航海数据的处理方法、系统、可读存储介质及计算机设备技术方案

一种航海数据的处理方法、系统、可读存储介质及计算机设备，该处理方法包括：获取航海数据，并将所述航海数据进行降噪处理后提取目标数据；通过神经网络模型对所述目标数据进行分析，并根据模型分析结果判断所述目标数据是否达到安全存储等级；若是，将所述目标数据存储在区块链系统的本地节点中。通过该方法对数据进行区分，将重要的数据通过区块链进行存储，可以保证数据存储的可靠性。可以保证数据存储的可靠性。可以保证数据存储的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
航海数据的处理方法、系统、可读存储介质及计算机设备


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，特别是涉及一种航海数据的处理方法、系统、可读存储介质及计算机设备。

技术介绍

[0002]航运为过水路运输和空中运输等方式来运送人或货物，其成本较为低廉，且水路运输每次航程能运送大量货物，而空运和陆运每次的负载数量则相对较少。因此在国际贸易上，水路运输是较为普遍的运送方式。
[0003]随着航运业在信息化、数字化、智能化的发展，对数据存储已经十分便捷和高效。在船舶在航运和工作过程中，可以通过传感器实时获取航海船舶数据。为了保障船舶的安全且高效的航行，需要对采集的航海数据进行制作、传送、存储等处理。这些航海数据很多涉及到船舶自身安全，以及海洋安全，数据较为重要，若数据被伪造或篡改影响船舶或海洋安全。因此单纯的数据处理和存储已经远远不满足当前对信息安全要求。

