多模态海洋环境数据融合采集系统及方法与制作流程
如何进行测绘数据的多模态集成与信息提取
如何进行测绘数据的多模态集成与信息提取随着科技的快速发展和社会的不断进步，测绘数据的多模态集成与信息提取成为了地理信息领域中一个重要的研究课题。
多模态集成是将来自不同传感器或数据源的多种测绘数据进行融合，以提高数据的完整性和可信度。
信息提取则是从融合后的数据中挖掘和提取有价值的信息，以便更好地帮助人们理解地理环境和做出决策。
首先，多模态集成的关键在于数据融合。
不同的传感器和数据源具有不同的特点和优势，如高分辨率、高精度、大容量等。
通过将这些数据进行融合，可以充分利用各种数据的优势，提高测绘数据的质量和效果。
数据融合一般包括以下几个步骤：数据预处理、特征提取、特征融合和数据融合。
其中，数据预处理可以通过数据校正、噪声过滤等方法来提高数据的准确性和一致性；特征提取是将原始数据转化为能够描述地理现象和特征的特征向量；特征融合是将不同传感器或数据源的特征进行整合和组合；数据融合则是将融合后的特征进行综合分析和整合。
其次，信息提取是多模态集成的核心目标。
融合后的数据含有丰富的地理信息，如地貌、地形、地物等。
通过充分发挥多模态数据的综合优势，可以更系统地挖掘和提取地理信息，以满足不同领域的需求。
信息提取可以通过机器学习、图像处理、遥感技术等方法来实现。
例如，利用机器学习算法可以对融合数据进行分类和识别，从而得到各种地理要素的分布情况；利用图像处理技术可以对融合数据进行边缘检测、目标提取等操作；利用遥感技术可以对融合数据进行三维重建、变形分析等研究。
最后，测绘数据的多模态集成与信息提取在许多领域都有广泛的应用。
例如，在城市规划中，可以利用多模态数据来建立城市模型、优化交通路网、分析城市热岛效应等；在环境保护中，可以利用多模态数据来监测自然资源的变化、评估生态环境的质量等；在农业生产中，可以利用多模态数据来分析农作物的生长情况、农田的土壤质量等。
通过多模态集成和信息提取，可以更全面、准确地了解地理环境，为决策提供科学依据。
多模态海洋信息服务平台的构建与应用研究
多模态海洋信息服务平台的构建与应用研究摘要：随着科技的发展和人类对海洋资源的不断深入探索，海洋信息服务平台的构建和应用已经成为一个重要的研究方向。
本文围绕多模态海洋信息服务平台的构建与应用展开研究，重点分析了该平台的背景和意义，并介绍了平台的主要功能和技术特点。
同时，本文还通过案例分析，探讨了多模态海洋信息服务平台在海洋资源开发、环境监测以及灾害预警等方面的应用。
最后，本文对多模态海洋信息服务平台存在的问题进行了分析，并提出了一些建议和展望。
关键词：多模态、海洋信息服务平台、构建、应用1. 引言海洋作为地球上覆盖面积最广、资源最丰富的区域之一，对人类的生产、生活和经济发展起着重要作用。
然而，海洋信息的获取、处理和传播一直是一个面临挑战的任务。
在大数据和人工智能的支持下，多模态海洋信息服务平台的构建与应用成为了海洋科学研究和海洋资源开发的重要手段。
2. 多模态海洋信息服务平台的背景与意义多模态海洋信息服务平台是基于现代信息技术的海洋信息资源整合与共享平台。
它通过整合海洋数据、图像、声音等多种形式的信息，为用户提供全方位、多角度的海洋信息服务。
构建多模态海洋信息服务平台的目的在于提高海洋资源的开发利用效率，加强海洋环境的监测与预测能力，推动海洋科学研究的进展。
3. 多模态海洋信息服务平台的功能和技术特点多模态海洋信息服务平台的核心功能包括数据获取、数据处理、数据存储与管理以及数据可视化与应用。
为了实现这些功能，平台需要具备数据源的获取与整合能力、数据处理与分析能力、高效的数据存储与管理能力以及创新的数据可视化与应用手段。
此外，平台还需要关注数据安全性和隐私保护。
4. 多模态海洋信息服务平台的应用案例分析4.1 海洋资源开发多模态海洋信息服务平台可以为海洋资源的开发提供全面的信息支持。
通过整合海洋勘探、渔业、航运等领域的数据，平台可以帮助用户准确了解海洋资源的分布状况，提供决策支持和技术指导，从而提高海洋资源开发的效益和可持续发展能力。
