一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法

1.本发明属于海洋信息技术领域，特别涉及一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法。


背景技术：

2.随着全球经济和社会的快速发展，海洋经济在国家发展战略中的地位日益提升，海洋资源的保护和可持续利用变得越来越重要。然而，海洋生态环境和资源面临着严峻的挑战，包括海洋污染、海洋生态破坏、海洋灾害。为了应对这些挑战，全面监测和管理海洋生态环境和资源已成为迫切需求。
3.传统的海洋监测手段，如人工观测、航空监测、航海测量和海洋科考，虽然起到了一定的作用，但存在诸多局限性。这些方法通常监测范围狭窄、数据获取难度大、数据分析效率低，无法满足对海洋环境和资源的全面监测和预测需求。为了解决这些问题，遥感技术被广泛应用于海洋监测领域。利用卫星和无人机遥感技术获取海洋图像，可以实现大范围的监测。然而，遥感技术在一些细节和精细监测方面仍然存在局限性，需要依赖其他监测手段。同时，遥感数据也需要经过一定的处理和解释才能为海洋管理和决策提供有价值的信息。
4.基于大数据与人工智能技术的海洋综合监测平台应运而生，旨在克服传统监测手段和遥感技术的局限性，提高监测数据的精度和效率。该平台通过采用多种传感器设备，实现对海洋生态环境和资源的全面、多维度监测。利用大数据与深度学习技术，对海洋数据进行深度挖掘和分析，提高海洋监测数据的价值。通过多种监测手段，实现对海洋环境问题的及时发现和预警。
5.然而，现阶段的海洋监测平台仍存在数据来源单一、缺乏海洋全面、多维度检测数据的问题。此外，数据分析能力不足，无法充分挖掘和利用数据，检测手段单一，无法及时发现和预警海洋环境问题。因此，提供一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，具有重要的现实意义。


技术实现要素：

6.本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，以解决上述背景技术提出的问题。
7.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，具体包括以下步骤完成海洋综合环境状态检测：
8.s1：采集大量的海洋监测数据，包括海水温度、盐度、ph值、浮游动植物；
9.s2：利用大数据平台进行数据存储和处理，确保数据的准确性和实用性；
10.s3：采用深度学习技术对数据进行分析和预测，为用户提供有效的信息支持；
11.s4：利用数据可视化技术将分析结果以直观的方式呈现给用户。
12.作为本发明的一种优选技术方案：所述s1中海洋监测数据的检测由以下模块组
成：
13.a：海洋水体监测模块；
14.b：海洋生物检测模块；
15.c：海洋影像监测模块；
16.d：海洋气象监测与预警模块；
17.e：港口与船舶监测模块。
18.作为本发明的一种优选技术方案：所述a中海洋水体监测模块由以下部分组成：
19.a1：采用各类传感器探头和海洋监测实验室，实现对目标海域水体传导率、温度、压力、ph值、溶解氧、盐度和电解率多种指标的监测和展示；
20.a2：使用智能监测控制器与对应的高精度专业测试电极构成下位机进行数据采集；
21.a3：下位机(最多32台)与上位机(数据收集机)使用modbus-rs485总线组网；
22.a4：上位机利用win32api串口通讯功能，定时收集各监测量的数据，并及时写入文件，以供上层平台分析与使用。
23.作为本发明的一种优选技术方案：所述c中海洋影像监测模块由以下部分组成：
24.c1：使用基于生成对抗网络的超分辨率算法，通过生成器和判断器的博弈来提高海洋影像重构性能；
25.c2：在云计算平台上，使用nvidia rtx3090进行数千次迭代以优化模型性能；
26.c3：对经典模型esrgan进行优化，采用高阶降解过程模拟实际降解过程，并对鉴别器进行必要的修改以增强其能力和稳定训练动态；
27.c4：通过使用纯合成数据训练的模型来还原真实世界的图像，从而提高视觉性能，为后续的海洋影像分析、目标检测和风险预测提供便利。
28.作为本发明的一种优选技术方案：所述d中海洋气象监测与预警模块由以下部分组成：
29.d1：数据采集：通过各种传感器、卫星和浮标设备实时获取海洋气象数据，并从公共气象数据源获取补充数据；
30.d2：数据处理：使用大数据和深度学习技术，如卷积神经网络和循环神经网络，对采集到的气象数据进行特征提取、分析和时序分析；
