[发明专利]船舶静态数据补充方法和装置、电子设备和可读存储介质

说明书

本发明提供了一种船舶静态数据补充方法和装置、电子设备和可读存储介质。船舶静态数据补充方法包括：获取样本船舶集合；获取样本特征数据；构建特征有效性判断模型；采用特征有效性判断模型对样本特征数据进行有效性判断；构建静态数据补充模型；获取目标船舶信息；获取目标特征数据；采用特征有效性判断模型对目标特征数据进行有效性判断，并且，对无效数据进行第二有效值替换，得到第二数据；将第二数据输入至静态数据补充模型，对目标船舶静态信息进行静态数据补充，得到完整的目标船舶静态信息。本发明能够提高目标船舶静态信息补充数据的准确性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种船舶静态数据补充方法和装置、电子设备和可读存储介质。

背景技术

相关技术中对船舶静态数据进行补充通常采用的是均值补充，或者学习需补充静态特征与船长之间的单变量回归关系，利用回归函数进行补充。采用均值进行补充，会导致补充的数据准确率低的情况。单变量回归的方法不能充分利用AIS数据中的其他信息，也会导致补充准确率过低的情况。

发明内容

本发明旨在解决或改善上述技术问题的至少之一。

为此，本发明的第一目的在于提供一种船舶静态数据补充方法。

本发明的第二目的在于提供一种船舶静态数据补充装置。

本发明的第三目的在于提供一种电子设备。

本发明的第四目的在于提供一种可读存储介质。

为实现本发明的第一目的，本发明的技术方案提供了一种船舶静态数据补充方法，包括：获取样本船舶集合，样本船舶集合包括具有完整的船舶静态信息和船舶历史轨迹数据的船舶集合；对样本船舶集合进行处理，得到样本特征数据；基于样本特征数据，构建特征有效性判断模型；采用特征有效性判断模型对样本特征数据进行有效性判断，并且，对无效数据进行第一有效值替换，得到第一数据；通过第一数据，构建静态数据补充模型；获取目标船舶信息，目标船舶信息包括目标船舶静态信息和目标船舶历史轨迹数据；对目标船舶信息进行处理，得到目标特征数据；采用特征有效性判断模型对目标特征数据进行有效性判断，并且，对无效数据进行第二有效值替换，得到第二数据；将第二数据输入至静态数据补充模型，对目标船舶静态信息进行静态数据补充，得到完整的目标船舶静态信息。

本实施例中，首先构建特征有效性判断模型、静态数据补充模型，通过目标船舶信息，得到目标特征数据，采用特征有效性判断模型对目标特征数据的无效值进行替换后，得到第二数据，基于第二数据，通过静态数据补充模型对目标船舶静态信息进行静态数据补充，得到完整的目标船舶静态信息，本实施例提高目标船舶静态信息补充数据的准确性。

另外，本发明提供的技术方案还可以具有如下附加技术特征：

上述技术方案中，对样本船舶集合进行处理，得到样本特征数据，具体包括：采用目标变量编码方法对类别特征进行编码；对船舶历史轨迹数据进行处理，生成轨迹特征。

本实施例中，基于业务背景对所获取的样本船舶集合进行处理，形成适应机器学习模型的特征集，即样本特征数据。

上述任一技术方案中，基于样本特征数据，构建特征有效性判断模型，具体包括：基于样本特征数据，采用半监督的异常检测算法，构建特征有效性判断模型。

本实施例中，采用半监督的方式，通过异常检测算法构建特征有效性判断模型，通过特征有效性判断模型可以有效地识别特征变量值是否为无效值，提高识别准确率，进而使补充的船舶静态数据的数据准确率增高。

上述任一技术方案中，半监督的异常检测算法，具体包括：设样本特征数据服从高斯分布，采用最小协方差行列式估计器估计样本特征数据的均值估计量和协方差估计量，基于协方差估计量，获取样本特征数据中的特征变量值与均值估计量的马氏距离，拟合出样本特征数据的椭圆形包络，椭圆形包络之内的特征变量值为有效值，椭圆形包络外的特征变量值为无效值。