“采用高清视频动态观测鸟类活动 , 研发鸟类识别算法 , 建立鸟类与生态环境的知识图谱 , 让电与鸟共享杆塔成为可能 。 ”冷聪说 。
搭建智能平台提升精准保护效能
一线数据如何回传、使用?护鸟场景中的图像和视频采集端大量部署在人烟稀少地区 , 存在无线通讯传输带宽受限 , 传输照片视频能耗较高等问题 。
为此 , 研究人员研发图像视频非对称压缩技术 。 以图像为例 , 压缩率可达到10倍 , 甚至几十倍 , 同时可以节省3倍以上能耗 , 能够传输更多现场照片 , 大幅减小数据传输对带宽和流量的占用 。
不同于以往 , 无人机搭载的AI自适应巡检技术支持基于经纬度、时间、天气等信息模拟光照环境 , 精确选择监测区域 , 并通过AI识别算法对鸟类情况进行初步监测 。
为了便于发现和保护珍稀鸟类 , 研究人员还在算法上下功夫 。 通过对无人机回传的照片、视频进行鸟类的识别 , 可根据不同鸟类设置多种级别的告警提示 , 一旦发现稀缺鸟类 , 直接联动语音提示 , 及时通知管理人员 , 由管理人员判断并进一步处理 。 此外 , 针对当地情况 , 研究人员还升级了避障、去雾算法 。
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鸟类识别
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去雾算法
为了让护鸟护线工作更精准智能 , 研究人员希望打造一个护鸟图像视频智能分析平台 , 进行鸟类的识别和保护 。 具体来说 , 就是通过管理输配电线路接入的摄像头 , 回传视频、图片等 , 实时分析涉鸟故障分布动态 , 对驱、防、引鸟措施和效果开展动态评估 。
针对不同鸟类的告警提示 , 平台支持告警进行查看和处理 , 用户可对告警信息进行标记 , 可以标记告警为“正确”和“误报” , 进一步提升系统性能 。 此外 , 该平台可在数字大屏、PC端、移动端进行展示 , 覆盖各类使用场景 , 能够满足不同情况下的使用调度及应急指挥需求 。
据介绍 , 从今年开始 , 该技术和相关应用将在四川阿坝涉鸟故障严重的近3万平方公里的区域运用 , 后续将逐步推广到四川全省 , 乃至青海、甘肃等涉鸟故障与地理位置类似地区 。
每年3-6月 , 若尔盖开始忙碌起来 , 鸟儿们开始筑巢产卵 。 2023年春天正在到来 , 金雕、草原鹰、猎隼、大鵟、红隼等国家一级重点保护动物、珍稀濒危鸟类将陆续飞抵若尔盖 , 在AI技术的护航下 , 完成新一轮种群繁衍 , 为苍茫的若尔盖带来绚丽的生命色彩 。
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