摘要
本发明公开了一种基于预测驱动的船舶异常行为预警方法和系统,属于海上船舶智能监控与安全预警技术领域。本发明通过融合AIS航迹数据与气象海图等多源信息,利用深度学习预测模型对船舶未来航迹进行预测,并将预测结果与实时数据对比以检测异常。该方法动态调整异常判别阈值,结合海域环境因素构建“环境‑行为‑风险”评估模型,对异常行为进行风险量化和自适应预警,并提供异常原因解释信息。通过异常信息反馈更新预测模型,实现对船舶异常行为的提前、准确预警,提升海上交通监管的智能化水平。
技术关键词
船舶
预警方法
残差信息
风险
数据
深度学习预测模型
航迹预测
海上交通监管
神经网络模型
注意力机制
动态更新
多维特征向量
模块
时间序列特征
气象
拓扑图
编码器
多模态特征
轨迹
系统为您推荐了相关专利信息
多源异构数据
数据融合技术
文本
自然语言
生成标签
虚拟现实场景
演示模型
定位方法
配准误差
三维模型
预警分析系统
覆冰灾害
数据采集模块
数据处理中心
数据采集单元
卷积循环神经网络
提花图案
纺织品
图像处理硬件
粒子
便携式电化学
分析模块
非线性最小二乘拟合
电极
电池