游艇异常状态智能监测的AI模型训练数据

当前AI技术的迅速发展对各行各业将产生不可估量的影响，对制造业带来的机遇是最大的。游艇航行受水文、季节、天气等因素的影响十分复杂，如何加快新的设计和产品的落地是对研发环境和研发资金的考验。使用航行相关的检测数据配合大数据建模能够极大的加快和改进产品设计与研发的过程。数据集是基于物联网的游艇异常状态智能监测系统，采集游艇横滚角度数据；基于游艇横滚角度的波动频率与波动幅度构建各周期的海浪波动特征值；根据历史时间段的海浪波动特征序列中数据波动强度自适应获取平滑系数；结合E预测值；计算与实际值的差异，生成游艇智能检测数据集。数据集特点：真实航行过程采集,满足实际状态需求; 降低人为判断主观因素,适用于AI模型训练; 产品设计阶段对游艇适应异常状态提供训练数据。