(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211220182.4 (22)申请日 2022.10.08 (71)申请人 中国水产科 学研究院南海水产研究 所 地址 511495 广东省广州市海珠区新港西 路231号 (72)发明人 吴洽儿　马胜伟　周艳波　操亮亮　 陈森　张磊　孙慧岩　毕洁婷　 徐景春　田骥　 (74)专利代理 机构 佛山粤进知识产权代理事务 所(普通合伙) 44463 专利代理师 王余钱 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/02(2012.01) (54)发明名称 一种基于大数据的渔业资源规划方法及系 统 (57)摘要 本发明公开了一种基于大数据的渔业资源 规划方法及系统， 通过 获取海洋图像数据与海洋 声呐探测数据进行资源分析， 得到藻类 资源分布 信息、 鱼类资源分布信息与甲壳类资源分布信 息。 根据资源分布信息进一步分析出优选资源区 域信息， 通过优选资源区域信息进行渔业生产路 线规划， 能够得到合理高效的渔业生产路线， 提 高了渔业生产的效率。 另外， 本发明通过实时获 取生产船舶航行路线信息， 对航线进行偏差计算 与二次路线分析， 能够得到合理 高效的修正路线 信息， 从而减少渔业生产中运输成本的消耗， 提 高了渔业 生产的经济效益。 权利要求书3页 说明书11页 附图2页 CN 115293658 A 2022.11.04 CN 115293658 A 1.一种基于大 数据的渔业资源规划方法， 其特 征在于， 包括： 获取海洋图像数据与海洋 声呐探测数据； 通过海洋图像数据进行藻类识别与资源分析， 得到藻类资源分布信息； 根据海洋图像数据与海洋声呐探测数据进行综合资源分析， 得到鱼类资源分布信 息与 甲壳类资源分布信息； 获取目标渔业捕捞信 息， 根据目标渔业捕捞信 息， 结合藻类资源分布信息、 鱼类资源分 布信息与甲壳类资源分布信息进行区域资源分析， 得到优选资源区域信息； 根据优选资源区域信息进行 渔业生产规划分析， 得到渔业 生产规划路线信息 。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的渔业资源规划方法， 其特征在于， 所述获取 海洋图像数据与海洋 声呐探测数据， 之前包括： 获取海洋渔业总体生产区域信息； 根据海洋渔业总体生产区域信息， 构建出基于三维地图模型的渔业 生产地图模型； 根据生产区域面积信息， 将渔业生产地图模型进行区域划分， 得到多个渔业生产子区 域。 3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的渔业资源规划方法， 其特征在于， 所述通过 海洋图像数据进行藻类识别与资源分析， 得到藻类资源分布信息具体为： 获取海洋图像数据中每 个渔业生产子区域的海面图像数据； 将所述海面图像数据进行图像降噪、 平 滑预处理得到增强图像数据； 从大数据中获取藻类资源图像数据， 将所述增强图像数据与藻类资源图像数据进行特 征对比分析， 得到藻类种类信息与藻类数量信息； 根据藻类种类信息与藻类数量信息进行综合区域分布分析， 得到藻类资源分布信息 。 4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的渔业资源规划方法， 其特征在于， 所述根据 海洋图像数据与海洋声呐探测数据进 行综合资源分析， 得到鱼类资源分布信息与甲壳类资 源分布信息， 具体为： 获取海洋图像数据中的海底图像数据； 从大数据中获取海底动物资源图像数据； 将海底图像数据进行图像预处 理与动物特 征提取， 得到海底动物 识别特征； 将海底动物资源图像数据进行参 考特征提取得到海底动物对比特 征； 将海底动物识别特征与海底动物对比特征进行特征对比分析与识别， 得到鱼类种类信 息与甲壳动物种类信息 。 