基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别

针对传统舰船运行轨迹异常点识别方法存在运行轨迹检测性能较差的问题,提出一种基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别方法,获取舰船自动识别系统中的舰船运行轨迹数据,在舰船自动识别系统中,舰船运行轨迹数据的存放形式是日志文件,因此对系统中的日志文件进行挖掘,基于物联网技术对挖掘数据实施预处理,通过StopT-CB算法划分舰船运行轨迹以剔除停留点,便于进行异常点的识别,通过网格划分实现舰船运行轨迹的异常点识别。为了证明基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别方法的运行轨迹检测性能更好,将传统舰船运行轨迹异常点识别方法与该方法进行对比实验,实验结果证明该方法的运行轨迹检测性能优于传统方法。     

物联网船舶异常数据自动识别系统

物联网技术促进了船舶监控系统的数据采集、分析和处理效果,提高了船舶监控系统的性能。在船舶监控系统中,受传感器设备、船舶自身突发状况和外界突发响应等影响,系统的信号网络中往往存在某些异常数据,这些数据对于后续信号分析、处理等流程来说有不利的影响。本文针对这一问题,结合物联网技术设计了船舶监控系统异常数据识别的网关,并详细介绍了一种OCSVM异常数据识别的方法,在实际应用时取得了良好的效果。     

智能船舶电子签证系统的物联网架构研究

随着航运业的发展,传统的船舶签证系统已经越来越不能满足现在航运业的发展。传统电子签证系统在船舶到达港口时需要停泊,影响船舶航行效率,而基于物联网结构的智能电子签证系统利用RFID射频﹑AIS自动识别系统及电子签证平台实现了船舶电子签证的自动化及远程化,使船舶到达港口不再需要停泊。本文研究现有物联网结构及船舶电子签证系统架构,在此基础上研究一套高效智能船舶电子签证平台,最后验证系统的有效性。     

基于AIS数据的渔业船舶碰撞风险度评估模型

构建一种渔业船舶碰撞风险度评估模型,并对其求解方法和计算流程进行设计.将该模型应用到基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据的渔业船舶安全管理与评价系统开发中,在系统中进行AIS数据库重构和数据深度挖掘,引入模糊数学方法和层次分析法,实现对渔业船舶碰撞风险度的科学评估和预测.测试结果表明:构建的渔业船舶碰撞风险度评估模型和开发的渔业船舶安全管理与评价系统可靠,预测的结果可信,可为渔业船舶的安全管理和评价提供科学的方法.     

舶舶AIS轨迹异常的自动检测与修复算法

船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)轨迹是船舶位置和时间的记录序列,对船舶航行状态分析、船舶交通流预测及船舶海事事故分析等具有一定的意义,而受一些因素影响,采集到的AIS数据会产生错误,导致AIS轨迹出现异常。对此,在对大量AIS数据进行深入解析的基础上,归纳出AIS轨迹异常的几种类型,针对各类型的特征对船舶轨迹异常进行自动检测,并采用3次样条插值模型实现修复算法。研究成果可为基于船舶航行轨迹数据的相关研究提供快速、准确的技术支持。     

基于LoRa的封闭水域船舶自动识别系统设计

考虑封闭水域船舶的运动特征和水上交通监管要求,运用广域物联网技术设计新型船舶识别系统,提出基于封闭水域船舶通航密度和船舶航速的数据管理方法,通过分析通信信道传输能力制定数据传输协议与频率。采用基于长距离无线广域网(LoRaWAN)协议的网关布局方法,并根据系统的网络规模和网关传输能力建立数据上下行机制。仿真与实验表明,该系统布设方便,数据传输可靠,能够满足封闭水域船舶自动识别的需求,可广泛应用于封闭水域的船舶辅助导航与安全监管。     

物联网环境下舰船通信网络异常数据检测系统设计

在物联网通信环境下,传统的船舶通信网络异常数据检测系统,受到IPv4接口协议的限制,导致采用IPv6高速物联交互协议的流量节点异常机制管控性降低,全局物联网络交互单元出现异常数据节点检测识别漏洞,给网络通信安全带来威胁。因此,提出物联网环境下舰船通信网络异常数据检测系统设计。通过架设基于IPv6协议的交互数据节点支持硬件,实现对底层数据流的硬核支持;在数据交互的链路层添加异常数据甄别检测单元,配合异常节点流量识别算法,实现在链路层上对物联网异常数据的识别拦截,从而完成系统的设计。为保证设计系统的有效性,通过仿真实验对设计系统的检测识别准确性进行对比,通过数据证明提出设计系统优于传统检测系统。     

船舶自动识别系统在物联网及VTS中应用的关键技术研究

在物联网和VTS中船舶自动识别系统是其进行交通管理和服务的关键。本文分析自组织时分多址(SOTDMA)通信技术原理,并应用此技术原理进行整个通信网络系统的动态性能分析。最后讨论船舶自动识别系统2个信道的最大船舶容量。     

基于无线局域网的船舶异常数据自动识别系统

船舶异常数据识别系统可以帮助管理人员了解当前船舶安全状态。为提高船舶异常数据识别结果,构建基于无线局域网的船舶异常数据识别系统。首先分析船舶异常数据识别的原理,提出当前船舶异常数据识别系统存在的局限性,然后通过无线局域网收集船舶异常数据,并对船舶异常数据识别进行相应的处理,最后构建船舶异常数据识别模型,并应用于船舶异常数据识别系统中。测试结果表明,本文系统的船舶异常数据识别正确率,误识率、漏识率均远远小于当前其他船舶异常数据识别系统,可以保证船舶的正常工作。     

基于“北斗+物联网+AIS技术”的水上安全监管系统研发与应用

为提升水上安全管理与应急搜救能力,弥补船舶自动识别系统(AIS)技术的不足,研发了基于"北斗+物联网+AIS技术"的水上安全监管系统,可普遍适用于内河和湖泊小型船舶的安全监管,实现了小型船舶的动态监管、应急搜救和超速超区域报警,为建设水上安全监管体系提供了有效的技术手段。     

基于灰色理论的船舶通信系统信息融合技术

针对船舶交通服务系统和船舶自动识别系统中的数据信息,本文基于灰色理论与信息融合技术,充分研究了灰色理论的灰色关联算法,借助信息融合技术,实现两大系统的有机融合,为信息共享和数据互通提供支撑,这对于确保船舶航行的安全性意义重大。     

基于Spark的船舶航行轨迹聚类方法

依托船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据,利用云计算并结合聚类算法,对船舶历史数据进行轨迹聚类分析,构建船舶航行正常轨迹模型,为实时检测船舶异常轨迹奠定基础,进而为提高水上交通监管智能化水平提供新方法。针对目前轨迹聚类算法效率低等问题,基于Spark内存计算技术及数据分区思想,提出一种改进的并行子轨迹聚类算法SPDBSCANST(Parallel DBSCAN of Sub Trajectory Based on Spark)。以长江航道武汉段船舶航行数据为例进行试验验证,并通过可视化方式呈现。结果表明,改进后的算法的聚类效率和效果都有明显提升。     

利用AIS数据库实现船舶状态数据监测与挖掘

在现有海上船舶监控系统中,无论是基于雷达信号数据还是视频监控数据,由于信号传输机制及最终信号处理都需要一定时间,其实效性并不高,应用范围也有一定的局限性。AIS(自动识别系统)是一种工作在高频段的自主广播系统,能够实现岸基与船舶、船舶与船舶之间实施交换航行状态、位置坐标以及气象变换等信息。本文在研究现有AIS原理及结构的基础上,基于AIS数据交互提出一种实现船舶状态数据监控的控制平台,并给出仿真结果。     

船舶航行数据远程采集系统

介绍了一种基于卫星通信的船舶数据远程采集系统,该系统采用嵌入式控制设计,组合船舶C站和自动识别系统(AIS)设备组建系统,利用C站的卫星通信功能接收陆地远程控制指令,通过嵌入式控制系统实现对C站和AIS设备的远程控制。采集C站和AIS设备中的船舶航行信息,通过卫星通信将航行信息传送到陆地船舶管理系统,实现了船舶数据的远程采集,为提高船舶自动化和现代化管理水平提供了技术平台。     

基于聚类分析算法的船舶障碍物自动识别系统

由于船舶在海上航行时,受到海上信号强度的影响,使得障碍物识别系统响应速度变慢,识别精度降低,因此采用聚类分析算法对船舶障碍物进行自动识别。在分析船舶障碍物自动识别系统结构的基础上,设计系统的整体结构,并结合船舶障碍物信号处理器的内部结构,设计了船舶障碍物信号处理器,完成了系统的硬件设计。在此基础上,采用聚类分析算法提取障碍物识别算子,完成了对船舶障碍物完整性的判断,结合船舶障碍物识别流程,完成系统的软件设计,实现了对船舶障碍物的自动识别。试验结果表明,基于聚类分析算法的船舶障碍物自动识别系统不仅能有效地减少海上航行船舶的碰撞次数,降低系统的失误率,而且能提高识别的准确性。     

基于Mapinfo电子海图和AIS的船舶导航系统

从技术实现角度出发,探讨了基于Mapinfo格式的电子海图以及AIS(船舶自动识别系统)技术和性能指标。在此基础上,设计出基于Mapinfo电子海图和AIS通信的船舶导航系统,并在辅助船舶航行中得以应用。     

物联网在船舶安全监测系统中的应用研究

随着海上航运业的发展,船舶的海上安全航行成为关系到整个航运业务的发展,一套实时高效的船舶安全监测系统指导船舶航程的关键设备。传统的船舶安全监测系统基于总线结构,随着监控维度的增加,其实时性﹑准确性已经越来越不能满足现代航运业的要求。本文在研究了物联网架构的基础上,将物联网各技术应用至海上远程监控系统中,构建了基于无线传感器及Zigbee无线传感网络的船舶安全监测系统,最后给出了系统的软件实现。     

船舶智能化研究现状与展望

智能化是船舶发展的重要方向。船舶智能化是在综合传感、通信、信息、计算机等多种先进技术的基础上,结合船舶具体应用环境,构建基于大数据、信息物理系统和物联网等特征的智能系统,使船舶航行、管理与服务更高效、更低秏、更安全和更环保。从大数据、信息物理系统、物联网三个方面介绍了船舶智能化的主要特征。从船舶智能航行和船舶智能管理与服务两个方面分析了船舶领域智能化现状和展望。船舶智能航行方面,探讨了综合船桥系统和无人驾驶的发展方向;船舶智能管理与服务方面,分析了水路ITS、交通流理论和数据分析方法的最新发展,并提出了基于可视分析解决船舶管理大数据处理的流程。     

AIS数据交换协议研究及嵌入式软件开发

船舶自动识别系统是一种基于高频段的,作用在海上的移动频段,是船舶与其他船舶间、船舶与岸端之间进行交换各自关键信息的连续广播系统。首先介绍船舶自动识别系统(AIS)的组成、系统信息处理的相关接口协议、船舶控制器对船舶自动识别系统进行相应的操作以及船舶相互间进行数据交换的步骤,并对基于自动识别的船岸监测系统进行设计开发。装备有自动识别系统的船舶可以接收到目标船舶的动态以及静态的相关信息,方便对船舶及时的全方位的进行监控。     

船舶大气污染物岸基嗅探式自动监测系统设计与验证

为实现船舶大气污染物排放量的远程测量,初步筛选出高排放船舶,提高船舶排放监管的针对性和效率,设计一种基于嗅探式传感器的岸基监测设备和配套的软件平台系统。系统通过采集船舶大气污染物浓度数据、船舶自动识别系统(Automatic Indentification System,AIS)数据和气象数据等实时信息,基于船舶尾气排放量在线估算方法、船舶尾气排放扩散数值模拟、观测数据的模式识别算法等,实现船舶尾气排放特征的在线识别和疑似高排放船舶的粗筛。对比在相同环境条件下CALPUFF模型计算得到的气体污染物模拟理论浓度,验证岸基嗅探式自动监测系统的监测可行性和准确性。