本發(fā)明涉及飛鳥(niǎo)檢測(cè)預(yù)警，具體為基于探鳥(niǎo)雷達(dá)的飛鳥(niǎo)檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的飛鳥(niǎo)軌跡預(yù)測(cè)系統(tǒng)在預(yù)測(cè)精度和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方面存在多項(xiàng)技術(shù)局限性。

2、首先，這些系統(tǒng)通常依賴(lài)于平均值或頻率計(jì)算方法，忽略了樣本間的重要性差異，可能導(dǎo)致對(duì)飛鳥(niǎo)活動(dòng)的實(shí)際威脅情況反映不夠準(zhǔn)確。由于未能考慮各樣本的權(quán)重，系統(tǒng)容易受到數(shù)據(jù)噪聲的影響，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的偏差。這種方法無(wú)法有效辨識(shí)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估影響更大的特定樣本，進(jìn)而可能低估或高估特定區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)。

3、此外，傳統(tǒng)系統(tǒng)在預(yù)警過(guò)程中常?；陟o態(tài)的閾值判斷風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)法靈活應(yīng)對(duì)飛鳥(niǎo)活動(dòng)模式和環(huán)境條件的變化，缺乏足夠的適應(yīng)性。這種靜態(tài)閾值易造成誤報(bào)或漏報(bào)，削弱了系統(tǒng)在不同環(huán)境下的可靠性。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，未能考慮實(shí)際損失的多樣性和動(dòng)態(tài)性，極可能導(dǎo)致決策中忽略細(xì)微但關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)變化，無(wú)法為管理層提供全面可靠的決策依據(jù)。

4、最后，傳統(tǒng)系統(tǒng)在輸出結(jié)果的呈現(xiàn)方式上可能較為生硬，難以直觀展示各風(fēng)險(xiǎn)因素間的關(guān)系，用戶(hù)難以有效識(shí)別和理解其中蘊(yùn)含的深層次風(fēng)險(xiǎn)特征。這些技術(shù)問(wèn)題綜合導(dǎo)致傳統(tǒng)飛鳥(niǎo)軌跡預(yù)測(cè)系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的有效性和數(shù)據(jù)支持力不足，限制了其為飛鳥(niǎo)擾動(dòng)提供精確評(píng)估和應(yīng)對(duì)的能力。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于探鳥(niǎo)雷達(dá)的飛鳥(niǎo)檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：基于探鳥(niǎo)雷達(dá)的飛鳥(niǎo)檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)獲取模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和預(yù)警模塊，其中：

3、所述數(shù)據(jù)獲取模塊獲取探鳥(niǎo)雷達(dá)數(shù)據(jù)以及危險(xiǎn)區(qū)域位置；

4、所述數(shù)據(jù)分析模塊根據(jù)探鳥(niǎo)雷達(dá)數(shù)據(jù)，選擇重要性分布，并根據(jù)重要性分布，生成重要性樣本，并計(jì)算其樣本權(quán)重；選擇重要性樣本落在危險(xiǎn)區(qū)域位置的樣本，作為危險(xiǎn)樣本，并根據(jù)對(duì)應(yīng)的樣本權(quán)重，進(jìn)行加權(quán)處理，得到飛鳥(niǎo)落在危險(xiǎn)區(qū)域位置的概率；

5、所述預(yù)警模塊設(shè)置基準(zhǔn)概率閾值，若飛鳥(niǎo)落在危險(xiǎn)區(qū)域位置的概率小于基準(zhǔn)概率閾值，則根據(jù)危險(xiǎn)樣本以及對(duì)應(yīng)的樣本權(quán)重，計(jì)算期望損失；根據(jù)危險(xiǎn)樣本與期望損失之間的關(guān)系，確定每個(gè)危險(xiǎn)樣本的損失波動(dòng)，將每個(gè)危險(xiǎn)樣本對(duì)應(yīng)的損失波動(dòng)以及樣本權(quán)重以圖形化方式進(jìn)行輸出。

6、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述數(shù)據(jù)獲取模塊中的探鳥(niǎo)雷達(dá)數(shù)據(jù)包括時(shí)間點(diǎn)和地理坐標(biāo)。