31.d3：可视化展示：将处理后的数据以图表和地图形式进行可视化展示，为用户提供直观的气象信息和趋势分析；
32.d4：预警服务：根据分析预测结果，当气象条件发生变化时，及时向用户发送预警信息和应对措施；
33.d5：数据交互和共享：与其他海洋监测模块相结合，共同实现对海洋环境的综合监测和预警，提供更安全的海上交通服务和准确的资源开发预测与环保服务。
34.作为本发明的一种优选技术方案：所述e中港口与船舶监测模块由以下部分组成：
35.e1：集成地图功能：通过集成百度地图实现对辖区内港口的定位与介绍，支持应急资源调度功能和路径规划，提供港口与港口之间的最优路径；
36.e2：建立企业、船舶、船员关系：根据国际船舶规范进行建表，实现对企业、船舶、船员之间关系的约束与规范；
37.e3：信息管理与报送：要求及时掌握港口船舶、载货和船员信息，加强人员和车辆信息管理，规范和严格作业程序，支持系统分角色进入；
38.e4：数据采集与处理：对港口和船舶的气象、水文、海洋、环境、安全、能效参数进行实时采集、处理、展示和应用；
39.e5：信息管理与控制：实现对港口和船舶的人员、车辆、货物、设施信息的管理和控制；
40.e6：监测技术手段：采用卫星、航空、视频、岸基站、浮标、雷达、船舶遥感监测手段，以及无线传感器、超声波风传感器、云高仪、数字气压计在线监测技术手段，辅以物联网、云计算、大数据信息技术手段。
41.作为本发明的一种优选技术方案：所述s2中大数据平台的构建由以下步骤组成：
42.s21：需求分析：确定数据输入和输出，明确项目目标和价值；
43.s22：数据采集：采用爬虫、日志、api方法和工具获取海洋监测数据，包括海水温度、盐度、ph值、浮游动植物；
44.s23：数据存储：利用hdfs、hbase或mysql系统和格式存储采集到的海洋监测数据；
45.s24：数据处理：使用hadoop、spark或hive分布式计算框架和组件对海洋监测数据进行清洗、转换、聚合操作；
46.s25：数据分析：利用深度学习技术对数据进行探索、挖掘、建模分析，以提供有效的信息支持；
47.s26：数据展示：采用echarts库或其他可视化工具将分析结果以直观的方式展示给用户。
48.作为本发明的一种优选技术方案：所述s4中数据可视化技术由以下部分组成：
49.s41：使用地理信息系统技术处理和展示与地理位置相关的海洋信息；
50.s42：利用echarts库生成各种图表、数据绑定、图表样式调整以及处理交互事件，实现对海洋信息的可视化呈现，并支持用户交互操作，如缩放、拖拽、点击；
51.s43：应用spark streaming处理实时生成的数据流，实时接收、处理和分析这些数据，并将其转换成可供echarts前端库使用的数据格式，实现实时数据展示和分析功能；
52.s44：采用sqoop进行高速数据传输，从关系型数据库中获取海洋大数据，如海洋温度、盐度、海流实时数据，并将关系型数据库中的数据导入到hadoop hdfs中，为后续数据处理和展示提供数据源。
53.本发明所述一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
54.本发明的有益效果是：该方法旨在通过收集、处理、分析和展示海洋环境、生物、气象、影像、港口与船舶多方面的数据，为用户提供全面、准确、及时的海洋信息服务。本发明综合运用了地理信息系统、深度学习、数据可视化、物联网、云计算、遥感监测技术手段，实现了对海洋环境的综合监测和预警。具体应用场景包括海洋环境保护、海洋资源开发、海上交通、渔业生产、海洋灾害预警领域，有助于提高海洋信息化水平，保障人类和海洋生态安全。
55.全面、多维度监测：本发明采用多种传感器设备，结合遥感技术和传统监测手段，实现对海洋生态环境和资源的全面、多维度监测。通过整合各类监测数据，提供更加丰富、
准确的海洋信息，有效支持海洋保护、资源利用和灾害预警方面的决策。
56.数据挖掘与分析：本发明利用大数据与深度学习技术，对海洋监测数据进行深度挖掘和分析，提高数据价值。通过智能算法，对海洋环境和资源状况进行实时评估和预测，为海洋管理和决策提供科学依据。
57.实时预警与应急响应：本发明通过多种监测手段，实现对海洋环境问题的及时发现和预警。在发生突发事件或潜在风险时，系统能够及时报警并提供应急响应建议，降低海洋灾害风险，保障海洋经济活动的安全与可持续性。
58.数据可视化与交互：本发明采用可视化技术，将海洋监测数据以图形、图表形式展示，提高数据的直观性和易理解性。同时，系统支持用户与数据进行交互，便于用户根据需求筛选、查询和分析数据，提升海洋信息服务水平。
