一种基于5G卫星通信和卫星定位的海上搜救方法及系统

本发明属于海上搜救，尤其涉及一种基于5g卫星通信和卫星定位的海上搜救方法及系统。

背景技术：

1、随着科学技术的发展，我国经济的快速增长带动了航运业的蓬勃发展，港口、航道越来越拥挤，船舶也朝着大型化和高速化发展，随之而来的海上交通事故频频发生，海上搜寻救助能力受到了严峻考验。除了采取有效的行政和技术措施预防海上交通事故外，制定科学合理的搜救方案，对己发生事故进行高效处置，保障海上人命财产安全，也是一个急需解决的问题。目前，在海上遇险人员的搜寻救助方面，尽管各级领导都十分重视，但缺少一个高效运行的信息支持和科学决策机制，不能对各种搜救力量信息进行综合处理，搜救决策靠人工凭经验完成，经常会造成决策不合理、不迅速、不全面的现象，影响了搜寻救助的成功率。5g网络正朝着网络多元化、宽带化、综合化、智能化的方向发展。随着各种智能终端的普及，面向2020年及以后，移动数据流量将呈现爆炸式增长。在未来5g网络中，增加低功率节点数量，是保证未来5g网络支持1000倍流量增长的核心技术之一。因此，超密集异构网络成为未来5g网络提高数据流量的关键技术，5g通讯在未来必然会应用在海上搜救领域，实现高效快速精准的搜救，减少事故发生概率。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、鉴于上述或现有的海上搜救效率效率低，缺乏可靠性和安全性的问题，提出了本发明。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明实施例提供了一种基于5g卫星通信和卫星定位的海上搜救方法，其特征在于，包括：利用人工智能和大数据分析，实时监测全球的海上交通和气象数据：构建海上事故预测模型，基于历史数据和模型预测，确定可能的发生海上事故的区域；使用机器学习算法来自动识别求助信号，通过5g卫星通信传输信息到搜救指挥中心；通过卫星图像分析，基于图像识别技术，确定搜救目标的位置，整合卫星图像、机器人传感器数据、5g通信数据和卫星定位信息，构建综合情景图，利用这一图像协调搜救行动。

5、作为本发明所述基于5g卫星通信和卫星定位的海上搜救方法的一种优选方案，其中：所述利用人工智能和大数据分析，实时监测全球的海上交通和气象数据，包括：收集各个海域的海上交通数据，包括船只的位置、速度、航向和船舶自动识别系统数据，收集气象数据，包括风速、海浪高度、气压和降水量，来了解当前和未来的气象条件；整合不同来源的数据，包括卫星数据、雷达数据、海岸站点数据和气象数据，以建立一个全球性的数据仓库；清洗数据，去除错误和重复项，确保数据的质量和一致性，进行数据预处理，如填补缺失值和校正不准确的数据。

6、作为本发明所述基于5g卫星通信和卫星定位的海上搜救方法的一种优选方案，其中：所述构建海上事故预测模型，基于历史数据和模型预测，确定可能的发生海上事故的区域，包括：获取海上地理信息数据，如海流、海域深度、险区位置、航道信息，以用于分析，历史数据中提取关键特征，如事故地点的地理坐标、季节、天气情况、航线信息等，将时间因素纳入模型中，以考虑季节性和时间趋势，构建神经网络预测模型，使用历史数据训练模型，以学习事故发生的模式和关联进行预测，将海域划分为小块，以便更准确地预测可能的事故区域，使用模型对每个小块的海域进行预测，确定发生事故的区域，将实时气象数据、海流数据、航行信息等整合到模型中，以根据当前条件更新预测，定期运行模型，以及时更新海上事故预测。

7、作为本发明所述基于5g卫星通信和卫星定位的海上搜救方法的一种优选方案，其中：所述构建神经网络预测模型，使用历史数据训练模型，包括：

8、所述神经网络模型公式具体如下所示：

9、

10、其中,表示第l层的第j个神经元的激活，g表示激活函数，nl-1表示第l-1层的神经元数量，表示第l层的第j个神经元到第l-1层的第i个神经元的连接权重，表示第l层的第j个神经元的偏置；并通过损失函数度量预测值与实际值之间的差异。

11、作为本发明所述基于5g卫星通信和卫星定位的海上搜救方法的一种优选方案，其中：所述使用机器学习算法来自动识别求助信号，通过5g卫星通信传输信息到搜救指挥中心，包括：使用深度学习模型来训练求助信号的分类模型，为模型提供带标签的训练数据，以便它能够学习识别不同类型的求助信号，如sos、ais紧急消息、音频信号等，持续改进和调整算法以适应新的信号类型，在搜救设备上实时处理传感器数据，并将其传送到信号识别模型，通过模型进行实时分类，以确定是否存在求助信号，使用5g卫星通信技术，将识别的求助信号信息传输到搜救指挥中心，一旦识别出求助信号，系统应自动触发警报，并向搜救指挥中心发送紧急通知。

12、作为本发明所述基于5g卫星通信和卫星定位的海上搜救方法的一种优选方案，其中：所述整合卫星图像、机器人传感器数据、5g通信数据和卫星定位信息，构建综合情景图，利用这一图像协调搜救行动，包括：在搜救指挥中心，整合接收到的数据，包括机器人传感器数据、卫星图像和卫星定位信息，利用先进的数据整合和地理信息系统技术，构建综合情景图，将不同来源的数据叠加到一张地图上，使用综合情景图来实时监控海上情况，地理信息系统可以显示海上船只的位置、机器人传感器数据的实时更新、卫星图像和气象信息，基于情景图的信息，搜救指挥中心可以做出决策，如分派搜救船只、无人机、潜水器等资源前往事故现场。

13、第二方面，本发明实施例提供了一种基于5g卫星通信和卫星定位的海上搜救系统，其包括，分析监测模块，用于利用人工智能和大数据分析，实时监测全球的海上交通和气象数据；模型预测模块，用于构建海上事故预测模型，基于历史数据和模型预测，确定可能的发生海上事故的区域；识别传输模块，用于使用机器学习算法来自动识别求助信号，通过5g卫星通信传输信息到搜救指挥中心；分析定位模块，通过卫星图像分析，基于图像识别技术，确定搜救目标的位置，整合卫星图像、机器人传感器数据、5g通信数据和卫星定位信息，构建综合情景图，利用这一图像协调搜救行动。

14、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于5g卫星通信和卫星定位的海上搜救方法的任一步骤。

15、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于5g卫星通信和卫星定位的海上搜救方法的任一步骤。

16、与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明的方法通过结合5g卫星通信和卫星定位技术，可以迅速获取和传输求助信号信息，加快了搜救响应速度，从而提高了搜救效率，利用深度学习模型对求助信号进行分类，提供更准确的信号识别，减少误报和漏报，有助于确保救援资源得到最有效的利用，通过综合情景图的构建，搜救指挥中心能够实时监控海上情况，提供更好的决策支持，包括资源分派和应对紧急情况，自动化的系统减少了对人工操作员的依赖，降低了人为干扰和误判的风险，提高了搜救的可靠性，借助5g卫星通信，可以快速传输信息到搜救指挥中心，保证了紧急情况下的快速通信和响应，通过更准确的信号识别和资源分派，可以更有效地利用搜救资源，减少资源浪费。