CN117057948B - 一种基于大数据的海洋安全生产方法、系统及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的海洋安全生产方法、系统及介质，通过获取渔船捕捞区域、捕捞时间、捕捞区域的历史信息，基于大数据技术构建鱼类预测模型预测出捕捞区域的鱼类信息，根据鱼类信息确定捕捞设备,根据捕捞设备制定渔船出海航线,构建地图模型，将所述出海航线在地图模型中划分多个航线行驶区间,构建子航线实时更正系统,根据子航线实时更正系统、捕捞设备，生成安全生产报告,通过本发明的方法，利用大数据技术对海洋安全生产进行全面分析和管理，实现对渔船的捕捞活动和航行路线的预测和实时修正，从而提高海洋安全生产的效率和准确性，降低事故风险，保障海洋资源的可持续利用。
Description
技术领域
本发明涉及海洋安全生产领域，特别涉及一种基于大数据的海洋安全生产方法、系统及介质。
背景技术
海洋安全生产一直是海洋开发和利用中的重要问题。传统的海洋安全管理方法主要依赖于人工经验和手动操作，无法满足海洋领域庞大的数据量和复杂的安全管理需求。大数据技术是一种处理和分析大规模数据的技术手段，它具有存储、处理和分析大规模数据的能力，能够挖掘数据中隐藏的模式和规律，为决策提供科学依据。在海洋安全生产中，大数据技术可以应用于海洋事故预警、风险评估、安全监测、应急响应等方面，提供精细化的安全管理和决策支持。因此，亟需一种基于大数据的海洋安全生产方法、系统及介质，以满足海洋领域大数据处理和安全管理的需求。
发明内容
为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种基于大数据的海洋安全生产方法、系统及介质。
本发明第一方面提供了一种基于大数据的海洋安全生产方法，包括：
获取渔船的捕捞区域、捕捞时间、所述捕捞区域的历史信息；
基于大数据技术构建鱼类预测模型，根据捕捞时间、捕捞区域、捕捞区域的历史信息，预测出捕捞区域的鱼类信息，根据鱼类信息确定捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型；
根据渔船类型制定渔船出海航线；
基于地理信息系统构建地图模型，将出海航线导入地图模型中，将所述出海航线在地图模型中划分多个航线行驶区间，得到子航线；
获取所有子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船航行实时速度，构建子航线实时更正系统，根据历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船类型，实时修正子航线；
根据子航线实时更正系统、捕捞设备，生成安全生产报告。
本方案中，所述获取渔船的捕捞区域、捕捞时间、所述捕捞区域的历史信息，具体为：
通过数据采集装置，获取渔船捕捞区域的地理位置信息；
根据所述捕捞区域和捕捞时间，检索和整合历史数据源，根据历史数据源获取渔船捕捞区域的历史信息，所述历史信息包括不同时间下捕捞区域鱼类种类、鱼类活动深度、渔获量、渔船密度。
本方案中，所述基于大数据技术构建鱼类预测模型，根据捕捞时间、捕捞区域、捕捞区域的历史信息，预测出捕捞区域的鱼类信息，根据鱼类信息确定捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型，具体为：
基于大数据技术构建鱼类预测模型；
将历史信息导入所述鱼类预测模型中进行训练；
将捕捞时间、捕捞区域导入鱼类预测模型中，根据捕捞时间、捕捞区域与捕捞区域的历史信息进行分析对比，预测出捕捞区域的鱼类信息；
根据所述鱼类信息，确定适宜的捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型，根据鱼类信息和渔船类型，确定捕捞工具；
通过大数据分析技术和实时渔船数据监测，将当前捕捞设备基于适应性和效果进行评估，得到评估结果；
根据评估结果，优化捕捞设备和捕捞工具，将捕捞设备的实时数据、捕捞区域的历史信息、评估结果反馈到鱼类预测模型中，对所述模型进行更新和改进。
本方案中，所述根据渔船类型制定渔船出海航线，具体为：
获取捕捞设备信息、海洋环境条件，所述渔船信息包括航行速度、吃水深度，所述海洋环境条件包括海洋深度、岛礁位置，岛礁深度；
根据捕捞设备信息、海洋环境条件、捕捞区域，确定渔船出海航线。
本方案中，所述基于地理信息系统构建地图模型，将出海航线导入地图模型中，将所述出海航线在地图模型中划分多个航线行驶区间，得到子航线，具体为：
获取海洋地理信息的地图数据，基于地理信息系统构建地图模型；
将出海航线导入地图模型中，并在预设显示器中将出海航线进行显示；
基于导入的出海航线，将出海航线等距离划分为多个航线行驶区间，根据航线行驶区间划分结果，生成子航线。