59.综上所述，本发明基于大数据与人工智能技术的海洋智能监测可视化平台，能够充分发挥现代海洋观测与探测技术的优势，实现海洋环境和资源的全面、精确监测与预测。通过提高海洋监测数据的价值，有效支持海洋管理和决策，对保护海洋生态环境、推动海洋产业升级和促进海洋经济可持续发展具有重要意义。
附图说明
60.图1为本发明所述一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法的系统架构图；
61.图2为本发明所述一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法中大数据的系统框架图；
62.图3为本发明提供的一种具体实施案例中海洋水体监测模块的硬件技术图；
63.图4为本发明提供的一种具体实施案例中海洋影像监测模块的生成对抗网络原理图；
64.图5为本发明提供的一种具体实施案例中海洋信息可视化模块的数据可视化技术流程图；
具体实施方式
65.下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易被本领域人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
66.实施例：本发明提供一种技术方案：一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，按照图1所示，本发明具体包括以下步骤完成海洋综合环境状态检测:s1：采集大量的海洋监测数据，包括海水温度、盐度、ph值、浮游动植物；s2：利用大数据平台进行数据存储和处理，确保数据的准确性和实用性；s3：采用深度学习技术对数据进行分析和预测，为用户提供有效的信息支持；s4：利用数据可视化技术将分析结果以直观的方式呈现给用户。
67.本发明所述s1中海洋监测数据的检测由以下模块组成：a：海洋水体监测模块；b：海洋生物检测模块；c：海洋影像监测模块；d：海洋气象监测与预警模块；e：港口与船舶监测模块。
68.按照图3所示，本发明所述a中海洋水体监测模块由以下部分组成：a1：采用各类传感器探头和海洋监测实验室，实现对目标海域水体传导率、温度、压力、ph值、溶解氧、盐度、
电解率多种指标的监测和展示；a2：使用智能监测控制器与对应的高精度专业测试电极构成下位机进行数据采集；a3：下位机(最多32台)与上位机(数据收集机)使用modbus-rs485总线组网；a4：上位机利用win32api串口通讯功能，定时收集各监测量的数据，并及时写入文件，以供上层平台分析与使用。
69.本发明所述b中海洋生物检测算法使用了yolov5模型，其损失函数由三部分组成：边界框回归损失(l_box)、置信度预测损失(l_obj)和类别预测损失(l_cls)；其三部分损失函数的公式内容：
70.边界框回归损失(l_box)：边界框回归损失用于衡量预测边界框与实际边界框之间的误差；yolov5采用ciou损失(complete intersection over union loss)作为边界框回归损失；ciou损失综合了iou损失、中心点距离损失和宽高比损失。具体公式如下：
[0071][0072]
其中，iou表示预测边界框与实际边界框的交并比；ρ表示欧氏距离；
[0073]
center_pred和center_gt分别表示预测边界框和实际边界框的中心点；是宽高比损失的权重；v表示宽高比损失。
[0074]
置信度预测损失(l_obj)：置信度预测损失用于衡量预测边界框包含目标的置信度与实际情况之间的误差。采用二元交叉熵损失(bce loss)计算。具体公式如下：
[0075]
l_obj＝-σ[y_gt*log(y_pred)+(1-y_gt)*log*(1-y_pred)]
[0076]
其中，y_gt表示实际置信度，y_pred表示预测置信度。
[0077]
类别预测损失(l_cls)：类别预测损失用于衡量预测目标类别与实际类别之间的误差。同样采用二元交叉熵损失(bce loss)计算。具体公式如下：
[0078]
l_cls＝-σ[p_gt*log(p_pred)+(1-p_gt)*log*(1-p_pred)]
[0079]
其中，p_gt表示实际类别概率，p_pred表示预测类别概率。
[0080]
最终的损失函数l_total为这三部分损失函数之和：
[0081]
l_total＝l_box+l_obj+l_cls
[0082]
