基于图像处理技术的船舶航行轨迹分析与应用系统设计

近年来,海上贸易不断发展,港口和海上航线的船舶密集程度不断提高,海上交通事故频繁发生。海上交通监管部门为了改善海上交通,降低海上交通事故发生的概率,投入大量的精力研发海域内船舶的导航与航行轨迹分析等技术。船舶的航行轨迹数据分析有助于对船舶的航迹进行预测,检测出海域内船舶的航迹偏离等问题,提高船舶航行的安全性。本文重点研究了海上航迹的图像处理技术和卡尔曼滤波技术,并基于图像处理技术实现了船舶航行轨迹的分析和预测,对改善海上交通,降低海上碰撞事故发生的概率有重要意义。     

基于云平台规模样本条件下模拟训练船舶航迹点生成算法

随着海上交通环境的日益复杂,海上智能交通成为人们研究的热点,其中,对船舶航迹的有效分析与控制是其中的关键技术。本文主要对船舶航迹分析方法进行研究,给出一种基于云平台规模样本条件下模拟训练船舶航迹点生成算法。为得到效果较好的航迹云图,本文借助云平台扩大训练样本集,然后利用正态云分析算法模拟生成与实际船舶航迹相符合的航迹云图。     

遗传算法在船舶运行轨迹大数据智能采集中的应用

针对当前舰船航迹数据采集方法信息更新速度慢、采集精确度低,无法满足海上航道信息采集要求的问题,提出了基于遗传算法的船舶运行轨迹大数据智能采集应用方法。分析和挖掘船舶航迹数据,得到船舶总体运行特征,优化航迹压缩算法,通过实时处理冗余信息并进行多层存储,噪声去除、插值和航迹分割大型船舶航迹数据,实现轨迹空间并行聚类,采用遗传算法简化航迹数据,得到多个块区域的点集合数据,并窗口化处理块区域,识别航迹通道边界,完成船舶航迹数据的精确采集。实验结果表明,所提方法的信息更新速度较快,能够有效提高采集精确度,满足船舶航行轨迹采集要求。     

船舶航行轨迹分析与应用系统

船舶航行轨迹的数据分析有助于改善海上航运的交通管理水平,尤其是港口等海上航线密集的区域,从而提高海上交通的安全性与航行效率。通常,船舶航迹数据的采集都是通过AIS系统和雷达共同完成,这种方式存在一定的误差,本文介绍一种基于图像处理技术的航迹分析系统,该系统利用计算机视觉技术和图像处理技术,可以高效、快速的对海量船舶航行轨迹数据进行提取和分析,本文重点介绍航迹分析过程的处理平台、信号处理方法以及图像信号的多特征融合等内容。     

内河AIS与VTS的信息融合技术研究与仿真

船舶交通管理系统(VTS)在提高船舶航行效率、保障船舶航行安全等方面具有重要作用。传统的船舶交通管理系统采用雷达等传感器作为基本检测手段,受到雷达探测距离和精度等技术条件的限制,在船舶定位、导航等方面存在一定的缺陷。随着互联网技术和信息融合技术的发展,雷达探测器与船舶自动识别系统(AIS)相结合的船舶交通管理系统成为研究的热点。船舶自动识别系统(AIS)结合了信息技术、互联网技术和通信技术,对船舶的航向、航迹、航速等信息采集和处理,并利用VHF发送给信号覆盖区域内的其他船只。本文针对我国内河航运船舶的交通管理系统,研究了AIS与雷达信号的信息融合算法、航迹关联算法等,对提高内河船舶交通管理系统的性能有重要的作用。     

利用AIS数据挖掘生成船舶航迹点方法研究

由于船舶航行受海上环境的影响而产生航迹误差,为了准确控制船舶航行轨迹,提出利用AIS数据挖掘生成船舶航迹点方法研究。根据AIS数据挖掘算法,提取船舶航行轨迹点数据特征,利用船舶航行轨迹点数据库中航行线路设置信息与目标对象运动信息之间的相似性,挖掘出船舶航迹动力定位数据,将AIS数据挖掘算法映射到船舶海上航行领域中,提取出AIS船舶位置采集点,通过设定阈值得到船舶航行转向点,将所有转向点连接成线,初步生成船舶航行轨迹点,利用船舶轨迹点生成流程,实现船舶航行轨迹点的生成。实验结果表明,基于AIS数据挖掘的船舶轨迹点生成方法在精度和时间上,都可以准确控制船舶航行轨迹。     

