摘要：在航空领域，鸟击事件始终是威胁飞行安全的重大隐患。全球每年约发生1万次鸟撞飞机事件，其中超三分之一导致严重事故。传统驱鸟手段依赖人工巡查和固定设备，存在响应滞后、覆盖盲区等问题。在 AI 技术介入前，机场驱鸟主要依赖三大传统手段：

在航空领域，鸟击事件始终是威胁飞行安全的重大隐患。全球每年约发生1万次鸟撞飞机事件，其中超三分之一导致严重事故。传统驱鸟手段依赖人工巡查和固定设备，存在响应滞后、覆盖盲区等问题。在 AI 技术介入前，机场驱鸟主要依赖三大传统手段：

物理威慑：稻草人、彩色气球等视觉驱鸟设备，但鸟类 3-5 天即可适应；

声波干扰：煤气炮、超声波设备等，有效距离不足 200 米且易扰民；

化学药剂：驱鸟剂虽能短期见效，但存在生态污染风险。

华南某机场曾组建 14 人驱鸟队，每日人工巡逻超 10 小时，却仍面临 "候鸟迁徙季压力骤增" 的难题。更严峻的是，鸟类对传统手段的适应性极强 —— 华中某机场统计显示，声波驱鸟设备使用 3 个月后，驱离效率下降 60%。

AI 破局：快瞳鸟类识别技术构建 "识别 - 预警 - 驱离" 智能生态

在实际应用场景中，视觉ai用在机场场景存在着摄像头距离过远、图像不清晰的难点。一些漂浮的杂物如垃圾袋、杂草，在在远距离下与鸟类特征极为相似。针对这个痛点，快瞳科技通过实地采集鸟类图像样本，重新训练模型，对模糊小目标进行更精准的识别。并能跟踪目标的运动轨迹。

快瞳科技的AI鸟类识别算法基于视觉识别和深度学习技术，支持识别国内外超2600种鸟类 。基于快瞳鸟类AI识别技术的视觉AI驱鸟系统，和边灯式驱鸟设备、光电监测设备和智能管控平台进行联动，实现半径5公里空域的网格化全天候扫描。

当系统监测到威胁鸟类时，通过多种定制化驱鸟策略协助机场驱鸟：

1.定向声波：发射20-25kHz高频声波（人类不可闻），干扰鸟类听觉系统

2.激光干扰：采用波长980nm的不可见光束，形成动态光幕阻隔飞行路径

3.声纹模拟威慑：集成猛禽鸣叫、鸟类遇险报警等 300 + 声纹库，动态调整播放频率；

4.生态诱导方案：通过 "驱鸟 + 护鸟" 双策略，在机场周边建立鸟类栖息地保护区，实现人鸟和谐共处。

数据印证：系统投用后，华南某机场鸟击事件发生率同比下降 85%，连续 12 个月未发生 A 类鸟击事件。

算法深度：独创模型，通过多级特征融合技术，在复杂背景下的识别准确率比传统方法提升 15%-20%。例如，能精准区分外观相似的普通鵟与大鵟，解决鸟类识别领域的 "老大难" 问题。

场景适配：针对机场环境优化的 "网格化监测" 模式，可将跑道划分为 50 米 ×50 米的监测单元，实现 "哪里有鸟，哪里启动驱离"。

数据价值：积累了多场景监测数据，可分析鸟类迁徙规律、种群动态，为生态保护提供决策支持。

从 "被动防御" 到 "主动治理"，鸟类 AI 识别技术不仅是航空安全的守护者，更是生态文明建设的参与者。在这个万物互联的时代，科技正以温柔的方式，让天空成为人类与飞鸟共享的疆域。

来源：快瞳科技