大模型云端赋能边缘端智能驱鸟及驱鸟异常事件监管关键技术研究

0 引言

鸟类活动对输电线路、变电站等电力设备安全构成长期威胁，易引发短路、绝缘子闪络等事故，影响电力供应稳定性。传统驱鸟措施依赖物理隔离或单一频段声波刺激，存在效果衰减快、智能化水平低及适应性不足等缺陷。近年来，边缘计算、大模型推理与多模态感知技术的发展，为解决复杂户外环境鸟害防治问题提供新思路。本文面向电力行业需求，构建大模型云端赋能的边缘端智能驱鸟及监管系统，集成高精度图像识别、噪声鲁棒的声音分析、多源信息融合的动态驱鸟策略及云端数据管理功能，并进行工程化实现与性能评估，旨在为电力设备运维提供智能化、可持续的鸟害防治方案。

1 系统总体设计

1.1 技术架构

系统由边缘端采集子系统、云端赋能平台、智能驱鸟与监管模块以及用户交互界面组成。边缘端负责实时采集图像与声音数据，并执行部分预处理；云端平台利用大模型进行特征提取、目标识别与策略生成；驱鸟与监管模块依据多模态信息融合结果，动态控制驱鸟设备；用户界面实现设备状态监控、历史数据查询与策略调整。

1.2 设计原则

系统设计遵循高适应性、高实时性与可扩展性原则。在硬件层面选用抗风性强、成像稳定的加固型云台和高灵敏度电容式麦克风阵列；在算法层面采用优化的 YOLO 目标检测网络和 CNN 声音识别模型，实现不同光照、距离、噪声条件下的高准确率识别；在控制策略层面引入动态参数调整机制，避免鸟类适应效应；在数据管理层面利用OSS 云存储实现高并发下的稳定读写。

图1 大模型云端赋能边缘端智能驱鸟及驱鸟异常事件监管系统图2 关键技术与实现

2.1 多模态感知技术

2.1.1 图像识别

采用YOLO 算法作为目标检测框架，通过大规模鸟类图像数据集训练优化模型结构，提高了在复杂背景下的检测准确率（ 90% ）与召回率（ 85% ）。模型部署在边缘端GPU 加速模块，实现0.05s/帧的实时处理能力。

2.1.2 声音分析

将采集到的鸟类声音转化为梅尔频谱图，并输入CNN 网络进行分类，显著提高了在电磁干扰及环境噪声条件下的鲁棒性，识别准确率达 85% ，误报率 ≤10‰

2.2 动态驱鸟策略

多源信息融合模块结合图像识别与声音分析结果，对鸟类种类、行为及停留时间进行综合判断。在检测到鸟类存在时触发驱鸟设备，并根据后续反馈调整频率、功率及切换模式，实现驱鸟成功率 96% 、能耗降低 40%

的效果。

2.3 云端赋能与数据管理

采用阿里云OSS 云存储，实现图像与声音数据的高效上传、备份与查询，读写速度分别达4.5GB/h 和3.5GB/h。云端大模型对历史数据进行模式识别与趋势预测，为驱鸟策略提供决策支持。

2.4 用户交互与运维支持

基于 Vue 框架开发的可视化平台，支持设备状态实时显示、远程驱鸟控制、事件回溯及数据可视化分析，操作响应时间<1s，提高了运维人员的决策效率。

3 性能测试与结果分析

为验证系统的工程适用性与技术性能，在山东省临沭县及郯城县的输电线路与变电站典型场景开展了为期两个月的现场试验。测试内容涵盖目标识别准确率、驱鸟有效性、响应延迟及系统稳定性等关键指标。

3.1 识别性能评估

在自然光照条件下，鸟类图像识别的平均准确率为 90.0% ，召回率为85.0% ；在低照度补光条件下，准确率为 87.2% ，召回率为 83.5‰ 。声音识别在典型背景噪声（60dB(A)）下准确率保持在 85.1% ，误报率不超过 9.8% ，表明系统在复杂电磁与声学干扰环境中具有较强鲁棒性。

3.2 驱鸟效果验证

与基线工况相比，系统部署后，监测区域内鸟类平均停留时间由 95s降至27s（降幅 71.6% ），靠近设备的次数减少 60.4‰ 。驱鸟成功率在全时段平均为 96.0% ，不同气象条件下波动范围不超过 ±3% ，显示出驱鸟策略在季节与环境变化下的稳定适应能力。

3.3 响应与稳定性测试

系统从识别到驱鸟装置执行的平均响应时间为 1.53s，优于设定的 2s工程指标。在 72h 高并发与连续运行测试中，系统可用性达到 99.2% ，未出现数据丢失或关键模块宕机现象。

4 工程应用与推广前景

该系统已在山东省部分县域供电公司重点设备现场部署运行，实现了24 小时自动化监测与动态驱鸟，有效降低了设备维护成本与停电事故风险。由于其硬件模块化、算法可迭代更新及云端集中管理的特性，可快速复制至不同地域与设备类型，具备在全国输变电领域推广的可行性。同时，该系统采用非伤害性驱鸟手段，兼顾电力安全与生态保护，符合绿色低碳发展方向。

5 结论与展望

本文提出的大模型云端赋能边缘端智能驱鸟及监管技术，在感知精度、决策智能性与系统稳定性方面均优于传统方案，现场应用效果显著。未来，将进一步优化多模态融合算法与大模型推理效率，增强系统在极端天气与多物种干扰下的适应能力，并探索与无人机巡检、智能运维平台的融合应用，为电力系统安全运行提供更加智能化和生态友好的技术支撑。

参考文献

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