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申请/专利权人：上海海洋大学
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118194054A
主分类号：G06F18/22
分类号：G06F18/22;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明属于捕鱼领域，公开了一种渔船捕鱼方式合规性识别方法，首先基于渔船AIS数据构建渔船的多个特征参数集；接着对应得到多个局部特征向量；然后得到整体特征向量；然后在多个预定周期内获取多个整体特征向量，作为学习集，通过深度学习得到匹配合规模型；通过匹配合规模型对含有渔船的影像数据识别渔船及对应的捕鱼方式的匹配合规性，在得到局部特征向量的过程中，首先对特征参数集求特征集平均数；接着得到特征参数集的特征方差、特征标准差；然后对特征参数集排序得到更新参数集；最后获取更新参数集的多个分位数作为特征分位数，合并多个特征分位数、特征集平均数、特征离散系数以及特征标准差，从而得到局部特征向量。
主权项：1.一种渔船捕鱼方式合规性识别方法，用于基于渔船AIS数据识别渔船种类及对应的捕鱼方式的匹配合规性，包括以下步骤：步骤S1：基于渔船AIS数据得到渔船的多个特征参数，并在预定周期内重复就每个所述特征参数获取多次，并将多次获取的同一所述特征参数构建特征参数集，从而获得多个所述特征参数集；步骤S2：基于所述多个特征参数集对应得到多个局部特征向量；步骤S2-1：对所述特征参数集求特征集平均数；步骤S2-2：基于所述特征集平均数得到所述特征参数集的特征方差、特征标准差；步骤S2-3：对所述特征参数集排序得到更新参数集；步骤S2-4：获取所述更新参数集的多个分位数作为特征分位数，合并多个所述特征分位数、所述特征集平均数、所述特征离散系数以及特征标准差，从而得到局部特征向量；步骤S3：基于所述多个局部特征向量得到整体特征向量；步骤S4：在多个所述预定周期内获取多个所述整体特征向量，作为学习集，进行深度学习，从而得到匹配合规模型；步骤S5：将含有渔船的影像数据通过所述匹配合规模型，从而对该渔船及对应的捕鱼方式的匹配合规性进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海海洋大学 一种渔船捕鱼方式合规性识别方法
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