技术实现思路

[0004]鉴于上述状况，有必要提供一种航海数据的处理方法、系统、可读存储介质及计算机设备，以实现重要数据的安全存储。
[0005]本专利技术公开了一种航海数据的处理方法，包括：
[0006]获取航海数据，并将所述航海数据进行降噪处理后提取目标数据；
[0007]通过神经网络模型对所述目标数据进行分析，并根据模型分析结果判断所述目标数据是否达到安全存储等级；
[0008]若是，将所述目标数据存储在区块链系统的本地节点中。
[0009]进一步的，上述航海数据的处理方法，其中，所述将所述目标数据存储在区块链系统的本地节点中的步骤之前还包括：
[0010]判断所述本地节点的存储空间是否大于或等于所述目标数据的存储容量；
[0011]若是，执行将所述目标数据存储在区块链系统的本地节点中的步骤；
[0012]若否，将所述目标数据存储在区块链系统的虚拟集群的各个子节点中。
[0013]进一步的，上述航海数据的处理方法，其中，所述将所述目标数据存储在区块链系统的虚拟集群的各个子节点中的步骤包括：
[0014]判断所述虚拟集群的可用存储空间是否大于或等于所述目标数据的存储容量；
[0015]若是，将所述目标数据存储在区块链系统的虚拟集群的各个子节点中；
[0016]若否，增加所述虚拟集群中子节点的数量，使得所述虚拟集群的可用存储空间大于或等于所述目标数据的存储容量，并将所述目标数据存储至所述虚拟集群的各个子节点中。
[0017]进一步的，上述航海数据的处理方法，其中，所述提取目标数据的步骤包括：
[0018]获取当前数据存储指标，并根据当前数据存储指标提取所述航海数据中的目标数
据。
[0019]进一步的，上述航海数据的处理方法，其中，所述通过神经网络模型对所述目标数据进行分析的步骤之前还包括：
[0020]获取历史航海数据，以作为训练样本数据；
[0021]将所述训练样本数据输入至神经网络模型中，并获取所述神经网络模型的输出结果，所述输出结果为达到安全存储等级的概率；
[0022]将所述神经网络模型的输出结果和所述训练样本数据对应的标签数据输入到标准损失函数中进行损失值计算；
[0023]当计算出的损失值大于阈值时，根据所述损失值对所述神经网络模型的参数进行优化。
[0024]本专利技术还公开了一种航海数据的处理系统，包括：
[0025]数据提取模块，用于获取航海数据，并将所述航海数据进行降噪处理后提取目标数据；
[0026]判断模块，用于通过神经网络模型对所述目标数据进行分析，并根据模型分析结果判断所述目标数据是否达到安全存储等级；
[0027]存储模块，用于当所述目标数据达到安全存储等级时，将所述目标数据存储在区块链系统的本地节点中。
[0028]进一步的，上述航海数据的处理系统，还包括：
[0029]第一判断模块，用于判断所述本地节点的存储空间是否大于或等于所述目标数据的存储容量；若是，所述存储模块执行将所述目标数据存储在区块链系统的本地节点中的步骤；若否，所述存储模块将所述目标数据存储在区块链系统的虚拟集群的各个子节点中。
[0030]进一步的，上述航海数据的处理系统，还包括模型训练模块，所述模型训练模块用于：
[0031]获取历史航海数据，以作为训练样本数据；
[0032]将所述训练样本数据输入至神经网络模型中，并获取所述神经网络模型的输出结果，所述输出结果为达到安全存储等级的概率；
[0033]将所述神经网络模型的输出结果和所述训练样本数据对应的标签数据输入到标准损失函数中进行损失值计算；
[0034]当计算出的损失值大于阈值时，根据所述损失值对所述神经网络模型的参数进行优化。
[0035]本专利技术还公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有程序，所述程序被所述处理器执行时实现上述任一所述的方法。
[0036]本专利技术还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一所述的方法。
[0037]本专利技术通过对航海数据进行降噪和目标数据提取，降低干扰，提高数据有效性。并且，将提取的目标数据进行模型分析，以确定其是否满足安全存储的需求，若是，则将该目标数据存储在区块链系统中。通过该方法对数据进行区分，将重要的数据通过区块链进行存储，可以保证数据存储的可靠性。
附图说明
[0038]图1为本专利技术第一实施例提供的航海数据的处理方法的流程图；
[0039]图2为本专利技术第二实施例提供的航海数据的处理方法的流程图；
[0040]图3为本专利技术第三实施例提供的航海数据的处理系统的结构框图；
[0041]图4为本专利技术实施例中计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0042]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0043]参照下面的描述和附图，将清楚本专利技术的实施例的这些和其他方面。在这些描述和附图中，具体公开了本专利技术的实施例中的一些特定实施方式，来表示实施本专利技术的实施例的原理的一些方式，但是应当理解，本专利技术的实施例的范围不受此限制。相反，本专利技术的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
[0044]请参阅图1，为本专利技术第一实施例中的航海数据的处理方法，包括步骤S11～S13。
[0045]步骤S11，获取航海数据，并将所述航海数据进行降噪处理后提取目标数据。
[0046]该航海数据包括船舶的数据和/或海洋数据，该船舶数据例如为位置数据，该海洋数据包括但不限于水文、地质、生物、化学、气象等数据。
[0047]航海数据大多是通过传感器来采集，传感器采集的数据具有一定的噪声数据，这些噪声数据影本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种航海数据的处理方法，其特征在于，包括：获取航海数据，并将所述航海数据进行降噪处理后提取目标数据；通过神经网络模型对所述目标数据进行分析，并根据模型分析结果判断所述目标数据是否达到安全存储等级；若是，将所述目标数据存储在区块链系统的本地节点中。2.如权利要求1所述的航海数据的处理方法，其特征在于，所述将所述目标数据存储在区块链系统的本地节点中的步骤之前还包括：判断所述本地节点的存储空间是否大于或等于所述目标数据的存储容量；若是，执行将所述目标数据存储在区块链系统的本地节点中的步骤；若否，将所述目标数据存储在区块链系统的虚拟集群的各个子节点中。3.如权利要求2所述的航海数据的处理方法，其特征在于，所述将所述目标数据存储在区块链系统的虚拟集群的各个子节点中的步骤包括：判断所述虚拟集群的可用存储空间是否大于或等于所述目标数据的存储容量；若是，将所述目标数据存储在区块链系统的虚拟集群的各个子节点中；若否，增加所述虚拟集群中子节点的数量，使得所述虚拟集群的可用存储空间大于或等于所述目标数据的存储容量，并将所述目标数据存储至所述虚拟集群的各个子节点中。4.如权利要求1所述的航海数据的处理方法，其特征在于，所述提取目标数据的步骤包括：获取当前数据存储指标，并根据当前数据存储指标提取所述航海数据中的目标数据。5.如权利要求1所述的航海数据的处理方法，其特征在于，所述通过神经网络模型对所述目标数据进行分析的步骤之前还包括：获取历史航海数据，以作为训练样本数据；将所述训练样本数据输入至神经网络模型中，并获取所述神经网络模型的输出结果，所述输出结果为达到安全存储等级的概率；将所述神经网络模型的输出结果和所述训练样本数据对应的标签数据输入到...

【专利技术属性】
技术研发人员：黎冬楼，常浩，
申请(专利权)人：共青科技职业学院，
类型：发明
国别省市：