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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司;国网江苏省电力有限公司双创中心;国网江苏省电力有限公司申请的专利一种基于深度学习鸟声识别的智能超声波驱鸟装置及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118525835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410601611.5，技术领域涉及：A01M29/18；该发明授权一种基于深度学习鸟声识别的智能超声波驱鸟装置及方法是由张浩;王爱军;周洪益;房旭;徐浩;宋钰设计研发完成，并于2024-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习鸟声识别的智能超声波驱鸟装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习鸟声识别的智能超声波驱鸟装置及方法，属于输变电设备驱鸟技术领域。所述智能超声波驱鸟装置构建了鸟类声音样本采集系统，采集变电站鸟类声音样本；构建鸟声识别特征提取模型，包括研制基于Conv‑STFT和Conv‑iSTFT的鸟声频谱特征的卷积编解码器，建立鸟声多窗谱估计的谱减法，梅尔倒谱系数MFCC特征提取，从原始鸟类声音样本中得到鸟声的声学特征；基于卷积神经网络CNN构建鸟声识别模型，将从大量的原始语音数据中提取的声学特征作为训练数据，对鸟声识别模型进行训练，得到未知鸟声的分类结果；构建超声波智能变频驱鸟模块，以鸟类分类结果为依据启动超声波发生器，并深度学习驱鸟频率。

本发明授权一种基于深度学习鸟声识别的智能超声波驱鸟装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习鸟声识别的智能超声波驱鸟方法，其特征在于，所述智能超声波驱鸟方法采用基于深度学习鸟声识别的智能超声波驱鸟装置进行智能超声波驱鸟，所述智能超声波驱鸟装置具体包括：电源模块、传感器模块、控制模块、超声波发生器和安装支架，所述电源模块为所述超声波发生器提供电力；所述传感器模块，用于采集鸟类的声音并将信号传递给所述控制模块；所述控制模块，用于对声音预处理并通过MFCC得到鸟声的声学特征，对声学特征进行识别并深度学习；所述超声波发生器，用于产生超声波信号；所述安装支架，用于将所述智能超声波驱鸟装置安装在输电线路上； 所述智能超声波驱鸟方法具体包括以下步骤： S1：通过传感器模块构建鸟类声音样本采集系统； S2：通过控制模块构建鸟声识别特征提取模型，具体包括： S21：研制基于Conv-STFT和Conv-iSTFT的鸟声频谱特征的卷积编解码器； 所述卷积编解码器通过Conv-STFT将其转换到频域，然后通过频谱压缩调整频段清晰度，再通过复编码器进一步提取特征；并且提取两个不同通道的相位差，输入到基于复卷积网络的角相位编码器中，进一步提取其相位空间信息；在特征融合后进行滤波，并将滤波后的特征叠加到滤波前的特征上，达到增强有效特征的目的；最后将特征送入解码器，反变换回频域，并通过iSTFT变换到时域； S22：建立鸟声多窗谱估计的谱减法，对同一个鸟声数据序列经过STFT变化后进行分段处理，通过多个正交的数据窗分别求出各段的功率谱，然后以各段的平均值作为谱估计，这样便能得到较小的估计方差，最后通过ISTFT将频域还原到时域，得到增强后的鸟声数据； S23：将增强后的鸟声数据采用梅尔倒谱系数MFCC特征提取，得到鸟声的声学特征； S3：基于卷积神经网络CNN构建鸟声识别模型；所述卷积神经网络CNN包括卷积层、循环层、前馈层和阈值化； 所述鸟声识别模型在训练过程中，随着学习次数的增加，网络中的误差逐步减小直至收敛；为防止多轮迭代造成鸟声识别模型过拟合，在训练过程中把一部分鸟声训练样本作为验证集，对每次迭代后的网络进行验证；训练过程结束后，将待测的鸟声的声学特征输入已训练好的网络模型，便可得到未知鸟声的分类结果； S4：通过超声波发生器构建超声波智能变频驱鸟模块，具体步骤包括： S41：通过鸟声识别模型中的分类结果为鸟类这一信号启动超声波发生器，开始以一定的频率工作； S42：工作短暂时间，若分类结果信号未改变且仍然存在，改变超声波的频率；重复改变不同的频率，直至分类结果信号改变或消失； S43：存储器存储驱赶该鸟类最佳频率区间，并反馈给鸟类识别模型，让其在识别出该鸟类时能使超声波工作在最佳频率区间，并自动在区间内改变频率，避免该鸟类的适应性。

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