本方案中，所述获取所有子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船航行实时速度，构建子航线实时更正系统，根据历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船类型，实时修正子航线，具体为：
基于渔船航行记录，获取所有子航线的历史渔船航行数据，所述航行数据包括航线事故多发地、航线障碍区域；
通过气象卫星、气象传感器实时收集每个子航线的天气数据；
构建子航线实时更正系统；
当渔船行驶至下一子航线之前，将下一子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据导入子航线更正系统中；
当子航线更正系统识别到下一子航线存在航线事故多发地、航线障碍区域，将危险预警信息发送至渔船接收设备中，并生成第一更正子航线，将第一更正子航线发送到渔船预设显示器中；
当子航线更正系统识别到下一子航线天气状况不适宜所述捕捞设备航行，根据渔船实时航行速度和天气状况，生成第二更正子航线。
本方案中，所述根据子航线实时更正系统、捕捞设备，生成安全生产报告,具体为：
获取子航线实时更正系统的输出结果，所述输出结果包括修正后的子航线；
分析修正后的子航线，评估航行安全性；
根据评估结果，生成安全生产报告。
本发明第二方面还提供了一种基于大数据的海洋安全生产系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于大数据的海洋安全生产方法程序，所述基于大数据的海洋安全生产方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
获取渔船的捕捞区域、捕捞时间、所述捕捞区域的历史信息；
基于大数据技术构建鱼类预测模型，根据捕捞时间、捕捞区域、捕捞区域的历史信息，预测出捕捞区域的鱼类信息，根据鱼类信息确定捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型；
根据渔船类型制定渔船出海航线；
基于地理信息系统构建地图模型，将出海航线导入地图模型中，将所述出海航线在地图模型中划分多个航线行驶区间，得到子航线；
获取所有子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船航行实时速度，构建子航线实时更正系统，根据历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船类型，实时修正子航线；
根据子航线实时更正系统、捕捞设备，生成安全生产报告。
本方案中，所述获取所有子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船航行实时速度，构建子航线实时更正系统，根据历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船类型，实时修正子航线，具体为：
基于渔船航行记录，获取所有子航线的历史渔船航行数据，所述航行数据包括航线事故多发地、航线障碍区域；
通过气象卫星、气象传感器实时收集每个子航线的天气数据；
构建子航线实时更正系统；
当渔船行驶至下一子航线之前，将下一子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据导入子航线更正系统中；
当子航线更正系统识别到下一子航线存在航线事故多发地、航线障碍区域，将危险预警信息发送至渔船接收设备中，并生成第一更正子航线，将第一更正子航线发送到渔船预设显示器中；
当子航线更正系统识别到下一子航线天气状况不适宜所述捕捞设备航行，根据渔船实时航行速度和天气状况，生成第二更正子航线。
本发明第三方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于大数据的海洋安全生产方法程序，所述基于大数据的海洋安全生产方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的基于大数据的海洋安全生产方法的步骤。
本发明公开了一种基于大数据的海洋安全生产方法、系统及介质，通过获取渔船捕捞区域、捕捞时间、捕捞区域的历史信息，基于大数据技术构建鱼类预测模型预测出捕捞区域的鱼类信息，根据鱼类信息确定捕捞设备,根据捕捞设备制定渔船出海航线,构建地图模型，将所述出海航线在地图模型中划分多个航线行驶区间,构建子航线实时更正系统,根据子航线实时更正系统、捕捞设备，生成安全生产报告,通过本发明的方法，利用大数据技术对海洋安全生产进行全面分析和管理，实现对渔船的捕捞活动和航行路线的预测和实时修正，从而提高海洋安全生产的效率和准确性，降低事故风险，保障海洋资源的可持续利用。
附图说明
图1示出了本发明一种基于大数据的海洋安全生产方法的流程图；
图2示出了本发明构建鱼类预测模型流程图；
