CN111966759B - 一种港池航道通航保障评估方法、系统、装置及介质 - Google Patents
一种港池航道通航保障评估方法、系统、装置及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111966759B CN111966759B CN202010670082.6A CN202010670082A CN111966759B CN 111966759 B CN111966759 B CN 111966759B CN 202010670082 A CN202010670082 A CN 202010670082A CN 111966759 B CN111966759 B CN 111966759B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- library
- constructing
- warehouse
- influence factor
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 12
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 33
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 16
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 5
- 238000003891 environmental analysis Methods 0.000 claims description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 abstract description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 abstract description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013145 classification model Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
- G06F16/283—Multi-dimensional databases or data warehouses, e.g. MOLAP or ROLAP
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
- G06F16/284—Relational databases
- G06F16/285—Clustering or classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明的提供了一种港池航道通航保障评估方法、系统及介质,方法包括以下步骤:扫描接口数据源,获取接口数据包;将接口数据包中的数据进行分类,根据分类结果构建临时数据仓库;从临时数据仓库中抽取数据,将抽取得到的数据进行转换得到目标数据,并根据目标数据构建目标数据仓库;构建影响因子评估模型,根据目标数据仓库输出影响因子评估模型的结果,得到评估模型数据包;方法解决了数据来源分散,数据获取困难的难题;通过大数据自动化分析通航能力评估结果,可大大提高通航效率,协助港口通航业务场景具有更强的安全性,在性能提高成本降低的状态下通航安全评估的准确度仍优于传统工作模式,可广泛应用于交通信息工程及控制技术领域。
Description
技术领域
本发明属于交通信息工程及控制技术领域,尤其是一种港池航道通航保障评估方法、系统、装置及介质。
背景技术
在现有技术中,港口通航安全评估现状主要依赖于AIS、码头视频监控、雷达等相互独立的辅助设施设备进行工作开展,加之通航过程中,测量得到的历史数据进行线下分析,通航是否安全主要取决于于人为经验评估的结果,而这种人为经验评估缺乏实时的、动态的、全面的数据支撑,缺少对水下的地形地貌,对于天气、台风、潮汐、洋流、水文、海况等自然环境因素以及船舶本身的属性的权重影响结合分析,来作为通航保障的指导,多数情况下仍然通过历史经验积累进行判断,从而导致因主观判断失误而影响正常通航。
发明内容
有鉴于此,为至少部分解决上述技术问题之一,本发明实施例目的在于提供一种可实现自动化分析处理的港池航道通航保障评估方法,以及可以对应实现港池航道通航保障评估方法的系统、装置以及存储介质。
第一方面,本发明的提供了一种港池航道通航保障评估方法,包括以下步骤:
扫描接口数据源,获取接口数据包;
将接口数据包中的数据进行分类,根据分类结果构建临时数据仓库;
从临时数据仓库中抽取数据,将抽取得到的数据进行转换得到目标数据,并根据目标数据构建目标数据仓库;
构建影响因子评估模型,根据目标数据仓库输出影响因子评估模型的结果,得到评估模型数据包;影响因子评估模型中的影响因子包括:自然环境数据和空间数据。
