船舶徘徊轨迹Douglas Peucker算法提取及其深度学习分类

船舶徘徊行为是一种在局部空间中频繁转向的船舶运动,船舶徘徊形态与船舶运动意图相关,对船舶类型识别与异常行为检测有重要研究意义。针对现有船舶徘徊轨迹提取算法的提取效率与精确度、徘徊轨迹分类准确度有待提高等问题,设计基于Douglas Peucker算法的船舶徘徊轨迹提取方法,提出徘徊波点概念来定义船舶大幅度转向变化过渡点,将提取出的徘徊轨迹数据转化为徘徊轨迹图像数据集,并把徘徊轨迹划分为无序往返、两点往返、前进往返和杂乱线团等4种形态,构建ResNet50深度学习模型对船舶徘徊轨迹数据集进行训练,采用Adam算法对模型进行优化,提高了模型的训练效率。试验结果表明:船舶徘徊轨迹提取算法可达到98.56%的精确率,徘徊轨迹提取效率提高超23%,在对4种徘徊轨迹形态数据集的识别分类中,模型获得91.03%的平均准确率,优于对比试验中的VGG16模型和支持向量机(SVM)模型。

C3和C5航线运价影响因素研究

为了更好地掌握C3和C5航线运价指数的波动规律,降低航运经营者和投资者贸易投资的风险,基于AIS数据建立短期运价回归模型。在船舶运力和油价的基础上,提出区域运力作为影响航线运价的新因素,并采用多元线性逐步回归法在未加入区域因素和加入区域因素的2种情况下分别对C3和C5航线运价进行回归分析。实例验证表明,加入区域因素后C3和C5的短期运价回归模型拟合度较未加入区域因素时回归模型的拟合度分别提高了0.072和0.071,短期预测的效果较好,可为航运经营者提供一定的决策支持。

桥区水域船舶异常行为检测

为保障桥区水域安全,提出一种基于船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据的桥区水域船舶异常行为检测方法。先将轨迹数据按航向分组,再利用三次样条插值和卡尔曼滤波算法对轨迹数据进行插值和去噪,最后从处理后的轨迹数据中提取船舶加速度和转向率的阈值。通过实验得到研究水域内沿东南、西北方向航行的船舶的加速度、转向率阈值,并证明利用这些参数的阈值能有效识别船舶异常行为。

基于广义序列模式的港口竞争性分析

为快速直观的分析某一区域内的港口竞争形势,提出了一种基于广义序列模式(GSP)算法的港口竞争性分析方法,从AIS数据中提取船舶航行的靠港序列集,使用优化后的DBSCAN算法将其聚类,进而使用GSP算法挖掘出频繁序列并找出所有的竞争关系和竞争强度。使用2020年第三季度的AIS数据进行实验,挖掘出了国内港口排名前二十的竞争关系,结果显示部分港口面临着严峻的竞争局势,表明上述方法具有一定的应用价值。

基于AIS信息和BP神经网络的船舶航行行为预测

针对船舶航行行为多维度的特点和船舶交通服务系统(Vessel Traffic Service,VIS)对船舶行为预测的精确度和实时性需求,提出结合船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)信息和BP(Back Propagation)神经网络的船舶航行行为预测方法。构造基于AIS信息的船舶航行行为特征表达方法,根据BP神经网络预测的基本原理,以连续3个时刻的船舶航行行为特征值为输入,以第4个时刻的船舶航行行为特征值为输出,对BP神经网络进行训练,用于对未来船舶航行行为进行预测。以成山角VTS水域内的船舶AIS信息为例进行试验,结果表明:利用该方法对船舶航行行为特征值进行预测的结果准确、实时,误差在可接受的范围内。

应用北斗卫星导航系统的船舶AIS数据采集

为克服自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)在船舶动态监控中存在盲区这一缺陷,研究如何通过北斗卫星导航系统转发AIS数据,以使得监控区域覆盖陆上AIS基站的盲区以及实现装载北斗卫星导航系统船舶周围指定船舶的监控.将本船AIS接收的周围船舶AIS信息添加优先权位后存入相应数据库中;采用数据选择、过滤、压缩等技术处理数据,通过北斗卫星导航系统将处理过的数据发送到岸上基站.通过北斗卫星导航系统转发AIS信息,能有效监控AIS盲区内没装北斗卫星导航系统的船舶,有效增大船舶动态监控的范围.

