[发明专利]一种目标对象的抛锚预测方法、装置及设备

说明书

本发明提供一种目标对象的抛锚预测方法、装置及设备，其中，方法包括：获取目标对象的一预设时间段内的实时轨迹数据；对所述实时轨迹数据进行特征转换处理，得到目标特征数据；将所述目标特征数据输入训练好的抛锚预测模型中进行抛锚预测处理，得到所述目标对象的抛锚预测结果，并输出所述抛锚预测结果；其中，使用数据分桶的策略处理所述抛锚预测模型所采用的训练样本数据集。本发明的方案能够实现对于目标对象抛锚情况的精准预测。

技术领域

本发明涉及计算机信息处理技术领域，特别是指一种目标对象的抛锚预测方法、装置及设备。

背景技术

在海缆铺设过程中，由于近海区域人类活动较多，出于安全考虑，需要对海缆进行“挖沟填埋”，目标填埋深度一般为3米。但受制于海床结构的不同，很多地方难以达到3米的填埋深度，这也是近海段故障频发的原因之一。目前沿海地区的海洋渔业及运输业也得到了长足的发展，各类船只的航线与海缆区域会有交集部分，这使得渔船商船某些行为造成海缆故障频率越来越高，其中船只抛锚行为对海缆的威胁时致命的，为了提高海缆的安全性，保证其传输系统的通畅率，减少损失，对船只抛锚行为预测的研究已经刻不容缓。

现有的抛锚报警方案，大多是通过设置船只速度阈值，若船只速度低于该阈值，则认为该船只有抛锚风险，该方案要求靠经验选择合适的阈值，阈值选择不合适则会产生较大的误报率，且对实时性有较高的要求，在数据有延时情况下，会出现事后报警的情况，且起不到提前预警的作用。

现有技术方案对要处理数据的准确性要求较高，当数据中存在异常噪声点时，会对识别结果造成很大的影响；

现有技术多是根据较小规模数据量进行的研究，在实际生产环境中，数据量较大时可能会出现数据积压问题，导致延迟报警；

现有技术根据速度阈值进行抛锚风险报警，当速度阈值设置过高容易发生误报警，阈值设置过低则会事后报警。阈值选取需根据经验，误报率较高。

发明内容

本发明要解决的技术问题是如何提供一种目标对象的抛锚预测方法、装置及设备，能够实现对于目标对象抛锚情况的精准预测。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种目标对象的抛锚预测方法，包括：

获取目标对象的一预设时间段内的实时轨迹数据；

对所述实时轨迹数据进行特征转换处理，得到目标特征数据；

将所述目标特征数据输入训练好的抛锚预测模型中进行抛锚预测处理，得到所述目标对象的抛锚预测结果，并输出所述抛锚预测结果；其中，使用数据分桶的策略处理所述抛锚预测模型所采用的训练样本数据集。

可选的，对所述实时轨迹数据进行特征转换处理，得到目标特征数据，包括：

对所述实时轨迹数据进行噪声点清洗，得到处理后的目标轨迹数据；

根据所述目标轨迹数据，获得目标对象在所述预设时间段内的速度变化率；

对所述速度变化率进行特征转换，得到目标特征数据。

可选的，所述抛锚预测模型通过以下过程进行训练：

获取历史数据中的训练样本数据集；

对所述训练样本数据集进行预处理，得到第一目标训练数据；

对所述第一目标训练数据使用数据分桶的策略进行统一数据维度处理，得到第二目标训练数据；

对所述第二目标训练数据进行特征转换处理，得到训练特征数据；

将所述训练特征数据输入预设网络模型进行训练处理，得到抛锚预测模型。