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基于船位数据采集的舰船作业状态特征提取方法
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作者 颜悦 游学军 吕太之 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第6期145-148,共4页
复杂的海洋环境给精准提取舰船作业状态特征造成了困难,也影响了对舰船作业状态的判断效果。为解决这一问题,本文提出基于船位数据采集的舰船作业状态特征提取方法。首先,利用北斗导航卫星系统,采集舰船的经纬度、航速、航行方位角等船... 复杂的海洋环境给精准提取舰船作业状态特征造成了困难,也影响了对舰船作业状态的判断效果。为解决这一问题,本文提出基于船位数据采集的舰船作业状态特征提取方法。首先,利用北斗导航卫星系统,采集舰船的经纬度、航速、航行方位角等船位数据;然后,从舰船的累计作业时长、位置、空间距离、平均作业速率4个方面,分析舰船的作业状态特征。根据船位点在不同速率区间出现的频数,确定舰船的平均速率阈值;最后,根构建包含输入层、隐含层、输出层在内的深度神经网络,利用船位数据训练深度神经网络,输出舰船作业状态特征的提取结果。实验结果表明,该方法能够有效提取舰船的作业状态特征,帮助舰船作业人员在复杂多变的海洋环境中做出更加明智和及时的决策。 展开更多
关键词 船位数据采集 舰船作业状态 特征提取 船位 深度神经网络 空间距离
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基于北斗船位数据的渔船停泊轨迹预测
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作者 张延旭 隋江华 《渔业现代化》 北大核心 2025年第4期132-141,共10页
针对渔船轨迹多变性的特点,本研究通过在数据预处理阶段对渔船特征参数的优化,提高预测模型的精度,旨在能够提高渔船停泊轨迹预测的精度,提出一种基于北斗船位数据并结合长短期记忆网络(Long Short-TermMemory,LSTM)的渔船停泊轨迹预测... 针对渔船轨迹多变性的特点,本研究通过在数据预处理阶段对渔船特征参数的优化,提高预测模型的精度,旨在能够提高渔船停泊轨迹预测的精度,提出一种基于北斗船位数据并结合长短期记忆网络(Long Short-TermMemory,LSTM)的渔船停泊轨迹预测模型。通过船舶监控系统(Vessel Monitoring Systems,VMS)船载终端收集北斗渔船船位数据,提取时空位置信息等特征参数,将所收集的北斗船位数据进行预处理,通过使用相关性分析法选择预测模型的输入特征参数,将特征参数按渔船大小类型分类输入并训练模型,最终通过对比预测轨迹与实际停泊轨迹。探究北斗船位数据在船舶轨迹预测的实用性以及渔船类型对停泊轨迹预测的影响。结果显示,模型预测的精度达到92.3%,证明了北斗船位数据在船舶轨迹预测研究的优越性,同时证明了渔船类型与轨迹预测精度呈正相关。本研究为港口以及渔业管理提供了一种新方法。 展开更多
关键词 渔船 停泊轨迹预测 北斗船位数据:LSTM 网络模型
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基于北斗卫星系统港口船位数据的拖网规划方法 被引量:1
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作者 张红漓 《舰船科学技术》 北大核心 2020年第18期208-210,共3页
由于水产品要求的不断提升,现有方法已经无法满足捕捞作业需求,为此提出基于北斗卫星系统的港口船位数据的拖网规划方法。利用特定服务器在北斗卫星系统中获取港口船位数据,以此为基础,确定拖网渔船应用坐标系,建立拖网渔船运动方程,将... 由于水产品要求的不断提升,现有方法已经无法满足捕捞作业需求,为此提出基于北斗卫星系统的港口船位数据的拖网规划方法。利用特定服务器在北斗卫星系统中获取港口船位数据,以此为基础,确定拖网渔船应用坐标系,建立拖网渔船运动方程,将拖网渔船运动方程与特定鱼群坐标数据进行联立计算,判断拖网渔船是否到达指定位置,通过调整网位深度与网口高度,对特定鱼群进行捕捞作业,实现基于北斗港口船位数据的拖网规划。仿真实验结果表明,提出方法拖网规划时间小于标准数值,拖网张力水平与标准数值大致符合,充分体现提出方法具备较好的性能。 展开更多
关键词 北斗卫星系统 港口船位数据 拖网 规划
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基于北斗船位数据的南海外海灯光罩网渔船作业特征研究 被引量:5
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作者 孙慧岩 周艳波 +5 位作者 马胜伟 田骥 徐景春 刘智瑛 毕洁婷 吴洽儿 《南方水产科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期21-30,共10页
灯光罩网是中国南海外海主要捕捞作业方式之一。为加强对南海外海灯光罩网渔船生产监测和渔船捕捞活动的有效管理,根据2017年2—5月南海外海灯光罩网渔船北斗船位数据,分析定位时间、经纬度等特征,结合作业时间、等深线等采用多层过滤... 灯光罩网是中国南海外海主要捕捞作业方式之一。为加强对南海外海灯光罩网渔船生产监测和渔船捕捞活动的有效管理,根据2017年2—5月南海外海灯光罩网渔船北斗船位数据,分析定位时间、经纬度等特征,结合作业时间、等深线等采用多层过滤法判断渔船作业状态;通过阈值筛选渔船作业的位置和时间,采用过滤窗修正法对船位点状态进行修正,计算渔船作业时长,并与渔民实际记录的纸质捕捞日志进行对比分析。结果表明:北斗船位数据提取结果和渔民实际记录的结果误差较小,航次准确率为100%,航次天数准确率为94.30%;相同作业日期准确率为92.72%;作业时长总平均绝对误差为1.12 h,平均相对误差为2.1%,具有较好的一致性。研究设计的灯光罩网渔船状态判断、作业位置确定、作业时长提取和捕捞努力量计算方法可为灯光罩网作业分析和其捕捞强度量化提供新思路。 展开更多
