本發(fā)明涉及飛鳥檢測預警，具體為基于探鳥雷達的飛鳥檢測預警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的飛鳥軌跡預測系統(tǒng)在預測精度和風險識別方面存在多項技術(shù)局限性。

2、首先，這些系統(tǒng)通常依賴于平均值或頻率計算方法，忽略了樣本間的重要性差異，可能導致對飛鳥活動的實際威脅情況反映不夠準確。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，導致預測結(jié)果的偏差。這種方法無法有效辨識對風險評估影響更大的特定樣本，進而可能低估或高估特定區(qū)域的風險。

3、此外，傳統(tǒng)系統(tǒng)在預警過程中常?；陟o態(tài)的閾值判斷風險，無法靈活應對飛鳥活動模式和環(huán)境條件的變化，缺乏足夠的適應性。這種靜態(tài)閾值易造成誤報或漏報，削弱了系統(tǒng)在不同環(huán)境下的可靠性。風險評估時，未能考慮實際損失的多樣性和動態(tài)性，極可能導致決策中忽略細微但關(guān)鍵的風險變化，無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，難以直觀展示各風險因素間的關(guān)系，用戶難以有效識別和理解其中蘊含的深層次風險特征。這些技術(shù)問題綜合導致傳統(tǒng)飛鳥軌跡預測系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的有效性和數(shù)據(jù)支持力不足，限制了其為飛鳥擾動提供精確評估和應對的能力。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于探鳥雷達的飛鳥檢測預警系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：基于探鳥雷達的飛鳥檢測預警系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)獲取模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和預警模塊，其中：

3、所述數(shù)據(jù)獲取模塊獲取探鳥雷達數(shù)據(jù)以及危險區(qū)域位置；

4、所述數(shù)據(jù)分析模塊根據(jù)探鳥雷達數(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，并計算其樣本權(quán)重；選擇重要性樣本落在危險區(qū)域位置的樣本，作為危險樣本，并根據(jù)對應的樣本權(quán)重，進行加權(quán)處理，得到飛鳥落在危險區(qū)域位置的概率；

5、所述預警模塊設(shè)置基準概率閾值，若飛鳥落在危險區(qū)域位置的概率小于基準概率閾值，則根據(jù)危險樣本以及對應的樣本權(quán)重，計算期望損失；根據(jù)危險樣本與期望損失之間的關(guān)系，確定每個危險樣本的損失波動，將每個危險樣本對應的損失波動以及樣本權(quán)重以圖形化方式進行輸出。

6、作為本技術(shù)方案的進一步改進，所述數(shù)據(jù)獲取模塊中的探鳥雷達數(shù)據(jù)包括時間點和地理坐標。

7、作為本技術(shù)方案的進一步改進，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行生成重要性樣本，并計算其樣本權(quán)重的具體過程包括：

8、對探鳥雷達數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，確定其在空間和時間上的分布特點，根據(jù)探鳥雷達數(shù)據(jù)中的時間點，計算探鳥雷達數(shù)據(jù)中每個時間段飛鳥出現(xiàn)的頻率；根據(jù)探鳥雷達數(shù)據(jù)中的地理坐標，生成空間熱圖，識別高密度聚集區(qū)域；

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

10、根據(jù)危險區(qū)域位置，對原始分布進行概率增厚，提升在危險區(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，通過在高斯混合模型中的對應區(qū)域上增加權(quán)重以提升相應區(qū)域的密度；

11、從生成的重要性分布中隨機生成樣本，作為重要性樣本；

12、對每個重要性樣本，其樣本權(quán)重的計算公式如下：

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)方案的進一步改進，所述數(shù)據(jù)分析模塊包括危險樣本分析單元，所述危險樣本分析單元計算飛鳥落在危險區(qū)域位置的概率的過程具體包括：

15、將危險區(qū)域位置定義為一個矩形；對于每一個重要性樣本，判斷其是否落在危險區(qū)域內(nèi)，使用指示函數(shù)來標記，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樣本；

16、危險樣本以及對應的樣本權(quán)重，計算危險樣本的加權(quán)平均，來估計飛鳥落在危險區(qū)域的概率，估計概率通過以下公式計算：

17、，其中表示重要性樣本的個數(shù)；該公式表示通過在危險區(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數(shù)，得到飛鳥落在危險區(qū)域位置的概率。

18、作為本技術(shù)方案的進一步改進，所述預警模塊包括安全判定單元，所述安全判定單元計算期望損失的過程具體包括：

19、設(shè)置基準概率閾值，用于判斷飛鳥在危險區(qū)域的風險是否可接受；

20、若飛鳥落在危險區(qū)域位置的概率小于基準概率閾值，則根據(jù)危險樣本以及對應的樣本權(quán)重，計算期望損失，計算公式如下：

21、，其中表示每個危險樣本的損失值，通過公共數(shù)據(jù)庫獲取。

22、作為本技術(shù)方案的進一步改進，所述安全判定單元生成動態(tài)基準概率閾值的過程具體包括：

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

24、，其中表示動態(tài)基準概率閾值，表示基準概率閾值，表示最大損失，通過公共數(shù)據(jù)庫直接獲取。

25、作為本技術(shù)方案的進一步改進，所述預警模塊包括可視化單元，所述可視化單元根據(jù)危險樣本與期望損失之間的關(guān)系，確定每個危險樣本的損失波動，將每個危險樣本對應的損失波動以及樣本權(quán)重以圖形化方式進行輸出，通過將期望損失減去每個危險樣本的損失值，得到每個危險樣本的損失波動，并使用散點圖進行可視化輸出，其中散點圖中的x軸表示期望損失，y軸表示每個危險樣本的損失值，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、該基于探鳥雷達的飛鳥檢測預警系統(tǒng)選擇重要性樣本落在危險區(qū)域位置的樣本作為危險樣本，并依據(jù)對應的樣本權(quán)重進行加權(quán)處理，從而精確地計算飛鳥落在危險區(qū)域位置的概率，這一過程大大提升了系統(tǒng)預測的準確性；通過對不同重要性樣本進行加權(quán)平均，該系統(tǒng)能夠顯著降低噪聲帶來的影響，并更真實地反映飛鳥活動的實際威脅情況；同時，這種加權(quán)處理使得概率的計算不再單純依賴于樣本的頻率出現(xiàn)，而是考慮到每個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估風險時更多地關(guān)注那些對整體風險有更大影響的樣本；在此基礎(chǔ)上，進一步根據(jù)危險樣本以及對應的樣本權(quán)重來計算期望損失，通過加權(quán)計算各個危險樣本的損失并匯總所有重要樣本的信息，準確地判斷某一區(qū)域由于飛鳥威脅可能帶來的潛在經(jīng)濟損失。這種加權(quán)法不僅使風險評估過程更加全面，而且為后續(xù)的管理和決策提供了強有力的數(shù)據(jù)支持；

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