【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及貨物管理，更具體地說(shuō)，它涉及一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、當(dāng)前，海上運(yùn)輸對(duì)震動(dòng)和環(huán)境高敏感的貨物，而海運(yùn)由于航行時(shí)間較長(zhǎng)，當(dāng)遇到海況惡劣時(shí)，船只需要保持緩慢移動(dòng)以維持貨物的穩(wěn)定，導(dǎo)致時(shí)效性不足。現(xiàn)有技術(shù)中，船隊(duì)的管理系統(tǒng)主要集中于單船監(jiān)控與調(diào)度，而缺乏船隊(duì)整體的智能協(xié)同優(yōu)化。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，解決
技術(shù)介紹
中提出的技術(shù)問(wèn)題。
2、本專利技術(shù)提供了一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，包括：
3、船隊(duì)構(gòu)建模塊，用于根據(jù)若干只船只構(gòu)建船隊(duì)，船隊(duì)包括破浪單元、運(yùn)輸單元和數(shù)據(jù)采集單元；
4、數(shù)據(jù)采集模塊，用于根據(jù)數(shù)據(jù)采集單元，按固定時(shí)間間隔獲取船隊(duì)運(yùn)輸單元、船隊(duì)路徑前側(cè)和船隊(duì)路徑后側(cè)的第一圖像、第二圖像和第三圖像；
5、海浪識(shí)別模塊，用于通過(guò)預(yù)設(shè)的識(shí)別模型對(duì)第一圖像、第二圖像和第三圖像進(jìn)行聯(lián)合識(shí)別，得到破浪單元的破浪分?jǐn)?shù)；
6、動(dòng)態(tài)調(diào)度模塊，用于根據(jù)破浪單元的破浪分?jǐn)?shù)，結(jié)合優(yōu)化算法對(duì)破浪單元的行駛速度和行駛方向進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸單元對(duì)目標(biāo)貨物的穩(wěn)定運(yùn)輸。
7、進(jìn)一步的，船隊(duì)包括破浪單元、運(yùn)輸單元和數(shù)據(jù)采集單元：
8、分配a只船a作為船隊(duì)的破浪單元，破浪單元用于通過(guò)基于船a對(duì)運(yùn)輸單元進(jìn)行破浪；
9、分配b只船b作為船隊(duì)的運(yùn)輸單元，運(yùn)輸單元用于運(yùn)輸目標(biāo)貨物；
10、分配多只無(wú)人機(jī)作為船隊(duì)的
11、進(jìn)一步的，識(shí)別模型，包括：
12、根據(jù)第一圖像的拍攝時(shí)刻，將拍攝時(shí)刻作為預(yù)設(shè)時(shí)間窗口的中心時(shí)刻，獲得預(yù)設(shè)時(shí)間窗口內(nèi)第只船a的加速度向量，；其中，表示預(yù)設(shè)時(shí)間窗口內(nèi)第個(gè)時(shí)刻的第只船a的加速度參數(shù)，；
13、基于每只船a加速度向量計(jì)算第一圖像對(duì)應(yīng)的破浪分?jǐn)?shù)，計(jì)算公式如下：
14、；
15、；
16、其中，表示第一圖像的破浪分?jǐn)?shù)，表示加速度向量的檢查得分，表示加速度向量的數(shù)量的索引，和表示預(yù)設(shè)時(shí)間窗口的起始時(shí)刻和終止時(shí)刻，表示預(yù)設(shè)時(shí)間窗口的總時(shí)間長(zhǎng)度，表示第一圖像的拍攝時(shí)刻，表示加速度向量中第個(gè)時(shí)刻的加速度參數(shù)，表示第只船a的位置距離船隊(duì)中心位置的歐式距離，、和分別表示加速度向量中第個(gè)時(shí)刻的加速度參數(shù)在橫軸、縱軸和垂直軸三個(gè)方向的分量，表示檢查得分的權(quán)重參數(shù)，表示預(yù)設(shè)時(shí)間窗口權(quán)重參數(shù)，表示第只船a的位置的權(quán)重參數(shù)；
17、將第一圖像作為訓(xùn)練樣本，將破浪分?jǐn)?shù)作為訓(xùn)練樣本的樣本標(biāo)簽，以訓(xùn)練得到識(shí)別模型，識(shí)別模型包括圖像處理層和隱藏層；
18、識(shí)別模型的輸出表示第一圖像對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)破浪分?jǐn)?shù)，將預(yù)測(cè)破浪分?jǐn)?shù)和樣本標(biāo)簽的均誤方差作為識(shí)別模型的損失函數(shù)，以對(duì)識(shí)別模型的圖像處理層和隱藏層的超參數(shù)進(jìn)行反向傳播更新。