关键词 灯光罩网渔船 北斗船位数据 作业状态 南海外海
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基于北斗船位数据的拖网渔船捕捞努力量算法研究 被引量:2
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作者 李丹 鲁峰 +4 位作者 徐硕 刘慧媛 薛沐涵 方辉 崔国辉 《海洋渔业》 CSCD 北大核心 2023年第4期472-482,共11页
渔船捕捞作业行为识别算法准确率直接影响捕捞努力量的估算精度,现有的捕捞作业行为识别算法存在特征局限及算力要求高等问题。基于2019—2021年辽宁省拖网渔船的北斗船位数据计算捕捞努力量,构造含空间信息的特征向量和基于极限梯度提... 渔船捕捞作业行为识别算法准确率直接影响捕捞努力量的估算精度,现有的捕捞作业行为识别算法存在特征局限及算力要求高等问题。基于2019—2021年辽宁省拖网渔船的北斗船位数据计算捕捞努力量,构造含空间信息的特征向量和基于极限梯度提升算法的拖网渔船捕捞作业行为识别模型。结果表明,模型的准确率、敏感性、特异性和马修斯相关系数分别为96.47%、99.58%、95.02%和0.9234。捕捞努力量平均绝对误差为0.1009 kW·h,均方根误差为0.9851 kW·h。研究证实,提出的捕捞努力量算法精度较高,可为渔业资源评估和限额捕捞管理提供基础数据支撑。 展开更多
关键词 渔船 拖网 北斗卫星 船位数据 捕捞努力量
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基于北斗船位数据的南海大型灯光罩网渔业研究 被引量:1
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作者 钱静 李佳俊 +4 位作者 陈作志 马胜伟 张鹏 邱永松 蔡研聪 《南方水产科学》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1-9,共9页
基于北斗船位数据的渔船监测系统可通过船位特征反映渔船作业特点,为渔业资源的开发管理提供科学依据。对2018年南海外海大型灯光罩网渔业进行了分析。结果显示,北斗船位监控系统共记录来自广东、广西、海南三省区的121艘大型灯光罩网... 基于北斗船位数据的渔船监测系统可通过船位特征反映渔船作业特点,为渔业资源的开发管理提供科学依据。对2018年南海外海大型灯光罩网渔业进行了分析。结果显示,北斗船位监控系统共记录来自广东、广西、海南三省区的121艘大型灯光罩网渔船的8821681条船位记录,平均每天每艘船406条。北斗船位监控系统记录船位信息的频次在省份间存在差异,且外海明显多于近岸。根据船位数据可判断大型灯光罩网的作业天数及位置变化。其中渔船春季主要在南沙海区作业,夏季主要在珠江口外海作业,秋冬季在北部湾和中、西沙海区作业;2018年共作业19986 d,作业天数从高到低依次为春季7768 d(38.87%)、秋季4738 d(23.71%)、冬季4406 d(22.04%)、夏季3074 d(15.38%)。此外,还探讨了应用北斗船位监控系统监测大型灯光罩网渔船的优势与不足,得出利用北斗船位监控系统对南海大型灯光罩网渔船进行监测,可以快速、全面地掌握南海大型灯光罩网渔业的空间分布和动态变化。 展开更多
关键词 大型灯光罩网 北斗渔船监测系统 船位数据 南海
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拖网渔船电子捕捞日志的作业信息与北斗船位数据获取的作业信息的可信度比较研究 被引量:1
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作者 冯菲 周艳波 +2 位作者 陈森 谢恩阁 吴洽儿 《南方水产科学》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期65-74,共10页
为分析电子捕捞日志数据的准确性和可信度,以"粤新会渔01282""粤新会渔01240""粤新会渔01286""粤新会渔01239""粤茂滨渔47239""粤新会渔02163""粤茂滨渔42278"&... 为分析电子捕捞日志数据的准确性和可信度,以"粤新会渔01282""粤新会渔01240""粤新会渔01286""粤新会渔01239""粤茂滨渔47239""粤新会渔02163""粤茂滨渔42278""粤新会渔00070"和"粤新会渔01268"9艘拖网渔船2018年8月17日-2019年4月30日的作业状态为研究对象,利用北斗船位数据提取拖网作业时间、作业网次和作业渔区,与电子捕捞日志数据的相关信息进行比较验证。结果表明,9艘拖网渔船的电子捕捞日志数据与北斗数据提取的作业时间的重复率分别为36.7%、64.8%、71.4%、81.5%、24.7%、46.7%、66.7%、79.6%和68.9%。作业渔区的重复率分别为80%、86.9%、65.7%、74.7%、75.3%、85.6%、71.6%、56.9%和65.2%,作业网次的重复率分别为65%、86.4%、60%、70%、75.3%、67.1%、54.4%、62.1%和35.4%。作业时间与渔获量的相关性分析结果表明,"粤新会渔01286""粤新会渔01239""粤新会渔01240"和"粤茂滨渔47239"的作业时间与渔获量呈极显著相关(P<0.01),"粤茂滨渔42278"的作业时间与渔获量呈显著相关(P<0.05),"粤新会渔01282""粤新会渔02163""粤新会渔00070"和"粤新会渔01268"的作业时间与渔获量无显著相关性(P<0.05),反映出电子捕捞日志数据的准确性和可信性尚有空间可待提高。 展开更多
关键词 电子捕捞日志 北斗船位数据 拖网 可信性
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基于船位数据的南极磷虾中层拖网船作业状态特征提取