一种利用海量AIS数据规划安全航线的方法

为了解决智能规划的船舶航线贴着障碍物、岸边等问题,提出了一种基于海量AIS数据,研究船舶习惯航路并以此规划航线的方法。将分析水域网格化,选取目标船舶,统计其航迹所占的网格并计数,形成单船的航迹网格图。叠加不同目标船的航迹网格图,可获取分析水域内的航迹分布网格频数图,该图凝结了前船行驶的习惯航线。依据前船习惯航线设置网格的适航度,利用适航度改进A星算法的估值函数,可规划两点间安全航线。利用成山头警戒区作为分析水域,构建该水域3个月内100～150 m船舶形成的航迹分布网格频数图,并以此为依据规划航线,结果显示推荐的航线倾向于选择适航度较高的网格,有效避免以往研究中航线贴着障碍物、岸边的情况。

海上VHF无线通信传输损耗

以海上甚高频(Very High Frequency,VHF)宽带数据通信网络为研究对象,结合海上通信环境的特有属性,利用电磁波相关理论,在合理选用和优化现有独立分散数学模型的基础上,设计完整而简洁的海上VHF通信传输损耗模型、确定有效可行的海上VHF通信传输损耗计算流程。对影响传输损耗的相关物理因素进行建模,给出相应的计算结果,并分析其与传输损耗间的关系。计算结果表明:随着传输距离增加,海上VHF通信传输损耗的增长幅度在不同的距离区段内具有不同的波动特征。计算结果有助于在具有较少的先验信息的条件下快捷地计算出海上VHF通信传输损耗,为提升海上无线通信质量、设计并建立海上VHF宽带数据通信系统提供技术支撑。

多agent理论和技术在自动避碰决策系统中的应用

将每艘船舶定义为一个agent,提出以互利和缓解整体碰撞危险局面为目标的多agent避碰决策系统,给出基于Visual C++中类框架的混合型agent的体系结构及其巴科斯范式(BNF)描述,并对多agent船舶避碰决策系统工作机制进行阐述,最后指出下一步的研究内容.

基于Android平台的船用北斗通信导航系统设计

文章设计并实现了基于Android平台的船用北斗通信导航系统,借助人性化的软件界面设计和嵌入式数据库SQLite的存储功能,使得系统可用性得到增强;同时系统对信息报文使用数据压缩和拆包组装的技术,实现北斗报文功能的提升。实验结果表明,基于Android平台的北斗通信导航系统稳定可靠,界面友好,北斗报文的功能得到了很大的加强,具有良好的体验效果。

基于证据理论的船舶应急脆弱性评估

为解决船舶应急能力脆弱性的定量评估问题,建立基于证据理论的船舶应急脆弱性评估模型。该模型包括:建立船舶应急脆弱性评估指标体系,该体系考虑指标的完备性和可量化性,为模型的计算奠定基础;选取证据理论作为模型的评估方法,最终建立具体的船舶应急脆弱性评估模型;进行应急子系统的二次评估,进一步对子系统的敏感性和暴露性进行计算,并定量评估每个指标的脆弱度。对该模型进行实例验证,结果表明:所提出的基于改进证据理论的船舶应急脆弱性评估模型具有较高的科学性和实用性,可在同类问题中加以应用。

基于VDR回放数据的船舶碰撞过程仿真系统的设计

应用开发船用航行数据记录仪(VDR),在将其作为新数据源的基础上,提出了一种基于VDR回放数据的船舶碰撞过程仿真系统的设计方案,并对系统的结构和所采用的主要技术进行了详细的介绍。

船舶操纵模拟器开发和应用的全球协作

通过对船舶操纵模拟器研发和应用的相关问题如技术性能标准研究、船舶操纵数学模型研究、示范课程与训练效果评估等方面的现状和发展的介绍、比较和分析,提出加强国际协作,建立船舶操纵模拟器系统新的性能标准,以满足航海教育培训、船员适任评估以及高级航海研究的需要;研究船舶操纵数学模型的标准化,以提高系统的关键技术性能;建立规范的示范课程和训练评估方法,提高模拟器训练的水准.同时,介绍基于互联网的船舶操纵模拟器集成国际合作项目,指出在这个平台上的协作运行有利于填补海事大学间技术和操作水平方面的差距,加强学生与船员间相互了解航海习惯和文化背景、促进沟通与航海英语方面的训练,也有利于扩展船舶操纵模拟器的功能.

