申请/专利权人：江苏省海洋水产研究所

申请日：2021-09-06

公开（公告）日：2022-09-30

公开（公告）号：CN113887562B

主分类号：G06N3/08

分类号：G06N3/08;G06F16/29;G06Q50/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.30#授权;2022.01.21#实质审查的生效;2022.01.04#公开

摘要：本发明涉及一种基于船位数据提取毛虾网船捕捞行为特征的方法，包括以下步骤：提取毛虾网船的船位数据；对所述毛虾网船的船位数据进行预处理；基于预处理后的毛虾网船的船位数据以及捕捞日志中抛锚布网和起网收渔获状态的始末时间，通过运用人工神经网络方法对所述毛虾网船各个轨迹点的渔船状态进行判断及验证，得到训练好的毛虾网船船位点捕捞状态人工神经网络模型；采用所述毛虾网船船位点捕捞状态人工神经网络模型对新的毛虾网船的船位数据进行处理，得到所述新的毛虾网船轨迹点的渔船状态；通过得到的渔船状态运用频数占比法以及地理空间可视化方法探究毛虾网船的捕捞行为特征。本发明实现了对渔船在进行毛虾捕捞活动时行为特征的挖掘。

主权项：1.一种基于船位数据提取毛虾网船捕捞行为特征的方法，其特征在于，包括以下步骤：1提取毛虾网船的船位数据，所述船位数据包括航速和定位时间；2对所述毛虾网船的船位数据进行预处理，即对所述毛虾网船的船位数据按所述定位时间的顺序每N条数据进行航速及定位时间的平均值提取；3基于预处理后的毛虾网船的船位数据以及捕捞日志中抛锚布网和起网收渔获状态的始末时间，通过运用人工神经网络方法对所述毛虾网船各个轨迹点的渔船状态进行判断及验证，得到训练好的毛虾网船船位点捕捞状态人工神经网络模型；4对新的毛虾网船的船位数据进行如所述步骤2的预处理，并将其作为所述毛虾网船船位点捕捞状态人工神经网络模型的输入，得到所述新的毛虾网船轨迹点的渔船状态；5通过得到的所述新的毛虾网船轨迹点的渔船状态运用频数占比法以及地理空间可视化方法探究毛虾网船的捕捞行为特征；具体为：统计抛锚布网、起网收渔获和快速航行下的航速和频数占比，得到捕捞行为航速特征；根据起网收渔获处于毛虾捕捞阶段抛锚布网和等待渔获状态之后，以及单网次捕捞时长为抛锚布网和起网收渔获频数占比较高时刻的时间差，统计抛锚布网、起网收渔获和快速航行下的定位时刻和频数占比，得到捕捞行为时间特征；通过对起网收渔获点集进行地理空间可视化，并提取每一网次起网收渔获点集的始末点连接成线得到布网方位角，统计各方位角的频数占比，得到捕捞行为空间特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏省海洋水产研究所 一种基于船位数据提取毛虾网船捕捞行为特征的方法

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