2025 年 6 月 12 日，印度航空 AI171 航班在起飞不到 1 分钟后坠毁，造成机上 242 人全部遇难的惨剧。印度民航总局晚间发布声明称飞机疑似遭遇鸟击，致两台发动机故障完全失去动力。

起飞阶段是飞行过程中最关键也最脆弱的时段之一，飞机尚未建立稳定速度与高度，一旦遭受干扰，机组人员反应和补救时间极短。而鸟击在起飞阶段尤为危险，若鸟类撞击发动机或关键部位，可能使飞行控制系统或动力系统出现问题。据报道，艾哈迈达巴德机场周边环境复杂，鸟群众多，这增加了鸟击的风险。

鸟击对航空安全的威胁巨大，会造成发动机故障、影响飞行控制系统以及增加飞机结构损伤风险。例如 2009 年美国航空一架空客 A320 在纽约拉瓜迪亚机场起飞后不久，因遭遇鸟群撞击导致两台发动机失效，所幸机组人员操作得当，在哈德逊河成功迫降。

快瞳科技的鸟类识别技术融合了深度学习算法、大数据分析、物联网与云计算等多种先进技术和算法，可实现对鸟类的高效识别与监测。其主要原理是通过使用卷积神经网络等深度学习算法，对大量鸟类图像数据进行训练，使系统能够自动学习和提取鸟类的特征，如形状、颜色、纹理等，从而实现对不同种类、不同姿态鸟类的高精度识别。即使在复杂背景和光照条件下，也能准确区分鸟类与其他物体。同时利用大数据分析技术，对海量的鸟类飞行数据进行分析和挖掘，包括鸟类的飞行轨迹、速度、高度、迁徙规律等信息。通过建立鸟类飞行模型和风险评估模型，能够实时评估机场周边鸟类活动的风险等级，为机场管理部门提供科学依据，以便提前采取针对性的防范措施。借助物联网技术，在机场周边部署智能传感器网络，实现对鸟类活动的实时监测和数据采集。这些传感器可以将采集到的数据实时传输到云端服务器，通过云计算平台进行快速处理和分析，从而实现对鸟类活动的实时监测和预警。机场工作人员可以通过手机、平板电脑等终端设备随时随地查看鸟类监测数据和预警信息，及时做出决策和响应。

针对机场驱鸟，快瞳 AI 鸟类识别技术发挥着重要作用。在机场跑道、滑行道、停机坪等关键区域周围安装智能监测设备，实时监测鸟类活动情况。一旦发现鸟类进入危险区域或存在潜在威胁，系统立即发出预警信号，提醒机场工作人员采取驱鸟措施，如使用声波驱鸟器、激光驱鸟器等设备将鸟类驱离，有效降低鸟击事件的发生概率。

快瞳科技的鸟类识别技术凭借其先进的深度学习算法、大数据分析、物联网与云计算等优势，为机场等场所提供了有效的鸟类监测与预警解决方案，有望在未来的航空安全保障中发挥重要作用，降低鸟击事件的发生概率，守护每一次飞行的安全。