[发明专利]一种基于物联网的渔业安全应急处置系统及方法

权利要求书

1.一种基于物联网的渔业安全应急处置方法，其特征在于，包括：

获取渔业船舶历史运动数据，建立常态行为模型；

采集船舶当前状态信号，生成当前运动数据；

将当前运动数据与常态行为模型进行匹配，得到偏差率；

将偏差率与预设的偏差率阈值进行比较；

若大于，则认定船舶行为异常，生成修正信息；

通过修正信息对渔业船舶运行信息进行修正。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的渔业安全应急处置方法，其特征在于：获取渔业船舶历史运动数据，建立常态行为模型；具体包括：

获取渔业船舶历史数据，筛选出渔业船舶正常运动轨迹数据，生成训练集，

提取训练集中的特征向量，利用训练集中的所有数据点的特征向量构建多维直方图；

通过对正常运行轨迹的样本进行学习训练，建立高斯分布模型。

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的渔业安全应急处置方法，其特征在于：将当前运动数据与常态行为模型进行匹配，具体包括，

获取船舶运动轨迹，将运行轨迹分割成若干个轨迹点；

分别提取不同轨迹点的位置及速度特征，生成状态集；

通过常态行为模型获取状态集中每个数据点的相对频率，计算对应轨迹点的异常分值；

若相对频率低于预设阈值，则判定该轨迹点行为异常。

4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的渔业安全应急处置方法，其特征在于：在对船舶运动轨迹进行分割提取特征值时，首先对船舶运动轨迹数据进行预处理，具体过程如下：

获取船舶运动轨迹动态信息；

通过均值滤波方法剔除时间连续但位置变化较大的数据点，

船舶动态信息包括船位、船速、航向中的一种或两种以上的组合。

5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的渔业安全应急处置方法，其特征在于：通过图像识别船舶实时运动轨迹，生成运动轨迹图；

将运动轨迹图与预定航线轨迹图进行比较；

通过边缘检测算法提取预定航线中的航路段；

对航路段进行聚类，提取特征值；

将船舶实时运动轨迹与同一时刻预定航线的距离进行比较，得到偏差率；

判断偏差率是否大于预定偏差率阈值；

若大于，则生成异常轨迹数据；

将异常轨迹数据传输至平台生成应急决策。

6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的渔业安全应急处置方法，其特征在于：还包括：

获取船舶运动轨迹，得到运动轨迹数据；

通过轨迹语义划分算法对运动轨迹进行解析，生成运动轨迹段与停留轨迹段；

利用单向距离对所有运动轨迹段进行相似性度量，得到轨迹相似度矩阵；

通过轨迹相似度矩阵获取偏离预定轨迹的运动轨迹段，生成船舶异常信息。

7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的渔业安全应急处置方法，其特征在于：单向距离为采集的船舶运动轨迹上的轨迹点到预定轨迹点的最小距离的平均值。

8.一种基于物联网的渔业安全应急处置系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于物联网的渔业安全应急处置方法程序，所述基于物联网的渔业安全应急处置方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获取渔业船舶历史运动数据，建立常态行为模型；

采集船舶当前状态信号，生成当前运动数据；

将当前运动数据与常态行为模型进行匹配，得到偏差率；

将偏差率与预设的偏差率阈值进行比较；

若大于，则认定船舶行为异常，生成修正信息；

通过修正信息对渔业船舶运行信息进行修正。