多模拟器集成的船用VHF通信仿真系统

为提高航海模拟器的训练质量,提出基于因特网技术的新型船用VHF通信仿真系统.该系统以各本船将各自设定的频道状态信息由VHF终端经客户机通过网络上传给服务器的方式建立系统总体构架,通过语音终端的硬件设计、语音终端的嵌入式控制软件设计完成系统集成.在互联网公共网络平台上的实践表明,构建在互联网上的船用VHF通信仿真系统,对扩大训练范围、提高航海教学效果、增强学习互动性提供有效手段.

基于Jess规则的数据库通知服务

提出一种实现数据库通知服务的技术框架,使用Jess规则代替SQL编码来表达用户的数据监控策略,规则执行时先由规则解释器将规则翻译成SQL语句然后执行.使用这种方法,数据监控策略易于理解和接受,修改方便;其次,可在规则解释器中实现异构数据库系统之间的关联通知服务;最后,Jess规则还可以进行复杂的推理,实现通知业务的智能化.

水上交通拥挤区域的聚类分析与识别

水上交通拥挤区域识别对于水上交通诱导及控制具有重要的意义。针对船舶交通特点,将船舶领域概念引入DBSCAN算法,利用改进后的算法对某一海域实时的船舶动态数据进行聚类,分析出潜在的拥挤区域,最后通过交通流速度评判得到真正的拥挤区域。

基于AIS数据的区域性搁置船舶统计

为直观展示某区域船舶运力富余状况,提出统计该区域搁置船舶的数学模型。该模型首先从AIS数据中提取当前时刻速度小于搁置船速的统计区域船舶,然后累计船舶上述状态持续时间,最后从中判断出搁置船舶,并对搁置船舶进行分类统计。实验结果表明,搁置船舶的统计结果能直观地反映特定区域搁置一段时间的各种船型的数量和吨位及其变化趋势,为船公司、港口以及货主等了解特定区域航运运力情况提供了一种新的方式。

一种利用AIS数据计算受限水域内航标安全距离的方法

AIS数据详细记录了特定水域的船舶位置、船首向和尺寸等数据,可用于计算受限水域内航标安全距离。按一定标准网格化目标航标附近水域,统计周围航行的他船船体出现在每一个网格中的频数,形成他船航迹的网格频数图。按长度尺寸分类,将同类他船航迹网格频数图叠加,形成特定类型船舶的航迹网格频数图。按频数大小填充颜色,可清晰地显示航标附近他船安全通行状态下与航标保持的距离。实验选取上海港航标附近水域海量AIS数据,获取了60-79m,80-99m,100-129m,130-159m船舶航迹形成的网格频数图,结果显示,四类船舶距航标的安全距离随着他船长度的增大而增加,分别为50m,70m,110m,150m。

海上甚高频宽带数据传输技术研究

海上无线通信是e-航海战略实施和发展的基础,现有的海上通信技术在广泛用于海上船岸与船船之间的数据通信中存在诸多限制。提出的海上甚高频宽带数据传输技术方法,改变了现有的海上甚高频的通信方式,通过分析海上甚高频频段特性,构建了基于OFDM调制方式的海上甚高频宽带数据传输模型。仿真和实验表明,该方法能够明显提高现有海上甚高频频段的通信速率,并且能够获得较低的误码率。

基于卡尔曼滤波算法船舶AIS轨迹估计研究

AIS是集船舶导航、避碰、海事监管于一体的现代化无线电系统,在水上交通运输领域里发挥着重要作用。为了弥补AIS数据堵塞等原因导致更新数据不及时,造成船舶轨迹的不准确或者误差较大的问题,提出利用对卡尔曼滤波算法进行适当的修改,引入系统噪声和测量噪声,利用AIS船舶观测节点数据对系统状态做最小二乘法估计,对船舶运动轨迹进行平滑和预测,并对不同时间段可靠性误差进行分析,能够比较正确地估计出船舶轨迹。