[发明专利]一种海面清理船舶用滤网的调整方法及系统

说明书

本发明提供了一种海面清理船舶用滤网的调整方法及系统，其中，该方法包括：获得第一海域的海水盐度、海水温度、海域深度；根据海水盐度、海水温度和海域深度，获得第一海水密度；获得预定时段内第一海域海风的最大风力；根据预定时段内的最大风力，获得第一密度调整参数；根据第一密度调整参数对第一海水密度进行调整，获得第二海水密度；根据第一海水密度和第二海水密度确定第一海域的第一浮力阈值；根据第一浮力阈值，构建训练数据集；根据训练数据集对神经网络进行训练，获得第一滤网筛选模型；将第一海域的实时浮力信息输入第一滤网筛选模型，获得第一滤网材料信息；根据第一滤网材料信息对第一海面清理船舶用滤网的材料进行调整。

技术领域

本发明涉及新一代控制调节系统相关技术领域，具体涉及一种海面清理船舶用滤网的调整方法及系统。

背景技术

无论是在沿海景区还是沿海港口商贸区，都需要采用海面清理船舶对海面上人造的或经加工的废弃物进行清理回收，以保持海面清洁，避免海面垃圾影响海洋景观，危害海洋生态，威胁航行安全等问题的发生。

在海面清理船舶对海面清理的过程中需要采用过滤网对海面垃圾进行回收清理，随着船舶在海面的航行，过滤网可将海面上以及海面下一定深度内的垃圾进行打捞回收。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中海面清理船舶采用滤网对海面进行清理的过程中，面对不同的海域情况，海面清理船舶用滤网清理垃圾的效果不够理想。

发明内容

本申请实施例通过提供了一种海面清理船舶用滤网的调整方法及系统，解决了现有技术中海面清理船舶采用滤网对海面进行清理的过程中，由于海域情况不同以及垃圾分布情况不同而造成的垃圾清理效果不理想的技术问题。本申请实施例通过获得第一海域的海水盐度、海水温度、海域深度；并根据所述第一海域的所述海水盐度、所述海水温度和所述海域深度，获得第一海水密度；然后获得预定时段内所述第一海域海风的最大风力；根据所述预定时段内所述第一海域海风的最大风力，获得第一密度调整参数；然后根据所述第一密度调整参数对所述第一海水密度进行调整，获得第二海水密度；根据所述第一海水密度和第二海水密度确定所述第一海域的第一浮力阈值；根据所述第一浮力阈值，构建训练数据集；根据所述训练数据集对神经网络进行训练，获得第一滤网筛选模型；将所述第一海域的实时浮力信息输入所述第一滤网筛选模型，获得第一滤网材料信息；根据所述第一滤网材料信息对第一海面清理船舶用滤网的材料进行调整。本申请实施例通过根据不同海域的情况以及不同海域内海风风力获得海域内的海水密度信息，并根据该海水密度信息获得该海域的浮力阈值，基于浮力阈值构建训练数据集，通过训练数据集获得滤网筛选模型，输出滤网材料信息对滤网材料进行调整，通过对不同海域情况进行不同分析，使海面清理船舶在面对不同海域时，可切换不同滤网材料，提升了切换滤网的精确性和效率，进而提升了海面清理船舶在面对不同海域清理工作时的普适性，达到了海面清理船舶清理垃圾更加理想更加智能的技术效果。

鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种海面清理船舶用滤网的调整方法及系统。

本申请实施例的第一个方面，提供了一种海面清理船舶用滤网的调整方法，其中，所述方法包括：获得第一海域的海水盐度、海水温度、海域深度；根据所述第一海域的海水盐度、所述海水温度和所述海域深度，获得第一海水密度；获得预定时段内所述第一海域海风的最大风力；根据所述预定时段内所述第一海域海风的最大风力，获得第一密度调整参数；根据所述第一密度调整参数对所述第一海水密度进行调整，获得第二海水密度；根据所述第一海水密度和第二海水密度确定所述第一海域的第一浮力阈值；根据所述第一浮力阈值，构建训练数据集；根据所述训练数据集对神经网络进行训练，获得第一滤网筛选模型；将所述第一海域的实时浮力信息输入所述第一滤网筛选模型，获得第一滤网材料信息；根据所述第一滤网材料信息对第一海面清理船舶用滤网的材料进行调整。