一种海面清理船舶用滤网的调整方法及系统转让专利
申请号 : CN202111236005.0
文献号 : CN113668479B
文献日 : 2021-12-17
发明人 : 王根德
申请人 : 丹华海洋工程装备(南通)有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种海面清理船舶用滤网的调整方法,其中,所述方法包括:获得第一海域的海水盐度、海水温度、海域深度;
根据所述第一海域的海水盐度、所述海水温度和所述海域深度,获得第一海水密度;
获得预定时段内所述第一海域海风的最大风力;
根据所述预定时段内所述第一海域海风的最大风力,获得第一密度调整参数;
根据所述第一密度调整参数对所述第一海水密度进行调整,获得第二海水密度;
根据所述第一海水密度和第二海水密度确定所述第一海域的第一浮力阈值;
根据所述第一浮力阈值,构建训练数据集;
根据所述训练数据集对神经网络进行训练,获得第一滤网筛选模型;
将所述第一海域的实时浮力信息输入所述第一滤网筛选模型,获得第一滤网材料信息;
根据所述第一滤网材料信息对第一海面清理船舶用滤网的材料进行调整。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:构建腐蚀度特征组合集合;
根据所述腐蚀度特征组合集合对所述第一滤网筛选模型进行联邦学习,获得第二滤网筛选模型;
获得所述腐蚀度特征组合集合中腐蚀度最大的气候条件与海水成分特征组合;
将所述特征组合输入所述第二滤网筛选模型,获得第二滤网材料信息;
根据所述第二滤网材料信息对第一海面清理船舶用滤网的材料进行调整。
3.如权利要求2所述的方法,其中,所述构建腐蚀度特征组合集合,包括:获得所述第一海域的气候特征;
根据所述气候特征,确定所述第一海域在所述预定时段内的气候条件,其中,所述气候条件包括光照强度、潮汐规律、风力和风向;
对所述第一海域的海水进行成分分析,获得第一海水成分信息;
对所述第一海水成分信息进行聚类分类,获得聚类结果,其中,所述聚类结果包括N个类别的成分信息;
对每个类别的成分信息进行主特征提取,获得N个主特征信息,其中,每个所述主特征信息均与每个类别相对应;
分别获得所述N个主特征信息和所述光照强度、所述潮汐规律、所述风力和所述风向的组合腐蚀度,构建腐蚀度特征组合集合。
4.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:获得所述第一海面清理船舶的位置信息;
根据所述位置信息,获得海岸人流量信息和常住人口与游客比例信息;
将所述常住人口与游客比例信息输入垃圾类型预测模型,获得第一垃圾类型预测结果;
根据所述人流量信息对垃圾产出量进行预估,获得第一垃圾产出量预估结果;
根据所述第一垃圾类型预测结果和所述第一垃圾产出量预估结果,获得第一网眼尺寸信息,所述第一网眼尺寸信息为所述第一海面清理船舶用滤网的网眼尺寸信息。
5.如权利要求4所述的方法,其中,所述方法还包括:根据所述位置信息,判断岸边是否设有港口;
如果所述岸边设有港口,根据所述港口类型,获得所述第一海域中的船只类型和船只数量;
根据所述船只类型和所述船只数量,获得第二密度调整参数;
根据所述第二密度调整参数,对所述第一海水密度进行调整,获得第三海水密度。
6.如权利要求4所述的方法,其中,所述方法还包括:根据所述位置信息,获得所述位置为中心预定距离内的生物群体特征;
根据所述生物群体特征,获得第一网眼尺寸调整参数;
根据所述第一网眼尺寸调整参数,对所述第一网眼尺寸信息进行调整,获得第二网眼尺寸信息。
7.如权利要求4所述的方法,其中,所述将所述常住人口与游客比例信息输入垃圾类型预测模型,获得第一垃圾类型预测结果,包括:将所述常住人口与游客比例信息作为输入信息输入垃圾类型预测模型;
所述垃圾类型预测模型通过多组训练数据训练获得,所述多组训练数据中的每组数据均包括所述常住人口与游客比例信息和用于标识垃圾类型预测结果的标识信息;
获得所述垃圾类型预测模型的输出信息,所述输出信息包括所述第一垃圾类型预测结果。
8.一种海面清理船舶用滤网的调整系统,其中,所述系统包括:第一获得单元,所述第一获得单元用于获得第一海域的海水盐度、海水温度、海域深度;
第一处理单元,所述第一处理单元用于根据所述第一海域的海水盐度、所述海水温度和所述海域深度,获得第一海水密度;
第二获得单元,所述第二获得单元用于获得预定时段内所述第一海域海风的最大风力;
第二处理单元,所述第二处理单元用于根据所述预定时段内所述第一海域海风的最大风力,获得第一密度调整参数;
第三处理单元,所述第三处理单元用于根据所述第一密度调整参数对所述第一海水密度进行调整,获得第二海水密度;
第四处理单元,所述第四处理单元用于根据所述第一海水密度和第二海水密度确定所述第一海域的第一浮力阈值;
第五处理单元,所述第五处理单元用于根据所述第一浮力阈值,构建训练数据集;
第三获得单元,所述第三获得单元用于根据所述训练数据集对神经网络进行训练,获得第一滤网筛选模型;
第四获得单元,所述第四获得单元用于将所述第一海域的实时浮力信息输入所述第一滤网筛选模型,获得第一滤网材料信息;
第一管理单元,所述第一管理单元用于根据所述第一滤网材料信息对第一海面清理船舶用滤网的材料进行调整。
9.一种海面清理船舶用滤网的调整系统,包括:处理器,所述处理器与存储器耦合,所述存储器用于存储程序,当所述程序被所述处理器执行时,使系统以执行如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
说明书 :
一种海面清理船舶用滤网的调整方法及系统
技术领域
背景技术
洋生态,威胁航行安全等问题的发生。
发明内容
布情况不同而造成的垃圾清理效果不理想的技术问题。本申请实施例通过获得第一海域的
海水盐度、海水温度、海域深度;并根据所述第一海域的所述海水盐度、所述海水温度和所
述海域深度,获得第一海水密度;然后获得预定时段内所述第一海域海风的最大风力;根据
所述预定时段内所述第一海域海风的最大风力,获得第一密度调整参数;然后根据所述第
一密度调整参数对所述第一海水密度进行调整,获得第二海水密度;根据所述第一海水密
度和第二海水密度确定所述第一海域的第一浮力阈值;根据所述第一浮力阈值,构建训练
数据集;根据所述训练数据集对神经网络进行训练,获得第一滤网筛选模型;将所述第一海
域的实时浮力信息输入所述第一滤网筛选模型,获得第一滤网材料信息;根据所述第一滤
网材料信息对第一海面清理船舶用滤网的材料进行调整。本申请实施例通过根据不同海域
的情况以及不同海域内海风风力获得海域内的海水密度信息,并根据该海水密度信息获得
该海域的浮力阈值,基于浮力阈值构建训练数据集,通过训练数据集获得滤网筛选模型,输
出滤网材料信息对滤网材料进行调整,通过对不同海域情况进行不同分析,使海面清理船
舶在面对不同海域时,可切换不同滤网材料,提升了切换滤网的精确性和效率,进而提升了
海面清理船舶在面对不同海域清理工作时的普适性,达到了海面清理船舶清理垃圾更加理
想更加智能的技术效果。
盐度、所述海水温度和所述海域深度,获得第一海水密度;获得预定时段内所述第一海域海
风的最大风力;根据所述预定时段内所述第一海域海风的最大风力,获得第一密度调整参
数;根据所述第一密度调整参数对所述第一海水密度进行调整,获得第二海水密度;根据所
述第一海水密度和第二海水密度确定所述第一海域的第一浮力阈值;根据所述第一浮力阈
值,构建训练数据集;根据所述训练数据集对神经网络进行训练,获得第一滤网筛选模型;
将所述第一海域的实时浮力信息输入所述第一滤网筛选模型,获得第一滤网材料信息;根
据所述第一滤网材料信息对第一海面清理船舶用滤网的材料进行调整。
度、海域深度;第一处理单元,所述第一处理单元用于根据所述第一海域的海水盐度、所述
海水温度和所述海域深度,获得第一海水密度;第二获得单元,所述第二获得单元用于获得
预定时段内所述第一海域海风的最大风力;第二处理单元,所述第二处理单元用于根据所
述预定时段内所述第一海域海风的最大风力,获得第一密度调整参数;第三处理单元,所述
第三处理单元用于根据所述第一密度调整参数对所述第一海水密度进行调整,获得第二海
水密度;第四处理单元,所述第四处理单元用于根据所述第一海水密度和第二海水密度确
定所述第一海域的第一浮力阈值;第五处理单元,所述第五处理单元用于根据所述第一浮
力阈值,构建训练数据集;第三获得单元,所述第三获得单元用于根据所述训练数据集对神
经网络进行训练,获得第一滤网筛选模型;第四获得单元,所述第四获得单元用于将所述第
一海域的实时浮力信息输入所述第一滤网筛选模型,获得第一滤网材料信息;第一管理单
元,所述第一管理单元用于根据所述第一滤网材料信息对第一海面清理船舶用滤网的材料
进行调整。
行时,使系统以执行如第一方面所述方法的步骤。
的浮力阈值,基于浮力阈值构建训练数据集,通过训练数据集获得滤网筛选模型,输出滤网
材料信息对滤网材料进行调整,通过对不同海域情况进行不同的提取和分析,使海面清理
船舶在面对不同海域时,可切换不同滤网材料,提升了针对不同海域情况切换清理用滤网
材料的精确性和效率,进而提升了海面清理船舶在面对不同海域清理工作时的普适性,达
到了海面清理船舶清理垃圾更加理想更加智能的技术效果。
更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
19,第一管理单元20,电子设备300,存储器301,处理器302,通信接口303,总线架构304。
具体实施方式
动切换滤网材料而导致海面清理船舶清理垃圾效果不够理想的技术问题。本申请实施例本
申请实施例通过根据不同海域的情况以及不同海域内海风风力获得海域内的海水密度信
息,并根据该海水密度信息获得该海域的浮力阈值,基于浮力阈值构建训练数据集,通过训
练数据集获得滤网筛选模型,并通过滤网筛选模型输出滤网材料信息对滤网材料进行调
整。本申请实施例通过对不同海域内情况进行不同而具体地分析,使海面清理船舶在面对
不同海域时,可切换不同滤网材料,提升了切换滤网材料的精确性和效率,进而提升了海面
清理船舶在面对不同海域清理工作时的普适性,达到了海面清理船舶清理垃圾更加理想更
加智能的技术效果。
威胁航行安全等问题的发生。在海面清理船舶对海面清理的过程中需要采用过滤网对海面
垃圾进行回收清理,随着船舶在海面的航行,过滤网可将海面上以及海面下一定深度内的
垃圾进行打捞回收。但是海面清理船只在面对不同的海域、不同的垃圾种类等情况时,无法
主动切换滤网材料以进行适应,进而存在着清理海面垃圾的效果不够理想的技术问题。
海水温度和所述海域深度,获得第一海水密度;获得预定时段内所述第一海域海风的最大
风力;根据所述预定时段内所述第一海域海风的最大风力,获得第一密度调整参数;根据所
述第一密度调整参数对所述第一海水密度进行调整,获得第二海水密度;根据所述第一海
水密度和第二海水密度确定所述第一海域的第一浮力阈值;根据所述第一浮力阈值,构建
训练数据集;根据所述训练数据集对神经网络进行训练,获得第一滤网筛选模型;将所述第
一海域的实时浮力信息输入所述第一滤网筛选模型,获得第一滤网材料信息;根据所述第
一滤网材料信息对第一海面清理船舶用滤网的材料进行调整。
全部实施例,应理解,本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例,本
领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请
保护的范围。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本申请相关的部分而
非全部。
任意海域,例如海边景区海域,但不限于此。
内的海水样本进行测量,其原理可为测量所述海水样本的温度和电导率,进而获得所述海
水样本的海水盐度数据。海水温度可通过现有技术中的温度测量设备进行测量。海域深度
可通过现有技术中的海域深度检测设备进行测量,其原理可为超声波遇到海底后由于传播
介质不同而返回,进而测得所述第一海域的海域深度,本领域技术人员应当理解,所述海域
深度并非至所述第一海域内某一点的海域深度,其可为所述第一海域内的平均海域深度。
域深度增大(压力增大)的情况下,海水的密度就会增大。因此,在获得所述第一海域的海水
盐度、海水温度和海域深度后,即可得出所述第一海域的第一海水密度。本申请实施例通过
测量不同的海域内的海水盐度、海水温度和海域深度等参数,进而计算得出该海域内的海
水密度,以针对不同海域情况,获取不同海水密度,调整不同滤网材料,进而达到更换滤网
材料更加精准,更加高效,更加适应不同海域情况的技术效果。
域内海水所受压力产生变化,即除了所述海域深度外,海风也会使第一海域内海水压力产
生变化,进而使第一海域内海水密度产生变化。所述第一海域海风的最大风力可通过风力
检测设备进行检测,本领域技术人员应当了解,风力包括风速以及风量等参数,进而综合得
出风力大小以及风力等级,从而通过风力检测设备测量所述第一海域海风的最大风力。
海域内气候以及海风变化剧烈,则可将预定时间段设置较短,若第一海域内气候以及海风
变化较为平和,则可将预定时间段设置较长,在海面清理船舶出海进行清理工作时,可通过
该最大风力进行参考。通过测量一预定时间段内的第一海域海风的最大风力,可了解预定
时间段内第一海域内海风对海水密度影响的最大程度,进而根据该最大风力获得第一密度
调整参数,对所述第一海水密度进行调整,获得第二海水密度。且若所述最大风力较大,则
第一密度调整参数较大,若所述最大风力较小,则第一密度调整参数较小。本申请实施例通
过获得不同海域内海风在一预定时间段内的最大风力,获得第一密度调整参数,对第一海
水密度进行调整获得第二海水密度,加入了第一海域内海风对海水密度的影响因素,能够
更加精确地获得不同海域内的海水密度,进而针对不同海域情况,调整不同滤网材料,进而
达到更换滤网材料更加精准,更加高效,更加适应不同海域情况的技术效果。
度与浮力呈正相关。通过所述第一海水密度和第二海水密度确定第一浮力阈值,第一浮力
阈值即为基于第一海水密度和第二海水密度计算得出的一浮力阈值范围,而第一海水密度
和第二海水密度所对应的浮力值为所述第一浮力阈值的两端点。将滤网的排液体积输入计
算,即可计算出滤网在所述第一海域内所承受的浮力阈值范围,该范围即为所述第一海域
内无海风和预定时间段内海风达最大风力时滤网所受海水的浮力范围。本申请实施例通过
计算第一海域内的第一浮力阈值,可获得海面清理船舶滤网在第一海域内所受浮力的范
围,进而根据该第一浮力阈值对滤网材料进行选择调整,使滤网材料的调整更加精准而高
效,从而使滤网的材料适用于该第一海域内海水的浮力范围,进而适用于在该第一海域内
进行清理工作。
术人员了解,该对应的滤网材料信息是指一定体积的由该材料制成的滤网在所述第一海域
内海水内时,浮力与重力相当,能够保持滤网在海面下而不浮至海面上,从而适合于对该第
一海域内的海面进行清理打捞。
起来的,旨在反映人脑结构及功能的一种抽象数学模型,神经网络是一种运算模型,由大量
的节点(或称神经元)之间相互连接构成,每个节点代表一种特定的输出函数称为激励函
数,每两个节点之间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当
于人工神经网络的记忆,网络的输出则依照网络的连接方式,是对一种逻辑策略的表达,基
于神经网络模型建立的所述第一滤网筛选模型根据输入的第一海域的浮力信息,能够输出
准确的第一滤网材料信息,从而具备了较强的分析计算能力,达到了准确而高效切换滤网,
适用于第一海域内海水浮力的技术效果。
时浮力信息位于所述第一海水密度和所述第二海水密度对应的浮力值之间。向训练得到的
具有神经网络特性的第一滤网筛选模型内输入所述实时浮力信息后,第一滤网筛选模型即
可输出得到第一滤网材料信息,该第一滤网材料信息对应的滤网材料能够适用于该实时浮
力信息对应的海域内。通过根据所述第一滤网材料信息对海面清理船舶用滤网的材料进行
调整,调整后,海面清理船舶用滤网即可保持在具有该实时浮力信息的第一海域的海面下,
不会由于浮力过大而浮至海面上或滤网重力较大沉入更深的海域内,进而能够更加高效快
速地进行海面垃圾的清理打捞工作。通过将实时浮力信息输入所述第一滤网筛选模型,获
得第一滤网材料信息对滤网材料进行调整,能够高效精确地确定适合于该实时浮力信息的
海域的滤网材料种类进而进行调整,达到了高效、精确而智能地调整滤网材料的技术效果。
性地,腐蚀度特征包括第一海域内的气候条件和海水成分,进一步地,该气候条件包括:光
照强度、潮汐规律、风力和风向;该海水成分包括:海水的含盐量、电导率、流速和溶解氧含
量。上述参数均可对海面清理船舶用滤网造成腐蚀作用,进而影响滤网的清理工作效果以
及使用寿命。
值构建的训练数据集和腐蚀度特征组合集合进行联邦学习,共同建模,进而获得第二滤网
筛选模型。第二滤网筛选模型由多组训练数据训练而成,除基于第一浮力阈值构建的训练
数据集外,每组训练数据还包括腐蚀度特征与第二滤网材料信息的标识信息,通过输入所
述腐蚀度特征组合集合中腐蚀度最大 的气候条件与海水成分特征组合,即可输出对应的
第二滤网材料信息,对应于所述第二滤网材料信息的滤网材料能够在该腐蚀度最大 的气
候条件与海水成分特征组合下进行海面清理打捞工作,而不被海水腐蚀或腐蚀较为缓慢,
进而提升滤网材料的使用寿命。
条件与海水成分对应的腐蚀度下进行清理工作,且不会发生腐蚀或腐蚀较为缓慢,通过第
一海域内腐蚀度特征对滤网材料进行调整,达到了提升滤网清理工作质量,提升海面清理
船舶用滤网的使用寿命的技术效果。
气候特征均会对滤网产生不同程度的冲刷、损坏和老化作用,进而对滤网造成腐蚀。
类别的成分信息进行主特征提取,获得N个主特征信息,能够获得主要对滤网产生腐蚀作用
的成分信息中的主特征信息,其中,每个主特征信息与每个类别一一对应。第一海域内海水
的第一海水成分信息包括但不限于海水的含盐量、电导率、流速和溶解氧含量,可通过对第
一海域内海水进行采样检测而得到,上述的第一海水成分信息会对滤网产生不同程度的电
化学腐蚀、机械作用腐蚀等。分别获得所述N个主特征信息和光照强度、潮汐规律、风力和风
向的组合腐蚀度,构建腐蚀度特征组合集合,该腐蚀度特征组合集合即包括了不同气候特
征以及不同第一海水成分信息的多个组合腐蚀度,每个不同的组合腐蚀度均可对应第二滤
网筛选模型中的一个第二滤网材料信息。本申请实施例通过构建多样化的腐蚀度特征组合
集合,可选用不同的滤网材料适应不同的组合腐蚀度,对于腐蚀度最大的气候条件和海水
成分特征组合,可选出耐腐蚀性能最强的第二滤网材料信息,进而对滤网材料进行调整,达
到了针对不同海域内多样化气候环境和海水成分,精确智能地选择具有对应耐腐蚀性能的
滤网材料的技术效果。
息。
易区等。
住人口与游客比例信息输入垃圾类型预测模型,获得第一垃圾类型预测结果,即可获知第
一海域海面上的垃圾类型。将所述人流量信息对垃圾产出量进行预估,获得第一垃圾产出
量预估结果,即可获知第一海域海面上的垃圾量的大小。举不设限地一例,若常住人口与游
客比例较小,则游客较多,则产生的旅游类垃圾较多,例如零食袋和饮料瓶等;若人流量信
息对应的人流量较大,则第一垃圾产出量预估结果对应的垃圾数量较大。根据所述第一垃
圾类型预测结果和所述第一垃圾产出量预估结果,获得第一网眼尺寸信息,所述第一网眼
尺寸信息为所述第一海面清理船舶用滤网的网眼尺寸信息。通过上述的第一垃圾类型预测
结果和所述第一垃圾产出量预估结果即可获得合适的第一海面清理船舶用滤网的网眼尺
寸信息,例如,若第一垃圾类型预测结果对应的体积较小的垃圾较多,则可获得较小的第一
网眼尺寸信息,对第一海面清理船舶用滤网的网眼尺寸进行调节。本申请实施例通过获得
第一海面清理船舶所在的位置信息,进而对垃圾类型和垃圾产出量进行预测评估,能够了
解所需清理海面上的垃圾类型和产出量,进而调节滤网的网眼尺寸信息,对海面上的垃圾
进行有效清理和打捞,避免网眼尺寸不合适影响海面清理效果,达到了根据不同位置海面
进行调整滤网网眼尺寸,使滤网调整至适合不同位置海面清理工作的技术效果。
根据存在的港口的类型获得第一海域内的船只类型和船只数量,例如,港口类型为贸易港
口,则可获得第一海域内的船只类型为货船,并根据港口规模和位置信息获知货船的数量。
响第一海域内海水的第一密度,根据所述船只类型和船只数量,即可获得船只对第一海域
内海水密度的影响参数,进而获得第二密度调整参数,采用所述第二密度调整参数,对所述
第一海水密度进行调整,获得第三海水密度。可将第三海水密度进一步输入训练数据集,对
第一滤网筛选模型进行训练,进一步获得基于第一海域船只信息协同训练得到的第一滤网
筛选模型,进而输出滤网材料信息对滤网材料进行调整。本申请实施例通过获知第一海域
内港口的船只类型和船只信息,在船只对海水密度产生影响时获得第三海水密度,进而基
于第三海水密度对滤网材料进行调整,能够达到更换滤网材料更加精准,更加高效,更加适
应不同海域情况的技术效果。
获知热带沿海具体城市海边该位置为中心预定距离内范围的生物群体特征。该生物群体特
征包括生物群体种类以及生物群体体型大小等。
理的过程中,为避免影响所在位置的生物生态,可通过生物群体特征对滤网网眼尺寸信息
进行调整,在滤网的网眼中设置至少部分的大于所在位置生物群体体型大小的网眼,使生
物群体可通过至少部分的较大的网眼中游出滤网,避免打捞起部分生物群体,影响所在位
置的生态环境。本申请实施例通过获取所在位置附近的生物群体特征对第一海面清理船舶
用滤网的网眼尺寸进行调节,能够满足在对所在海域海面进行垃圾清理的同时不影响当地
生物生态的目的,达到了对滤网网眼尺寸进行调节使其具有多项供暖,满足清理工作的同
时而又能够避免影响生物生态的技术效果。
息;
人脑结构及功能的一种抽象数学模型,垃圾类型预测模型通过多组训练数据训练获得,所
述多组训练数据中的每组数据均包括所述常住人口与游客比例信息和用于标识垃圾类型
预测结果的标识信息,垃圾类型预测模型能够不断地自我的修正,当垃圾类型预测模型的
输出信息达到预定的准确率/收敛状态时,则监督学习过程结束。向垃圾类型预测模型输入
所述常住人口与游客比例信息后,其输出的输出信息即包括第一垃圾类型预测结果,通过
对垃圾类型预测模型进行数据训练,使得垃圾类型预测模型输出的垃圾类型预测结果更加
准确,达到了准确获得垃圾类型信息,进而准确高效地调整滤网的网眼尺寸信息的技术效
果。
浮力阈值构建训练数据集,通过训练数据集获得滤网筛选模型,并通过滤网筛选模型输出
滤网材料信息对滤网材料进行调整,还通过获取第一海域内的腐蚀度特征组合集合获得第
二滤网材料信息对滤网材料进行调整,还通过获取垃圾类型以及生物群体特征对网滤网网
眼尺寸进行调整,最终获得材质及网眼类型适当的海面清理船舶用滤网。本申请实施例通
过对不同海域内情况进行不同而具体地分析,使海面清理船舶在面对不同海域时,可切换
不同滤网材料,调整滤网的网眼尺寸,提升了调整滤网的精确性和效率,进而提升了海面清
理船舶在面对不同海域清理工作时的普适性,达到了海面清理船舶进行海面清理工作更加
理想更加智能的技术效果。
清理船舶用滤网的网眼尺寸信息。
得,所述多组训练数据中的每组数据均包括所述常住人口与游客比例信息和用于标识垃圾
类型预测结果的标识信息;
器耦合,所述存储器用于存储程序,当所述程序被所述处理器执行时,使得系统以执行实施
例一所述方法的步骤。
304相互连接;总线架构304可以是外设部件互连标(peripheral component
interconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry Standard
architecture,简称EISA)总线等。所述总线架构304可以分为地址总线、数据总线、控制总
线等。为便于表示,图8中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
networks,WLAN),有线接入网等。
(electrically erasable Programmable read‑only memory,EEPROM)、只读光盘(compact
disc
或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,
但不限于此。存储器可以是独立存在,通过总线架构304与处理器相连接。存储器也可以和
处理器集成在一起。
实施例提供的一种海面清理船舶用滤网的调整方法。
密度信息获得该海域的浮力阈值,基于浮力阈值构建训练数据集,通过训练数据集获得滤
网筛选模型,并通过滤网筛选模型输出滤网材料信息对滤网材料进行调整,还通过获取第
一海域内的腐蚀度特征组合集合获得第二滤网材料信息对滤网材料进行调整,还通过获取
垃圾类型以及生物群体特征对网滤网网眼尺寸进行调整,最终获得材质及网眼类型适当的
海面清理船舶用滤网。本申请实施例通过对不同海域内情况进行不同而具体地分析,使海
面清理船舶在面对不同海域时,可切换不同滤网材料,调整滤网的网眼尺寸,提升了调整滤
网的精确性和效率,进而提升了海面清理船舶在面对不同海域清理工作时的普适性,达到