在本发明的一些实施例中,方法还包括:获取GIS地理数据,生成空间地理数据包;根据空间地理数据包以及影响因子评估模型,得到评估模型数据包。
在本发明的一些实施例中,将接口数据包中的数据进行分类,根据分类结果构建临时数据仓库这一步骤,其具体包括:获取接口数据包的传输数据流,确定接口数据包中的数据为影响因子评估模型中的影响因子;根据确定为影响因子的接口数据包,构建临时数据仓库。
在本发明的一些实施例中,影响因子中自然环境数据包括天气数据、台风数据、洋流数据、潮汐数据以及海况数据;影响因子中的空间数据包括水深数据、航道数据、港池数据以及泊位数据。
在本发明的一些实施例中,根据确定为影响因子的接口数据包,构建临时数据仓库这一步骤中,临时数据仓库具体包括自然环境库、原始水深库、第一设施库以及扩展库;其中:
根据接口数据包中的天气数据、台风数据、洋流数据、潮汐数据以及海况数据构建自然环境库;
根据水深数据构建原始水深库;
根据航道数据、港池数据以及泊位数据构建第一设施库;
根据船舶信息构建扩展库。
在本发明的一些实施例中,从临时数据仓库中抽取数据,将抽取得到的数据进行转换得到目标数据,并根据目标数据构建目标数据仓库这一步骤,目标数据仓库包括:环境分析结果库、水深分析库、历史水深库、浅点库、断面库、第二设施库以及船舶库;其中,
根据自然环境库生成环境分析结果库;结合原始水深库以及第一设施库生成水深分析库、历史水深库、浅点库、断面库以及第二设施库;根据扩展库生成船舶库。
在本发明的一些实施例中,构建影响因子评估模型,根据目标数据仓库输出影响因子评估模型的结果,得到评估模型数据包这一步骤,其具体包括:从目标数据仓库中获取影响因子评估模型的影响因子参数值;并确定影响因子参数值的权重值;根据影响因子参数值和权重值输出影响因子评估模型的结果。
第二方面,本发明的技术方案还提供一种港池航道通航保障评估系统,包括数据获取单元、第一数据处理单元、第二数据处理单元、评估结果输出单元;其中:
数据获取单元,用于扫描接口数据源,获取接口数据包;
第一数据处理单元,用于将接口数据包中的数据进行分类,根据分类结果构建临时数据仓库;
第二数据处理单元,用于从临时数据仓库中抽取数据,将抽取得到的数据进行转换得到目标数据,并根据目标数据构建目标数据仓库;
评估结果输出单元,用于构建影响因子评估模型,根据目标数据仓库输出影响因子评估模型的结果,得到评估模型数据包;影响因子评估模型中的影响因子包括:自然环境数据和空间数据。
第三方面,本发明的技术方案还提供一种港池航道通航保障评估装置,其包括:
至少一个处理器;
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
当至少一个程序被至少一个处理器执行,使得至少一个处理器实现第一方面中的一种港池航道通航保障评估方法。
第四方面,本发明的技术方案还提供了一种存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现如第一方面中的方法。
本发明的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出,其他部分可以通过本发明的具体实施方式了解得到:
本发明所提供的一种港池航道通航保障评估方法,通过构建临时数据仓库以及构建目标数据仓库,对航道通航保障的影响因素的数据进行了细致的划分,解决了数据来源分散、数据获取困难的难题;通过大数据自动化分析通航能力评估结果,相对于传统通航安全分析方式,可大大提高通航效率,协助港口通航业务场景具有更强的安全性,在性能提高、成本降低的状态下,通航安全评估的准确度仍优于传统工作模式。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种港池航道通航保障评估方法的步骤流程图;
图2为本发明实施例一种港池航道通航保障评估方法中构建临时数据仓库步骤的详细流程图;
图3为本发明实施例一种港池航道通航保障评估方法中数据转换规则;
图4为本发明实施例一种港池航道通航保障评估方法中构建影响因子评估模型步骤的详细流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。对于以下实施例中的步骤编号,其仅为了便于阐述说明而设置,对步骤之间的顺序不做任何限定,实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
本发明技术方案所提供的思路是在原有的分析方法的基础上进行了优化,采用网络爬虫技术以及接口对接技术、数据采集技术,将散杂的数据进行汇聚,通过定制数据抽取标准,将抽取的自然环境数据清洗到数据仓库,解决了数据来源分散、数据获取困难的难题。结合水深测量数据,港口码头设施设备、天气、潮汐、洋流、海况、水文、台风等自然环境因素、以及船舶基础数据、调度数据、视频监控等数据进行深度融合,采用大数据、深度学习、互联网结合物联网技术进行自动化分析处理,为通航能力评估提供深度的数据分析报告,为通航安全提供有效的数据决策依据。
第一方面,如图1所示,本实施例提供了一种港池航道通航保障评估方法,其主要包括步骤S01-S03:
S01、扫描接口数据源,获取接口数据包;具体地,实施例中采用开放接口、网络爬虫等技术以及接口模式进行数据捕获;首先设置数据捕获任务的周期或捕获的时间间隔,周期性地扫描接口数据源获取数据包;并通过4G、5G、WIFI等无线或有线的传输方式,将获取的数据包传输至后端完成转化以及数据清洗等流程。
在一些实施例中,步骤S01还包括步骤S011、获取GIS地理数据,生成空间地理数据包;即从接口数据源获取GIS地理数据并打包成空间地理数据包,该数据包可不用经过步骤S02至步骤S03的数据处理和转化的相关操作,可直接作为影响因子评估模型的输入,得到评估模型数据包。
S02、将接口数据包中的数据进行分类,根据分类结果构建临时数据仓库;具体地,如图2所示,实施例获取I/O传输流中的数据包,通过JAVA与数据库处理技术将这部分数据包中的数据进行清洗等数据预处理,完成差值填补、噪声数据的祛除等过程。后续再判断该数据包中的数据类型;确定数据包中的数据是否影响因子评估模型中的原始参数;若否,则结束整个流程;若是,则将该数据根据实施例中预设的第一阶段的转换规则进行数据的转换,而第一阶段为从接口数据源采集数据到构建临时数据仓库这一过程。转换完成后的数据再进行集中构建得到临时数据仓库,或通过I/O传输流传输至临时数据仓库,进行更新。同时根据第一阶段的数据转化、数据传输以及构建或更新临时数据仓库这一系列的过程,生成行为数据,并将其进行存储,可用于后续数据源的追溯,核查以及校验。
在一些实施例中,步骤S02中,临时数据仓库具体可包括自然环境库、原始水深库、设施库以及扩展库;四个临时数据仓库是作为原始数据源以及后续步骤得到的目标数据仓库的中间件。对原始的数据源进行粗略、概要地分类,其步骤包括S021-S023:
S021、根据接口数据包中的天气数据、台风数据、洋流数据、潮汐数据以及海况数据构建自然环境库;
S022、根据水深数据构建原始水深库。
S023、根据航道数据、港池数据以及泊位数据构建第一设施库。
S024、根据船舶信息构建扩展库。
具体地,在转换的过程中,首先对于各类数据进行统一的格式化处理,在完成格式化统一之后,通过全连接的方式构建对应的临时数据仓库,或者根据已经确定好的数据格式对数据库进行更新。
S03、从临时数据仓库中抽取数据,将抽取得到的数据进行转换得到目标数据,并根据目标数据构建目标数据仓库;具体地,通过临时数据仓库中的四个数据库中的数据,根据预设的第二阶段的转换规则,构建得到目标数据库或通过I/O数据流更新已有的目标数据库。实施例中,第二阶段是指从临时数据仓库到目标数据仓库这一过程。
在一些实施例中,如图3所示,目标数据仓库包括:环境分析结果库、水深分析库、历史水深库、浅点库、断面库、第二设施库以及船舶库;对应步骤S03可进一步细分为步骤S031-S033:
S031、根据自然环境库生成环境分析结果库。
S032、结合原始水深库以及第一设施库生成水深分析库、历史水深库、浅点库、断面库以及第二设施库。
S033、根据扩展库生成船舶库。
具体地,对临时数据库中存储的数据表,根据预设的拆分规则,将数据表拆分得到各个目标数据库中的数据表,并构建数据库或对数据库中数据进行更新。
S04、构建影响因子评估模型,根据目标数据仓库输出影响因子评估模型的结果,得到评估模型数据包;影响因子评估模型中的影响因子包括:自然环境数据和空间数据;具体地,根据预设选定的影响因子通过数据接口从各个目标数据库中获取影响因子的参数值,并作为影响因子评估模型的输入。目标数据库中的数据相对于初始数据属性更为清晰,例如,目标数据库中的影响因子可包括包含船舶吃水深度:台风风速与方向、台风半径风圈与港口距离、台风中心点与港口距离、港池航道设计水深、港池航道浅点数量、港池航道浅点与中心线距离、港池航道回淤量与所处位置、实时潮位对水深以及通航的影响、实时波浪对水深以及通航的影响、实时海况、洋流流速和流向对水深以及通航的影响、港池航道实时含沙量对通航的影响、港池航道底质影响系数、人为经验系数等然后输出模型的结果,解析模型的结果数据包,将解析后的数据包输入至前端展现媒介,将解析后的数据包输入至I/O文件流,输出分析报告到可视化界面。例如,以船舶“进港-靠港-离港”作为分析主线,以船舶吃水、实时水深与设计水深、以及扫测水深为着力点,结合气象、台风、潮汐、洋流、海况、视频监控等环境因素进行综合分析、提供给用户数据决策依据。实施例中,影响因子可选用深度学习领域较为成熟的模型,例如神经网络模型,除此之外,还可以选用其他分类模型或回归模型,但模型的具体训练并不属于本实施例关键核心内容,也并未对成熟的模型训练方法进行改进,在此不进行赘述。在一些实施例中步骤S04可进一步包括步骤S041-S042:
S041、从目标数据仓库中获取影响因子评估模型的影响因子参数值;并确定影响因子参数值的权重值。
S042、根据影响因子参数值和权重值输出影响因子评估模型的结果。
具体地,如图4所示,获取预设的影响因子的参数值的权重,并根据影响因子的参数值和权重值输出影响因子评估模型的结果,并将参数值、评估模型、结果输出以及过程中构建的影响因子评估模型组合得到评估模型数据包。再输出该模型数据包并进行可视化,辅助通航保障决策。