19、進(jìn)一步的，識(shí)別模型的圖像處理層，圖像處理層用于對(duì)第一圖像進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，包括：
20、對(duì)第一圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割，得到語(yǔ)義矩陣，語(yǔ)義矩陣包括若干船只的元素和海面元素；對(duì)船只元素進(jìn)行八鄰域聚類，得到若干船只簇；
21、以每個(gè)船只簇的中心元素為中心，將對(duì)應(yīng)的船只簇的邊緣元素按預(yù)設(shè)比例進(jìn)行擴(kuò)增，得到擴(kuò)增簇，并將擴(kuò)增簇內(nèi)的元素均替換為0，得到分割矩陣；其中，預(yù)設(shè)比例大于1；
22、對(duì)分割矩陣邊緣檢測(cè)，以得到分割矩陣的若干特征邊緣；
23、將分割矩陣中對(duì)應(yīng)語(yǔ)義矩陣的擴(kuò)增簇的位置進(jìn)行邊緣填充，具體包括：
24、對(duì)若干特征邊緣根據(jù)角度進(jìn)行聚類，得到特征邊緣最大聚類的邊緣角度；
25、獲得特征邊緣的密度，特征邊緣的密度為分割矩陣中特征邊緣的元素?cái)?shù)量和語(yǔ)義矩陣中非擴(kuò)增簇的元素?cái)?shù)量之比；
26、對(duì)分割矩陣中對(duì)應(yīng)語(yǔ)義矩陣的擴(kuò)增簇的位置，根據(jù)邊緣角度和密度隨機(jī)填充邊緣，得到第一特征轉(zhuǎn)換圖；其中，填充的邊緣的邊緣角度與特征邊緣最大聚類的邊緣角度相同，填充的邊緣的元素?cái)?shù)量和語(yǔ)義矩陣中擴(kuò)增簇的元素?cái)?shù)量之比等于密度。
27、進(jìn)一步的，識(shí)別模型的圖像處理層，圖像處理層還用于對(duì)第二圖像和第三圖像進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，包括：
28、對(duì)第二圖像或者第三圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，分別得到第二特征轉(zhuǎn)換圖或者第三特征轉(zhuǎn)換圖。
29、進(jìn)一步的，識(shí)別層的隱藏層，隱藏層用于輸入第一特征轉(zhuǎn)換圖、第二特征轉(zhuǎn)換圖或者第三特征轉(zhuǎn)換圖，隱藏層的計(jì)算公式如下：
30、；
31、；
32、其中，表示隱藏層對(duì)第一特征轉(zhuǎn)換圖、第二特征轉(zhuǎn)換圖或者第三特征轉(zhuǎn)換圖輸出的破浪分?jǐn)?shù)，表示第一特征轉(zhuǎn)換圖、第二特征轉(zhuǎn)換圖或者第三特征轉(zhuǎn)換圖，表示左奇異矩陣，表示奇異值矩陣，表示右奇異矩陣，表示隱藏層的權(quán)重向量，表示隱藏層的偏置向量，表示，表示隱藏層的偏置矩陣，表示隱藏層的權(quán)重矩陣，表示矩陣特征值分解操作，表示向量轉(zhuǎn)置操作，表示向量拼接操作，表示激活函數(shù)，表示激活函數(shù)。
33、進(jìn)一步的，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸單元對(duì)目標(biāo)貨物的穩(wěn)定運(yùn)輸，包括：
34、步驟1，初始化生成若干個(gè)符合約束條件的個(gè)體，以構(gòu)建目標(biāo)種群；
35、個(gè)體通過(guò)特征矩陣表示為：；其中，表示第只船的行駛角度，表示第只船的行駛速度，；
36、約束條件包括：；其中，和分別表示船b的最大允許行駛角度和最小允許行駛角度；
37、；其中，和分別表示船b的最大允許行駛速度和最小允許行駛速度；
38、其中，表示行駛速度閾值，表示第只船的行駛速度，表示第只船的行駛速度，，；
39、步驟2，目標(biāo)函數(shù)基于識(shí)別模型構(gòu)建，具體包括：
40、獲得基于每個(gè)個(gè)體在第個(gè)時(shí)刻的第二圖像，第個(gè)時(shí)刻的第一圖像，第個(gè)時(shí)刻第三圖像；
41、基于識(shí)別模型獲得第個(gè)時(shí)刻的第二圖像、第個(gè)時(shí)刻的第一圖像和第個(gè)時(shí)刻第三圖像的破浪分?jǐn)?shù)、和；
42、目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算公式為：
43、；其中，和分別表示第一懲罰項(xiàng)系數(shù)和第二懲罰項(xiàng)系數(shù)，表示理想破浪常數(shù)；
