(19)中华 人民共和国 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 202111009583.0 (22)申请日 2021.08.31 (71)申请人 雾实 （福建） 科技有限公司 地址 350100 福建省福州市闽侯县上街 镇 科技东路16号 华建大厦2#16层16 01室 (72)发明人 吴嘉祥　阮强　 (74)专利代理 机构 福州市鼓楼区京华专利事务 所(普通合伙) 35212 代理人 宋连梅 (51)Int.Cl. G06Q 50/26(2012.01) G06N 20/00(2019.01) G06F 30/27(2020.01) (54)发明名称 一种人员落水轨迹预测方法、 装置、 设备和 介质 (57)摘要 本发明提供一种人员落水轨迹预测方法、 装 置、 设备和介质， 方法包括： 将仿真人体模型的的 轨迹信息进行处理， 得到 经纬度UV向量； 获取T时 刻点的海浪UV向量以及海流UV向量， 并计算该节 点的地转偏向力； 将海浪UV向量、 海流UV向量以 及经纬度UV向量转化为二维向量， 之后将转化后 的海浪UV向量以及海流UV向量与当前节点经纬 度以及地转偏向力作为训练模型的输入端特征， 将转化后的经纬度UV向量作为输出端特征， 对 XGboost算法的MultiOutputRegressor模型进行 训练； 通过训练后的模型， 对一落水点进行轨迹 预测， 提高位置预测准确率， 辅助搜救工作。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 113888380 A 2022.01.04 CN 113888380 A 1.一种人员落水轨 迹预测方法， 其特 征在于： 包括： 步骤1、 将仿真人体模型的 的轨迹信息进行处 理， 得到经纬度UV向量； 步骤2、 获取T时刻点的海浪UV向量以及海流UV向量， 并计算该节点的地 转偏向力； 步骤3、 将海浪UV向量、 海流UV向量以及经纬度UV向量转化为二维向量， 之后将转化后 的海浪UV向量以及海流UV向量与当前节点经纬度以及地转偏向力作为训练模型的输入端 特征， 将转化后的经纬度UV向量作为输出端特征， 对XGboost算法的Multi OutputRegressor 模型进行训练； 步骤4、 通过训练后的模型， 对一 落水点进行轨 迹预测。 2.根据权利要求1所述的一种人员落水轨迹预测方法， 其特征在于： 所述步骤1进一步 具体为： 获取仿真人体模型 的实际漂移轨迹， 轨迹数据为每第一设定间隔时间获取一条数 据， 对轨迹数据进 行抽稀， 抽稀方式为获取每第二设定间隔时间对应的轨迹点， 轨迹预测为 预测下一个时间节 点的点位， 所以需要轨迹上前后轨迹节点的经纬度偏移量， 即U向量数值 为前后两个轨迹节点的经度差， V向量数值为前后两个轨迹节点的纬度差， 并将U向量数值 和V向量数值 都乘以设定值， 最后 将U向量数值和V向量数值合并为一个数 组， 即经纬度UV向 量。 3.根据权利要求1所述的一种人员落水轨迹预测方法， 其特征在于： 所述步骤2进一步 具体为： 获取海浪及 海洋洋流数据的NC数据， 该类NC数据为三维结构， 要 素分别为U， V； 三维 结构为时间、 经度以及纬度； 获取轨迹上T时刻点的海浪的U向量数值数据， 即海浪NC数据提 取U要素的第T时刻的数值矩阵， 再根据经纬度进 行网格化插值称面场， 将 漂流轨迹上的T时 刻节点点位在面场的值， 即为轨迹上T时刻点的海浪的U向量数值， 同理获取T时刻点的海浪 的V向量数值， 将海浪的U向量数值和V向量数值合并称一个数组， 即为海浪T 时刻的海浪UV 向量； 同理， 获取海流UV向量， 并计算出 该节点的地 转偏向力。 4.根据权利要求1所述的一种人员落水轨迹预测方法， 其特征在于： 所述步骤3中模型 的参数设置为： booster为gbtree， gamma为0.87， min_child_wei ght为3， objective为reg: logistic。 5.一种人员落水轨 迹预测装置， 其特 征在于： 包括： 轨迹信息模块， 将仿真人体模型的 的轨迹信息进行处 理， 得到经纬度UV向量； 辅助变量模块， 获取T时刻点的海浪UV向量以及海流UV向量， 并计算该节点的地转偏向 力； 模型训练模块， 将海浪UV向量、 海流UV向量以及经纬度UV向量转化为二维向量， 之后将 转化后的海浪UV向量以及海流UV向量与当前节点经纬度以及地转偏向力作为训练模型 的 输入端特征 ， 将转化后的经纬度UV向量作为输出端特征 ， 对XGboost算法的 MultiOutputRegres sor模型进行训练； 预测模块， 通过训练后的模型， 对一 落水点进行轨 迹预测。 6.根据权利要求5所述的一种人员落水轨迹预测装置， 其特征在于： 所述轨迹信 息模块 进一步具体为： 获取仿真人体模型 的实际漂移轨迹， 轨迹数据为每第一设定间隔时间获取 一条数据， 对轨迹数据进 行抽稀， 抽稀方式为 获取每第二设定间隔时间对应的轨迹点， 轨迹 预测为预测下一个时间节 点的点位， 所以需要轨迹上前后轨迹节点的经纬度偏移 量， 即U向 量数值为前后两个轨迹节点的经度差， V向量数值为前后两个轨迹节点的纬度差， 并将U向权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113888380 A 2量数值和V向量数值 都乘以设定值， 最后将U向量数值和V向量数值合并为一个数组， 即经纬 度UV向量。 7.根据权利要求5所述的一种人员落水轨迹预测装置， 其特征在于： 所述辅助变量模块 进一步具体为： 获取海浪及 海洋洋流数据的NC数据， 该类NC数据为三 维结构， 要 素分别为U， V； 三维结构为时间、 经度以及纬度； 获取轨迹上T时刻点的海浪的U向量数值数据， 即海浪NC 数据提取U要素 的第T时刻的数值矩阵， 再根据经纬度进行网格化插值称面场， 将漂流轨迹 上的T时刻节点点位在面场的值， 即为轨迹上T时刻点的海浪的U向量数值， 同理获取T时刻 点的海浪的V向量数值， 将海浪的U向量数值和V向量数值合并称一个数组， 即为海浪T时刻 的海浪UV向量； 同理， 获取海流UV向量， 并计算出 该节点的地 转偏向力。 8.根据权利要求5所述的一种人员落水轨迹预测装置， 其特征在于： 所述模型训练模块 中模型的参数设置为： booster为 gbtree， gamma为0.87， min_child_wei ght为3， objective 为reg:logistic。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算 机程序， 其特 征在于， 所述处 理器执行所述程序时实现如权利要求1至4任一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器 执行时实现如权利要求1至4任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113888380 A 3