第二方面,本发明的实施例还提供一种港池航道通航保障评估系统,包括数据获取单元、第一数据处理单元、第二数据处理单元、评估结果输出单元;其中:
数据获取单元,用于扫描接口数据源,获取接口数据包;
第一数据处理单元,用于将接口数据包中的数据进行分类,根据分类结果构建临时数据仓库;
第二数据处理单元,用于从临时数据仓库中抽取数据,将抽取得到的数据进行转换得到目标数据,并根据目标数据构建目标数据仓库;
评估结果输出单元,用于构建影响因子评估模型,根据目标数据仓库输出影响因子评估模型的结果,得到评估模型数据包;影响因子评估模型中的影响因子包括:自然环境数据和空间数据。
第三方面,本发明实施例还提供一种港池航道通航保障评估装置,其包括至少一个处理器;至少一个存储器,用于存储至少一个程序;当至少一个程序被至少一个处理器执行,使得至少一个处理器实现如第一方面中的一种港池航道通航保障评估方法。
本发明实施例还提供了一种存储介质内存储有程序,程序被处理器执行如第一方面中的方法。
从上述具体的实施过程,可以总结出,本发明所提供的技术方案相较于现有技术存在以下优点或优势:
1.本发明提供的一种港池航道通航保障评估方法通过数据集成使得港口运维常态化数据更全面。
2.本发明提供的一种港池航道通航保障评估方法通过深度学习,自动计算的方式,让港口运维变得更简单、更智能。
3.本发明提供的港池航道通航保障评估方法,用数据作为依据,让船舶进出港安全评估更有说服力、更安全。
4.本发明提供的一种港池航道通航保障评估方法,其基于环境因素与水下地质影响完成通航保障评估的机制,为行业发展作出贡献,填补了行业技术空白。
在一些可选择的实施例中,在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如,取决于所涉及的功能/操作,连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外,在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供,目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的,其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。
此外,虽然在功能性模块的背景下描述了本发明,但应当理解的是,除非另有相反说明,功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中,或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是,有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说,考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下,在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此,本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是,所公开的特定概念仅仅是说明性的,并不意在限制本发明的范围,本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。
其中,功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明,但本发明并不限于上述实施例,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换,这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (5)
1.一种港池航道通航保障评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
扫描接口数据源,获取接口数据包;
将所述接口数据包中的数据进行分类,根据分类结果构建临时数据仓库;
从所述临时数据仓库中抽取数据,将抽取得到的数据进行转换得到目标数据,并根据所述目标数据构建目标数据仓库;
构建影响因子评估模型,根据所述目标数据仓库输出所述影响因子评估模型的结果,得到评估模型数据包;所述影响因子评估模型中的影响因子包括:自然环境数据和空间数据;
所述将所述接口数据包中的数据进行分类,根据分类结果构建临时数据仓库这一步骤,其具体包括:
获取所述接口数据包的传输数据流,确定所述接口数据包中的数据为所述影响因子评估模型中的影响因子;
根据确定为影响因子的接口数据包,构建临时数据仓库;
所述影响因子中自然环境数据包括天气数据、台风数据、洋流数据、潮汐数据以及海况数据;所述影响因子中的空间数据包括水深数据、航道数据、港池数据以及泊位数据;
所述根据确定为影响因子的接口数据包,构建临时数据仓库这一步骤中,所述临时数据仓库具体包括自然环境库、原始水深库、第一设施库以及扩展库;其中:
根据所述接口数据包中的天气数据、台风数据、洋流数据、潮汐数据以及海况数据构建所述自然环境库;
根据所述水深数据构建所述原始水深库;
根据所述航道数据、港池数据以及泊位数据构建所述第一设施库;
获取船舶信息,并构建所述扩展库;
所述从所述临时数据仓库中抽取数据,将抽取得到的数据进行转换得到目标数据,并根据所述目标数据构建目标数据仓库这一步骤,所述目标数据仓库包括:环境分析结果库、水深分析库、历史水深库、浅点库、断面库、第二设施库以及船舶库;其中,
根据所述自然环境库生成所述环境分析结果库;
结合所述原始水深库以及所述第一设施库生成所述水深分析库、所述历史水深库、所述浅点库、所述断面库以及所述第二设施库;
根据所述扩展库生成所述船舶库;
所述构建影响因子评估模型,根据所述目标数据仓库输出所述影响因子评估模型的结果,得到评估模型数据包这一步骤,其具体包括:
从所述目标数据仓库中获取所述影响因子评估模型的影响因子参数值;并确定所述影响因子参数值的权重值;
根据所述影响因子参数值和所述权重值输出所述影响因子评估模型的结果。
2.根据权利要求1所述的一种港池航道通航保障评估方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取GIS地理数据,生成空间地理数据包;
根据所述空间地理数据包以及所述影响因子评估模型,得到评估模型数据包。
3.一种应用如权利要求1或2所述的港池航道通航保障评估方法的系统,其特征在于,包括数据获取单元、第一数据处理单元、第二数据处理单元、评估结果输出单元;其中:
所述数据获取单元,用于扫描接口数据源,获取接口数据包;
所述第一数据处理单元,用于将所述接口数据包中的数据进行分类,根据分类结果构建临时数据仓库;
所述第二数据处理单元,用于从所述临时数据仓库中抽取数据,将抽取得到的数据进行转换得到目标数据,并根据所述目标数据构建目标数据仓库;
评估结果输出单元,用于构建影响因子评估模型,根据所述目标数据仓库输出所述影响因子评估模型的结果,得到评估模型数据包;所述影响因子评估模型中的影响因子包括:自然环境数据和空间数据。
4.一种港池航道通航保障评估装置,其特征在于,包括:
至少一个处理器;
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行,使得所述至少一个处理器实现如权利要求1或2所述的一种港池航道通航保障评估方法。
5.一种存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,其特征在于:所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现如权利要求1或2所述的一种港池航道通航保障评估方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010670082.6A CN111966759B (zh) | 2020-07-13 | 2020-07-13 | 一种港池航道通航保障评估方法、系统、装置及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010670082.6A CN111966759B (zh) | 2020-07-13 | 2020-07-13 | 一种港池航道通航保障评估方法、系统、装置及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111966759A CN111966759A (zh) | 2020-11-20 |
CN111966759B true CN111966759B (zh) | 2024-04-26 |
Family
ID=73362256
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010670082.6A Active CN111966759B (zh) | 2020-07-13 | 2020-07-13 | 一种港池航道通航保障评估方法、系统、装置及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111966759B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112818292A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-18 | 天津市陆海测绘有限公司 | 一种预报潮汐数据快速获取与拟合方法 |
CN114136322B (zh) * | 2021-11-19 | 2023-06-20 | 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 | 一种基于经验航法的大型无人艇自动航线规划 |
CN115660397B (zh) * | 2022-11-11 | 2023-07-14 | 广东佳瑞达科技有限公司 | 一种智能电表壳体的生产准备流程管理系统及方法 |
