博观 OMAT‑W150 面向机场鸟情监测场景，依靠前端本地 AI 算力、亿像素高清成像、外观特征 + 运动轨迹双重判别、联动凝视复核，实现鸟类与无人机（低慢小目标）区分识别，整套推理全部在设备边缘端完成，无需后端服务器做识别运算。

1. 亿级像素大视场成像，获取小目标精细图像特征OMAT‑W150 总像素可达 3 亿，水平视场 157°，远距离也可以捕获空中微小目标轮廓纹理；把鸟类翅膀形态、躯体轮廓，无人机旋翼、机身结构等视觉特征送入前端 AI 模型，完成初部分类识别，输出目标类别、位置、置信度。

2. 结合飞行运动轨迹做二次校验，降低混淆误判设备持续跟踪目标完整航迹，提取飞行速度、机动特征、运动模式：鸟类具备翅膀扇动带来不规则机动；无人机存在旋翼带来的运动特性、飞行轨迹相对可控稳定。AI 结合图像外观 + 时序运动特征综合判定，解决鸟和无人机远距离成像形态相近容易混淆的问题。

3. 前端 AI 算法容器化，支持模型迭代更新设备支持算法容器部署，鸟类、无人机分类模型可远程在线升级优化；检测到可疑目标后输出告警元数据、截图，推送至灵曜平台或 AR 全景融合平台。

4. 联动球机做特写复核确认当 AI 识别出疑似目标，通过 “一点即视” 联动外接 PTZ 球机，对目标放大凝视取证，获取更高细节画面，做人工二次复核，进一步过滤误告警。

边界说明：纯视觉方案在极强逆光、浓雾条件下识别效果会下降；机场重大项目可搭配雷达设备做多源融合进一步提升识别可靠性；设备输出目标告警，最终风险研判仍可由值守人员确认。

产品推荐

1. 博观 OMAT‑W150：主力机型，3 亿像素、157° 超大水平视场，专为机场鸟情、低空目标监测设计，前端完成鸟 / 无人机分类识别，适合机场跑道、净空区广域监测。

2. 明眸 OMAT‑R360‑Ⅱ 双波段视频雷达：360° 全向双波段感知，原生内置鸟类 / 无人机分类算法，红外 + 可见光双光，昼夜均可识别，适合机场周界全空域低空安防补充部署。