图3示出了本发明实时修正子航线流程图；
图4示出了本发明一种基于大数据的海洋安全生产系统的框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1示出了本发明一种基于大数据的海洋安全生产方法的流程图。
如图1所示，本发明第一方面提供了一种基于大数据的海洋安全生产方法，包括：
S102，获取渔船的捕捞区域、捕捞时间、所述捕捞区域的历史信息；
S104，基于大数据技术构建鱼类预测模型，根据捕捞时间、捕捞区域、捕捞区域的历史信息，预测出捕捞区域的鱼类信息，根据鱼类信息确定捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型；
S106，根据渔船类型制定渔船出海航线；
S108，基于地理信息系统构建地图模型，将出海航线导入地图模型中，将所述出海航线在地图模型中划分多个航线行驶区间，得到子航线；
S110，获取所有子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船航行实时速度，构建子航线实时更正系统，根据历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船类型，实时修正子航线；
S112，根据子航线实时更正系统、捕捞设备，生成安全生产报告。
需要说明的是，所述鱼类信息包括鱼类种类、鱼类活动深度、鱼群数量。
根据本发明实施例，所述获取渔船的捕捞区域、捕捞时间、所述捕捞区域的历史信息，具体为：
通过数据采集装置，获取渔船捕捞区域的地理位置信息；
根据所述捕捞区域和捕捞时间，检索和整合历史数据源，根据历史数据源获取渔船捕捞区域的历史信息，所述历史信息包括不同时间下捕捞区域鱼类种类、鱼类活动深度、渔获量、渔船密度。
需要说明的是，所述数据采集装置包括渔船GPS、地理信息系统；所述历史数据源是通过检索渔船航行手册得到的。
图2示出了本发明构建鱼类预测模型流程图。
根据本发明实施例，所述基于大数据技术构建鱼类预测模型，根据捕捞时间、捕捞区域、捕捞区域的历史信息，预测出捕捞区域的鱼类信息，根据鱼类信息确定捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型，具体为：
S202，基于大数据技术构建鱼类预测模型；
S204，将历史信息导入所述鱼类预测模型中进行训练；
S206，将捕捞时间、捕捞区域导入鱼类预测模型中，根据捕捞时间、捕捞区域与捕捞区域的历史信息进行分析对比，预测出捕捞区域的鱼类信息；
S208，根据所述鱼类信息，确定适宜的捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型，根据鱼类信息和渔船类型，确定捕捞工具；
S210，通过大数据分析技术和实时渔船数据监测，将当前捕捞设备基于适应性和效果进行评估，得到评估结果；
S212，根据评估结果，优化捕捞设备和捕捞工具，将捕捞设备的实时数据、捕捞区域的历史信息、评估结果反馈到鱼类预测模型中，对所述模型进行更新和改进。
需要说明的是，所述大数据技术是通过在计算机集群中构建数据仓库，将历史信息导入数据仓库中进行分析，提高预测模型的预测准确率；所述实时渔船数据是指渔船的渔获量；所述大数据分析技术是通过数据收集、数据清洗、数据集成、数据可视化的一系列操作，将数据进行分析，得到分析结果；所述适应性和效果包括渔获量、捕捞效率；所述优化捕捞设备和捕捞工具是当评估结果显示渔获量未达到预期，更换更大捕捞渔网，以提高捕捞效率、减少资源浪费和环境影响；所述对所述模型进行更新和改进是为了提到预测模型的预测准确率。
根据本发明实施例，所述根据渔船类型制定渔船出海航线，具体为：
获取捕捞设备信息、海洋环境条件，所述渔船信息包括航行速度、吃水深度，所述海洋环境条件包括海洋深度、岛礁位置，岛礁深度；
根据捕捞设备信息、海洋环境条件、捕捞区域，确定渔船出海航线。
需要说明的是，根据渔船的吃水深度、海洋环境条件制定渔船出海航线，避免渔船产生搁浅的风险和碰撞风险。
根据本发明实施例，所述基于地理信息系统构建地图模型，将出海航线导入地图模型中，将所述出海航线在地图模型中划分多个航线行驶区间，得到子航线，具体为：
获取海洋地理信息的地图数据，基于地理信息系统构建地图模型；
将出海航线导入地图模型中，并在预设显示器中将出海航线进行显示；
基于导入的出海航线，将出海航线等距离划分为多个航线行驶区间，根据航线行驶区间划分结果，生成子航线。
需要说明的是，将出海航线划分为多个航线行驶区间，得到子航线，是为了更加精确的判断每一个子航线的是否适合航行，是否适合进行捕捞作业，提高航线更正的效率，增加捕捞效率；将出海航线在预设显示器中显示出来，操作人员可直观的观察到航线在地图上的路径和渔船位置。
图3示出了本发明实时修正子航线流程图。
