一种基于人工智能的港口运营调度方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的港口运营调度方法及系统。本发明专利技术通过实时获取港口航运图像数据得到船舶货物预测信息与船舶返港预测时间信息，并精准地分析出适合当前船舶返港的优选区域，从而提高了港口船舶运输效率。另外，本发明专利技术通过获取分析运输区域中的集卡调度状态信息，得到具有高效的集卡运输路线数据，能够进一步提高港口运输作业的畅通性，从而提高港口总体的运作效率，实现港口的高度经济价值。济价值。济价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的港口运营调度方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，更具体的，涉及一种基于人工智能的港口运营调度方法及系统。

技术介绍

[0002]经济全球化发展对策实施以来，国内几大港口面临着全新的调度局势，港口泊位正朝着大型化、专业化、自动化等方向发展，彰显了我国港口配套设施的完善程度。为了适应国内外产业经济合作项目的需要，应针对传统港口调度存在的问题，提出切实可行的改进方案，推广使用更加全面的港口调度系统。
[0003]而在一些作业量较大的港口中，常常会遇到港口运输效率低，作业调度乱等问题，这严重影响了港口运输与作业的效率，所以，现在亟需一种高效的港口运营调度方法。

技术实现思路

[0004]为了解决上述至少一个技术问题，本专利技术提出了一种基于人工智能的港口运营调度。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种基于人工智能的港口运营调度方法，包括：实时获取港口航运图像数据，根据图像数据进行图像识别与分析，得到船舶货物预测信息与船舶返港预测时间信息；实时获取港口卸货区域信息，根据港口卸货区域信息进行港口区域划分与区域作业量分析，得到子区域作业预测时间信息；将子区域作业预测时间信息与船舶返港预测时间信息进行信息比较与筛选，得到优选子区域信息；根据优选子区域信息，获取预设范围内集卡调度状态信息，根据集卡调度状态信息进行线路规划，得到集卡运输路线数据；将优选子区域信息与集卡运输路线数据发送至预设终端设备进行显示。
[0006]本方案中，所述实时获取港口航运图像数据，根据图像数据进行图像识别与分析，得到船舶货物预测信息与船舶返港预测时间信息，之前包括：从船舶大数据中获取港口船舶图像数据；将港口船舶图像数据进行图像降噪并提取船舶特征值，得到船舶图像特征；将所述船舶图像特征与与对应的船舶编号进行关联，得到船舶对比图像数据；构建船舶对比图像数据库，将船舶对比图像数据导入船舶对比图像数据库。
[0007]本方案中，所述实时获取港口航运图像数据，根据图像数据进行图像识别与分析，得到船舶货物预测信息与船舶返港预测时间信息，之前包括：获取港口航运图像数据；根据航运图像数据进行图像降噪、平滑、色彩增强预处理，得到增强图像数据；将增强图像数据进行船舶识别，并将船舶图像区域进行最小化选取，得到船舶区
域图像数据；将船舶区域图像数据与船舶对比图像数据进行图像特征对比，得到船舶货物区域图像数据；将货物区域图像数据与船舶区域图像数据进行货物识别与图像比例分析，得到船舶货物预测信息。
[0008]本方案中，所述实时获取港口航运图像数据，根据图像数据进行图像识别与分析，得到船舶货物预测信息与船舶返港预测时间信息，还包括：根据港口航运图像数据进行船舶与参照物识别并进行相对位置分析，得到基于图像的船舶位置信息与参照物位置信息；获取港口总体图像数据，根据港口总体图像数据进行二维地图构建，得到港口二维地图模型；将船舶位置信息与参照物位置信息导入港口二维地图模型进行位置相对距离计算分析，得到船舶返港距离信息；根据船舶返港距离信息进行时间预测，得到船舶返港预测时间信息。
[0009]本方案中，所述实时获取港口卸货区域信息，根据港口卸货区域信息进行港口区域划分与区域作业量分析，得到子区域作业预测时间信息，具体为：获取港口卸货区域信息中的卸货区域面积信息；根据面积信息进行区域划分，得到N个卸货子区域；获取卸货子区域中的卸货量信息与人员调配信息，根据所述卸货量信息与人员调配信息进行作业时间预测，得到子区域作业预测时间信息。
[0010]本方案中，所述将子区域作业预测时间信息与船舶返港预测时间信息进行信息比较与筛选，得到优选子区域信息，具体为：将子区域作业预测时间信息与船舶返港预测时间信息进行时间差值计算，得到时间差值；若时间差值小于预设差值，则将对应的子区域标记为第一子区域；将当前第一子区域内的人员调配信息与卸货区域大小信息进行综合分析，得到最大作业量信息；根据船舶货物预测信息得到预测作业量信息，将预测作业量信息与最大作业量信息进行信息比较；若预测作业量大于最大作业量，则将第一子区域与相邻区域进行区域合并，并将合并后的区域进行信息整理，得到优选子区域信息。
[0011]本方案中，所述根据优选子区域信息，获取预设范围内集卡调度状态信息，根据集卡调度状态信息进行线路规划，得到集卡运输路线数据，具体为：获取港口作业运输区域图像数据；根据港口作业运输区域图像数据构建运输区域三维地图模型；根据港口作业运输区域图像数据进行障碍物特征识别与道路特征识别，得到道路区域图像数据与障碍物区域图像数据；将道路区域图像数据、障碍物区域图像数据与港口作业运输区域图像数据进行图像相对位置分析，得到道路位置信息与障碍物位置信息；
将道路位置信息与障碍物位置信息导入运输区域三维地图模型。
[0012]本方案中，所述根据优选子区域信息，获取预设范围内集卡调度状态信息，根据集卡调度状态信息进行线路规划，得到集卡运输路线数据，还包括：根据优选子区域信息得到优选子区域位置信息与运输起末点信息；根据优选子区域位置信息，通过通信装置，获取预设范围内集卡位置信息与集卡数量信息；将集卡位置信息、集卡数量信息、运输起末点信息导入运输区域三维地图模型进行路径分析，得到集卡运输路线数据。
