(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210236163.4 (22)申请日 2022.03.10 (71)申请人 阳光电源股份有限公司 地址 230088 安徽省合肥市高新区习友路 1699号 (72)发明人 唐红强　 (74)专利代理 机构 深圳市世纪恒程知识产权代 理事务所 4 4287 专利代理师 王径武 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 飞鸟轨迹预测方法、 驱鸟方法、 设备、 系统及 存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种飞鸟轨迹预测方法、 驱鸟 方法、 设备、 系统及存储介质， 属于电站驱鸟技术 领域， 飞鸟轨迹预测方法为： 获取飞鸟出现时刻 之前第一预设时长内的第一监控图像帧序列； 将 第一监控图像帧序列输入飞鸟轨迹预测模型， 预 测得到未来第二预设时长的第二监控图像帧序 列； 通过鸟识别模型检测第二监控图像帧序列中 的飞鸟坐标位置， 得到飞鸟在未来预设时长的运 动轨迹。 驱鸟方法为： 根据运动轨迹调整驱鸟装 置执行驱鸟动作， 从而在飞鸟的飞行过程中对飞 鸟进行驱赶 。 本发明能在光伏电站中高效地驱散 飞鸟， 尽可能地在飞鸟的飞行过程中将其驱赶以 避免飞鸟落在光伏组件上。 权利要求书2页 说明书13页 附图8页 CN 114581851 A 2022.06.03 CN 114581851 A 1.一种飞鸟轨 迹预测方法， 其特 征在于， 所述飞鸟轨 迹预测方法包括以下步骤： 获取飞鸟出现时刻之前第一预设时长内的第一 监控图像帧序列； 将所述第一监控图像帧序列输入飞鸟轨迹预测模型， 预测得到未来第 二预设时长的第 二监控图像帧序列； 通过鸟识别模型检测所述第 二监控图像帧序列中的飞鸟 坐标位置， 得到飞鸟在未来所 述第二预设时长的运动轨 迹。 2.如权利要求1所述的飞鸟轨迹预测方法， 其特征在于， 在所述获取飞鸟出现时刻 之前 第一预设时长内的第一 监控图像帧序列的步骤之前， 还 包括： 获取实时监控图像帧序列， 通过所述鸟识别模型检测所述实时监控图像帧序列是否出 现飞鸟； 若出现飞鸟， 则执行所述获取飞鸟出现时刻 之前第一预设时长 内的第一监控图像帧序 列的步骤。 3.如权利要求2所述的飞鸟轨迹预测方法， 其特征在于， 在所述通过所述鸟识别模型检 测所述实时监控图像帧序列是否出现飞鸟的步骤之后， 还 包括： 若未出现飞鸟， 则执 行所述获取实时监控图像帧序列的步骤。 4.如权利要求2所述的飞鸟轨迹预测方法， 其特征在于， 在所述通过所述鸟识别模型检 测所述实时监控图像帧序列是否出现飞鸟的步骤之前， 还 包括： 基于yolov5网络模型训练得到所述鸟识别模型。 5.如权利要求1所述的飞鸟轨迹预测方法， 其特征在于， 在所述将所述第 一监控图像帧 序列输入飞鸟轨 迹预测模型的步骤之前， 还 包括： 构建ST‑LSTM网络模型， 基于所述ST ‑LSTM网络模型训练得到所述飞鸟轨 迹预测模型。 6.如权利要求5所述的飞鸟轨迹预测方法， 其特征在于， 所述ST ‑LSTM网络模型的网络 结构包括编码结构和解码结构， 所述构建ST ‑LSTM网络模型的步骤， 包括： 从空间堆叠序列结构中提取垂直方向的状态值， 在垂直方向传递所述状态值； 在所述编码结构和所述 解码结构之间增 加所述状态值的传递操作； 通过所述传递操作将所述编码结构最后一层的状态值和输出值传递到所述解码结构 的第一层， 连接得到所述ST ‑LSTM网络模型。 7.如权利要求5所述的飞鸟轨迹预测方法， 其特征在于， 所述基于所述ST ‑LSTM网络模 型训练得到所述飞鸟轨 迹预测模型的步骤， 包括： 将所述第一监控图像帧序列按照时间先后顺序排列， 作为训练输入数据对所述ST ‑ LSTM网络模型进行训练； 将所述第二监控图像帧序列按照时间先后顺序与实际未来所述第二预设时长的第三 监控图像帧序列进行对比计算； 基于对比计算得到的误差调整所述ST ‑LSTM网络模型的参数， 得到所述飞鸟轨迹预测 模型。 8.一种驱鸟方法， 其特征在于， 所述驱鸟方法应用于如权利要求1中所述的运动轨迹， 包括以下步骤： 根据所述运动轨迹调整驱鸟装置执行驱鸟动作， 从而在飞鸟的飞行过程中对飞鸟进行权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114581851 A 2驱赶。 9.如权利要求8所述的驱鸟方法， 其特 征在于， 所述驱鸟方法还 包括： 当所述驱鸟装置为视频激光驱鸟装置时， 调整所述视频激光驱鸟装置中的激光发射器 角度， 使所述激光发射器发射激光并反复扫射所述运动轨迹中的最后一个轨迹点， 从而在 飞鸟的飞行 过程中将其驱赶。 10.一种飞鸟轨迹预测设备， 其特征在于， 所述飞鸟轨迹预测设备包括： 存储器、 处理 器、 存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行 的飞鸟轨迹预测程序， 所述飞鸟轨迹预 测程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的飞鸟轨 迹预测方法的步骤。 11.一种驱鸟系统， 其特征在于， 所述驱鸟系统包括如权利要求10所述的飞鸟轨迹预测 设备和驱鸟装置， 所述驱鸟装置包括 实时采集监控区域内视频图像的摄像头和可执行驱鸟 动作的结构。 12.如权利要求1 1所述的驱鸟系统， 其特 征在于， 所述驱鸟装置为视频激光驱鸟装置 。 13.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项 所述的飞鸟轨迹预测 方法和/或权利要求8至9任一项的驱鸟方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114581851 A 3