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公开(公告)号：CN119003587A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411000399.3
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国水产科学研究院东海水产研究所
IPC: G06F16/2455 , G01S19/42 , G06F16/29 , G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06Q10/083 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种利用北斗导航定位面向特定渔港统计渔船在港时长和渔船数量的方法，具体包括以下步骤：(1)首先对跨度为64°的经纬度范围形成网格；(2)获取特定渔港的空间范围和中心经纬度；(3)根据特定渔港通过空间查询获取其步骤(1)的编码信息并标注特定渔港的名称；(4)对所获取的船舶位置数据采用相同编码规则进行编码，并提取与特定渔港的编码信息相同的船舶位置记录；(5)保存其时序连续的船舶位置数据；(6)从而获取船舶在港时长；(7)得到该时间段的在港船舶总数；(8)将所有在港船舶的在港时长进行累加可以得到特定渔港总的船舶在港时长。本发明可以直接利用计算得到的指标，对渔港港口的运行状况进行评估。
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公开(公告)号：CN116150618A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310052089.5
申请日：2023-02-02
Applicant: 中国水产科学研究院东海水产研究所
IPC: G06F18/214 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习神经网络的渔船作业类型识别方法，包括：对获取的船位轨迹数据进行预处理，并生成训练样本集；基于训练样本集中的船位轨迹数据生成具有上下文信息的词嵌入轨迹位置特征向量和词嵌入轨迹时间特征向量；基于训练样本集中的船位轨迹数据得到时间差特征、航速特征和航向特征；构建端对端的可微分卷积神经网络，将上述特征输入可微分卷积神经网络进行训练，得到渔船作业类型识别模型；将待测船位轨迹数据集作为渔船作业类型识别模型的输入，判断待测轨迹的渔船作业类型进行识别标注。本发明能够提高渔船作业类型判别的速度和精度。
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公开(公告)号：CN109188464B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201810802074.5
申请日：2018-07-20
Applicant: 中国水产科学研究院东海水产研究所 , 上海地听信息科技有限公司
IPC: G01S19/14
Abstract: 本发明涉及一种基于北斗船位数据的渔船在港和出海时间的分析方法，包括以下步骤：根据渔船的航速提取出渔船处于停泊状态的船位点，筛选出各网点中停泊的船位点数据；把船位点数据转换成矢量文件并投影；将网点中密集的点确定为船的停泊港口点并标注港口，为港口点赋值所在的行政区划；通过港口点与渔船轨迹关系判断船是在港还是出海；提取出出海时间与返港时间，计算出在港和出海时间表。
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公开(公告)号：CN112883773A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202011625134.4
申请日：2020-12-31
Applicant: 中国水产科学研究院东海水产研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于声学影像数据评估的物种判别方法，包括：步骤(1)：设定海上试验调查要素，通过回声探测器并获取声学影像数据；步骤(2)：剔除海表噪声和海底噪声，剔除所述声学影像数据的噪声，得到预处理后的声学影像数据；步骤(3)：采用频差技术对所述预处理后的声学影像数据进行信号鉴别和目标鱼种判别，并将平均体积反向散射强度差值范围内的信号作为目标鱼种进行积分输出。本发明能够有效剔除各种噪声，以达到最后准确识别物种的目的。
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公开(公告)号：CN112765301A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110114715.X
申请日：2021-01-28
Applicant: 中国水产科学研究院东海水产研究所
IPC: G06F16/29 , G06F40/126 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及一种基于层叠框架的区域划分方法，包括：确定管理所需覆盖的空间范围的经度最大值和最小值，以及纬度最大值和最小值；设置不同层级的格网空间分辨率；通过二分法分别将所述空间范围按经向和纬向进行二分，在划分后的格网空间内进行下一层的二分格网划分；对二分法所获得的格网分别进行经度二进制编码和纬度二进制编码，并将得到的经度二进制编码和纬度二进制编码进行交叉组合得到一维二进制编码；对所述一维二进制编码进行字符编码；对满足预设条件的格网进行划分之后，对字符编码进行数字编码；根据最终编码结果对空间范围进行划分。本发明使得渔区的编码不仅体现地理空间信息，同时根据不同的编码长度可以判断渔区划分的层级。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105787591B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201610108008.9
