长水国际机场AI 鸟情监测系统
智能安全传感系统
鸟情感知已成为保障飞行安全的重要工作。在机场区域及起降航线部署高精度鸟情探测摄像机，配备边缘计算 AI 处理终端和智能算法，基于深度学习技术构建自动化、智能化的鸟情监测系统。
弧克鸟情监测系统能够显著提升鸟类活动的探测与识别能力，有效增强鸟击防范效果，具备高灵敏度、高精度和低漏报率等优势，为机场飞行安全提供可靠技术支撑。
挑战
检测范围大、覆盖要求高
机场单条跑道覆盖面积可达 3 平方公里以上，监测区域广阔，系统需实现大范围、无盲区的持续覆盖，对探测距离与部署方案提出更高要求。
环境复杂、目标难识别
鸟类目标体型小、速度快，易与机场背景混淆，稳定识别难度大。
全天候适应能力要求高
雨、雾、弱光等天气条件多变，对系统在低能见度下的持续感知能力提出挑战。
误报与漏报控制难
既要保证高灵敏度，又需严格控制误报率，确保告警信息可靠可用。
实时预警与系统联动要求高
鸟情预警时效性强，需要快速识别、及时告警，并与机场现有系统稳定联动。
方案说明
系统基于前端多源感知设备采集的视频与图像数据，在边缘侧完成鸟情 AI 的实时识别与分析，形成可视化的鸟情时空数据，为机场运行管理与飞行安全提供决策支撑。
前端多源感知采集
通过可见光双目摄像机、红外热成像摄像机及毫米波雷达等前端设备，对机场区域内各类鸟类目标进行全天候的视频与图像采集，提升在不同光照与天气条件下的探测能力。
鸟情网格化智能识别
采用网格化区域划分与巡航扫描机制，对监测区域进行精细化管理，实时识别各网格内的鸟类活动情况，并以图像与网格化数据相结合的形式输出识别结果，实现大范围、无盲区监测。
鸟情时空数据可视化
依托高性能边缘计算设备与鸟类智能识别算法，对鸟情识别结果进行实时分析与统计，直观展示鸟情分布区域、发生时间及数量变化等时空信息，全面提升鸟情态势感知与管理效率。
结果
全天候稳定运行
系统支持昼夜连续工作，具备良好的环境适应能力，不受雨、雪、雾等恶劣天气影响，实现 24 小时不间断的智能监测与防护。
高精度鸟类识别能力
AI 算法可对 8 类、20 余种常见鸟类进行精准识别，综合识别准确率达到 95% 以上。
快速响应与全流程记录
系统在发现飞鸟事件后可于 500 毫秒内完成告警，并对事件全过程进行自动记录，实现鸟情事件的 AI 自动识别与可追溯管理。
智能联动驱鸟处置
可与驱鸟设备实现智能联动，实时提供目标距离与方位角信息，自动触发驱鸟措施，有效降低鸟击风险，保障飞行安全。
提升巡查效率与智能化水平
AI 巡查模式显著减轻人工巡查压力，推动机场鸟情巡查工作向智能化、自动化方向升级。
AI识别算法应用
√ 目标检测算法（Object Detection）
√ 目标分类算法（Object Classification）
√ 目标轨迹跟踪算法（Target Trajectory Tracking）
√ 异常行为/轨迹检测（Anomalous Behavior / Trajectory Detection）
√ 快速响应报警（Real-time Alerting）
√ 增强算法 （Enhancement Algorithms）
解决方案
English
中文
