[发明专利]一种人员落水轨迹预测方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种人员落水轨迹预测方法，其特征在于：包括：

步骤1、将仿真人体模型的的轨迹信息进行处理，得到经纬度UV向量；

步骤2、获取T时刻点的海浪UV向量以及海流UV向量，并计算该节点的地转偏向力；

步骤3、将海浪UV向量、海流UV向量以及经纬度UV向量转化为二维向量，之后将转化后的海浪UV向量以及海流UV向量与当前节点经纬度以及地转偏向力作为训练模型的输入端特征，将转化后的经纬度UV向量作为输出端特征，对XGboost算法的MultiOutputRegressor模型进行训练；

步骤4、通过训练后的模型，对一落水点进行轨迹预测。

2.根据权利要求1所述的一种人员落水轨迹预测方法，其特征在于：所述步骤1进一步具体为：获取仿真人体模型的实际漂移轨迹，轨迹数据为每第一设定间隔时间获取一条数据，对轨迹数据进行抽稀，抽稀方式为获取每第二设定间隔时间对应的轨迹点，轨迹预测为预测下一个时间节点的点位，所以需要轨迹上前后轨迹节点的经纬度偏移量，即U向量数值为前后两个轨迹节点的经度差，V向量数值为前后两个轨迹节点的纬度差，并将U向量数值和V向量数值都乘以设定值，最后将U向量数值和V向量数值合并为一个数组，即经纬度UV向量。

3.根据权利要求1所述的一种人员落水轨迹预测方法，其特征在于：所述步骤2进一步具体为：获取海浪及海洋洋流数据的NC数据，该类NC数据为三维结构，要素分别为U，V；三维结构为时间、经度以及纬度；获取轨迹上T时刻点的海浪的U向量数值数据，即海浪NC数据提取U要素的第T时刻的数值矩阵，再根据经纬度进行网格化插值称面场，将漂流轨迹上的T时刻节点点位在面场的值，即为轨迹上T时刻点的海浪的U向量数值，同理获取T时刻点的海浪的V向量数值，将海浪的U向量数值和V向量数值合并称一个数组，即为海浪T时刻的海浪UV向量；同理，获取海流UV向量，并计算出该节点的地转偏向力。

4.根据权利要求1所述的一种人员落水轨迹预测方法，其特征在于：所述步骤3中模型的参数设置为：booster为gbtree，gamma为0.87，min_child_weight为3，objective为reg:logistic。

5.一种人员落水轨迹预测装置，其特征在于：包括：

轨迹信息模块，将仿真人体模型的的轨迹信息进行处理，得到经纬度UV向量；

辅助变量模块，获取T时刻点的海浪UV向量以及海流UV向量，并计算该节点的地转偏向力；

模型训练模块，将海浪UV向量、海流UV向量以及经纬度UV向量转化为二维向量，之后将转化后的海浪UV向量以及海流UV向量与当前节点经纬度以及地转偏向力作为训练模型的输入端特征，将转化后的经纬度UV向量作为输出端特征，对XGboost算法的MultiOutputRegressor模型进行训练；

预测模块，通过训练后的模型，对一落水点进行轨迹预测。

6.根据权利要求5所述的一种人员落水轨迹预测装置，其特征在于：所述轨迹信息模块进一步具体为：获取仿真人体模型的实际漂移轨迹，轨迹数据为每第一设定间隔时间获取一条数据，对轨迹数据进行抽稀，抽稀方式为获取每第二设定间隔时间对应的轨迹点，轨迹预测为预测下一个时间节点的点位，所以需要轨迹上前后轨迹节点的经纬度偏移量，即U向量数值为前后两个轨迹节点的经度差，V向量数值为前后两个轨迹节点的纬度差，并将U向量数值和V向量数值都乘以设定值，最后将U向量数值和V向量数值合并为一个数组，即经纬度UV向量。