通過(guo)建(jian)立海(hai)量鳥(niao)類知識(shi)圖譜(pu)學習數(shu)(shu)據(ju)庫，運用(yong)基于神經網(wang)絡的(de)鳥(niao)類參數(shu)(shu)的(de)預測方(fang)法對獲取的(de)數(shu)(shu)據(ju)進(jin)行預處理(li)，同時(shi)采用(yong)邊緣計(ji)算(suan)構建(jian)圖像監測大(da)數(shu)(shu)據(ju)實時(shi)分析平臺，根(gen)據(ju)監測到的(de)實時(shi)數(shu)(shu)據(ju)判斷是否存(cun)在涉(she)鳥(niao)故(gu)障(zhang)風(feng)險，對故(gu)障(zhang)進(jin)行告(gao)警，實現智能驅鳥(niao)裝置生態防護。設立以鐵(tie)塔為(wei)核心的(de)三道防線(xian)，細(xi)化涉(she)鳥(niao)故(gu)障(zhang)防治(zhi)層次，提高涉(she)鳥(niao)故(gu)障(zhang)防治(zhi)效率。
與傳統驅(qu)鳥方案對(dui)比
應用場景
應用案例(li)