根据本发明实施例，所述获取所有子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船航行实时速度，构建子航线实时更正系统，根据历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船类型，实时修正子航线，具体为：
S302，基于渔船航行记录，获取所有子航线的历史渔船航行数据，所述航行数据包括航线事故多发地、航线障碍区域；
S304，通过气象卫星、气象传感器实时收集每个子航线的天气数据；
S306，构建子航线实时更正系统；
S308，当渔船行驶至下一子航线之前，将下一子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据导入子航线更正系统中；
S310，当子航线更正系统识别到下一子航线存在航线事故多发地、航线障碍区域，将危险预警信息发送至渔船接收设备中，并生成第一更正子航线，将第一更正子航线发送到渔船预设显示器中；
S312，当子航线更正系统识别到下一子航线天气状况不适宜所述捕捞设备航行，根据渔船实时航行速度和天气状况，生成第二更正子航线。
需要说明的是，获取历史渔船航行数据，根据历史渔船航行数据生成第一更正子航线，使渔船避开事故多发地、躲避航线中存在障碍的区域，保证了渔船行驶的安全；根据天气状况生成第二更正子航线，当子航线更正系统识别到下一子航线天气不适宜渔船行驶，提醒船员进行停船操作，等待下一子航线天气适宜航行，同时给出新的子航线供船员进行规避操作。
根据本发明实施例，所述根据子航线实时更正系统、捕捞设备，生成安全生产报告,具体为：
获取子航线实时更正系统的输出结果，所述输出结果包括修正后的子航线；
分析修正后的子航线，评估航行安全性；
根据评估结果，生成安全生产报告。
需要说明的是，所述安全生活生产报告包括捕捞设备的选择、第一更正子航线、第二更正子航线；根据安全生产报告，渔业人员可实现高效捕捞操作，并保证船员的安全，根据安全生产报告总结经验。
根据本发明实施例，还包括：
获取预设时间内在同一子航线行驶的历史渔船的航行记录，所述航行记录包括渔船名称、航行轨迹；
将所述同一子航线标记为红色航线；
根据所述航行记录获取历史渔船在红色航线中的捕捞行为数据，所述捕捞行为数据包括渔获量、捕捞深度、捕捞设备类型；
将所述捕捞行为数据进行分析，根据渔获量对捕捞深度、捕捞设备进行评价分析，得到评价分析结果；
将评价分析结果共享至当前捕捞渔船，根据评价分析结果与当前渔船的捕捞设备、捕捞深度进行对比评估，得到当前渔船的最佳捕捞深度、最佳捕捞设备；
根据所述历史渔船的渔获量进行判断，若渔获量小于预设值，对当前子航线进行更改。
需要说明的是，本发明实施例目的是获取最近时间内在同一子航线进行捕捞操作的渔船进行共享数据，将共享数据提供给下一艘到该子航线捕捞的渔船进行参考，如果在该子航线的渔获量未达到预期，分析出捕捞设备和捕捞深度在该子航线的进行捕捞的影响，得到分析结果，根据分析结果对当前渔船的子航线进行更改，并选择最佳的捕捞设备；根据本发明实施例，可更准确对捕捞深度和捕捞设备进行选择，提高捕捞效率和渔获量；所述评价分析结果是根据渔获量的大小进行评价，当渔获量大时，则评价当前捕捞设备和捕捞深度适合度高，反之则评价当前捕捞设备和捕捞深度适合度低，进行更改捕捞设备和捕捞深度。
根据本发明实施例，还包括：
获取历史渔船捕捞目标鱼类信息、捕捞设备选择信息、副渔获量信息、捕捞区域；
根据历史渔船捕捞目标鱼类信息、捕捞设备选择信息、副渔获量信息制定第二捕捞设备选择方案；
实时监测渔船捕捞目标鱼类渔获量信息，若目标鱼类渔获量未达到预期值，制定第二捕捞方案；
根据第二捕捞设备选择方案和第二捕捞方案对副鱼产物进行捕捞；
根据历史渔船副渔获量、捕捞区域、渔船子航线对当前渔船行驶的子航线的副渔获量进行预测，得到预测结果；
根据预测结果对副鱼产物进行养殖设备分析，得到养殖方案；
实时监测副渔获量，若副渔获量达到预设值，实时调控鱼仓存储环境。
需要说明的是，本发明实施例适用于目标鱼类渔获量未达到预期时启动的第二套捕捞方案，对副鱼产物进行捕捞，所述副鱼产物包括虾类、蟹类、软体鱼类；本发明实施例最大程度避免了渔船出海捕捞的损失；所述养殖设备预前准备是在渔船出海捕捞前，提前对子航线的副鱼产物进行预测，预测子航线的副渔获量，得到预测结果，根据预测结果对副鱼产物养殖设备进行提前准备；所述养殖方案包括养殖设备数量、养殖设备类型、养殖温度。
图4示出了本发明一种基于大数据的海洋安全生产系统的框图。
本发明第二方面还提供了一种基于大数据的海洋安全生产系统4，该系统包括：存储器41、处理器42，所述存储器中包括基于大数据的海洋安全生产方法程序，所述基于大数据的海洋安全生产方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
获取渔船的捕捞区域、捕捞时间、所述捕捞区域的历史信息；