通过优化这个损失函数，yolov5能够在目标检测任务中实现较高的准确性和鲁棒性。
[0083]
按照图4所示，本发明所述c中海洋影像监测模块由以下部分组成：c1：使用基于生成对抗网络的超分辨率算法，通过生成器和判断器的博弈来提高海洋影像重构性能；c2：在云计算平台上，使用nvidia rtx3090进行数千次迭代以优化模型性能；c3：对经典模型esrgan进行优化，采用高阶降解过程模拟实际降解过程，并对鉴别器进行必要的修改以增强其能力和稳定训练动态；c4：通过使用纯合成数据训练的模型来还原真实世界的图像，从而提高视觉性能，为后续的海洋影像分析、目标检测和风险预测提供便利。
[0084]
本发明所述d中海洋气象监测与预警模块由以下部分组成：d1：数据采集：通过各种传感器、卫星、浮标设备实时获取海洋气象数据，并从公共气象数据源获取补充数据；d2：数据处理：使用大数据和深度学习技术，如卷积神经网络和循环神经网络，对采集到的气象数据进行特征提取、分析和时序分析；d3：可视化展示：将处理后的数据以图表、地图形式进行可视化展示，为用户提供直观的气象信息和趋势分析；d4：预警服务：根据分析预测结果，当气象条件发生变化时，及时向用户发送预警信息和应对措施；d5：数据交互和共享：与其他海洋监测模块相结合，共同实现对海洋环境的综合监测和预警，提供更安全的海上交通
服务和准确的资源开发预测与环保服务。
[0085]
本发明所述e中港口与船舶监测模块由以下部分组成：e1：集成地图功能：通过集成百度地图实现对辖区内港口的定位与介绍，支持应急资源调度功能和路径规划，提供港口与港口之间的最优路径；e2：建立企业、船舶、船员关系：根据国际船舶规范进行建表，实现对企业、船舶、船员之间关系的约束与规范；e3：信息管理与报送：要求及时掌握港口船舶、载货和船员信息，加强人员和车辆信息管理，规范和严格作业程序，支持系统分角色进入；e4：数据采集与处理：对港口和船舶的气象、水文、海洋、环境、安全、能效参数进行实时采集、处理、展示和应用；e5：信息管理与控制：实现对港口和船舶的人员、车辆、货物、设施信息的管理和控制；e6：监测技术手段：采用卫星、航空、视频、岸基站、浮标、雷达、船舶遥感监测手段，以及无线传感器、超声波风传感器、云高仪、数字气压计在线监测技术手段，辅以物联网、云计算、大数据信息技术手段。
[0086]
按照图2所示，本发明所述s2中大数据平台的构建由以下步骤组成：s21：需求分析：确定数据输入和输出，明确项目目标和价值；s22：数据采集：采用爬虫、日志、api方法和工具获取海洋监测数据，包括海水温度、盐度、ph值、浮游动植物；s23：数据存储：利用hdfs、hbase或mysql系统和格式存储采集到的海洋监测数据；s24：数据处理：使用hadoop、spark或hive分布式计算框架和组件对海洋监测数据进行清洗、转换、聚合操作；s25：数据分析：利用深度学习技术对数据进行探索、挖掘、建模分析，以提供有效的信息支持；s26：数据展示：采用echarts库或其他可视化工具将分析结果以直观的方式展示给用户。
[0087]
按照图5所示，本发明所述s4中数据可视化技术由以下部分组成：s41：使用地理信息系统技术处理和展示与地理位置相关的海洋信息；s42：利用echarts库生成各种图表、数据绑定、图表样式调整以及处理交互事件，实现对海洋信息的可视化呈现，并支持用户交互操作，如缩放、拖拽、点击；s43：应用spark streaming处理实时生成的数据流，实时接收、处理和分析这些数据，并将其转换成可供echarts前端库使用的数据格式，实现实时数据展示和分析功能；s44：采用sqoop进行高速数据传输，从关系型数据库中获取海洋大数据，如海洋温度、盐度、海流实时数据，并将关系型数据库中的数据导入到hadoop hdfs中，为后续数据处理和展示提供数据源。
[0088]
为了验证海洋生物检测模块，本发明采用了yolov5目标检测算法，python版本为3.8，pytorch版本为1.7，训练的神经网络的数据集大小为1gb，共有十五种海洋生物，分别为：珊瑚、螃蟹、海豚、水母、龙虾、企鹅、海鳐鱼、海胆、海马、海豹、鲨鱼、乌贼、海星、海龟、鲸鱼。采用手工标注的方式对70％的图像进行标注。本发明分别使用了yolov5l和yolov5s架构的模型，训练150个epochs，预训练权重来自于coco数据集。下表为yolov5s和yolov5l训练数据对比。
[0089]
表1：yolov5s vs.yolov5l
[0090]
[0091]
