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申请/专利权人：海南海兰寰宇海洋信息科技有限公司

摘要：本发明提供一种单拖船只目标的识别方法及装置，所述方法包括：获取船只的实时行驶轨迹数据；对所述实时行驶轨迹数据进行预处理，获得预处理结果；对所述预处理结果进行轨迹聚类，获得聚类结果；对所述聚类结果进行特征抽取，获得特征数据；将所述特征数据输入识别单拖船只目标的预设模型进行处理，获得单拖船只目标的识别结果。本发明的方案基于单拖船只的运动特点，抽象出航向变化、转弯次数、分段直行时间等特征，不直接设置阈值，极大降低了误报率，提高了涉海涉渔违法违规行为情报获取能力。

主权项：1.一种单拖船只目标的识别方法，其特征在于，包括：获取船只的实时行驶轨迹数据；对所述实时行驶轨迹数据进行预处理，获得预处理结果；对所述预处理结果进行轨迹聚类，获得聚类结果；对所述聚类结果进行特征抽取，获得特征数据；将所述特征数据输入识别单拖船只目标的预设模型进行处理，获得单拖船只目标的识别结果；其中，所述识别单拖船只目标的预设模型通过如下方法训练：获取船只的历史轨迹样本数据；对所述船只的历史轨迹样本数据进行数据清洗处理，获取清洗结果；对所述清洗结果进行数据可视化处理，获取可视化结果；对所述可视化结果进行特征抽取，获取特征抽取结果；对所述特征抽取结果通过随机森林模型进行训练，获取所述预设模型；其中，对所述特征抽取结果通过随机森林模型进行训练，获取所述预设模型，包括：从分布式文件系统中加载离线模型，从样本数据中有放回地随机采样选出n个样本，n为正整数；从所述特征抽取结果中随机选择k个特征，对选出的n个样本利用选择的k个特征建立决策树；k为正整数；重复进行m次随机采样选出n个样本以及随机选择k个特征的过程，生成m棵决策树，形成随机森林模型；m为正整数；对于新数据，经过每棵决策树，投票确认分到哪一类；其中，所述随机森林模型的参数包括：n_estimators＝60；max_depth＝10；min_samples_split＝10；其中，n_estimators为决策树个数，max_depth为决策树的深度，min_samples_split为节点最小样本数；其中，将所述特征数据输入识别单拖船只目标的预设模型进行处理，获得单拖船只目标的识别结果，包括：将所述特征数据输入预设模型，输出预测结果；根据所述预测结果对待识别船只的类别进行判断，获取判断结果；根据所述判断结果，获取单拖船只目标；其中，所述根据所述判断结果，获取单拖船只目标，包括：当所述判断结果为待识别船只为单拖船只目标的概率大于0.7时，获取单拖船只目标。

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