一种基于大模型自优化的船舶防碰撞监测方法及系统与流程

1.一种基于大模型自优化的船舶防碰撞监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大模型自优化的船舶防碰撞监测方法，其特征在于，在步骤s7之后，还包括：

3.根据权利要求1所述的基于大模型自优化的船舶防碰撞监测方法，其特征在于，在步骤s1中，所述采集船舶数据具体包括采集船舶自动识别系统ais历史数据，且在在数据采集过程中采用自适应采样率方法，根据船舶的实际动态和周围环境调整数据发送频率。

4.根据权利要求1所述的基于大模型自优化的船舶防碰撞监测方法，其特征在于，在步骤s2中，所述数据预处理具体包括异常数据处理和插值处理。

5.根据权利要求1所述的基于大模型自优化的船舶防碰撞监测方法，其特征在于，在步骤s3中，所述构建船舶位置信息预测大模型，包括：基于decoder大模型构建船舶位置信息预测大模型，具体为包含输入模块、解码模块、输出模块；

6.根据权利要求1所述的基于大模型自优化的船舶防碰撞监测方法，其特征在于，在步骤s4中，所述训练船舶位置信息预测大模型，具体包括子步骤：

7.根据权利要求6所述的基于大模型自优化的船舶防碰撞监测方法，其特征在于，在步骤s5中，所述根据已训练的船舶位置信息预测大模型，对船舶下一时刻的位置进行预测，具体包括：根据已训练的船舶位置信息预测大模型，将待预测船舶的轨迹片断输入模型，用于对船舶下一时刻的位置进行预测并保存。

8.根据权利要求7所述的基于大模型自优化的船舶防碰撞监测方法，其特征在于，在步骤s6中，所述计算预测输出的船舶之间的距离，具体包括：对步骤s5中保存的船舶下一时刻的位置信息，只获取其中的经纬度并计算两两船舶之间的距离，该距离的计算方式包括通过哈弗辛公式实现。

9.根据权利要求2所述的基于大模型自优化的船舶防碰撞监测方法，其特征在于，在步骤s8中，所述构建自优化模型系统，并定时优化，具体包括：构建自优化模型系统，首先接收船舶自动识别系统ais实时数据并存在数据缓存区；然后初始化lora层并进行微调；随后分别输出llm模型和微调lora层的损失loss1和损失loss2；最后对比两个损失的大小，如果loss2小于loss1，说明微调后的模型精度更高，则输出梯度δw，并将梯度更新llm模型，如果loss2大于loss1，说明原始llm模型的精度更高，则重新初始化lora层，等待下一次微调；其中，llm模型为步骤s3中构建的船舶位置信息预测大模型。

10.一种基于大模型自优化的船舶防碰撞监测系统，其特征在于，包括：