基于大数据技术构建鱼类预测模型，根据捕捞时间、捕捞区域、捕捞区域的历史信息，预测出捕捞区域的鱼类信息，根据鱼类信息确定捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型；
根据渔船类型制定渔船出海航线；
基于地理信息系统构建地图模型，将出海航线导入地图模型中，将所述出海航线在地图模型中划分多个航线行驶区间，得到子航线；
获取所有子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船航行实时速度，构建子航线实时更正系统，根据历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船类型，实时修正子航线；
根据子航线实时更正系统、捕捞设备，生成安全生产报告。
需要说明的是，所述鱼类信息包括鱼类种类、鱼类活动深度、鱼群数量。
根据本发明实施例，所述获取渔船的捕捞区域、捕捞时间、所述捕捞区域的历史信息，具体为：
通过数据采集装置，获取渔船捕捞区域的地理位置信息；
根据所述捕捞区域和捕捞时间，检索和整合历史数据源，根据历史数据源获取渔船捕捞区域的历史信息，所述历史信息包括不同时间下捕捞区域鱼类种类、鱼类活动深度、渔获量、渔船密度。
需要说明的是，所述数据采集装置包括渔船GPS、地理信息系统；所述历史数据源是通过检索渔船航行手册得到的。
根据本发明实施例，所述基于大数据技术构建鱼类预测模型，根据捕捞时间、捕捞区域、捕捞区域的历史信息，预测出捕捞区域的鱼类信息，根据鱼类信息确定捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型，具体为：
基于大数据技术构建鱼类预测模型；
将历史信息导入所述鱼类预测模型中进行训练；
将捕捞时间、捕捞区域导入鱼类预测模型中，根据捕捞时间、捕捞区域与捕捞区域的历史信息进行分析对比，预测出捕捞区域的鱼类信息；
根据所述鱼类信息，确定适宜的捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型，根据鱼类信息和渔船类型，确定捕捞工具；
通过大数据分析技术和实时渔船数据监测，将当前捕捞设备基于适应性和效果进行评估，得到评估结果；
根据评估结果，优化捕捞设备和捕捞工具，将捕捞设备的实时数据、捕捞区域的历史信息、评估结果反馈到鱼类预测模型中，对所述模型进行更新和改进。
需要说明的是，所述大数据技术是通过在计算机集群中构建数据仓库，将历史信息导入数据仓库中进行分析，提高预测模型的预测准确率；所述实时渔船数据是指渔船的渔获量；所述大数据分析技术是通过数据收集、数据清洗、数据集成、数据可视化的一系列操作，将数据进行分析，得到分析结果；所述适应性和效果包括渔获量、捕捞效率；所述优化捕捞设备和捕捞工具是当评估结果显示渔获量未达到预期，更换更大捕捞渔网，以提高捕捞效率、减少资源浪费和环境影响；所述对所述模型进行更新和改进是为了提到预测模型的预测准确率。
根据本发明实施例，所述根据渔船类型制定渔船出海航线，具体为：
获取捕捞设备信息、海洋环境条件，所述渔船信息包括航行速度、吃水深度，所述海洋环境条件包括海洋深度、岛礁位置，岛礁深度；
根据捕捞设备信息、海洋环境条件、捕捞区域，确定渔船出海航线。
需要说明的是，根据渔船的吃水深度、海洋环境条件制定渔船出海航线，避免渔船产生搁浅的风险和碰撞风险。
根据本发明实施例，所述基于地理信息系统构建地图模型，将出海航线导入地图模型中，将所述出海航线在地图模型中划分多个航线行驶区间，得到子航线，具体为：
获取海洋地理信息的地图数据，基于地理信息系统构建地图模型；
将出海航线导入地图模型中，并在预设显示器中将出海航线进行显示；
基于导入的出海航线，将出海航线等距离划分为多个航线行驶区间，根据航线行驶区间划分结果，生成子航线。
需要说明的是，将出海航线划分为多个航线行驶区间，得到子航线，是为了更加精确的判断每一个子航线的是否适合航行，是否适合进行捕捞作业，提高航线更正的效率，增加捕捞效率；将出海航线在预设显示器中显示出来，操作人员可直观的观察到航线在地图上的路径和渔船位置。
根据本发明实施例，所述获取所有子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船航行实时速度，构建子航线实时更正系统，根据历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船类型，实时修正子航线，具体为：
基于渔船航行记录，获取所有子航线的历史渔船航行数据，所述航行数据包括航线事故多发地、航线障碍区域；
通过气象卫星、气象传感器实时收集每个子航线的天气数据；
构建子航线实时更正系统；
当渔船行驶至下一子航线之前，将下一子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据导入子航线更正系统中；