上表为本平台训练的两个模型的对比，yolov5l在模型参数、网络层数、计算精度和内存上是yolov5s的几倍之多，但是在每一个epoch的训练时间和完整地训练一次所消耗的时间上，yolov5s就比yolov5l少很多了。这是因为gpu对参数求导的速度为随着参数、网络层数的增加而增加。
[0092]
yolov5有许多判别模型识别准确度的度量指标，如精确度、召回率、map，下面针对这几项指标进行综合性分析：
[0093]
表2：性能指标对比
[0094][0095]
表2是我们从训练数据中每隔15个epoch提取出来的，一共有11行数据。经过前面的分析，我们已经知道了两个神经网络的损失曲线不是在训练的最后收敛的，再结合表2里的指标我们可以更加直观明白哪个网络拥有更强的识别能力。综合观察下来，yolov5l在精确度、召回率、map_0.5、map_0.5:0.95几个指标中分别比yolov5s高出3％，1％，1％，5％。这些指标分别表示着模型识别的正例样本的正确率和预测出来的目标框的精确度，yolov5l在目标检测的生物分类和目标框的预测上都更加出色，因此平台将会使用yolov5l在训练过程中最好的权重参数作为海洋生物检测模块中的检测模型。
[0096]
实验结论：通过对比分析，本发明所采用的基于大数据与人工智能技术的海洋智能监测可视化平台在海洋生物检测模块中采用了yolov5目标检测算法。在训练过程中，我们对比了yolov5l和yolov5s两种模型架构，发现yolov5l在精确度、召回率、map_0.5、map_0.5:0.95关键性能指标上均优于yolov5s，具备更强的识别能力和目标框预测准确性。虽然yolov5l在模型参数、网络层数、计算精度和内存上的需求高于yolov5s，但其在识别准确度和预测效果上的优势明显，因此本平台最终选择使用yolov5l在训练过程中最佳的权重参数作为海洋生物检测模块中的检测模型。本发明所构建的海洋智能监测可视化平台能够实现对15种海洋生物的实时识别与监测，提高海洋生态保护和资源利用的科学性和有效性。同时，平台具备强大的数据挖掘、分析和可视化功能，为海洋管理和决策提供有力支持。综合考虑各方面因素，本发明所提出的基于大数据与人工智能技术的海洋智能监测可视化平台在海洋生物检测方面具有显著优势，有助于推动海洋产业升级和促进海洋经济可持续发展。
[0097]
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，其特征在于：具体包括以下步骤完成海洋综合环境状态检测：s1：采集大量的海洋监测数据，包括海水温度、盐度、ph值、浮游动植物；s2：利用大数据平台进行数据存储和处理，确保数据的准确性和实用性；s3：采用深度学习技术对数据进行分析和预测，为用户提供有效的信息支持；s4：利用数据可视化技术将分析结果以直观的方式呈现给用户。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，其特征在于：所述s1中海洋监测数据的检测由以下模块组成：a：海洋水体监测模块；b：海洋生物检测模块；c：海洋影像监测模块；d：海洋气象监测与预警模块；e：港口与船舶监测模块。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，其特征在于：所述s2中大数据平台的构建由以下步骤组成：s21：需求分析：确定数据输入和输出，明确项目目标和价值；s22：数据采集：采用爬虫、日志、api方法和工具获取海洋监测数据，包括海水温度、盐度、ph值、浮游动植物；s23：数据存储：利用hdfs、hbase或mysql系统和格式存储采集到的海洋监测数据；s24：数据处理：使用hadoop、spark或hive分布式计算框架和组件对海洋监测数据进行清洗、转换、聚合操作；s25：数据分析：利用深度学习技术对数据进行探索、挖掘、建模分析，以提供有效的信息支持；s26：数据展示：采用echarts库或其他可视化工具将分析结果以直观的方式展示给用户。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，其特征在于：所述s4中数据可视化技术由以下部分组成：s41：使用地理信息系统技术处理和展示与地理位置相关的海洋信息；s42：利用echarts库生成各种图表、数据绑定、图表样式调整以及处理交互事件，实现对海洋信息的可视化呈现，并支持用户交互操作，如缩放、拖拽、点击；s43：应用sparkstreaming处理实时生成的数据流，实时接收、处理和分析这些数据，并将其转换成可供echarts前端库使用的数据格式，实现实时数据展示和分析功能；s44：采用sqoop进行高速数据传输，从关系型数据库中获取海洋大数据，包括海洋温度、盐度、海流实时数据，并将关系型数据库中的数据导入到hadoop hdfs中，为后续数据处理和展示提供数据源。5.根据权利要求2所述的一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，其特征在于：所述a中海洋水体监测模块由以下部分组成：a1：采用各类传感器探头和海洋监测实验室，实现对目标海域水体传导率、温度、压力、ph值、溶解氧、盐度和电解率指标的监测和展示；