基于AIS信息的船舶轨迹聚类模型及应用

为获得船舶典型的运动模型,及时发现船舶异常轨迹并对其进行有效监控和管理,进而实现海上智能交通,基于船载AIS蕴藏着大量的海上交通特征的特点,从中获取能够反映船舶行为规律的有效的、潜在的信息。根据海上交通工程理论和数据挖掘技术,利用AIS信息并结合轨迹聚类算法,完成对已有轨迹的聚类,从中获取船舶典型的运动轨迹。以厦门港主航道及闽台直航船为实例,通过构建相应的AIS数据库并对船舶轨迹进行聚类结果展示,获得该海域船舶典型的运动轨迹。     

数据挖掘在海上交通特征分析中的应用研究

数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。而海量的船载AIS信息集合蕴藏着大量的海上交通特征,利用数据挖掘理论与技术,以厦门港主航道的大型船舶AIS信息为对象,从空间、时间、概率分布三个方面,对AIS信息集合蕴藏的海上交通特征中反映船舶航向和航速变化率进行挖掘研究,获得了厦门湾内主航道通航环境空间和时间特性以及航向航速变化率概率分布特点。该研究方法为海量AIS信息研究提供新的思路,利用所挖掘的知识可以分析水域的通航环境,为港口主管部门的通航环境管理等提供理论依据。     

智能物联网平台的船舶交通管理信息系统框架设计

为了保障内河和海上船舶航运的高效、安全运行,船舶交通管理信息系统(VTS)发挥着重要的作用,如航线规划、交通疏导、海上事故处理等。与此同时,船舶交通管理信息系统也存在着信息利用率低、信号采集精度差等问题。本文率先将智能物联网平台引入船舶交通管理信息系统中,设计了一种高效、高精度的船舶综合交通管理信息系统。     

基于数据挖掘的船舶行为研究

如何从我国沿海港口海量的船舶自动识别数据中找出海上交通知识,是我国交通海事部门和港口管理部门亟需解决的重要同题.针对海量数据处理的瓶颈及海上交通数据的特点,运用地理网格技术划分港口水域,从而降低船舶航迹数据复杂度,建立船舶行为模型,对每个地理单元格上的船舶行为进行统计分析,进一步运用数据挖掘技术揭示整个海域船舶行为规律.所挖掘的知识可以运用到船舶航行位置预测、船舶异常行为检测及海上交通流模拟等研究领域.该研究方法开拓了海上交通安全的研究思路,为海事部门和港口管理部门的通航环境管理等提供理论依据.     

B/S架构的海上船舶交通信息管理系统

为了实现海上船舶交通管理的信息共享,提高对海上船舶交通信息管理的智能水平,提出一种基于B/S架构的海上船舶交通信息管理系统开发设计方案。系统采用无线信息采集层、网络数据传输层和面向对象应用层的3层结构,采用RFID、无线传感器、红外等数据信息感知技术进行海上船舶交通信息的原始采集,在B/S架构体系上进行交通信息管理系统的总线数据传输和远程通信设计,系统采用Lab Windows/CVI和B/S结构进行无线通信组网设计,在应用层完成整个船舶交通信息处理和交叉编译操作,在嵌入式内核下进行海上船舶交通信息管理系统的软件开发设计。系统测试结果表明,采用该系统进行海上船舶交通信息管理的智能性较好,对交通信息的集成调度能力较强。     

