[发明专利]一种船舶数据筛选方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种船舶数据筛选方法，包括：通过数据中台从目标数据系统中获取到船舶数据；对所述船舶数据进行特征提取处理，得到船舶特征数据；根据已训练的选船模型对所述船舶特征数据进行筛选处理，得到目标船只；其中，所述选船模型是根据采集到的船舶训练数据进行机器学习模型训练得到的。通过机器学习得到的选船模型进行船舶筛选，提高了目标船只的命中率。本申请还公开了一种船舶数据筛选装置、服务器以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种船舶数据筛选方法、船舶数据筛选装置、服务器以及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，在船舶管理技术领域中，由于当船只运行在海上，已经离开陆地，出现安全情况或者出现危险情况后，无法进行很好的处理。只能通过船上的物资或者人员进行补救处理，或者尽快靠近陆地。但是，无论如何都无法对危险情况和安全情况进行较好的处理。

因此，在现有技术中，通常在船只离岸前就对船只进行筛选。也就是对船只情况进行预测，提前将可能会出现安全情况或者危险情况的船只筛选出来，或者是筛选出没有问题的船只。通常的，现有技术中一般基于人工的经验对船只进行筛选，但是基于人工经验进行筛选，筛选的数量庞大，筛选中的参考的数据量过于庞大，导致筛选船只的命中率较低，不仅船只筛选的效果不好，还会耗费大量人力成本到广泛的船只筛选过程中。在另一现有技术中，采用传统的筛选判断模型，由于筛选方式准确率不高，筛选的效率较低，并且没有问题的船只的数量较多，会导致船只筛选的命中率极低。

因此，如何提高船舶筛选方法的命中率是本领域技术人员关注的重点问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种船舶数据筛选方法、船舶数据筛选装置、服务器以及计算机可读存储介质，通过机器学习得到的选船模型进行船舶筛选，提高了目标船只的命中率。

为解决上述技术问题，本申请提供一种船舶数据筛选方法，包括：

通过数据中台从目标数据系统中获取到船舶数据；

对所述船舶数据进行特征提取处理，得到船舶特征数据；

根据已训练的选船模型对所述船舶特征数据进行筛选处理，得到目标船只；其中，所述选船模型是根据采集到的船舶训练数据进行机器学习模型训练得到的。

可选的，对所述船舶数据进行特征提取处理，得到船舶特征数据，包括：

将所述船舶数据中的特征数据转换为特征向量；

对所述特征向量进行归一化处理，得到所述船舶特征数据。

可选的，根据已训练的选船模型对所述船舶特征数据进行筛选处理，得到目标船只，包括：

对所述船舶特征数据进行平均值计算和方差计算，得到平均值和方差；

通过所述选船模型对所述平均值和所述方差计算出对应的概率密度；

将所述概率密度小于预设概率密度的船只作为所述目标船只。

可选的，还包括：

将所述目标船只发送至执行设备，以便所述执行设备对所述目标船只执行管理操作，得到并发送操作结果；

根据接收到的所述操作结果对所述选船模型进行更新调整。

本申请还提供一种船舶数据筛选装置，包括：

数据获取模块，用于通过数据中台从目标数据系统中获取到船舶数据；

数据特征计算模块，用于对所述船舶数据进行特征提取处理，得到船舶特征数据；