解决方案
深入洞察客户需求，使能行业数字化转型
机场鸟情智能识别
方案架构
在机场区域和起降线路部署高精度鸟情探测摄像机，配备边缘计算AI处理终端及智能算法，基于深度学习技术，构建自动化、智能化的鸟情监测系统。该系统提高了探测识别能力，提升了鸟击防范效果，具有高灵敏度、高精准度和低漏报率等优点。
技术路线
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前端图像采集 通过前端采集设备传输过来的视频、图片进行智能分析处理，在边缘端完成鸟情AI实时探测识别分析。 |
鸟情网格化识别 通过网格化划分，对网格进行巡航扫描，实时识别各个网格鸟情，并以图像、网格化数据的形式形成识别结果。 |
鸟情时空数据展示 边缘端鸟情智能结果进行分析及统计，展示鸟情时空数据，包括鸟情区域、发生时间、鸟情数量等。 |
应用亮点
事件自动化识别与预警播报，AI巡查推动工作模式转变
· 可见光双目相机（白天）与红外热成像相机（夜晚）昼夜交替工作，保证24小时全天候的智能守护；
· 发现飞鸟事件能够在500毫秒内快速报警，事件过程全量记录，实现AI自动化识别与驱鸟处置。
AI巡查模式缓解了工作人员的巡查压力，AI赋能机场飞鸟巡查工作模式的智能化、自动化转型。
应用价值
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全面提升安全水平与运行效率 通过多维感知网络，实现全天候、无死角监测，多传感器融合与深度学习算法，能从复杂环境中精确识别鸟类并预警，实现“盲目驱赶”到“精准干预”的根本转变，并根据评估结果联动激光、声波等设备进行人性化、非致命性驱离。 |
赋能智能、科学的鸟情管理 构建鸟情大数据库，通过数据分析生成鸟类活动“热力图”，识别高风险时空区域，为提前优化布防提供决策支持。同时，系统还能根据不同机场的生态环境和鸟种特性，定制化策略，实现“一鸟一策”的精准管理。 |
典型案例
机场鸟情智能识别系统项目
集AI视频结构化分析、飞鸟状态识别、异常事件报警、驱鸟管理于一体的智慧驱鸟管理平台。
业主单位：民航集团
应用地点：合肥机场、昆明机场等
项目介绍：在机场跑道区域和起降线路部署高精度飞鸟检测智能识别装置，基于深度学习的飞鸟检测算法，构建自动化、智能化的鸟情监测系统，实现机场周边的飞鸟检测与自动驱鸟管理。
项目亮点：提升了机场周边飞鸟巡查效率和应急处置能力，保障飞机起飞、降落的安全。
