申请/专利权人：青岛国实信息科技有限公司

申请日：2023-12-13

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117934193A

主分类号：G06Q50/02

分类号：G06Q50/02;G06F16/2458;G06F16/25;G06N3/098;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明提供了基于大数据分析渔区资源的方法，涉及智慧海洋数据挖掘处理技术领域。分为历史数据模型训练和实时数据模型应用两部分，基于渔船多源融合定位数据、渔船基本信息、渔业品类和分布数据、气象数据以及渔港视频数据等建立渔船、渔获等级、渔船作业区域、渔船作业行为、渔业资源区域分布等多维关联，并基于深度学习BiGRU模型训练学习模型关系，预估渔业资源等级；实时数据模型应用部分，基于历史数据训练数据模型，实时监测每船次渔业资源，预测作业区域的资源等级、渔业资源等级。本发明通过大数据建模，打破多源异构数据孤岛，进行联邦学习计算，挖掘各类数据关系，解决渔业资源分布、产出的实时监测及预测问题。

主权项：1.基于大数据分析渔区资源的方法，其特征在于，分为历史数据模型训练和实时数据模型应用两部分，历史数据模型训练部分包括：基于渔船多源融合定位数据及渔船基本信息进行渔船作业区域、行为识别，基于渔业品类和分布数据、渔业资源产出数据以及气象数据，并关联渔船作业区域、行为识别信息，识别渔区、渔船、作业季节关系，基于渔港视频数据识别渔船进出港、渔获视频识别数据，基于渔船动力学模型和实验数据、多源实时渔船融合数据以及渔港视频数据识别，识别渔船特定区域、行为，粗估渔船载重，并与历史渔获数据进行关联，建立有效渔船渔获等级识别模型，基于上述数据，建立渔船、渔获识别、渔获等级、渔船作业区域、渔船作业行为以及渔业资源区域分布等多维关联，并基于深度学习BiGRU模型训练学习模型关系，预估渔业资源等级；实时数据模型应用部分，基于历史数据训练数据模型，实时监测每船次渔业资源，预测作业区域的资源等级、渔业资源等级。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青岛国实信息科技有限公司 基于大数据分析渔区资源的方法

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