多模态传感器数据融合技术在环境监测中的应用
多模态传感器数据融合技术在环境监测中的应用随着技术的快速发展，环境监测已经成为了生态保护和可持续发展的重要组成部分。
为了准确有效地获取环境数据和分析环境状况，多模态传感器数据融合技术逐渐应用于环境监测中。
本文将介绍多模态传感器数据融合技术的原理和方法，并深入探讨其在环境监测中的应用。
多模态传感器数据融合技术是通过同时使用多个传感器来获取环境信息，并将这些信息进行集成和分析。
其原理是多个传感器能够从不同的角度和不同的测量方法来获取数据，通过将这些数据进行融合，可以提高环境信息的准确性和可靠性。
多模态传感器数据融合技术通常包括传感器选择、传感器数据融合和信息处理三个主要步骤。
在环境监测中，多模态传感器数据融合技术具有广泛的应用，主要体现在以下几个方面：1. 空气质量监测：空气质量是环境监测的重要指标之一，而多模态传感器数据融合技术可以提供更全面准确的空气质量监测数据。
例如，通过结合气象传感器、光学传感器和化学传感器，可以获取空气中的温度、湿度、光照强度和空气中的气体浓度，这些数据可以被用于评估空气质量并及时采取相应的措施。
2. 水质监测：水资源是人类生活和经济发展的基础，因此水质监测也是环境监测的重要内容。
多模态传感器数据融合技术可以通过结合水质传感器、光学传感器和声学传感器等多种传感器来获取水体中的各种参数。
例如，通过测量水的温度、浑浊度、PH值和溶解氧含量等参数，可以评估水的质量，并提供参考数据给相关决策者和公众。
3. 噪声监测：噪声是城市环境中一个普遍存在且影响人们生活质量的问题。
传统的噪声监测方法往往只能获取某一个固定点上的噪声数据，而多模态传感器数据融合技术可以通过部署多个传感器来获取城市不同地点的噪声数据，并对这些数据进行融合分析。
这种方法可以提供更全面的城市噪声分布图，帮助城市规划者更好地进行噪声管理和城市设计。
4. 环境灾害预警：环境灾害如地震、火灾、洪水等对人类生命和财产安全造成严重威胁。
海洋环境监测数据处理与分析系统设计
海洋环境监测数据处理与分析系统设计随着人类对地球的深入探索，海洋环境的重要性得到了更多的重视。
作为地球上覆盖面积最广、资源最丰富的自然生态系统之一，海洋的保护与利用已成为全球环境保护的热点问题之一。
海洋环境监测数据处理与分析系统的设计与开发至关重要，可以帮助我们更好地了解和把握海洋环境的变化。
一、系统概述海洋环境监测数据处理与分析系统包括三个主要模块：数据采集与存储、数据处理与分析以及数据可视化与展示。
其中，数据采集与存储模块主要负责海洋环境监测数据的采集、传输与存储；数据处理与分析模块主要用于对采集的数据进行处理与分析，包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘、数据建模等过程；数据可视化与展示模块主要用于将处理好的数据以可视化的方式呈现出来，帮助用户更好地理解和分析海洋环境的变化。
二、系统设计1、数据采集与存储模块数据采集与存储模块主要包括传感器节点、无线传输系统、服务器存储系统和数据库等组成部分。
传感器节点负责采集海洋环境监测数据，包括海洋温度、盐度、水深、水流速度、浮游生物密度、海洋污染物浓度等参数；无线传输系统用于将采集到的数据传输到服务器存储系统；服务器存储系统以高效可靠的方式存储大量的海洋环境监测数据；数据库用于维护数据的大量存储和快速查询。
2、数据处理与分析模块数据处理与分析模块主要包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘和数据建模等几个关键步骤。
数据清洗包括数据的去重、表格格式的整理和异常值的处理等过程；数据预处理包括数据缺失值的补充、标准化和离散化等步骤；数据挖掘包括分类、聚类、关联规则等算法的应用；数据建模则是用来对数据进行模型建立和验证。
3、数据可视化与展示模块数据可视化与展示模块主要包括数据可视化工具和海洋环境监测数据展示平台两个方面。
数据可视化工具包括绘图库、图表制作工具、GIS软件等，用于将处理好的数据以可视化的方式呈现出来；海洋环境监测数据展示平台则是一个基于Web技术的在线展示平台，可用于将处理后的数据以统一的格式和界面呈现给用户。