7、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述數(shù)據(jù)分析模塊包括重要性分析單元，所述重要性分析單元進(jìn)行生成重要性樣本，并計(jì)算其樣本權(quán)重的具體過(guò)程包括：

8、對(duì)探鳥(niǎo)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，確定其在空間和時(shí)間上的分布特點(diǎn)，根據(jù)探鳥(niǎo)雷達(dá)數(shù)據(jù)中的時(shí)間點(diǎn)，計(jì)算探鳥(niǎo)雷達(dá)數(shù)據(jù)中每個(gè)時(shí)間段飛鳥(niǎo)出現(xiàn)的頻率；根據(jù)探鳥(niǎo)雷達(dá)數(shù)據(jù)中的地理坐標(biāo)，生成空間熱圖，識(shí)別高密度聚集區(qū)域；

9、根據(jù)飛鳥(niǎo)出現(xiàn)的頻率和高密度聚集區(qū)域，采用高斯混合模型來(lái)擬合飛鳥(niǎo)活動(dòng)的概率分布，作為原始分布；基于計(jì)算得到的飛鳥(niǎo)出現(xiàn)的頻率和高密度聚集區(qū)域來(lái)設(shè)定初始的高斯混合模型參數(shù)；通過(guò)期望最大化算法進(jìn)行迭代調(diào)整，優(yōu)化高斯混合模型參數(shù)；

10、根據(jù)危險(xiǎn)區(qū)域位置，對(duì)原始分布進(jìn)行概率增厚，提升在危險(xiǎn)區(qū)域位置的分布密度，生成重要性分布；使用概率優(yōu)化方法，通過(guò)在高斯混合模型中的對(duì)應(yīng)區(qū)域上增加權(quán)重以提升相應(yīng)區(qū)域的密度；

11、從生成的重要性分布中隨機(jī)生成樣本，作為重要性樣本；

12、對(duì)每個(gè)重要性樣本，其樣本權(quán)重的計(jì)算公式如下：

13、，其中是重要性樣本在重要性分布下的概率密度；是重要性樣本在原始分布下的概率密度。

14、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述數(shù)據(jù)分析模塊包括危險(xiǎn)樣本分析單元，所述危險(xiǎn)樣本分析單元計(jì)算飛鳥(niǎo)落在危險(xiǎn)區(qū)域位置的概率的過(guò)程具體包括：

15、將危險(xiǎn)區(qū)域位置定義為一個(gè)矩形；對(duì)于每一個(gè)重要性樣本，判斷其是否落在危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)，使用指示函數(shù)來(lái)標(biāo)記，如果重要性樣本位于該矩形內(nèi)，則記為1，否則為0；將結(jié)果為的重要性樣本作為危險(xiǎn)樣本；

16、危險(xiǎn)樣本以及對(duì)應(yīng)的樣本權(quán)重，計(jì)算危險(xiǎn)樣本的加權(quán)平均，來(lái)估計(jì)飛鳥(niǎo)落在危險(xiǎn)區(qū)域的概率，估計(jì)概率通過(guò)以下公式計(jì)算：

17、，其中表示重要性樣本的個(gè)數(shù)；該公式表示通過(guò)在危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)的重要性樣本的指示函數(shù)與其樣本權(quán)重相乘求和，再除以重要性樣本個(gè)數(shù)，得到飛鳥(niǎo)落在危險(xiǎn)區(qū)域位置的概率。

18、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述預(yù)警模塊包括安全判定單元，所述安全判定單元計(jì)算期望損失的過(guò)程具體包括：

19、設(shè)置基準(zhǔn)概率閾值，用于判斷飛鳥(niǎo)在危險(xiǎn)區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)是否可接受；

20、若飛鳥(niǎo)落在危險(xiǎn)區(qū)域位置的概率小于基準(zhǔn)概率閾值，則根據(jù)危險(xiǎn)樣本以及對(duì)應(yīng)的樣本權(quán)重，計(jì)算期望損失，計(jì)算公式如下：

21、，其中表示每個(gè)危險(xiǎn)樣本的損失值，通過(guò)公共數(shù)據(jù)庫(kù)獲取。

22、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述安全判定單元生成動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)概率閾值的過(guò)程具體包括：

23、根據(jù)期望損失與最大損失之間的關(guān)系來(lái)調(diào)整基準(zhǔn)概率閾值，生成動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)概率閾值，調(diào)整公式如下：