[0013]本专利技术第二方面还提供了一种基于人工智能的港口运营调度系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于人工智能的港口运营调度方法程序，所述基于人工智能的港口运营调度方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：实时获取港口航运图像数据，根据图像数据进行图像识别与分析，得到船舶货物预测信息与船舶返港预测时间信息；实时获取港口卸货区域信息，根据港口卸货区域信息进行港口区域划分与区域作业量分析，得到子区域作业预测时间信息；将子区域作业预测时间信息与船舶返港预测时间信息进行信息比较与筛选，得到优选子区域信息；根据优选子区域信息，获取预设范围内集卡调度状态信息，根据集卡调度状态信息进行线路规划，得到集卡运输路线数据；将优选子区域信息与集卡运输路线数据发送至预设终端设备进行显示。
[0014]本方案中，所述将子区域作业预测时间信息与船舶返港预测时间信息进行信息比较与筛选，得到优选子区域信息，具体为：将子区域作业预测时间信息与船舶返港预测时间信息进行时间差值计算，得到时间差值；若时间差值小于预设差值，则将对应的子区域标记为第一子区域；将当前第一子区域内的人员调配信息与卸货区域大小信息进行综合分析，得到最大作业量信息；根据船舶货物预测信息得到预测作业量信息，将预测作业量信息与最大作业量信息进行信息比较；若预测作业量大于最大作业量，则将第一子区域与相邻区域进行区域合并，并将合并后的区域进行信息整理，得到优选子区域信息。
[0015]本专利技术公开了一种基于人工智能的港口运营调度方法及系统。本专利技术通过实时获取港口航运图像数据得到船舶货物预测信息与船舶返港预测时间信息，并精准地分析出适合当前船舶返港的优选区域，从而提高了港口船舶运输效率。另外，本专利技术通过获本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的港口运营调度方法，其特征在于，包括：实时获取港口航运图像数据，根据图像数据进行图像识别与分析，得到船舶货物预测信息与船舶返港预测时间信息；实时获取港口卸货区域信息，根据港口卸货区域信息进行港口区域划分与区域作业量分析，得到子区域作业预测时间信息；将子区域作业预测时间信息与船舶返港预测时间信息进行信息比较与筛选，得到优选子区域信息；根据优选子区域信息，获取预设范围内集卡调度状态信息，根据集卡调度状态信息进行线路规划，得到集卡运输路线数据；将优选子区域信息与集卡运输路线数据发送至预设终端设备进行显示。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的港口运营调度方法，其特征在于，所述实时获取港口航运图像数据，根据图像数据进行图像识别与分析，得到船舶货物预测信息与船舶返港预测时间信息，之前包括：从船舶大数据中获取港口船舶图像数据；将港口船舶图像数据进行图像降噪并提取船舶特征值，得到船舶图像特征；将所述船舶图像特征与与对应的船舶编号进行关联，得到船舶对比图像数据；构建船舶对比图像数据库，将船舶对比图像数据导入船舶对比图像数据库。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的港口运营调度方法，其特征在于，所述实时获取港口航运图像数据，根据图像数据进行图像识别与分析，得到船舶货物预测信息与船舶返港预测时间信息，之前包括：获取港口航运图像数据；根据航运图像数据进行图像降噪、平滑、色彩增强预处理，得到增强图像数据；将增强图像数据进行船舶识别，并将船舶图像区域进行最小化选取，得到船舶区域图像数据；将船舶区域图像数据与船舶对比图像数据进行图像特征对比，得到船舶货物区域图像数据；将货物区域图像数据与船舶区域图像数据进行货物识别与图像比例分析，得到船舶货物预测信息。4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的港口运营调度方法，其特征在于，所述实时获取港口航运图像数据，根据图像数据进行图像识别与分析，得到船舶货物预测信息与船舶返港预测时间信息，还包括：根据港口航运图像数据进行船舶与参照物识别并进行相对位置分析，得到基于图像的船舶位置信息与参照物位置信息；获取港口总体图像数据，根据港口总体图像数据进行二维地图构建，得到港口二维地图模型；将船舶位置信息与参照物位置信息导入港口二维地图模型进行位置相对距离计算分析，得到船舶返港距离信息；根据船舶返港距离信息进行时间预测，得到船舶返港预测时间信息。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的港口运营调度方法，其特征在于，所述实
时获取港口卸货区域信息，根据港口卸货区域信息进行港口区域划分与区域作业量分析，得到子区域作业预测时间信息，具体为：获取港口卸货区域信息中的卸货区域面积信息；根据面积信息进行区域划分，得到N个卸货子区域；获取卸货子区域中的卸货量信息与人员调配信息，根据所述卸货量信息与人员调配信息进行作业时间预测，得到子区域作业预测时间信息。6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的港口运营调度方法，其特征在于，所述将子区域作业预测时间信息与船舶返港预测时间信息进行信息比较与筛选，得到优选子区域信息，具体为：将子区域作业预测时间信息与船舶返港预测时间信息进行时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：王恺，姜翊，
申请(专利权)人：深圳中科天巡信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：