[发明专利]基于海浪图像遥感和人工智能海洋浮体运动预报系统

权利要求书

1.基于海浪图像遥感和人工智能海洋浮体运动预报系统，其特征在于：包括：

海洋环境传感器模块，用于获取浮体所在位置及周围的海洋环境大数据；

浮体动力响应传感器模块，用于获取浮体动力响应大数据；

数据预处理模块，用于判断海洋环境大数据和浮体动力响应大数据是否存在超阈值情况，若存在则直接生成第一报警指令，若不存在，则判断洋环境大数据和浮体动力响应大数据中是否存在非关联特征参数异常情况，若存在则生成第二报警指令；若不存在则生成正常处理指令；

人工智能学习模块，用于在接收到正常处理指令后，将洋环境大数据和浮体动力响应大数据输入至预先训练好的BP神经网络模型中，然后得到预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于海浪图像遥感和人工智能海洋浮体运动预报系统，其特征在于：所述数据预处理模块还用于预测海洋浪高，选取相关系数高的特征作为预测海浪高度的输入特征；按照粒子群行为特征建立混沌模型，解决粒子群过早收敛问题；CDW为BP模型进行初始化阶段的优化；在CPSO-BP模型中，混沌粒子群优化算法(CPSO)在解空间中寻找最优的粒子对BP网络的初始权值和阈值进行优化；使用CPSO算法优化过的参数作为ELM网络的初始权值和阈值传入ELM网络；利用CPSO-BP模型或CPSO-ELM模型进行海洋预警领域浪高预测。

3.根据权利要求2所述的基于海浪图像遥感和人工智能海洋浮体运动预报系统，其特征在于：所述在选择输入特征时，确定每个特征与海浪高度的相关性，每个输入参数与海浪高度之间的相关系数进行分析，选取相关系数高的特征作为预测海浪高度的输入特征；其中，备选的神经网络输入特征，包括平均海平面MSL、10米风速U分量U10、10米风速V分量V10、平均海波方向MWD、平均海波周期MWP五项特征。

4.根据权利要求3所述的基于海浪图像遥感和人工智能海洋浮体运动预报系统，其特征在于：所述的海洋环境传感器模块包括风速计、流速计、X波段导航雷达系统、双目视觉系统、随船浪高仪、集成数采、传感器采集终端，10米风速U分量U10、10米风速V分量V10通过上述设备获取到数值后，根据方位信息，得到10米风速U分量U10、10米风速V分量V10的准确信息；平均海波方向MWD、平均海平面MSL和平均海波周期MWP可由X波段导航雷达系统、双目视觉系统进行采集。

5.根据权利要求4所述的基于海浪图像遥感和人工智能海洋浮体运动预报系统，其特征在于：所述X波段导航雷达系统为具有雷达跟踪功能的X波段导航雷达系统，包括距离跟踪支路、方位角跟踪支路和仰角跟踪支路。

6.根据权利要求5所述的基于海浪图像遥感和人工智能海洋浮体运动预报系统，其特征在于：所述的双目视觉系统包括左摄像机和右摄像机、操控单元、电源模块、测量模块、定位模块、交换机和安装支架，其中，测量模块包括两个军标级大面阵高灵敏度相机和定位支架，定位模块包括罗经、加速度计和差分GPS。

7.根据权利要求6所述的基于海浪图像遥感和人工智能海洋浮体运动预报系统，其特征在于：所述的浮体动力响应大数据包括浮体的横摇、纵摇、艏摇、横荡、纵荡与垂荡即六个自由度的运动及关键作业区域的结构参数。

8.根据权利要求7所述的基于海浪图像遥感和人工智能海洋浮体运动预报系统，其特征在于：所述的浮体动力响应大数据还包括海浪影响深度数据，浮体动力响应传感器模块还包括海浪深度数据测量模块，海浪深度数据测量模块包括外壳、压力测量单元、数据传输线、拉力测量单元以及处理单元，外壳上设有引水孔，压力测量单元固定在外壳内，压力测量单元采集所受的压力数据并传输至数据传输线，数据传输线外设置有保护数据传输线的保护层，数据传输线的下端与外壳固定连接，数据传输线的另一端与拉力测量单元固定连接，数据传输线将压力数据传输至处理单元，拉力测量单元将所受的拉力数据传输至处理单元；处理单元根据压力数据和拉力数据是否存在周期性变化，判断海浪影响深度是否影响到外壳处所在深度，若同时存在压力数据和拉力数据周期性变化，且变化周期相同，则判断海浪影响深度为外壳处，增加数据传输线长度至压力数据和拉力数据变化周期不相同，根据数据传输线长度得到海浪影响深度数据。