多模态数据融合方案
多模态数据融合方案
多模态数据融合是指将来自不同传感器或不同模态的数据进行整合，以提供更全面、准确和可靠的信息。
下面是一个多模态数据融合的方案：
1. 数据采集与预处理：首先，从各个传感器或模态收集数据。
对于不同的数据源，可能需要进行一些预处理，如去噪、均衡化、标准化等。
2. 特征提取与选择：针对每个数据源，提取适当的特征。
可以使用各种特征提取方法，如小波变换、傅里叶变换、深度学习等。
然后，根据应用需求，选择相应的特征进行融合。
3. 数据融合算法：选择合适的融合算法将提取的特征进行融合。
常用的融合算法包括加权融合、级联融合、决策级融合等。
根据应用场景，可以选择最适合的算法。
4. 模型构建与训练：利用融合后的数据进行模型构建和训练。
可以使用传统的机器学习模型，如支持向量机、随机森林等，也可以使用深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。
5. 模型评估与优化：使用合适的评价指标对模型进行评估，并根据评估结果进行优化。
可以使用常见的评价指标，如准确率、召回率、F1值等。
6. 应用部署与推广：将优化后的模型部署到实际应用环境中，并进行验证和推广。
根据应用需求，可以使用不同的部署方式，
如嵌入式部署、云端部署等。
总结：多模态数据融合方案包括数据采集与预处理、特征提取与选择、数据融合算法、模型构建与训练、模型评估与优化以及应用部署与推广等步骤。
通过整合不同传感器或模态的数据，可以提供更全面、准确和可靠的信息，进而提高应用效果和性能。
智慧海洋数据采集系统官网设计方案
智慧海洋数据采集系统官网设计方案智慧海洋数据采集系统是一个为海洋环境监测和研究提供数据支持的平台，为了展示其功能和优势，我们需要设计一个专业、现代、直观的官网。
一、整体设计风格：官网设计风格应以现代、科技感为主，体现出智慧海洋数据采集系统的专业性和创新性。
在色彩上以蓝色为主色调，结合海洋的元素，如浅蓝、深蓝、海浪、水珠等，营造出清晰、简洁、舒适的视觉效果。
二、页面布局：1. 导航栏：固定顶部导航栏，放置网站品牌LOGO和主要导航选项，如首页、产品介绍、解决方案、客户案例、关于我们等，方便用户快速导航页面。
2. 首页：主要展示智慧海洋数据采集系统的核心功能和特点，通过精选的图文展示，突出系统的创新和智能化。
3. 产品介绍：详细介绍智慧海洋数据采集系统的各个模块及其功能特点，以列表形式展示，包括数据采集、数据分析、实时监测等，每个模块都配以具体的说明和示意图，方便用户了解系统的组成和功能，同时提供联系方式方便用户获取更多详细信息。
4. 解决方案：针对不同用户需求，列举几个常见的解决方案，如海洋环境监测、海洋资源开发等，通过图片和文字介绍产品在不同领域的应用，引导用户找到适合自己的解决方案。
5. 客户案例：展示智慧海洋数据采集系统已经成功应用于的客户案例，从不同行业、不同需求的角度呈现，通过实际案例让用户看到系统的应用效果和实际价值。
6. 关于我们：介绍智慧海洋数据采集系统开发团队及其背景、技术优势等，以及公司的发展历程和愿景，展现其专业性和可靠性。
同时提供联系方式，方便用户咨询和合作。
7. 联系我们：提供在线留言和联系方式，方便用户提出问题、咨询服务或合作。
三、页面设计细节：1. 图片和视频：在首页和产品介绍页面使用有关海洋环境和数据采集的高质量图片和视频，以增加吸引力和可信度。
2. 简洁明了的文字说明：使用易懂的文字，突出产品的优势和功能特点。
3. 页面加载速度：优化页面加载速度，提升用户访问体验，确保用户能够快速获取所需信息。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
海洋工程中的数据采集与处理技术
海洋工程中的数据采集与处理技术在当今科技飞速发展的时代，海洋工程作为人类探索和利用海洋资源的重要领域，正面临着前所未有的机遇和挑战。
而在海洋工程的各个环节中，数据采集与处理技术起着至关重要的作用。
