[发明专利]基于渔船轨迹的渔场寻址方法、系统、计算机及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于渔船轨迹的渔场寻址方法，包括：收集渔船出海的轨迹数据并根据所述轨迹数据建立渔船历史轨迹数据库；对所述渔船历史轨迹数据库中的样本进行分析和预处理以建立渔船状态识别模型；根据所述渔船状态识别模型对近期渔船轨迹路线中的轨迹点状态进行分析，以识别出渔船停泊轨迹点、渔船航行轨迹点以及渔船捕捞轨迹点；对所述渔船停泊轨迹点、渔船航行轨迹点以及渔船捕捞轨迹点进行修正。本发明还公开了一种基于渔船轨迹的渔场寻址系统、计算机设备及可读存储介质。采用本发明，能够组合周围邻居轨迹点的特征信息，利用渔船近期的轨迹数据来判断捕捞区域的有效性，解决了当前渔场寻址方法难以判断渔场质量和规模的问题。

技术领域

本发明涉及渔业大数据领域，尤其涉及一种基于渔船轨迹的渔场寻址方法、系统、计算机及存储介质。

背景技术

传统的渔场寻址方法主要是基于渔船轨迹聚类的渔场寻址方法。该方法对渔船轨迹点状态进行分析，提取出渔船捕捞轨迹点，从而将捕捞轨迹点区域作为渔场位置。传统的渔场寻址方法难以组合周围邻居轨迹点的特征信息来分析渔船轨迹点状态、局限于单艘渔船轨迹以及无法判断基于捕捞轨迹点形成的渔场的有效性，难以判断渔场质量和规模。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于渔船轨迹的渔场寻址方法、系统、计算机及存储介质，能够组合周围邻居轨迹点的特征信息，利用渔船近期的轨迹数据来判断捕捞区域的有效性，解决了当前渔场寻址方法难以判断渔场质量和规模的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于渔船轨迹的渔场寻址方法，包括：收集渔船出海的轨迹数据并根据所述轨迹数据建立渔船历史轨迹数据库；对所述渔船历史轨迹数据库中的样本进行分析和预处理以建立渔船状态识别模型；根据所述渔船状态识别模型对近期渔船轨迹路线中的轨迹点状态进行分析，以识别出渔船停泊轨迹点、渔船航行轨迹点以及渔船捕捞轨迹点；对所述渔船停泊轨迹点、渔船航行轨迹点以及渔船捕捞轨迹点进行修正，提取出渔船捕捞轨迹段，并构建包含轨迹段中所有轨迹点的捕捞区域；对渔船近期出海的多条轨迹路线上的捕捞区域进行分析，组合其中属于鱼类或具有捕捞价值的捕捞区域，以判断出鱼量大以及密度高的渔场区域。

优选地，所述对所述渔船历史轨迹数据库中的样本进行分析和预处理以建立渔船状态识别模型的步骤包括；对所述渔船历史轨迹数据库中每个样本都转换为同长度的时间序列数据，并添加序列轨迹点的标签信息，并将采集轨迹点的时间、地理坐标和偏移度作为轨迹点的特征信息；构建初始渔船状态识别模型，其中，所述初始渔船状态识别模型为基于Bi-GRU的渔船状态识别模型；将所述渔船历史轨迹数据库中的样本按照一定的比例随机划分成训练集和验证集，以对所述初始渔船状态识别模型进行训练，进而生成渔船状态识别模型。

优选地，所述基于Bi-GRU的渔船状态识别模型为：

h'_t＝f(U'h'_t-1+W'x_t)

h″_t＝f(U”h″_t'_-1+W”x_t)

y_t＝Softmax(h_t)

其中，x_t是渔船轨迹路线上第t时刻轨迹点的特征信息，h_t是按时间顺序得到的隐状态，h″_t是按时间逆序得到的隐状态，W'、W”是通过反向传播算法进行迭代优化的网络参数，y_t是第t时刻轨迹点输出的渔船状态。