摘要
本发明公开了一种近海船舶态势分布预测方法,其包括以下步骤:根据船舶自动识别系统获取近海范围内相应船舶的经纬度;基于单个时间段中的经纬度生成船舶单通道散点图;获取N个船舶单通道散点图并按时序排列,得到单通道散点图序列;将单通道散点图序列作为训练后的分布预测模型的输入,获取不同时间后的预测散点图;对预测散点图进行解码,获取近海船舶态势分布预测结果。本发明利用深度学习模型进行高精度和高效率的船舶态势预测,为航海安全和航运管理提供了有力支持。
技术关键词
分布预测方法
采样模块
船舶自动识别系统
上采样
检测头
神经网络模型
白点
衰减方法
时间段
深度学习模型
序列
解码
通道
输出特征
数据格式
尺寸
坐标
黑色
系统为您推荐了相关专利信息
路径损耗数据
神经网络架构
编解码器
构建预测模型
场景
合成孔径雷达图像
融合分类器
融合分类方法
邻域
光谱生成器
跨尺度特征融合
生成特征
拾取乒乓球
检测头
注意力机制
地图构建方法
彩色点云
高斯混合模型
可见光相机
数据采集系统