它不仅是我们了解海洋环境、评估海洋资源的重要手段，也是保障海洋工程安全、高效运行的关键因素。
数据采集是海洋工程中的第一步，其目的是获取有关海洋环境、海洋资源以及工程设施运行状态等方面的信息。
在海洋中，由于环境的复杂性和多变性，数据采集面临着诸多困难。
例如，海洋中的压力、温度、盐度等物理参数会随着深度和位置的变化而发生显著变化，这就要求采集设备具备高精度、高稳定性和高适应性。
此外，海洋中的水流、海浪、海风等动态因素也会对数据采集产生影响，因此需要采用合适的采集方法和技术来克服这些困难。
目前，常用的数据采集方法包括传感器监测、遥感技术、声学测量等。
传感器监测是一种直接接触式的采集方法，通过在海洋中布置各种传感器，如压力传感器、温度传感器、盐度传感器等，可以实时获取海洋环境的物理参数。
遥感技术则是一种非接触式的采集方法，通过卫星、飞机等平台搭载的遥感设备，如光学遥感、微波遥感等，可以获取大面积的海洋表面信息，如海面温度、海冰分布、海洋叶绿素浓度等。
声学测量则主要用于测量海洋中的水深、海底地形、水流速度等参数，其具有测量范围广、精度高等优点。
在数据采集过程中，还需要考虑数据的准确性、完整性和时效性。
为了提高数据的准确性，需要对采集设备进行定期校准和维护，同时采用合理的数据处理方法来消除误差和噪声。
为了保证数据的完整性，需要在采集过程中确保设备的正常运行，避免数据丢失和遗漏。
而对于数据的时效性，需要根据具体的应用需求，选择合适的采集频率和传输方式，以便及时获取最新的信息。
数据采集完成后，接下来就是数据处理。
数据处理的目的是对采集到的数据进行分析、整理和解释，以提取有用的信息和知识。
数据处理的过程包括数据清洗、数据分析和数据可视化等环节。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
本技术涉及一种多模态海洋环境数据融合采集系统及方法，所述系统包括多个海洋环境数据采集站、无人船和数据统计服务器，所述多个海洋环境采集站分布于各个海洋数据采集点，所述数据统计服务器存储有各个海洋数据采集点的采集位置和所对应的海洋环境采集站的ID 号；所述海洋环境采集站包括摄像头、语音输入设备、文本输入设备、显示屏、采集站控制器和第一数据存储设备，所述摄像头设置于一旋转支架上，所述旋转支架按照预设的旋转速度带动摄像头持续旋转，摄像头采集视频数据，语音输入设备用于采集用户的语音数据，文本输入设备用于采集用户的文本数据。
本技术提供了多种模态的数据采集形式，提高数据采集效率，使得采集的数据类型更为丰富。
权利要求书1.一种多模态海洋环境数据融合采集系统，其特征在于，所述系统包括多个海洋环境数据采集站、无人船和数据统计服务器，所述多个海洋环境采集站分布于各个预设的海洋数据采集点，所述数据统计服务器存储有各个海洋数据采集点的采集位置和所对应的海洋环境采集站的ID号；所述海洋环境采集站包括摄像头、语音输入设备、文本输入设备、显示屏、采集站控制器和第一数据存储设备，所述摄像头设置于一旋转支架上，所述旋转支架按照预设的旋转速度带动所述摄像头持续旋转，所述摄像头采集视频数据，所述语音输入设备用于采集用户的语音数据，所述文本输入设备用于采集用户的文本数据；所述采集站控制器获取到所述语音数据后，将所述语音数据进行文本识别，得到语音转文本数据，从所述语音转文本数据中识别是否存在预设的监测数据类型关键词，如果是，则获取所述语音转文本数据中与监测数据类型关键词所对应的数据，将该数据与所对应的监测数据类型以及监测时间存储于所述第一数据存储设备作为环境数据；所述采集站控制器获取到所述文本数据后，从所述文本数据中识别是否存在预设的监测数据类型关键词，如果是，则获取所述文本数据中与监测数据类型关键词所对应的数据，将该数据与所对应的监测数据类型以及监测时间存储于所述第一数据存储设备作为环境数据；所述采集站控制器获取到所述视频数据后，判断所述视频数据中是否存在语音数据，如果存在语音数据，则将所述语音数据进行文本识别，得到语音转文本数据，从所述语音转文本数据中识别是否存在预设的监测数据类型关键