CN117805877B (zh) * | 2024-03-01 | 2024-05-17 | 北京智汇空间科技有限公司 | 一种船用定位方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101329696A (zh) * | 2007-11-16 | 2008-12-24 | 武汉理工大学 | 进港航道通过能力计算模型及预测仿真方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110161119A1 (en) * | 2009-12-24 | 2011-06-30 | The Travelers Companies, Inc. | Risk assessment and control, insurance premium determinations, and other applications using busyness |
-
2020
- 2020-07-13 CN CN202010670082.6A patent/CN111966759B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101329696A (zh) * | 2007-11-16 | 2008-12-24 | 武汉理工大学 | 进港航道通过能力计算模型及预测仿真方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
港口航道和码头通航安全评估;张寿桂;翁跃宗;熊振南;;大连海事大学学报(04);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111966759A (zh) | 2020-11-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111966759B (zh) | 一种港池航道通航保障评估方法、系统、装置及介质 | |
CN107153874B (zh) | 水质预测方法及系统 | |
CN112578725B (zh) | 一种基于物联网的渔业水上养殖设施安全预警系统及方法 | |
CN114463594A (zh) | 多模态深度学习的发电设备异常一体化识别方法及设备 | |
CN110147323B (zh) | 一种基于生成对抗网络的变更智能检查方法及装置 | |
CN113240199B (zh) | 基于dilate_tlstm的港口船舶轨迹预测方法 | |
CN103292792B (zh) | 一种适用海底探测与假地形处理的实测svp重构方法 | |
CN116342657B (zh) | 一种基于编码-解码结构的tcn-gru船舶轨迹预测方法、系统、设备及介质 | |
CN113936132B (zh) | 基于计算机视觉的化工厂水体污染检测方法与系统 | |
CN116608861A (zh) | 一种船舶航迹行为异常检测方法、系统、装置及存储介质 | |
CN113536948B (zh) | 一种渔船捕捞行为识别方法及装置 | |
CN115272224A (zh) | 一种面向智慧城市建设的无监督路面损害检测方法 | |
CN112861762B (zh) | 基于生成对抗网络的铁路道口异常事件检测方法及系统 | |
CN111563886B (zh) | 基于非监督特征学习的隧道钢轨表面病害检测方法及装置 | |
CN111582191A (zh) | 基于人工智能视频分析的混凝土浇筑中浇筑量估计方法 | |
CN116186609A (zh) | 一种基于lstm的载人潜水器传感器故障数据增强方法 | |
CN117078585A (zh) | 一种管道的缺陷损伤检测方法、装置、设备及介质 | |
CN115984286A (zh) | 基于合成模拟器和桥联神经网络的拱桥点云分割方法 | |
CN115456957A (zh) | 一种全尺度特征聚合的遥感影像变化检测的方法 | |
CN114580766A (zh) | 泥浆浓度预测模型的构建方法和挖泥船泥浆浓度监测方法 | |
CN111611539B (zh) | 水深测量数据的断面抽取方法、系统、装置及存储介质 | |
CN118332637B (zh) | 基于三维稳定性分析的电站下库进出水口边坡设计系统 | |
Wang | Roadway Disease Identification Based on RANSAC and A-Shape in the Context of BIM Technology | |
Provost et al. | A hierarchical unsupervised multispectral model to segment SPOT images for ocean cartography | |
CN117869803A (zh) | 一种排水管网监测方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |