结合地理信息与AIS数据的海上航道自适应提取方法

海上航道对于海上态势感知具有重要意义。然而,现有的航道提取方法存在航道航路点易丢失、提取准确性不高等问题,本文依据船舶航路点数量与其途经岛屿、港口等地理区域数量相等的准则,提出了一种结合地理信息与自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的海上航道自适应提取方法。首先,构建港口之间往返船只AIS航迹数据集,将每条AIS航迹等间距分段并计算每段航迹的平均航速,设置航速差初始阈值,计算相邻航段平均航速差超过阈值的数量作为初始船只转弯次数。其次,统计AIS航迹途经岛屿、港口等地理区域的数量,若其与利用AIS航迹提取的船舶转弯次数不相等,则根据两者的差异自适应调整航速差阈值,重新提取船舶航路点,直至其与途经地理区域的数量相等,将平均航速差超出最终阈值的航迹段的连接点作为船舶航路点。然后,利用基于密度的聚类算法将所有船舶的航路点聚类为航路点集合,计算航路点集合的质心作为航道的航路点。最后,以航道航路点为顶点、航路点之间的连线为边构建有向图,并删除落在陆地上的连线后得到最终的航道提取结果。利用潍坊港—连云港港之间行驶的20条船舶的AIS数据开展了海上航道提取实验,结果表明,与基于交通路径异常检测的航道提取方法相比,本文方法得到的船舶航路点的平均虚检率降低了9.1%,平均漏检率降低了16.7%,显著提升了航道航路点位置提取的准确性。

基于AIS数据的船舶风险领域模型

为构建船舶风险领域及分析其特征,基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据提出一种具有风险级别的船舶领域模型。首先,根据预处理后的AIS数据,获取他船相对于本船的位置。然后,采用椭圆领域边界对船舶相对位置数据进行筛选,同时获取到代表风险级别的临界点,并使用最小二乘法对其进行拟合,从而得到船舶风险领域。最后,利用老铁山水道中149 m、190 m、229 m、300 m船舶的AIS数据对所提方法进行验证,并分析船舶风险领域的特征。结果表明,该方法可以较好地反映船舶的风险级别;在同一风险级别时,不同尺度船舶间的风险领域长、短半轴与船长之比差异较小;风险级别为1的船舶领域边界接近于圆形;他船在本船周围分布的密集程度不同。本研究所提模型对航行安全保障、航行风险研究有一定的参考意义。

基于图像处理和AIS数据的船舶异常行为报警系统

船舶数量增多在很大程度上影响着船舶航行的安全性,需要对其他船舶的异常行为进行判断并发出预警。单纯依靠AIS数据去判断船舶异常行为,存在数据准确度不高和信息滞后等问题。本文提出结合图像处理技术和AIS数据来对船舶异常行为进行综合判断,使用YOLO V3对获取的监控图像进行处理,对船舶目标进行有效识别,使用DBSCAN算法对船舶航迹进行聚类仿真,进而判断船舶的异常行为。最后将获取的图像目标识别、航迹聚类结果和异常行为规则库进行比较,实现对船舶异常行为的检测和报警。

AIS数据的船舶时空大数据分析和可视化技术分析

将AIS数据挖掘及分析技术、时空大数据分析和可视化技术等引入船舶系统,不仅完善了“船舶”功能,还能实现对船舶轨迹、船舶交通流和货物流的实时跟踪,实现船舶时空大数据分析及可视化。基于AIS数据建立船舶时空大数据系统时,需要应用地图服务器GeoServer、WebGIS工具、Hadoop及GeoMesa等分布式软件,以实现高效的数据处理及可视化展示。

基于AIS数据的船舶领域建模

为研究船舶领域,利用船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据,提出一种船舶领域建模方法。根据样本选取目标船,通过提取目标船的周围船舶,对周围船舶相对目标船的运动轨迹进行拟合,从而求取船-船最近距离,以该最近距离确定目标船周围最近船舶的相对位置分布,构建出船舶领域统计模型。以最近船舶的相对位置分布为样本,运用统计学的方法,进行样本估计,进而确定船舶领域的形状和大小。利用荆州渡船区域的AIS数据,对该模型进行验证,并通过对比分析横穿航道的横驶船与航道内直航船以及不同尺度的上行船舶和下行船舶的船舶领域特征,得到不同类型船舶的领域特征差异。结果表明,利用该模型所确定的船舶领域与实际情况相符。

基于AIS数据的桥梁防船撞结构冲击响应分析

针对目前桥梁船撞影响参数不明确的情况,提出利用AIS数据获得桥区实际通航船舶信息,以此为基础进行桥梁抗撞分析及防船撞装置设计。以武汉长江二桥为例,基于AIS数据获得船舶的重量、偏航角、航速等信息,最终确定抗撞分析采用5000 t级船舶作为代表船型,取上行、下行最大偏航角分别为22°、8°,航速取平均航速(上行1.91 m/s、下行3.28 m/s)。在此基础上,采用显式有限元法对该桥主墩受船舶撞击的动态过程进行数值模拟,将获得的船舶撞击力与规范的计算结果进行对比,发现船舶正向撞击桥墩的碰撞力高出桥墩抗撞力的18.85%。根据桥梁防撞需求和船舶撞击力情况,设计了X形夹层结构防船撞装置,分析该装置的抗撞性,结果表明,该装置具有良好的吸能效果,可减少30%以上的船撞力,且能有效减小船舶损伤。

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。

基于AIS数据的长江口船舶排放清单研究

为了研究繁忙水域的船舶排放清单,基于船舶自识别系统(Automatic Identification System,AIS)的数据建立了针对不同船型的船舶排放计算模型。先根据AIS数据中包含的船舶尺度数据计算各类船型的发动机功率,然后运用基于AIS数据的模型计算船舶排放清单及排放分担率,最后对船舶排放的空间分布进行分析。以2010年长江口水域的船舶交通流数据为基础,计算该水域的船舶排放清单,结果表明:1)在各类船舶废气排放物中,CO2排放量最多,NOx和SOx次之,N2O最少,结果合理可信;2)各类船型的排放分担率分别为5.36%(客船)、6.59%(散货船)、51.47%(集装箱船)、15.95%(油船)、5.37%(渔船)、15.27%(其他船型);3)船舶排放聚集区主要是长江口的南、北槽航段及其附近的码头水域。

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。

利用AIS数据计算港口间竞争度的方法

为能更有效地提供有价值的航运情报,借鉴网络分析法相关原理,挖掘船舶AIS数据,获取港口之间的竞争度.该法通过船舶数据模型、港口数据模型、船舶抵达港口事件模型、船舶挂靠港记录、港口之间运力、港口网络等建立港口间竞争度模型.选取2014年4—8月中国沿海船舶AIS数据和17个主要港口数据,利用模型计算出对上海港竞争度排名前三的港口依次是宁波港、张家港港和南通港.

AIS数据驱动下的渡船横越场景识别与碰撞风险建模

为定量评价渡船横越航道过程的碰撞风险,提出了基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据的渡船会遇识别和碰撞风险评价模型。首先根据船舶航行轨迹识别出会遇场景,然后利用模糊综合评价法构建船舶碰撞风险评价模型,实现船舶碰撞风险的实时量化,最后基于长江南京段汽渡船舶进行案例分析。结果表明渡船在横越过程中会遇态势复杂,平均碰撞风险一般随会遇船舶数量的增加而增大。提出的模型可以分析渡船横越过程中的碰撞风险变化趋势和不同会遇场景下的碰撞风险水平,为渡船碰撞风险感知与路径规划提供支撑。

基于AIS数据的航运物流港口调度优化研究

目的针对宁波舟山港区的复杂航道水域与密集物流交通流,研究更加有效的调度方案,达成调度时间和等待时间最小化,即效率最大化。方法分析宁波舟山港区航道的航行情况,提出交会处复杂航道水域存在的问题,以调度时间和等待时间最小为目标的多目标函数,建立复杂航道水域船舶调度模型。针对大量的船舶AIS数据,构建基于神经网络的航道水域调度模型,对不同类型、不同大小的船舶建立速度变化和船舶预测模型,实现对船舶调度状态的预测。设计以传统粒子群算法为基础的改良版船舶调度算法。结果算法对模型求解表明,根据不同船长与间距可判别交通流拥挤程度进而对船舶进行调度。通过模型预测到可能产生拥挤,则应当选择小型船只走条帚门航道,大型船只走虾峙门航道,并且尽量避免产生拥堵。结论使用该模型与算法可以有效地提升船舶调度效率,为复杂航运物流港口调度优化研究提供了一定理论基础。

利用AIS数据挖掘建立船舶到达规律模型

首先介绍船舶交通流对于船舶港口的影响;然后从泊松分布、负二项分布入手,详细的说明船舶到达规律;最后通过AIS数据挖掘建立了影响船舶达到规律的参数。通过对参数的分析建立船舶到达规律模型,实验证明负二项分布所建立的模型能更好地描述船舶进出港口的情况。

