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龙图腾网获悉南京思宇电气技术有限公司申请的专利基于多模态感知的智能驱鸟方法和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：CN119744835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510165103.1，技术领域涉及：A01M29/16；该发明授权基于多模态感知的智能驱鸟方法和系统是由高鹏;赵波;段迎春设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态感知的智能驱鸟方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能监控与自动化控制检测技术领域，公开了基于多模态感知的智能驱鸟方法和系统。该方法融合了声音传感器数据和深度相机图像数据，以全面监测鸟类活动。通过深度学习算法和多模态融合技术，建立了高精度的鸟类检测模型，能够准确识别鸟类的行为模式和实时位置。根据鸟类的不同行为模式，设计了声音干扰、光束驱鸟和机械式惊鸟多种驱鸟手段，实现了对鸟类活动的精准干预。相比传统驱鸟方法，本发明具有更高的效率和更好的效果，能够显著降低鸟类活动带来的损失和风险，同时具备环境友好、易于部署和维护等优点，具有广泛的应用前景和市场价值。

本发明授权基于多模态感知的智能驱鸟方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态感知的智能驱鸟方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S100：利用声音传感器和深度相机获取实时鸟类信息； 步骤S200：对实时鸟类信息进行数据预处理； 步骤S300：根据历史鸟类信息，基于多模态融合的深度学习算法建立鸟类检测模型； 所述基于多模态融合的深度学习算法包括： 数据嵌入层，用于将历史声音传感器数据和历史鸟类深度图像数据嵌入到高维空间中，形成各自的模态特征向量； 图构建层，根据嵌入后的模态特征向量，为每个监测区域构建多模态图，这些图包括代表同一模态内特征的同质节点、代表不同模态间特征的异质节点，以及表示模态内的顺序关系和模态间的相互依赖关系的边； 图注意力机制层，在构建好的多模态序列图上，应用双重注意力机制来独立聚合异构和同构节点信息，自适应地关注重要的节点和关系； 异步更新层，通过更新门异步更新每个节点的表示，每个模态优先考虑其固有的顺序性或其与另一模态的相互作用； 输出层，根据异步更新层输出的节点表示，应用分类和回归算法来输出鸟类的行为模式和实时位置； 步骤S400：将预处理后的实时鸟类信息输入鸟类检测模型，输出鸟类的行为模式和实时位置； 将预处理后的声音传感器数据和鸟类深度图像数据输入到鸟类检测模型中，模型首先通过数据嵌入层将输入数据转换为模态特征向量，然后在图构建层构建多模态图，接着在图注意力机制层应用双重注意力机制聚合节点信息，通过异步更新层更新节点表示，最后在输出层应用分类和回归算法输出鸟类的行为模式和实时位置； 所述行为模式包括飞行姿态、栖息状态以及觅食状态； 步骤S500：根据鸟类的行为模式和实时位置，通过驱鸟手段进行干预； 所述驱鸟手段包括： 当鸟类处于栖息状态时，采用声音干扰装置播放特定频率的声音以驱赶鸟类； 当鸟类处于飞行姿态时，利用光束驱鸟装置发射强光光束干扰鸟类的飞行路径； 当鸟类处于觅食状态时，通过机械式惊鸟装置产生突发声响或物理震动来惊扰鸟类。

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