项目背景

全球民航业每年因鸟击事件遭受巨大损失，据国际民航权威机构统计，每年因鸟撞导致的飞机发动机损坏直接损失超过20亿美元，间接损失更是高达直接损失的4至5倍。鸟击事件虽看似以卵击石，但高速撞击下产生的力量足以导致飞机坠毁，严重威胁飞行安全。

挑战分析

传统鸟情监测方法面临诸多挑战：低空鸟情检测难度大，机场跑道覆盖区域广袤，现有雷达等探测手段在低空和地面易受干扰，且需要大量人工投入。

传统驱鸟模式已无法满足现代机场的安全需求，急需一种自动化、智能化的解决方案。

解决方案

图为科技与友商联合研发的机场鸟情智能识别系统，利用边缘计算、人工智能（AI）、计算机视觉及物联网（IoT）技术，实现了对机场周边鸟类活动的实时监测、识别和预警。

机场鸟情智能识别系统架构

1、前端感知与实时处理
在机场区域和起降线路部署高精度鸟情探测摄像机，配合图为边缘计算机对采集的视频、图片进行即时智能分析，避免了数据上传至云端处理的高延迟，确保了鸟情识别的实时性，反应时间小于500毫秒，为及时驱鸟提供了可能。

2、高精度识别与低漏报率
图为边缘计算机搭载高性能处理器和智能算法，基于深度学习技术，实现了对鸟类的精准识别，检测率可达95%以上。通过网格化划分和巡航扫描，系统能够实时识别各个网格内的鸟情，形成详细的鸟情时空数据，包括鸟情区域、发生时间、数量等，有效降低了漏报率。

3、自动化与智能化工作模式
系统通过AI自动化识别与预警播报，实现了从“被动驱赶”到“主动预警、精准防控”的转变。可见光双目相机与红外热成像相机昼夜交替工作，确保24小时全天候智能守护。AI巡查模式大大缓解了工作人员的巡查压力，推动了机场飞鸟巡查工作的智能化、自动化转型。

4、联动设备与任务管理
系统连接各种驱鸟设备，包括空气炮、激光、声波等，通过联动设备模块和任务管理模块，可根据鸟情实时数据，自动启动特定区域的驱鸟设备，优化驱鸟策略，提高驱鸟效率。

实施效果

该系统已在合肥新桥国际机场、咸阳国际机场、安康富强机场及昆明长水国际机场等多个机场成功应用，显著提高了鸟击防范效果，减轻了驱鸟员的工作强度，保障了航空安全。