44、步驟3，計(jì)算每個(gè)個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值，并根據(jù)目標(biāo)函數(shù)值進(jìn)行從小到大的排序，得到特征排序；
45、步驟4，從前向后保留特征排序中預(yù)設(shè)數(shù)量的個(gè)體，對(duì)剩余的個(gè)體作為父代進(jìn)行更新迭代；
46、步驟5，循環(huán)步驟3和步驟4達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)，停止更新迭代，輸出目標(biāo)函數(shù)值最小的個(gè)體，并基于目標(biāo)函數(shù)值最小的個(gè)體設(shè)定每只船b的行駛速度和行駛角度，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸單元對(duì)目標(biāo)貨物的穩(wěn)定運(yùn)輸。
47、進(jìn)一步的，對(duì)剩余的個(gè)體作為父代進(jìn)行更新迭代，更新公式如下：
48、；
49、其中，表示第次迭代時(shí)父代個(gè)體的更新矩陣，表示第次迭代時(shí)父代個(gè)體的矩陣，表示更新權(quán)重，表示第次迭代時(shí)特征排序排名第一的個(gè)體的矩陣，表示大小為的對(duì)角線元素為1，其余元素為0的稀疏矩陣。
50、本專利技術(shù)的有益效果在于：通過(guò)構(gòu)建智能監(jiān)測(cè)與動(dòng)態(tài)優(yōu)化的船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，整合了船隊(duì)構(gòu)建本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，其特征在于，船隊(duì)包括破浪單元、運(yùn)輸單元和數(shù)據(jù)采集單元：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，其特征在于，識(shí)別模型，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，其特征在于，識(shí)別模型的圖像處理層，圖像處理層用于對(duì)第一圖像進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，其特征在于，識(shí)別模型的圖像處理層，圖像處理層還用于對(duì)第二圖像和第三圖像進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，其特征在于，識(shí)別層的隱藏層，隱藏層用于輸入第一特征轉(zhuǎn)換圖、第二特征轉(zhuǎn)換圖或者第三特征轉(zhuǎn)換圖，隱藏層的計(jì)算公式如下：
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，其特征在于，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸單元對(duì)目標(biāo)貨物的穩(wěn)定運(yùn)輸，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種智能監(jiān)
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，其特征在于，船隊(duì)包括破浪單元、運(yùn)輸單元和數(shù)據(jù)采集單元：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，其特征在于，識(shí)別模型，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，其特征在于，識(shí)別模型的圖像處理層，圖像處理層用于對(duì)第一圖像進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種智能監(jiān)測(cè)的組合船隊(duì)貨物狀態(tài)管理系統(tǒng)，其特征在...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：趙劍青，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：時(shí)代天海廈門(mén)智能科技有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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