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申请/专利权人：中国海洋大学

摘要：本发明涉及一种基于融合数据识别预测渔船危险的方法，属于图像数据处理和地理信息系统领域，包括以下步骤：S1.获取渔区网格化预报数据和渔船位置数据；S2.根据获得数据生成渔区作业可视化图像；S3.基于渔区图像处理和分析，检测出处于危险渔区的渔船；S4.获得渔船名单，触发预警系统并通知管理人员；本发明的优点是：通过融合渔区、预报、渔船位置、作业条件数据，生成渔区作业动态图像，基于图像检测技术高效检索处于危险渔区内的船只，避免因为大批量渔船和渔区空间查询遍历带来的卡顿和延迟问题，将GIS空间分析问题转换为图像处理问题，能够大幅提高识别效率，能够及时触发预警系统。

主权项：1.一种基于融合数据识别预测渔船危险的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取渔区网格化预报数据和渔船位置数据；S2.根据获得数据生成渔区作业可视化图像；S3.基于渔区图像处理和分析，检测出处于危险渔区的渔船；S4.获得渔船名单，触发预警系统并通知管理人员；所述步骤S2具体为：（2-1）基于leaflet和Vue开发，首先加载渲染geojson格式的渔区数据，生成渔区网格图层；加载渔船实时位置显示为三角形符号图层；Leaflet提供了GeoJSON图层功能，加载和渲染地理信息数据，包括渔区边界和危险区域数据；采用L.geoJSON方法将加载的渔区数据渲染为Leaflet的图层；l-marker和l-icon组件用于显示渔船位置的三角形符号，渲染为绿色，通过循环遍历渔船数组动态显示船舶位置；为了在Vue应用程序中集成Leaflet地图组件，使用VueLeaflet库，该VueLeaflet库提供了Vue组件，使得在Vue项目中使用Leaflet地图功能；（2-2）进行渔区网格图层的标注，使用Leaflet的style函数定义每个地理特征的样式，若风速大于10.8ms标注为蓝色，风速大于17.2ms标注为黄色，风速大于17.2ms，风速大于24.5ms标注为橙色，风速大于32.6ms标注为红色，以上带有颜色的渔区即为危险渔区位置；至此，用户可直观的看到实时的危险渔区的分布以及渔船是否处在危险渔区当中；（2-3）将步骤（2-2）的图层叠加，生成导出新的图像；同时，将渔船坐标对应生成匹配的图像坐标，使用leaflet-image插件将Leaflet地图渲染成Canvas，然后将Canvas导出为图像文件；L.imageOverlay方法用于将地图导出为Canvas，接受一个回调函数来处理导出结果；将Canvas转换为base64编码的PNG图像数据；使用latLngToContainerPoint方法将渔船地理坐标转换为地图视图中的像素坐标，并存储到geo_coordinates列表中；将渔船地理坐标转换为图像坐标的具体公式为： ；其中，（ximage,yimage）表示图像中的坐标，φ和λ分别表示渔船的纬度和经度。

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权利要求：

百度查询： 中国海洋大学 基于融合数据识别预测渔船危险的方法