24、，其中表示動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)概率閾值，表示基準(zhǔn)概率閾值，表示最大損失，通過(guò)公共數(shù)據(jù)庫(kù)直接獲取。

25、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述預(yù)警模塊包括可視化單元，所述可視化單元根據(jù)危險(xiǎn)樣本與期望損失之間的關(guān)系，確定每個(gè)危險(xiǎn)樣本的損失波動(dòng)，將每個(gè)危險(xiǎn)樣本對(duì)應(yīng)的損失波動(dòng)以及樣本權(quán)重以圖形化方式進(jìn)行輸出，通過(guò)將期望損失減去每個(gè)危險(xiǎn)樣本的損失值，得到每個(gè)危險(xiǎn)樣本的損失波動(dòng)，并使用散點(diǎn)圖進(jìn)行可視化輸出，其中散點(diǎn)圖中的x軸表示期望損失，y軸表示每個(gè)危險(xiǎn)樣本的損失值，氣泡大小表示樣本權(quán)重，氣泡顏色表示損失波動(dòng)幅度。

26、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

27、該基于探鳥(niǎo)雷達(dá)的飛鳥(niǎo)檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)選擇重要性樣本落在危險(xiǎn)區(qū)域位置的樣本作為危險(xiǎn)樣本，并依據(jù)對(duì)應(yīng)的樣本權(quán)重進(jìn)行加權(quán)處理，從而精確地計(jì)算飛鳥(niǎo)落在危險(xiǎn)區(qū)域位置的概率，這一過(guò)程大大提升了系統(tǒng)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；通過(guò)對(duì)不同重要性樣本進(jìn)行加權(quán)平均，該系統(tǒng)能夠顯著降低噪聲帶來(lái)的影響，并更真實(shí)地反映飛鳥(niǎo)活動(dòng)的實(shí)際威脅情況；同時(shí)，這種加權(quán)處理使得概率的計(jì)算不再單純依賴(lài)于樣本的頻率出現(xiàn)，而是考慮到每個(gè)樣本的重要性和其在樣本分布中的代表性，這種方法確保了在評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)時(shí)更多地關(guān)注那些對(duì)整體風(fēng)險(xiǎn)有更大影響的樣本；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步根據(jù)危險(xiǎn)樣本以及對(duì)應(yīng)的樣本權(quán)重來(lái)計(jì)算期望損失，通過(guò)加權(quán)計(jì)算各個(gè)危險(xiǎn)樣本的損失并匯總所有重要樣本的信息，準(zhǔn)確地判斷某一區(qū)域由于飛鳥(niǎo)威脅可能帶來(lái)的潛在經(jīng)濟(jì)損失。這種加權(quán)法不僅使風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程更加全面，而且為后續(xù)的管理和決策提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持；

28、此外，根據(jù)危險(xiǎn)樣本與期望損失之間的關(guān)系，確定每個(gè)危險(xiǎn)樣本的損失波動(dòng)，并以圖形化方式輸出，在此基礎(chǔ)上通過(guò)期望損失與最大損失間的關(guān)系調(diào)整基準(zhǔn)概率閾值以生成動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)概率閾值，對(duì)提高系統(tǒng)的靈活性及適應(yīng)性有著積極的推進(jìn)；通過(guò)分析損失波動(dòng)，能夠清晰地看到哪些樣本的損失值偏離期望更大，從而識(shí)別不確定性和潛在風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)，通過(guò)散點(diǎn)圖等可視化手段，將這些信息直觀地呈現(xiàn)給用戶(hù)，可以更迅速地捕捉重要信息和識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的集中區(qū)域；隨著環(huán)境或飛鳥(niǎo)活動(dòng)模式的變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整基準(zhǔn)概率閾值使得系統(tǒng)能及時(shí)響應(yīng)實(shí)際情況的變化，精確地判斷飛鳥(niǎo)落在危險(xiǎn)區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)水平；這些功能的整合不僅增加了系統(tǒng)在面對(duì)不同運(yùn)行條件時(shí)的適應(yīng)能力，也增強(qiáng)了其在預(yù)測(cè)、決策及預(yù)警中的全面性和精確性，為用戶(hù)提供了更高效的風(fēng)險(xiǎn)管理解決方案。