基于AIS数据的船舶异常行为检测方法

船舶行为检测是海事监控和管理的重要内容,它对于船舶安全航行、港口正常作业生产、海洋环境保护和防止各种水上非法活动具有重要意义。随着越来越多的船舶安装了AIS系统,大量AIS数据的积累为研究船舶运动规律和进行船舶异常行为检测提供了新的途径。本文对近年来AIS数据在船舶异常行为检测方面的研究进展和所取得的成果进行总结和评述,分析了现有方法存在的问题和面临的挑战,指出了AIS数据在船舶异常行为检测方面的主要研究方向。

AIS数据在水上交通规划研究中的应用与系统设计

伴随着全球航运业务的发展,船舶交通流量的快速增长和交通流特征的日趋复杂,船舶交通特征分析研究已进入大数据时代,如何准确、有效地从海量AIS数据中挖掘需要的船舶交通特征信息,并及时应用于水上交通领域政策研究工作已成为当前迫切需要解决的问题。本论文针对AIS数据在水上交通规划研究中的影响展开研究,并提出具体的软件设计方案,以期为我国开展相关业务AIS数据应用提供参考。

AIS数据在航海模拟器交互训练中的应用

通过对新加坡海峡内航行船舶的AIS历史数据进行统计,提出一种元胞自动机的船舶交互仿真模型,应用于新加坡海峡各航段的交通流的交互状况进行模拟。并采用蒙特卡洛随机事件,结合新加坡海峡AIS历史数据按照统计学原理生成不同类型、不同航行速度的船舶,提取船舶驾驶员在不同航行环境下采取的避让措施。对海员在狭水道和繁忙水域的船舶交互避让提供参考依据,同时也对提高模拟器训练与航海实践的仿真度具有重要意义。

基于AIS数据的预抵船舶联系信息快速查询方法

为了提高预抵船舶联系信息查询速度,设计基于AIS数据的预抵船舶联系信息快速查询方法。分别对具有全量特性和增量特性的船舶AIS数据进行数据分割,统一数据格式,对分割后的数据段进行航向和航速特征提取,建立特征集,基于特征集和船舶目的港口信息,综合利用直接匹配、别名匹配和模板匹配3种匹配方式,实现对预抵船舶联系信息的快速查询。实验数据表明,设计的基于AIS数据的预抵船舶联系信息快速查询方法单港信息查询速率提高13%,多港预抵船舶信息查询速率提高29.5%,可以有效提高联系信息查询速率。

基于AIS数据的智能航道交通流量记录系统设计

通航能力和通航需求的精益分析,对于区域航运业的发展有着重要的意义。航道船舶交通流量及相关货运信息的精确采集,是统计分析的基础。通过研究基于AIS（船舶自动识别系统）数据的航道交通流量采集的智能系统设计方案,论述了该智能系统的设计原理及主要算法、主要结构,重点说明了该系统中的智能船舶AIS信息跟踪记录控制模块的工作流程。

AIS数据在远洋渔业中的应用研究进展

远洋渔业是我国国民经济的重要产业。由于远离陆地和港口,缺少有效的观测和监管手段,影响了该产业的可持续发展。船舶自动监控系统(automatic identification system,AIS)是现代船舶必备的航海设备,该设备产生的数据具有覆盖范围广、精度高等特征,已成为研究远洋渔业的重要数据源。介绍了AIS数据的特性及其处理方法和国内外AIS技术的发展应用现状,在此基础上综述了AIS在远洋渔业中的主要应用进展,包括AIS数据在远洋渔业中的3种主要应用方向及对应的研究方法,即渔船作业状态识别与中心渔场预报、远洋渔船监管与非法捕捞行为监测和海洋环境保护与海洋栖息地管理,通过对比论述了各研究方法的优缺点。最后对AIS数据在远洋渔业应用中发挥的重要作用进行总结,对相关的研究方法所存在缺点和不足进行探讨,提出了AIS数据应用于远洋渔业的优化方向,以期为远洋渔业的可持续发展提供科学依据。

船舶AIS数据云存储系统实现与读写效率对比

采集和存储船舶AIS数据并有效分析对了解海上交通情况、保障海上交通安全、分析船舶交通航行状况等具有重要的意义。本文利用分布式数据库的特点建立了船舶AIS历史和区域数据的存储模型,构建了船舶AIS数据云存储系统,并通过实验验证了云存储系统在读写数据上的优势。