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一种基于语义特征向量的渔船类型识别方法

摘要

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。

著录项

  • 公开/公告号CN114155446A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN202111435653.9

  • 申请日2021-11-29

  • 分类号G06V20/13(20220101);G06V20/52(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人朱亚冠

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

  • 入库时间 2023-06-19 14:26:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-08

    公开

    发明专利申请公布

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