【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及船舶交通管理领域，具体涉及一种近海船舶态势分布预测方法。
技术介绍
1、近海和靠港海域的船舶交通管理对于保障航运安全、提高航行效率具有重要意义。随着航运业的快速发展，船舶数量不断增加，使得近海和港口区域的航行环境日益复杂。因此，准确预测未来一段时间内船舶的分布密度和态势，对于优化航行路线、避免碰撞风险以及提升航运整体效率至关重要。然而，现有的预测方法往往受限于数据处理能力和模型的复杂性，难以满足船舶态势高精度预测的需求。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种近海船舶态势分布预测方法解决了现有技术难以满足船舶态势高精度预测的需求的问题。
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、提供一种近海船舶态势分布预测方法，其包括以下步骤：
4、s1、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；
5、s2、基于单个时间段中的经纬度生成船舶单通道散点图；
6、s3、获取n个船...
【技术保护点】
1.一种近海船舶态势分布预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种近海船舶态势分布预测方法，其特征在于，生成船舶单通道散点图的具体方法包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种近海船舶态势分布预测方法，其特征在于，预测区域的高H和宽W的计算表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种近海船舶态势分布预测方法，其特征在于，单个时间段的时长与船舶自动识别系统上传船舶经纬度的时间间隔相同。
5.根据权利要求1所述的一种近海船舶态势分布预测方法，其特征在于，分布预测模型为U-net神经网络模型，包括六个依...
【技术特征摘要】
1.一种近海船舶态势分布预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种近海船舶态势分布预测方法，其特征在于，生成船舶单通道散点图的具体方法包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种近海船舶态势分布预测方法，其特征在于，预测区域的高h和宽w的计算表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种近海船舶态势分布预测方法，其特征在于，单个时间段的时长与船舶自动识别系统上传船舶经纬度的时间间隔相同。
5.根据权利要求1所述的一种近海船舶态势分布预测方法，其特征在于，分布预测模型为u-net神经网络模型，包括六个依次连接的下采样模块、六个上采样模块，以及m个检测头；
6.根据权利要求5所述的一种近海船舶态势分布预测方法，其特征在于，n的取值为192，单通道散点图序列的数据格式为[p192,p191,…,pi,…,p1]，pi为第i个船舶单通道散点图；k的取值为6；m的取值为64。
7.根据权利要求5所述的一种近海船舶态势分布预测方法，其特征在于，每个下采样模块均包括依次连接的第一1×1卷积层、第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：马进，余智君，罗洲杰，
申请(专利权)人：上海禹创智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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