摘要
本发明实施例涉及一种无人值守螺旋卸船机的靠泊预警方法,包括步骤:获取螺旋卸船机港口的环境监测数据和船体的状态监测数据;将激光雷达点云数据和红外热成像数据通过像素级融合算法生成带温度属性的3D环境地图;基于上述环境监测数据和状态监测数据生成环境感知特征向量和船体状态特征向量;将3D环境地图、环境感知特征向量和船体状态特征向量输入至预设的动态风险预测模型进行预测;根据所述预测的结果进行靠泊预警。本发明实施例提供的技术方案,通过对环境数据和船体状态数据进行监测,并据此生成动态变化特征数据以及跨维度关联特征作为预测模型的输入向量,有效提高了模型的环境感知精度和建模精度。
技术关键词
激光雷达点云数据
环境监测数据
状态监测数据
注意力
风险预测模型
船体
感知特征
螺旋卸船机
带温度
地图
融合算法
预警方法
输出模块
动态变化特征
成像
前馈神经网络
静态障碍物
系统为您推荐了相关专利信息
时序分析模块
过滤模块
时间序列模型
推荐方法
时序神经网络
简历筛选方法
主题词向量
BERT模型
文本主题词
信息熵
图像增强方法
注意力机制
网络结构
平均颜色值
多层感知机
时序特征
时序依赖关系
空间分布特征
构建知识图谱
时空序列数据
影像测量方法
深度学习模型
噪声抑制
传感器
时间同步