a2：使用智能监测控制器与对应的高精度专业测试电极构成下位机进行数据采集；a3：下位机与上位机使用modbus-rs485总线组网；a4：上位机利用win32api串口通讯功能，定时收集各监测量的数据，并及时写入文件，以供上层平台分析与使用。6.根据权利要求2所述的一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，其特征在于：所述c中海洋影像监测模块由以下部分组成：c1：使用基于生成对抗网络的超分辨率算法，通过生成器和判断器的博弈来提高海洋影像重构性能；c2：在云计算平台上，使用nvidiartx3090进行数千次迭代以优化模型性能；c3：对经典模型esrgan进行优化，采用高阶降解过程模拟实际降解过程，并对鉴别器进行必要的修改以增强其能力和稳定训练动态；c4：通过使用纯合成数据训练的模型来还原真实世界的图像，从而提高视觉性能，为后续的海洋影像分析、目标检测和风险预测提供便利。7.根据权利要求2所述的一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，其特征在于：所述d中海洋气象监测与预警模块由以下部分组成：d1：数据采集：通过各种传感器、卫星、浮标设备实时获取海洋气象数据，并从公共气象数据源获取补充数据；d2：数据处理：使用大数据和深度学习技术，具体为卷积神经网络和循环神经网络，对采集到的气象数据进行特征提取、分析和时序分析；d3：可视化展示：将处理后的数据以图表、地图形式进行可视化展示，为用户提供直观的气象信息和趋势分析；d4：预警服务：根据分析预测结果，当气象条件发生变化时，及时向用户发送预警信息和应对措施；d5：数据交互和共享：与其他海洋监测模块相结合，共同实现对海洋环境的综合监测和预警，提供更安全的海上交通服务和准确的资源开发预测与环保服务。8.根据权利要求2所述的一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，其特征在于：所述e中港口与船舶监测模块由以下部分组成：e1：集成地图功能：通过集成百度地图实现对辖区内港口的定位与介绍，支持应急资源调度功能和路径规划，提供港口与港口之间的最优路径；e2：建立企业、船舶、船员关系：根据国际船舶规范进行建表，实现对企业、船舶、船员之间关系的约束与规范；e3：信息管理与报送：要求及时掌握港口船舶、载货和船员信息，加强人员和车辆信息管理，规范和严格作业程序，支持系统分角色进入；e4：数据采集与处理：对港口和船舶的气象、水文、海洋、环境、安全、能效参数进行实时采集、处理、展示和应用；e5：信息管理与控制：实现对港口和船舶的人员、车辆、货物和设施信息的管理和控制；e6：监测技术手段：采用卫星、航空、视频、岸基站、浮标、雷达和船舶遥感监测手段，以及无线传感器、超声波风传感器、云高仪和数字气压计在线监测技术手段，辅以物联网、云计算、大数据信息技术手段。

技术总结
本发明涉及一种基于大数据与深度学习的海洋综合监测方法，该方法利用大数据技术和深度学习技术，对海洋数据进行实时采集、存储、分析和可视化，为海洋环境监测提供了全新的思路和工具。该方法包括以下步骤：首先，采集大量的海洋监测数据，包括海水温度、盐度、pH值、浮游动植物；其次，利用大数据平台进行数据存储和处理；接着，采用深度学习技术对数据进行分析和预测；最后，利用数据可视化技术将分析结果以直观的方式呈现给用户。本方法将大数据和深度学习技术与海洋监测结合，为海洋生态环境监测带来全新方式。同时，数据可视化让普通用户直观了解海洋环境，有助于推广海洋保护意识。有助于推广海洋保护意识。有助于推广海洋保护意识。


技术研发人员：李慧 王晨曦 周宇琛 李鑫 王国金 赵雪峰 周伟 仲兆满 贾炳志 杨世通
受保护的技术使用者：江苏海洋大学
技术研发日：2023.05.15
技术公布日：2023/9/14