词，如果是，则获取所述语音转文本数据中与监测数据类型关键词所对应的数据，将该数据与所对应的监测数据类型以及监测时间存储于所述第一数据存储设备作为环境数据；所述采集站控制器获取到所述视频数据后，还将所述视频数据分为多帧图像，将各帧图像输入训练好的环境参数检测模型，所述环境参数检测模块的输入为待识别的图像，输出为多个环境参数的参数值，将所述多个环境参数的参数值存储于所述第一数据存储设备作为环境数据；所述无人船包括第二数据存储设备，所述无人船按照预设的路径依次行进至各个所述海洋环境数据采集站，从所述海洋环境数据采集站的第一数据存储设备获取环境数据；所述无人船于每个采集周期获取到所有海洋环境数据采集站的环境数据后，行进至所述数据统计服务器处，将该采集周期采集到的环境数据发送至所述数据统计服务器。
2.根据权利要求1所述的多模态海洋环境数据融合采集系统，其特征在于，所述海洋环境数据采集站还包括定位设备，所述采集站控制器每隔预设间隔时间从所述定位设备获取定位数据，将所述定位数据存储于所述第一数据存储设备；所述无人船行进至一海洋环境数据采集站时，还获取该海洋环境数据采集站的第一数据存储设备中最新的定位数据，所述无人船判断该海洋环境数据采集站的定位数据与前一周期获取到的定位数据是否一致，如果一致，则认为所述海洋环境数据采集站位置未变化，否则，认为所述海洋环境数据采集站的位置变化；所述无人船行进至所述数据统计服务器时，将位置变化的海洋环境数据采集站的最新的定位数据发送至所述数据统计服务器。
3.根据权利要求2所述的多模态海洋环境数据融合采集系统，其特征在于，所述数据统计服务器接收到位置变化的海洋环境数据采集站的最新的定位数据之后，对记录的所述海洋环境数据采集站的定位数据进行更新；所述数据统计服务器根据各个所述海洋环境数据采集站的定位数据规划所述无人船的行进路径，使得所述无人船的行进路径最短；所述数据统计服务器将根据所述无人船的行进路径确定所述行进路径中依次经过的各个海洋环境数据采集站的ID和位置，根据所述行进路径的行进方向对所述海洋环境数据采集站的ID 进行排序，得到ID排序表；所述数据统计服务器将所述无人船的行进路径中的ID排序表和各个所述海洋环境数据采集站的位置发送至所述无人船；所述无人船接收到所述ID排序表和各个所述海洋环境数据采集站的位置之后，根据所述ID排序表依次行进至各个所述海洋环境数据采集站。
4.根据权利要求1所述的多模态海洋环境数据融合采集系统，其特征在于，所述数据统计服务器还用于接收工作人员设定的各个海洋环境数据采集站的采集任务，所述采集任务包括监测数据的类型、是否拍摄视频以及视频拍摄时长，所述数据统计服务器将各个所述海洋环境数据采集站的采集任务发送至所述无人船；所述无人船行进至一所述海洋环境数据采集站处之后，所述无人船将该海洋环境数据采集站所对应的采集任务发送至该海洋环境数据采集站的采集站控制器；所述海洋环境数据采集站的采集站控制器接收到所述采集任务后，将所述采集任务显示于所述显示屏。
5.根据权利要求4所述的多模态海洋环境数据融合采集系统，其特征在于，所述采集站控制器获取到所述视频数据后，判断当前采集周期的采集任务中是否包括拍摄视频；如果不包括，则所述采集站控制器不将所述视频数据作为环境数据存储于所述第一数据存储设备；如果包括，则所述采集站控制器判断所述视频时长是否小于或等于所述采集任务中的视频拍摄时长，如果是，则所述采集站控制器将所述视频数据作为环境数据存储于所述第一数据存储设备，否则，所述采集站控制器将所述视频数据显示于所述显示屏上，并提醒用户进行剪辑，并在用户将所述视频数据的时长剪辑至小于或等于所述采集任务中的视频拍摄时长之后，将所述视频数据作为环境数据存储于所述第一数据存储设备。
6.根据权利要求1所述的多模态海洋环境数据融合采集系统，其特征在于，所述无人船通过蓝牙通讯与所述海洋环境数据采集站的采集控制器进行通信，所述无人船通过CDMA、GPRS、3G或4G通讯与所述数据统计服务器进行通信。
