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公开(公告)号：CN114298406A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111617373.X
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于快速矩阵分解法的近海气候预测方法和装置。使用已有基于Matern核函数高斯随机场模型以及收集到近海气候物理数据，对该区域的任意空间点位进行物理值预测；使用OpenMP来生成任务依赖图并按依赖顺序调度其中的分解任务；使用MPI来控制矩阵分块后，然后进行不同进程间的非阻塞通信。本发明提出一种全新的MPI+X范式，既可运行在分布式环境中，也可使用原生的OpenMP任务模型进行编程，多线程执行通信有效提升大规模分解算法运行效率。本发明提出一种分布式环境下全新的二维数据布局，平衡分布式分解算法中各进程上负载；分摊计算量较高的任务到不同进程上，从而降低分解算法的通信开销，并提升效率。
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公开(公告)号：CN114139608A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111334480.1
申请日：2021-11-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种基于AIS轨迹数据的多步聚类的渔船行为模式识别方法，包括轨迹数据处理、提取轨迹特征点、建立相似度距离模型得到计算轨迹点之间的时空距离矩阵、使用Mean Shift聚类算法对渔船的轨迹进行第一步聚类，使得时空距离相近且连续轨迹点聚在一起，对应着同一种捕捞行为、使用K‑means聚类算法对轨迹段的平均速度进行聚类，使得平均速度相似的轨迹段聚在一起，从而对一艘渔船所有的轨迹段按照抛锚，航行和捕捞行为进行分类。本发明方法降低计算开销，提高效率和通用性。
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公开(公告)号：CN114298406B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202111617373.X
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种基于快速矩阵分解法的近海气候预测方法和装置。使用已有基于Matern核函数高斯随机场模型以及收集到近海气候物理数据，对该区域的任意空间点位进行物理值预测；使用OpenMP来生成任务依赖图并按依赖顺序调度其中的分解任务；使用MPI来控制矩阵分块后，然后进行不同进程间的非阻塞通信。本发明提出一种全新的MPI+X范式，既可运行在分布式环境中，也可使用原生的OpenMP任务模型进行编程，多线程执行通信有效提升大规模分解算法运行效率。本发明提出一种分布式环境下全新的二维数据布局，平衡分布式分解算法中各进程上负载；分摊计算量较高的任务到不同进程上，从而降低分解算法的通信开销，并提升效率。
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公开(公告)号：CN113887789B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111092420.3
申请日：2021-09-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06F30/27 , G06F16/29 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于循环神经网络的改进船舶轨迹预测方法及其装置。近海船舶密集、交通环境复杂，舰船自动识别系统(AIS)数据存在以下特征：(1)海域内存在大量的锚定轨迹；(2)部分非锚定轨迹存在异常锐角弯；(3)船只在不同航段的行为差异较大。这些特征会降低轨迹预测的精度，本发明提出了基于循环神经网络的改进船舶轨迹预测模型：(1)提出锚轨迹消除算法消除锚轨迹；(2)提出基于概率的轨迹修复算法修复锐角弯；(3)设计二阶段船舶轨迹流聚类算法区分船只行为；(4)搭建深层双向门循环单元(GRU)模型。本发明提出的改进船舶轨迹预测模型具有更高的预测精度，在近海区域的船舶轨迹预测中具有一定的参考价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114155446A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111435653.9
申请日：2021-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于语义特征向量的渔船类型识别方法，面向于人工特征工程复杂、特征提取不充分问题。本发明提出了基于船位轨迹的航迹提取算法及基于速度约束的轨迹修复算法对历史VMS轨迹数据进行数据修复，提高数据质量；提出基于Word2Vec的语义特征抽取模型，从预处理的VMS渔船轨迹中自动化抽取渔船VMS的语义高阶特征向量，结合基于梯度提升树的LightGBM分类模型能够实现渔船作业类型的有效分类。本发明在应用到渔船作业类型识别等分类问题时，有较高的识别性能，同时，该方法应用在智慧海洋中可有效识别渔船作业类型。
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公开(公告)号：CN114155446B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111435653.9
申请日：2021-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于语义特征向量的渔船类型识别方法，面向于人工特征工程复杂、特征提取不充分问题。本发明提出了基于船位轨迹的航迹提取算法及基于速度约束的轨迹修复算法对历史VMS轨迹数据进行数据修复，提高数据质量；提出基于Word2Vec的语义特征抽取模型，从预处理的VMS渔船轨迹中自动化抽取渔船VMS的语义高阶特征向量，结合基于梯度提升树的LightGBM分类模型能够实现渔船作业类型的有效分类。本发明在应用到渔船作业类型识别等分类问题时，有较高的识别性能，同时，该方法应用在智慧海洋中可有效识别渔船作业类型。
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公开(公告)号：CN114219039A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111553973.4
申请日：2021-12-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于船舶行为特征的船舶轨迹压缩方法及其系统，本发明对船舶轨迹中缺失值数据进行预处理，然后构建特征矩阵；利用DBSCAN算法对特征矩阵I进行基于密度的聚类，得到不同船舶行为的轨迹片段；使用k‑Means方法将轨迹片段分为抛锚阶段、航行阶段、捕鱼阶段；对船舶轨迹根据不同的行为进行自适应压缩。本发明实现了对船舶轨迹数据的有效压缩，压缩方法考虑了船舶轨迹的具体行为特征，既确保压缩前后船舶轨迹数据特征的一致，又实现船舶轨迹数据的压缩，保证船舶管理系统轨迹查询相关功能的流畅性。
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公开(公告)号：CN113887789A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111092420.3
申请日：2021-09-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于循环神经网络的改进船舶轨迹预测方法及其装置。近海船舶密集、交通环境复杂，舰船自动识别系统(AIS)数据存在以下特征：(1)海域内存在大量的锚定轨迹；(2)部分非锚定轨迹存在异常锐角弯；(3)船只在不同航段的行为差异较大。这些特征会降低轨迹预测的精度，本发明提出了基于循环神经网络的改进船舶轨迹预测模型：(1)提出锚轨迹消除算法消除锚轨迹；(2)提出基于概率的轨迹修复算法修复锐角弯；(3)设计二阶段船舶轨迹流聚类算法区分船只行为；(4)搭建深层双向门循环单元(GRU)模型。本发明提出的改进船舶轨迹预测模型具有更高的预测精度，在近海区域的船舶轨迹预测中具有一定的参考价值。
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公开(公告)号：CN114219039B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111553973.4
申请日：2021-12-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2135 , G06F18/2321 , G06F18/23213 , G06F18/2413 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开一种基于船舶行为特征的船舶轨迹压缩方法及其系统，本发明对船舶轨迹中缺失值数据进行预处理，然后构建特征矩阵；利用DBSCAN算法对特征矩阵I进行基于密度的聚类，得到不同船舶行为的轨迹片段；使用k‑Means方法将轨迹片段分为抛锚阶段、航行阶段、捕鱼阶段；对船舶轨迹根据不同的行为进行自适应压缩。本发明实现了对船舶轨迹数据的有效压缩，压缩方法考虑了船舶轨迹的具体行为特征，既确保压缩前后船舶轨迹数据特征的一致，又实现船舶轨迹数据的压缩，保证船舶管理系统轨迹查询相关功能的流畅性。
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