申请日：2016-02-26
Applicant: 中国水产科学研究院东海水产研究所
Abstract: 本发明公开了一种利用多尺度环境特征的渔场预报方法，包括如下步骤：1)对目标区域的原始海洋环境遥感数据进行预处理；2)基于预处理后的海洋环境遥感数据构建多尺度环境特征数据集；3)根据渔业生产数据，计算单位捕捞努力量渔获量CPUE，并根据CPUE分布设定阈值，生成渔场样本标签；4)在多尺度环境特征数据集中检索临近或满足阈值的海洋环境遥感数据，建立多时空尺度渔场海洋环境特征样本集；5)根据多时空尺度渔场海洋环境特征样本集进行渔场预报，获得渔场概率预报结果。本发明通过建立多维海洋环境特征空间到海洋渔场特征空间的有效映射，使得映射关系可以更稳健更全面的反映海洋渔场分布规律，提高了渔场预报的准确性。
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公开(公告)号：CN109086701A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810808844.7
申请日：2018-07-19
Applicant: 中国水产科学研究院东海水产研究所 , 中国科学院上海技术物理研究所
Abstract: 本发明涉及一种用于NPP夜光遥感数据的灯光渔船自动识别方法，包括以下步骤：筛选夜光遥感数据；对筛选出的夜光遥感数据进行预处理，并裁剪出灯光渔船附近海域的子区图像；对子区图像采取中心极大值法求阈值，根据求取的阈值分割图像，大于阈值的点被保留下来，此时求取的目标为疑似目标图像；对疑似目标图像进行联通区域标记，统计每个区域的最大值，以及每个区域的像元数量，统计出小于腐蚀算子目标区域，并记录目标区域的最大值点；对图像进行腐蚀运算；对图像进行最大值滤波；将最大值滤波的图像减去疑似目标图像，选择零值点作为目标点输出。本发明可以提高灯光渔船业务监测的自动化水平。
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公开(公告)号：CN103235982A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310132053.4
申请日：2013-04-16
Applicant: 中国水产科学研究院东海水产研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯网络模型的渔场预报方法，包括以下步骤：对渔场环境的各个历史海洋信息数据集进行离散化处理；建立贝叶斯网络结构图和贝叶斯网络中节点之间的条件概率表；选取最优学习算法得到的贝叶斯网络结构图来计算渔场的后验概率分布公式；根据得到的后验概率分布公式对渔场进行预报。本发明能够实现渔场的速预报功能。
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公开(公告)号：CN119007029A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411091229.0
申请日：2024-08-09
Applicant: 中国水产科学研究院东海水产研究所
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于高分辨率遥感影像数据的鳗苗捕捞调查方法，首先，获取几何纠正等预处理后的且覆盖调查区域的高空间分辨率的遥感影像；其次，对高空间分辨率的遥感影像进行影像数据标注，建立高分辨率遥感影像鳗苗捕捞器浮子样本数据集；然后，对目标检测算法YOLOv8进行改进，为避免小目标出现漏检误检情况引入具有小目标检测优势的AFPN替换原有检测头，增加了小目标检测层；最后，使用改进后的模型进行鳗苗捕捞器的识别。本发明可以实现从高空间分辨率遥感影像上来识别水面环境中鳗苗捕捞器这一微小目标，能为鳗苗捕捞强度评估提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN118898858A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411100812.3
申请日：2024-08-12
Applicant: 中国水产科学研究院东海水产研究所
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种玻璃鳗的检测计数方法，包括以下步骤：S0获取玻璃鳗图像样本；S1建立影像检测特征数据集；S2构建基于改进YOLOv10网络的玻璃鳗检测模型，利用所述影像检测数据集对所述玻璃鳗检测模型进行训练；所述改进YOLOv10网络包括：进行多尺度特征提取，并采用SimSPPF模块作为池化层；进行多尺度特征融合并通过AFFM模块引入注意力机制，进而生成四个不同尺寸的检测头；优化边界框回归损失函数；S3利用玻璃鳗检测模型对待检测图像中的玻璃鳗眼睛进行识别，统计玻璃鳗的数量。本发明能够提高鳗鱼苗检测的准确度和精度，同时在检测精度和速度之间取得了良好的平衡。
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