； 所述自主学习模块依据驱鸟单元单次运行后鸟类数量前后的变化进行综合评估，并记录鸟类种类和驱鸟策略之间的对应关系，依据综合评估的数据建立对应下一次同一鸟类的驱鸟策略。

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