了海面清理船舶进行海面清理工作更加理想更加智能的技术效果。
述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同
时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
“至少一个”是指一个或者多个。至少两个是指两个或者多个。“至少一个”、“任意一个”或其
类似表达,是指的这些项中的任意组合,包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如,a ,
b,或c中的至少一项(个、种),可以表示:a ,b,c,a ‑b,a‑c,b‑c,或a‑b‑c,其中a,b,c可以是
单个,也可以是多个。
产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或
部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计
算机、计算机网络、或者其他可编程系统。所述计算机指
数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波
等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介
质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包括一个或多个可用介质集成的服务器、
数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介
质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(Solid State Disk,SSD))等。
散门或晶体管逻辑,离散硬件部件,或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通
用处理器可以为微处理器,可选地,该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微
控制器或状态机。处理器也可以通过计算系统的组合来实现,例如数字信号处理器和微处
理器,多个微处理器,一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核,或任何其它类似的
配置来实现。
器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD‑ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介
中。示例性地,存储媒介可以与处理器连接,以使得处理器可以从存储媒介中读取信息,并
可以向存储媒介存写信息。可选地,存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可
以设置于ASIC中,ASIC可以设置于终端中。可选地,处理器和存储媒介也可以设置于终端中
的不同的部件中。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,
使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在
计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或
方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
附权利要求所界定的本申请的示例性说明,且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修
改、变化、组合或等同物。显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不
脱离本申请的范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技
术的范围之内,则本申请意图包括这些改动和变型在内。