当子航线更正系统识别到下一子航线存在航线事故多发地、航线障碍区域，将危险预警信息发送至渔船接收设备中，并生成第一更正子航线，将第一更正子航线发送到渔船预设显示器中；
当子航线更正系统识别到下一子航线天气状况不适宜所述捕捞设备航行，根据渔船实时航行速度和天气状况，生成第二更正子航线。
需要说明的是，获取历史渔船航行数据，根据历史渔船航行数据生成第一更正子航线，使渔船避开事故多发地、躲避航线中存在障碍的区域，保证了渔船行驶的安全；根据天气状况生成第二更正子航线，当子航线更正系统识别到下一子航线天气不适宜渔船行驶，提醒船员进行停船操作，等待下一子航线天气适宜航行，同时给出新的子航线供船员进行规避操作。
根据本发明实施例，所述根据子航线实时更正系统、捕捞设备，生成安全生产报告,具体为：
获取子航线实时更正系统的输出结果，所述输出结果包括修正后的子航线；
分析修正后的子航线，评估航行安全性；
根据评估结果，生成安全生产报告。
需要说明的是，所述安全生活生产报告包括捕捞设备的选择、第一更正子航线、第二更正子航线；根据安全生产报告，渔业人员可实现高效捕捞操作，并保证船员的安全，根据安全生产报告总结经验。
根据本发明实施例，还包括：
获取预设时间内在同一子航线行驶的历史渔船的航行记录，所述航行记录包括渔船名称、航行轨迹；
将所述同一子航线标记为红色航线；
根据所述航行记录获取历史渔船在红色航线中的捕捞行为数据，所述捕捞行为数据包括渔获量、捕捞深度、捕捞设备类型；
将所述捕捞行为数据进行分析，根据渔获量对捕捞深度、捕捞设备进行评价分析，得到评价分析结果；
将评价分析结果共享至当前捕捞渔船，根据评价分析结果与当前渔船的捕捞设备、捕捞深度进行对比评估，得到当前渔船的最佳捕捞深度、最佳捕捞设备；
根据所述历史渔船的渔获量进行判断，若渔获量小于预设值，对当前子航线进行更改。
需要说明的是，本发明实施例目的是获取最近时间内在同一子航线进行捕捞操作的渔船进行共享数据，将共享数据提供给下一艘到该子航线捕捞的渔船进行参考，如果在该子航线的渔获量未达到预期，分析出捕捞设备和捕捞深度在该子航线的进行捕捞的影响，得到分析结果，根据分析结果对当前渔船的子航线进行更改，并选择最佳的捕捞设备；根据本发明实施例，可更准确对捕捞深度和捕捞设备进行选择，提高捕捞效率和渔获量；所述评价分析结果是根据渔获量的大小进行评价，当渔获量大时，则评价当前捕捞设备和捕捞深度适合度高，反之则评价当前捕捞设备和捕捞深度适合度低，进行更改捕捞设备和捕捞深度。
根据本发明实施例，还包括：
获取历史渔船捕捞目标鱼类信息、捕捞设备选择信息、副渔获量信息、捕捞区域；
根据历史渔船捕捞目标鱼类信息、捕捞设备选择信息、副渔获量信息制定第二捕捞设备选择方案；
实时监测渔船捕捞目标鱼类渔获量信息，若目标鱼类渔获量未达到预期值，制定第二捕捞方案；
根据第二捕捞设备选择方案和第二捕捞方案对副鱼产物进行捕捞；
根据历史渔船副渔获量、捕捞区域、渔船子航线对当前渔船行驶的子航线的副渔获量进行预测，得到预测结果；
根据预测结果对副鱼产物进行养殖设备分析，得到养殖方案；
实时监测副渔获量，若副渔获量达到预设值，实时调控鱼仓存储环境。
需要说明的是，本发明实施例适用于目标鱼类渔获量未达到预期时启动的第二套捕捞方案，对副鱼产物进行捕捞，所述副鱼产物包括虾类、蟹类、软体鱼类；本发明实施例最大程度避免了渔船出海捕捞的损失；所述养殖设备预前准备是在渔船出海捕捞前，提前对子航线的副鱼产物进行预测，预测子航线的副渔获量，得到预测结果，根据预测结果对副鱼产物养殖设备进行提前准备；所述养殖方案包括养殖设备数量、养殖设备类型、养殖温度。
本发明第三方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于大数据的海洋安全生产方法程序，所述基于大数据的海洋安全生产方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的基于大数据的海洋安全生产方法的步骤。
本发明公开了一种基于大数据的海洋安全生产方法、系统及介质，通过获取渔船捕捞区域、捕捞时间、捕捞区域的历史信息，基于大数据技术构建鱼类预测模型预测出捕捞区域的鱼类信息，根据鱼类信息确定捕捞设备,根据捕捞设备制定渔船出海航线,构建地图模型，将所述出海航线在地图模型中划分多个航线行驶区间,构建子航线实时更正系统,根据子航线实时更正系统、捕捞设备，生成安全生产报告,通过本发明的方法，利用大数据技术对海洋安全生产进行全面分析和管理，实现对渔船的捕捞活动和航行路线的预测和实时修正，从而提高海洋安全生产的效率和准确性，降低事故风险，保障海洋资源的可持续利用。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、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。