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申请/专利权人：中远海运特种运输股份有限公司;中远海运科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于神经网络的航线规划方法及系统，该方法包括：响应于目标船的航线规划请求，获取所述目标船的船信息和所在海洋区域的区域数据；根据所述船信息，基于相似度算法，从多个候选船中筛选出多个相似船；根据所述相似船的航行数据，实时训练得到所述目标船的航线规划算法模型；将所述船信息和所述区域数据输入至所述航线规划算法模型进行规划演算，以得到所述目标船的规划航线。可见，本发明能够有效提高航线规划的效率和精确度，提高船只航行的安全性，减少航行事故。

主权项：1.一种基于神经网络的航线规划方法，其特征在于，所述方法包括：响应于目标船的航线规划请求，获取所述目标船的船信息和所在海洋区域的区域数据；所述船信息包括船只类型、船只位置、船只历史航行数据、船只工作人员信息和船只传感参数；所述船只传感参数包括船只速度、船只加速度、船只朝向、船只温度、船只湿度和船只图像数据；所述区域数据包括障碍区域数据、陆地边界数据、浮动物数据和天气预测数据；根据所述船信息，基于相似度算法，从多个候选船中筛选出多个相似船，包括：由所述目标船的卫星通信设备向预设的半径范围内的所有其他船进行信息广播，并获取所述其他船的回应信息；所述回应信息中包括有所述其他船的计算设备状况信息；将每一所述其他船的所述计算设备状况信息输入至预设的设备状况预测算法模型，以得到每一所述其他船的设备状况预测参数；将发送了所述回应信息且所述设备状况预测参数大于预设的第一参数阈值的所有其他船，确定为候选船；计算每一所述候选船的船信息和所述目标船的船信息之间的信息相似度；根据所述信息相似度从大到小对所有所述候选船进行排序得到船序列；将所述船序列前预设数量个的且所述信息相似度大于预设的第一相似度阈值的所有所述候选船，确定为多个相似船；所述信息相似度通过以下规则进行计算：对于候选船的船信息和目标船的船信息，计算这两个船信息中的船只基础信息的向量化表示之间的第一向量距离；所述船只基础信息包括船只类型、船只位置和船只工作人员信息；计算这两个船信息中的船只历史航行数据的向量化表示之间的第二向量距离；所述船只历史航行数据中包括历史时间段船只的航线形状、航行经过区域和经过区域的海图数据；计算这两个船信息中的船只传感参数的向量化表示之间的第三向量距离；计算所述第一向量距离、所述第二向量距离和所述第三向量距离之间的加权求和值的倒数，得到候选船的船信息和目标船的船信息之间的信息相似度；其中，所述第二向量距离、所述第三向量距离和所述第一向量距离对应的权重依次减小；根据所述相似船的航行数据，实时训练得到所述目标船的航线规划算法模型；将所述船信息和所述区域数据输入至所述航线规划算法模型进行规划演算，以得到所述目标船的规划航线。

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