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公开(公告)号：CN116484319A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310735547.5
申请日：2023-06-21
Applicant: 交通运输部水运科学研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的船闸上下游库区多源数据融合方法及系统，涉及河流水环境监测技术领域，该方法包括：获取超长流域的多源数据；提取卫星监测数据中的卫星光谱影像，查找并确定卫星光谱影像中的卫星污染区域，获取卫星污染区域的坐标集；提取无人机监测数据中的无人机光谱影像，查找并确定无人机光谱影像中的无人机污染区域，获取无人机污染区域的坐标集，设置污染区域对比模型，将卫星污染区域与无人机污染区域进行对比，确定无人机污染区域与卫星污染区域属于同一区域；提取地面监测数据中的地面点源数据，提取地面点源数据中的地面点源坐标集，设置污染区域配准模型，并结合无人机污染区域进行配准。
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公开(公告)号：CN116429119A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310711786.7
申请日：2023-06-15
Applicant: 交通运输部水运科学研究所 , 长江三峡通航管理局
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的船舶虚假定位信息的识别方法，该方法包括：将起始地到目的地之间的航程划分成多个子航程，获取历史船舶从起始地到目的地的每段子航程的历史定位信息，对每段子航程的历史定位信息进行均值化处理，得到均值化历史定位信息；获取待识别船舶从起始地到目的地的每段子航程的待识别船舶定位信息；设置虚假定位信息识别模型，并根据均值化历史定位信息和待识别船舶的定位信息，得到待识别船舶的位置变化曲线，在位置变化曲线上获取待识别船舶的监测点，并获取整个航程内所有相邻两个监测点的曲线变化角度；设置待识别船舶的定位信息的识别策略，根据识别策略，并结合曲线变化角度，对待识别船舶的定位信息进行识别。
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公开(公告)号：CN116952368B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202310747473.7
申请日：2023-06-21
Applicant: 交通运输部水运科学研究所
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明公开一种大型梯级枢纽船闸振动监测方法及系统，该方法包括：获取采样时间内的所述船闸的船闸数据，其中，所述船闸数据包括：所述船闸的加速度、所述船闸的位移和所述船闸的振动频率；根据所述船闸数据，设置振动监测模型，计算振动峰值加速度；获取所述船闸的阻尼比、所述船闸的固有角频率和所述船闸的相位角，并对所述振动监测模型进行优化，生成优化后的所述振动监测模型；设置振动峰值加速度的修正因子，对优化后的所述振动监测模型进行调整，生成最终振动监测模型，通过所述最终振动监测模型对所述船闸进行振动监测。
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公开(公告)号：CN118037121B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410219180.6
申请日：2024-02-28
Applicant: 交通运输部水运科学研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/23
Abstract: 本申请提供一种态势感知数据的重要性评分方法、装置、设备及介质，可用于态势感知技术领域。在该方法中，获取到待评分态势感知数据、目标态势感知数据样例、目标态势感知数据样例的重要性参考评分后，对待评分态势感知数据和目标态势感知数据样例中的数据值进行文字转换，得到更新后的待评分态势感知数据和更新后的目标态势感知数据；再与重要性参考评分一起填充至预设大语言模型提示词模板中，得到大语言模型提示词；进而输入至预设大语言模型中，得到每个待评分态势感知数据在评分维度的重要性评分。本方案通过确定目标态势感知数据样例的重要性参考评分，结合大语言模型确定待评分态势感知数据的重要性评分，有效提高了评分效率。
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公开(公告)号：CN117952431A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311632552.X
申请日：2023-11-29
Applicant: 长江三峡通航管理局 , 交通运输部水运科学研究所
IPC: G06Q10/0637 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种气象数据对船闸影响度的预测方法及系统，该方法包括：获取所述气象数据的训练样本，其中，所述训练样本包括所述气象数据的种类及种类数，及对每种所述气象数据进行取值，生成气象数据取值；获取船闸影响度真实值，并设置影响度预测模型，将所述训练样本输入到所述影响度预测模型，进行训练，并通过损失函数对所述影响度预测模型生成的船闸影响度预测值和所述船闸影响度真实值进行对比，不断迭代，直到达到迭代次数，完成对所述影响度预测模型的训练；获取实时气象数据，输入到训练好的所述影响度预测模型中，以完成气象数据对船闸影响度的预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117848960A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311625005.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 长江三峡通航管理局 , 交通运输部水运科学研究所