7.根据权利要求1所述的多模态海洋环境数据融合采集系统，其特征在于，所述海洋环境数据采集站还包括水质探测仪、风向仪和风速计，所述采集站控制器每隔预设时间从所述水质探测仪、风向仪和风速计中获取采集数据，并将采集到的数据和所对应的监测数据类型已经采集时间存储于所述第一数据存储设备作为环境数据；所述水质探测仪用于探测海洋水质的PH值、活性硝酸盐的浓度和活性硅酸盐的浓度。
8.一种多模态海洋环境数据融合采集方法，其特征在于，采用权利要求1至7中任一项所述的多模态海洋环境数据融合采集系统，所述方法包括如下步骤：所述采集站控制器通过所述语音输入设备获取用户的语音数据，通过所述文本输入设备获取用户的文本数据，通过所述摄像头获取视频数据；所述采集站控制器获取到所述语音数据后，将所述语音数据进行文本识别，得到语音转文本数据，从所述语音转文本数据中识别是否存在预设的监测数据类型关键词，如果是，则获取所述语音转文本数据中与监测数据类型关键词所对应的数据，将该数据与所对应的监测数据类型以及监测时间存储于所述第一数据存储设备作为环境数据；所述采集站控制器获取到所述文本数据后，从所述文本数据中识别是否存在预设的监测数据类型关键词，如果是，则获取所述文本数据中与监测数据类型关键词所对应的数据，将该数据与所对应的监测数据类型以及监测时间存储于所述第一数据存储设备作为环境数据；所述采集站控制器获取到所述视频数据后，判断所述视频数据中是否存在语音数据，如果存在语音数据，则将所述语音数据进行文本识别，得到语音转文本数据，从所述语音转文本数据中识别是否存在预设的监测数据类型关键词，如果是，则获取所述语音转文本数据中与监测数据类型关键词所对应的数据，将该数据与所对应的监测数据类型以及监测时间存储于所述第一数据存储设备作为环境数据；所述采集站控制器获取到所述视频数据后，还将所述视频数据分为多帧图像，将各帧图像输入训练好的环境参数检测模型，所述环境参数检测模块的输入为待识别的图像，输出为多个环境参数的参数值，将所述多个环境参数的参数值存储于所述第一数据存储设备作为环境数据；所述无人船按照预设的路径依次行进至各个所述海洋环境数据采集站，从所述海洋环境数据采集站的第一数据存储设备获取环境数据；所述无人船于每个采集周期获取到所有海洋环境数据采集站的环境数据后，行进至所述数据统计服务器处，将该采集周期采集到的环境数据发送至所述数据统计服务器。
9.根据权利要求8所述的多模态海洋环境数据融合采集方法，其特征在于，所述海洋环境数据采集站还包括定位设备，所述方法还包括如下步骤：所述采集站控制器每隔预设间隔时间从所述定位设备获取定位数据，将所述定位数据存储于所述第一数据存储设备；所述无人船行进至一海洋环境数据采集站时，还获取该海洋环境数据采集站的第一数据存储设备中最新的定位数据，所述无人船判断该海洋环境数据采集站的定位数据与前一周期获取到的定位数据是否一致，如果一致，则认为所述海洋环境数据采集站位置未变化，否则，认为所述海洋环境数据采集站的位置变化；所述无人船行进至所述数据统计服务器时，将位置变化的海洋环境数据采集站的最新的定位数据发送至所述数据统计服务器。
10.根据权利要求9所述的多模态海洋环境数据融合采集方法，其特征在于，所述无人船将位置变化的海洋环境数据采集站的最新的定位数据发送至所述数据统计服务器之后，还包括如下步骤：所述数据统计服务器接收到位置变化的海洋环境数据采集站的最新的定位数据之后，对记录的所述海洋环境数据采集站的定位数据进行更新；所述数据统计服务器根据各个所述海洋环境数据采集站的定位数据规划所述无人船的行进路径，使得所述无人船的行进路径最短；所述数据统计服务器将根据所述无人船的行进路径确定所述行进路径中依次经过的各个海洋环境数据采集站的ID和位置，根据所述行进路径的行进方向对所述海洋环境数据采集站的ID 进行排序，得到ID排序表；所述数据统计服务器将所述无人船的行进路径中的ID排序表和各个所述海洋环境数据采集站的位置发送至所述无人船；所述无人船接收到所述ID排序表和各个所述海洋环境数据采集站的位置之后，根据所述ID排序表依次行进至各个所述海洋环境数据采集站。
技术说明书多模态海洋环境数据融合采集系统及方法技术领域本技术涉及海洋监测技术领域，具体是指一种多模态海洋环境数据融合采集系统及方法。