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也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，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献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所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种基于大数据的海洋安全生产方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取渔船的捕捞区域、捕捞时间、所述捕捞区域的历史信息；
基于大数据技术构建鱼类预测模型，根据捕捞时间、捕捞区域、捕捞区域的历史信息，预测出捕捞区域的鱼类信息，根据鱼类信息确定捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型；
根据渔船类型制定渔船出海航线；
基于地理信息系统构建地图模型，将出海航线导入地图模型中，将所述出海航线在地图模型中划分多个航线行驶区间，得到子航线；
获取所有子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船航行实时速度，构建子航线实时更正系统，根据历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船类型，实时修正子航线；
根据子航线实时更正系统、捕捞设备，生成安全生产报告；
所述获取所有子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船航行实时速度，构建子航线实时更正系统，根据历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船类型，实时修正子航线，具体为：
基于渔船航行记录，获取所有子航线的历史渔船航行数据，所述航行数据包括航线事故多发地、航线障碍区域；
通过气象卫星、气象传感器实时收集每个子航线的天气数据；
构建子航线实时更正系统；
当渔船行驶至下一子航线之前，将下一子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据导入子航线更正系统中；
当子航线更正系统识别到下一子航线存在航线事故多发地、航线障碍区域，将危险预警信息发送至渔船接收设备中，并生成第一更正子航线，将第一更正子航线发送到渔船预设显示器中；
当子航线更正系统识别到下一子航线天气状况不适宜所述捕捞设备航行，根据渔船实时航行速度和天气状况，生成第二更正子航线；
其中，还包括：
获取预设时间内在同一子航线行驶的历史渔船的航行记录，所述航行记录包括渔船名称、航行轨迹；
将所述同一子航线标记为红色航线；
根据所述航行记录获取历史渔船在红色航线中的捕捞行为数据，所述捕捞行为数据包括渔获量、捕捞深度、捕捞设备类型；
将所述捕捞行为数据进行分析，根据渔获量对捕捞深度、捕捞设备进行评价分析，得到评价分析结果；
将评价分析结果共享至当前捕捞渔船，根据评价分析结果与当前渔船的捕捞设备、捕捞深度进行对比评估，得到当前渔船的最佳捕捞深度、最佳捕捞设备；
根据所述历史渔船的渔获量进行判断，若渔获量小于预设值，对当前子航线进行更改。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的海洋安全生产方法，其特征在于，所述获取渔船的捕捞区域、捕捞时间、所述捕捞区域的历史信息，具体为：
通过数据采集装置，获取渔船捕捞区域的地理位置信息；
根据所述捕捞区域和捕捞时间，检索和整合历史数据源，根据历史数据源获取渔船捕捞区域的历史信息，所述历史信息包括不同时间下捕捞区域鱼类种类、鱼类活动深度、渔获量、渔船密度。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的海洋安全生产方法，其特征在于，所述基于大数据技术构建鱼类预测模型，根据捕捞时间、捕捞区域、捕捞区域的历史信息，预测出捕捞区域的鱼类信息，根据鱼类信息确定捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型，具体为：
基于大数据技术构建鱼类预测模型；
将历史信息导入所述鱼类预测模型中进行训练；
将捕捞时间、捕捞区域导入鱼类预测模型中，根据捕捞时间、捕捞区域与捕捞区域的历史信息进行分析对比，预测出捕捞区域的鱼类信息；
根据所述鱼类信息，确定适宜的捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型，根据鱼类信息和渔船类型，确定捕捞工具；