5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的渔业资源规划方法， 其特征在于， 所述根据 海洋图像数据与海洋声呐探测数据进 行综合资源分析， 得到鱼类资源分布信息与甲壳类资 源分布信息， 还 包括： 根据海底动物识别特征与对应图像数据进行鱼类与甲壳类动物比例分析， 得到海底动 物比例信息； 在预设时间内， 获取多次海洋 声呐探测数据； 根据海洋声呐探测数据进行海洋动物数量分析并根据探测次数进行均值计算， 得到海 洋动物平均数量信息； 根据海洋动物平均 数量信息与海底动物比例信 息进行数量分析， 得到鱼类数量信 息与权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115293658 A 2甲壳类数量信息； 根据鱼类种类信息、 甲壳动物种类信息与鱼类数量信息、 甲壳类数量信息分别进行综 合分布分析， 得到鱼类资源分布信息与甲壳类资源分布信息 。 6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的渔业资源规划方法， 其特征在于， 所述获取 目标渔业捕捞信息， 根据目标渔业捕捞信息， 结合藻类资源分布信息、 鱼类资源分布信息与 甲壳类资源分布信息进行区域资源分析， 得到优选资源区域信息， 具体为： 根据藻类资源分布信息、 鱼类资源分布信息与甲壳类资源分布信息进行计算分析， 得 到每个渔业生产子区域的海洋生态多样性指数； 根据海洋生态多样性指数， 结合目标渔业捕捞信 息进行计算分析得到每个渔业生产子 区域的资源捕捞指数； 将资源捕捞指数与 预设指数进行比较， 筛选出资源捕捞指数大于预设指数所对应的渔 业生产子区域作为优选资源区域， 并得到优选资源区域信息 。 7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的渔业资源规划方法， 其特征在于， 所述根据 优选资源区域信息进行 渔业生产规划分析， 得到渔业 生产规划路线信息， 具体为： 根据优选资源区域中的资源捕捞指数进行 数值大小排序， 得到区域优选排序表； 获取目标 渔业捕捞信息中的目标捕捞数量信息； 将优选资源区域信 息与目标捕捞数量信 息导入渔业生产地图模型， 结合 区域优选排序 表进行路线规划分析， 得到渔业 生产规划路线信息 。 8.一种基于大数据的渔业资源规划系统， 其特征在于， 该系统包括： 存储器、 处理器， 所 述存储器中包括基于大数据的渔业资源规划方法程序， 所述基于大数据的渔业资源规划方 法程序被所述处 理器执行时实现如下步骤： 获取海洋图像数据与海洋 声呐探测数据； 通过海洋图像数据进行藻类识别与资源分析， 得到藻类资源分布信息； 根据海洋图像数据与海洋声呐探测数据进行综合资源分析， 得到鱼类资源分布信 息与 甲壳类资源分布信息； 获取目标渔业捕捞信 息， 根据目标渔业捕捞信 息， 结合藻类资源分布信息、 鱼类资源分 布信息与甲壳类资源分布信息进行区域资源分析， 得到优选资源区域信息； 根据优选资源区域信息进行 渔业生产规划分析， 得到渔业 生产规划路线信息 。 9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的渔业资源规划系统， 其特征在于， 所述获取 海洋图像数据与海洋 声呐探测数据， 之前包括： 获取海洋渔业总体生产区域信息； 根据海洋渔业总体生产区域信息， 构建出基于三维地图模型的渔业 生产地图模型； 根据生产区域面积信息， 将渔业生产地图模型进行区域划分， 得到多个渔业生产子区 域。 10.根据权利要求8所述的一种基于大数据的渔业资源规划系统， 其特征在于， 所述获 取目标渔业捕捞信息， 根据目标渔业捕捞信息， 结合藻类资源分布信息、 鱼类资源分布信息 与甲壳类资源分布信息进行区域资源分析， 得到优选资源区域信息， 具体为： 根据藻类资源分布信息、 鱼类资源分布信息与甲壳类资源分布信息进行计算分析， 得 到每个渔业生产子区域的海洋生态多样性指数；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115293658 A 3