[发明专利]海事搜救对象轨迹预测方法、系统、装置和存储介质

说明书

本发明公开了一种海事搜救对象轨迹预测方法、系统、装置和存储介质，该方法包括：选取设定海域投放仿真人体模型，获取历史仿真数据；选取设定时间段的历史仿真数据生成训练集和验证集；分别对多个神经网络预测子模型进行训练；将搜救对象的历史时刻漂流轨迹坐标信息分别输入多个神经网络预测子模型，获取多个神经网络预测子模型输出的搜救对象的未来时刻漂流轨迹坐标信息预测结果；对多个预测结果进行加权集成，获取集成预测结果；根据集成预测结果确定可能搜救区域和可能搜救位置坐标。本发明的海事搜救对象轨迹预测方法、系统、装置和存储介质通能够在搜救对象信号丢失后迅速准确地预测搜救对象的可能搜救区域和可能搜救位置坐标。

技术领域

本发明涉及海域搜救技术领域，尤其涉及一种海事搜救对象轨迹预测方法、系统、装置和存储介质。

背景技术

随着全球一体化进程的推进及海上运输和海洋开发规模的不断扩大，海事活动越来越频繁，海难事故发生频次也越来越多。海难事故在政治、经济、军事等各个层面都会给国家带来巨大灾难，在人员伤亡和财产损失的同时，还会给社会发展带来不良影响。因此，海事搜救工作越来越受到各沿海国家的重视，对于快速发展的海上运输业等行业，高效的海上搜救行动能够给人员及财产的安全提供不可替代的保障作用。

目前，在落水失事人员信号丢失后而导致其移动位置难以准确定位时，海上搜救指挥系统主要依靠搜救指挥人员的经验直觉来预测搜救对象的漂流轨迹，无法快速准确地预报搜救对象的漂流轨迹，严重影响了搜救指挥与协调工作的效率，贻误最佳的搜救时机。

发明内容

为解决上述现有技术中存在的至少一个技术问题，本发明提供一种海事搜救对象轨迹预测方法、系统、装置和存储介质，通过将隐含状态信息与历史轨迹数据进行融合，能够快速准确地预测海事搜救对象的漂流轨迹。

第一方面，本发明公开了一种海事搜救对象轨迹预测方法，包括：

选取设定海域投放仿真人体模型，获取包括模型漂流轨迹坐标信息和隐含状态信息的历史仿真数据；

选取设定时间段的历史仿真数据生成训练集和验证集；

利用训练集和验证集分别对多个神经网络预测子模型进行训练以拟合历史时刻漂流轨迹坐标信息和未来时刻漂流轨迹坐标信息的映射关系；

将搜救对象的历史时刻漂流轨迹坐标信息分别输入多个神经网络预测子模型，获取多个神经网络预测子模型输出的搜救对象的未来时刻漂流轨迹坐标信息预测结果；

对多个神经网络预测子模型的预测结果进行加权集成，获取集成预测结果；

根据集成预测结果确定可能搜救区域和可能搜救位置坐标。

在一些可选的实施方式中，所述利用训练集和验证集对神经网络预测子模型训练以拟合历史时刻漂流轨迹坐标信息和未来时刻漂流轨迹坐标信息的映射关系，包括：

针对一个神经网络预测子模型，设置m组子模型超参数组；

针对每一组子模型超参数下的神经网络预测子模型，分别从训练集中无放回随机采样设定数量的训练样本；

利用训练样本分别对每一组子模型超参数下的神经网络预测子模型进行训练，并计算每一组子模型超参数下的神经网络预测子模型的评估损失值，获取包括每一组子模型超参数下的神经网络预测子模型的评估损失值及其对应的子模型超参数组的评估集合；

根据评估集合拟合先验概率预测模型，通过先验概率预测模型映射出预设数量的超参数组；

利用推荐函数选取预设数量的超参数组中一组超参数组作为神经网络预测子模型的超参数组，并对选取的超参数组进行评估以获取对应的评估损失值；