一种基于深度学习的物联网智能驱鸟系统

    公开(公告)号:CN115299428A

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202210932069.2

    申请日:2022-08-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的物联网智能驱鸟系统,以STM32F为核心,多普勒雷达和摄像头结合,多普勒雷达检测到移动物体时,将信息传输给STM32F,启动摄像头拍摄图片,通过OpenCV计算机视觉库对图片进行高斯滤波和二值化处理,提高了目标分类检测的准确率,利用设计的卷积神经网络模型,采用Adam优化算法,进行深度学习,判断入侵物体是否鸟类,若为鸟类开启驱鸟模式,白天采用音波驱鸟、绿光爆闪驱鸟,夜间采用绿光爆闪驱鸟、超声波驱鸟,驱鸟方式更加人性化,物联网远程监控,终端用户在PC机或手机APP上实时监测。无鸟类入侵时驱鸟器为休眠模式,降低了电量损耗,太阳能板和蓄电池结合,显著提高了续航时间,实现了无外供电源长期自主驱鸟,简单实用,驱鸟精准,降低了运维难度和成本。

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