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申请/专利权人：河南交院工程技术集团有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于人工智能航运船闸多源数据融合方法，该方法包括：根据各时刻报港船舶对地航行速度以及船舶吃水深度获取各时刻船舶状态系数；获取报港船舶到达船闸的航道信息；根据船舶状态系数构建各航道区域的航道弯曲程度；根据报港船舶长、宽信息以及航道弯曲程度得到航道区域的航道速度影响因子；构建航行天气影响因子并进行标记；对航道速度影响因子、航行天气影响因子标记值以及船舶数量进行多源数据融合构建报港船舶在航道区域的到闸通行度；根据到闸通行度及船闸开放关闭时间数据结合蚁群算法获取船舶航行最优路径。从而实现船舶航运多源数据的融合，可为船舶航运路线优化提供可靠数据。

主权项：1.基于人工智能航运船闸多源数据融合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集内河数据信息；对于内河信息数据，根据各时刻报港船舶对地航行速度以及船舶吃水深度获取各时刻船舶状态系数；根据船舶航向角度获取报港船舶到达船闸的航道信息；其中航道信息包括航道转弯区域、航道笔直区域，将报港船舶的航道划分为多个航道区域；根据报港船舶在各航道区域的船舶状态系数以及航向角度得到各航道区域的航道弯曲程度；根据报港船舶长、宽信息以及航道弯曲程度得到航道区域的航道速度影响因子；根据各时刻的风向角度、风速、降雨量以及报港船舶航向角度得到各时刻的航行天气影响因子；根据各时刻航行天气影响因子与预设航行天气影响阈值的关系得到各时刻的航行天气影响因子标记值；对航道区域的航道速度影响因子、各时刻的航行天气影响因子标记值以及船舶数量进行多源数据融合构建报港船舶在航道区域的到闸通行度；根据到闸通行度及船闸开放关闭时间数据结合蚁群算法获取船舶航行最优路径；所述对航道区域的航道速度影响因子、各时刻的航行天气影响因子标记值以及船舶数量进行多源数据融合构建报港船舶在航道区域的到闸通行度，包括：将报港船舶在航道区域内所有时刻的标记值为0的航行天气影响因子求均值，记为第一均值，将报港船舶在航道区域内所有时刻的标记值为1的航行天气影响因子求均值，记为第二均值；将航道区域的航道速度影响因子、所述第一均值、所述第二均值以及船舶数量的和值的倒数作为报港船舶在航道区域的到闸通行度。

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