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作者 苏冰 何瑞麟 +6 位作者 赵国庆 蒋沛雯 李阳 商宸 韩海斌 沈烈 张衡 《海洋渔业》 2025年第5期650-661,共12页
为研究基于船位数据的南极磷虾中层拖网船的作业状态特征提取方法,选取2021年福荣海、龙腾和龙发等3艘中国南极磷虾中层拖网船的VMS船位数据,采用航速、航向的阈值综合判别方法初步判断渔船作业状态(分为捕捞、航行和漂流),并与渔捞日... 为研究基于船位数据的南极磷虾中层拖网船的作业状态特征提取方法,选取2021年福荣海、龙腾和龙发等3艘中国南极磷虾中层拖网船的VMS船位数据,采用航速、航向的阈值综合判别方法初步判断渔船作业状态(分为捕捞、航行和漂流),并与渔捞日志数据进行对比验证,确定渔船实际作业状态。依据船位数据中的航速、航向、时间区间、经纬度等特征,构建了基于深度学习网络的船位状态识别算法,并将数据集按照8∶2的比例分为训练集和验证集代入训练,提取渔船的作业天数、作业日期以及对应的作业位置信息,并与实际填写的渔捞日志数据进行对比验证。结果表明:提取的结果和实际记录的结果误差较小,其中,作业天数每月差值为0~2 d,平均准确率为93.88%;作业位置距离差值较小,距离差值在20 km以内的占比94%;与k近邻、逻辑回归、贝叶斯和决策树等传统机器学习算法相比,基于深度学习模型的南极磷虾拖网船作业状态特征提取正确率最高,达87.04%。研究结果对识别南极磷虾拖网渔船作业状态、捕捞行为和渔业管理具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 南极磷虾 船位数据 作业状态 深度学习
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Fishing Effort Estimation of Trawlers Based on Vessel Monitoring System Data
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作者 LI Dan LU Feng +8 位作者 XU Shuo WANG Yu XUE Muhan NI Hanchen FANG Hui ZHANG Man MA Zhenhua CHEN Zuozhi XU Jian 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期523-532,共10页
Estimating trawler fishing effort plays a critical role in characterizing marine fisheries activities,quantifying the ecological impact of trawling,and refining regulatory frameworks and policies.Understanding trawler... Estimating trawler fishing effort plays a critical role in characterizing marine fisheries activities,quantifying the ecological impact of trawling,and refining regulatory frameworks and policies.Understanding trawler fishing inputs offers crucial scientific data to support the sustainable management of offshore fishery resources in China.An XGBoost algorithm was introduced and optimized through Harris Hawks Optimization(HHO),to develop a model for identifying trawler fishing behaviour.The model demonstrated exceptional performance,achieving accuracy,sensitivity,specificity,and the Matthews correlation coefficient of 0.9713,0.9806,0.9632,and 0.9425,respectively.Using this model to detect fishing activities,the fishing effort of trawlers from Shandong Province in the sea area between 119°E to 124°E and 32°N to 40°N in 2021 was quantified.A heatmap depicting fishing effort,generated with a spatial resolution of 1/8°,revealed that fishing activities were predominantly concentrated in two regions:121.1°E to 124°E,35.7°N to 38.7°N,and 119.8°E to 122.8°E,33.6°N to 35.4°N.This research can provide a foundation for quantitative evaluations of fishery resources,which can offer vital data to promote the sustainable development of marine capture fisheries. 展开更多
关键词 TRAWLER vessel position data machine learning fishing effort
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