Ki-Gestütztes Vogelabwehrsystem

Vogelbefall in landwirtschaftlichen und industriellen Gebieten verursacht weltweit erhebliche Ertragsverluste und Wartungsprobleme. Herkömmliche Abschreckungsmethoden wie Vogelscheuchen, reflektierende Bänder und Ultraschallgeräte verlieren oft an Wirksamkeit, da sich die Vögel daran gewöhnen. Um diese Einschränkungen zu überwinden, stellt dieses Buch ein Vogelabwehrsystem vor, das maschinelles Lernen (ML) und das Internet der Dinge (IoT) nutzt. Das vorgeschlagene System nutzt einen Raspberry Pi, der mit einer Webcam integriert ist, die auf einem 180°-Servomotor montiert ist, um die Umgebung kontinuierlich zu überwachen. Mithilfe eines schlanken Convolutional-Neural-Network-Modells (CNN) wird der aufgenommene Videostream in Echtzeit verarbeitet, um die Anwesenheit von Vögeln zu erkennen. Bei einer Erkennung werden ein motorgetriebener Verstärker und ein Lautsprecher ausgelöst, um ablenkende Tonsignale auszustrahlen, die Vögel aus dem geschützten Bereich vertreiben. Darüber hinaus kann das System Erkennungsereignisse protokollieren und Benachrichtigungen über WLAN zur Fernüberwachung versenden.