通过大数据分析技术和实时渔船数据监测，将当前捕捞设备基于适应性和效果进行评估，得到评估结果；
根据评估结果，优化捕捞设备和捕捞工具，将捕捞设备的实时数据、捕捞区域的历史信息、评估结果反馈到鱼类预测模型中，对所述模型进行更新和改进。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的海洋安全生产方法，其特征在于，所述根据渔船类型制定渔船出海航线，具体为：
获取捕捞设备信息、海洋环境条件，渔船信息包括航行速度、吃水深度，所述海洋环境条件包括海洋深度、岛礁位置，岛礁深度；
根据捕捞设备信息、海洋环境条件、捕捞区域，确定渔船出海航线。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的海洋安全生产方法，其特征在于，所述基于地理信息系统构建地图模型，将出海航线导入地图模型中，将所述出海航线在地图模型中划分多个航线行驶区间，得到子航线，具体为：
获取海洋地理信息的地图数据，基于地理信息系统构建地图模型；
将出海航线导入地图模型中，并在预设显示器中将出海航线进行显示；
基于导入的出海航线，将出海航线等距离划分为多个航线行驶区间，根据航线行驶区间划分结果，生成子航线。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的海洋安全生产方法，其特征在于，所述根据子航线实时更正系统、捕捞设备，生成安全生产报告,具体为：
获取子航线实时更正系统的输出结果，所述输出结果包括修正后的子航线；
分析修正后的子航线，评估航行安全性；
根据评估结果，生成安全生产报告。
7.一种基于大数据的海洋安全生产系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于大数据的海洋安全生产方法程序，所述基于大数据的海洋安全生产方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取渔船的捕捞区域、捕捞时间、所述捕捞区域的历史信息；
基于大数据技术构建鱼类预测模型，根据捕捞时间、捕捞区域、捕捞区域的历史信息，预测出捕捞区域的鱼类信息，根据鱼类信息确定捕捞设备，根据捕捞设备确定渔船类型；
根据渔船类型制定渔船出海航线；
基于地理信息系统构建地图模型，将出海航线导入地图模型中，将所述出海航线在地图模型中划分多个航线行驶区间，得到子航线；
获取所有子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船航行实时速度，构建子航线实时更正系统，根据历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船类型，实时修正子航线；
根据子航线实时更正系统、捕捞设备，生成安全生产报告；
所述获取所有子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船航行实时速度，构建子航线实时更正系统，根据历史渔船航行数据、实时天气数据、渔船类型，实时修正子航线，具体为：
基于渔船航行记录，获取所有子航线的历史渔船航行数据，所述航行数据包括航线事故多发地、航线障碍区域；
通过气象卫星、气象传感器实时收集每个子航线的天气数据；
构建子航线实时更正系统；
当渔船行驶至下一子航线之前，将下一子航线的历史渔船航行数据、实时天气数据导入子航线更正系统中；
当子航线更正系统识别到下一子航线存在航线事故多发地、航线障碍区域，将危险预警信息发送至渔船接收设备中，并生成第一更正子航线，将第一更正子航线发送到渔船预设显示器中；
当子航线更正系统识别到下一子航线天气状况不适宜所述捕捞设备航行，根据渔船实时航行速度和天气状况，生成第二更正子航线；
其中，还包括：
获取预设时间内在同一子航线行驶的历史渔船的航行记录，所述航行记录包括渔船名称、航行轨迹；
将所述同一子航线标记为红色航线；
根据所述航行记录获取历史渔船在红色航线中的捕捞行为数据，所述捕捞行为数据包括渔获量、捕捞深度、捕捞设备类型；
将所述捕捞行为数据进行分析，根据渔获量对捕捞深度、捕捞设备进行评价分析，得到评价分析结果；
将评价分析结果共享至当前捕捞渔船，根据评价分析结果与当前渔船的捕捞设备、捕捞深度进行对比评估，得到当前渔船的最佳捕捞深度、最佳捕捞设备；
根据所述历史渔船的渔获量进行判断，若渔获量小于预设值，对当前子航线进行更改。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括基于大数据的海洋安全生产方法程序，所述基于大数据的海洋安全生产方法程序被处理器执行时，实现权利要求1至6中任一项所述的基于大数据的海洋安全生产方法的步骤。
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