基于多源数据和环境感知的海洋网箱无人船智能巡检方法

本发明提供一种基于多源数据和环境感知的海洋网箱无人船智能巡检方法，包括：采集海洋网箱群区域的多源海洋环境数据并进行预处理，同时获取网箱分布信息、网箱巡检任务需求和各个无人船的初始状态；利用改进的随机森林模型预测无人船数量；采用改进的遗传算法生成若干条最优巡检路径；将若干条最优巡检路径智能分配给各个无人船，各个无人船分别根据其分配到的路径进行巡检；本发明能够综合利用由部署于网箱群区域的固定监测站和无人船自身传感器采集的多源海洋环境数据，实现无人船巡检路径预先规划、任务智能分配以及巡检过程动态调整，从而提高巡检效率、保障巡检安全、优化资源配置，以及提升海洋养殖管理的智能化水平。