Abstract: 本发明公开一种过闸船舶的溢油信息和尾气排放混合监测方法及系统，该方法包括：获取船舶的溢油数据和船舶数据，其中，所述溢油数据包括：溢油面积、溢油时间和油品黏度；所述船舶数据包括：船舶载重量、船舶速度和水流速度；设置溢油量计算模型，根据所述溢油数据和所述船舶数据，计算所述船舶的溢油量，及通过红外成像，获取所述船舶的尾气排放数据，其中，所述尾气排放数据包括尾气的浓度；分别将所述船舶的溢油量和所述尾气排放数据与相对应的预设溢油量阈值和预设排放阈值进行对比，超过所述预设溢油量阈值或所述预设排放阈值时，进行报警。
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公开(公告)号：CN116796493B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202310164692.2
申请日：2023-02-08
Applicant: 湖南省水运建设投资集团有限公司 , 交通运输部水运科学研究所
IPC: G06F30/20 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种弯曲分汊河道的水流运动特性分析方法及系统，涉及弯曲分汊河道建模技术领域，该方法包括：实时获取水流经过弯曲河道时，水流的横向环流信息，其中所述横向环流信息包括：水流沿凹岸方向的力、水流沿凸岸方向的力、水流向下运动的力；建立弯曲水流运动模型，根据所述横向环流信息，计算水流经过弯曲河道时，弯曲水流运动特性；实时获取水流经过分汊河道时，水面的纵比降，根据所述纵比降，确定水流经过分汊河道，获取水流相对于主分汊的主水流量及水流流向主分汊产生的主分汊力；建立弯曲分汊水流运动模型，根据所述弯曲水流运动特性、所述主水流量，及所述主分汊力，计算水流经过弯曲分汊河道时，弯曲分汊水流运动特性。
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公开(公告)号：CN116150985B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310077940.X
申请日：2023-02-08
Applicant: 湖南省水运建设投资集团有限公司 , 交通运输部水运科学研究所
IPC: G06F30/20 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种河道口门区水流特性模型分析方法及系统，涉及弯曲分汊河道建模技术领域，该方法包括：获取河道口门区的分汊河道数量，根据水面的纵比降，区分主分汊和副分汊，获取所述主分汊的主水流信息和多个所述副分汊的副水流信息；建立河道口门区的水流特性模型，并根据所述主水流信息和每个所述副水流信息，从所述主分汊和多个所述副分汊中，找出水流最可能流向的分汊；获取水流经过弯曲河道时，水流的弯曲水流信息；根据弯曲水流信息，调整所述水流特性模型，结合所述主水流信息和所述副水流信息，动态调整水流最可能流向的分汊，最终完成弯曲河道口门区的水流特征分析。通过本发明，能够为船舶航行提供安全保障。
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公开(公告)号：CN116429119B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310711786.7
申请日：2023-06-15
Applicant: 交通运输部水运科学研究所 , 长江三峡通航管理局
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的船舶虚假定位信息的识别方法，该方法包括：将起始地到目的地之间的航程划分成多个子航程，获取历史船舶从起始地到目的地的每段子航程的历史定位信息，对每段子航程的历史定位信息进行均值化处理，得到均值化历史定位信息；获取待识别船舶从起始地到目的地的每段子航程的待识别船舶定位信息；设置虚假定位信息识别模型，并根据均值化历史定位信息和待识别船舶的定位信息，得到待识别船舶的位置变化曲线，在位置变化曲线上获取待识别船舶的监测点，并获取整个航程内所有相邻两个监测点的曲线变化角度；设置待识别船舶的定位信息的识别策略，根据识别策略，并结合曲线变化角度，对待识别船舶的定位信息进行识别。
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公开(公告)号：CN116522002A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310767471.4
申请日：2023-06-27
Applicant: 交通运输部水运科学研究所 , 长江三峡通航管理局
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F18/22 , G06F18/15 , G06F18/23 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的通航服务系统的容器推荐方法及系统，该方法包括：获取用户使用通航服务系统的历史数据，并进行向量化处理，生成历史数据特征向量；提取每个容器的特征向量，特征向量包括：每个容器的运行状态特征向量和每个容器所提供的软件功能特征向量；通过机器学习模型对每个容器的特征向量进行建模和训练，将容器进行分类，得到用户的容器类别，容器类别和历史数据特征向量，设置精准容器推荐模型，计算每个容器与用户的第一相似度，第一相似度最高的容器推荐给用户；设置容器间相似度推荐模型，在第一相似度最高的容器所在的类别中，计算第一相似度最高的容器与其余容器的第二相似度，将第二相似度最高的容器推荐给用户。
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