船联网VANET网络路由优化研究

在现代交通物流运输方式中,船舶航运占有非常大的份额,是社会生产和商品交流的重要环节。随着互联网与计算机技术的发展,如何改善船舶航运中的交通问题,提高海上航线的利用率,降低海上航运中的安全隐患,保证海上航运的安全性与高效性,成为了当前的研究重点。船联网正是基于这种背景下被开发出来的,船联网与VANET网络可以显著改善船舶的通信能力,促进导航信息、航迹数据等传递。本文重点研究了船联网中VANET网络的路由协议和优化算法,并对VANET网络中的路由数据传输进行了仿真试验。     

基于神经网络的船舶海上交通规划

传统的旅游高峰期船舶海上交通规划方法的最小航时规划结果与设定要求不符,为了解决这一问题,提出基于神经网络的旅游高峰期船舶海上交通规划研究。运用神经网络算法优化处理船舶海上交通航迹,在此基础上,设计船舶海上交通规划方案,先确定阶段变量,再选择状态变量,实现旅游高峰期船舶海上交通规划。由此完成基于神经网络的旅游高峰期船舶海上交通规划研究。最后,进入实验部分,对比2种方法的最小航时规划结果是否符合设计要求,实验结果表明,传统的旅游高峰期船舶海上交通规划方法的有效波高小于3.5 m,与约定波高5 m要求不符。而使用所提方法的有效波高大于5 m,与约定波高5 m要求相符。     

基于虚拟仪器的船舶监控系统研究

船舶监控系统的研究对船舶安全起着至关重要的作用,有助于提升船舶导航能力和海上交通管理能力。该文提出的基于虚拟仪器的船舶监控系统,应用LabVIEW图形化编程语言开发了AIS信息处理系统,能够实时采集网络最新发布的船舶信息数据,进行信息的解析和存储,同时应用Google Earth显示船舶的位置及路径信息。系统选用Kalman滤波对船舶的航迹进行跟踪优化,结合BP神经网络对船舶航迹进行预测。系统可实现AIS数据采集、解析、存储、显示、分析等多项功能。     

基于云理论的船舶航迹容错控制研究

近年来,海上交通的密度不断增加,再加上气候条件不断恶化,飓风等极端天气时常发生,对船舶的航向保持与航迹容错控制等技术提出了更高的要求。随着计算机技术与人工智能的迅速发展,基于大数据的云理论逐渐成型,并在数据分析与控制等领域获得了广泛应用。本文建立了船舶以及船舵的运动学模型,并基于云理论对船舶的航迹容错控制技术进行了深入研究。     

杭州湾水域通航规律

为合理规划水域使用、协调工程建设与交通用海关系,运用以船舶自动识别系统(AIS)数据解析为主、船舶交通管理系统(VTS)观测为辅的技术措施,分析杭州湾水域主要航道、航路的海上交通规律,根据不同类型和不同尺度船舶的AIS轨迹分布情况,从通航密度、船舶类型、船长分布、船舶到达时间规律、船舶吃水深度、船舶航速和最大通航船长等7个方面分析水域通航特征,为相关部门进行工程决策提供技术支撑。     

海上无人驾驶技术中的数据融合应用技术

现有的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术存在数据精度差、数据波动大的弊端,为了解决上述问题,提出海上无人驾驶船舶数据融合应用技术研究。AIS与雷达设备采集的船舶数据存在较大的差异,采用聚类方法与高斯-克吕格投影方法分别对数据的时间与空间进行校准,得到采集时间序列一致、表述一致的船舶数据,以此为基础,利用模糊数学算法对目标船舶的关联航迹数据进行求取,以关联航迹数据为依据采用加权融合算法对AIS与雷达数据权值进行分配,实现海上无人驾驶船舶数据的融合应用。通过性能测试得到,与现有的数据融合应用技术相比较,提出的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术极大的提升了数据精度,降低了数据波动的幅值,说明本文方法的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术具有更好的性能。     

船舶直线航行控制方案研究

随着船舶向着高速化、大型化和自动化方向发展,世界航运业进一步繁荣,同时也造成了海上交通密集和拥堵现象。为了提高船舶的航行安全,降低船舶操纵人员的劳动强度以及减少油耗,必须对船舶的航向和航迹进行精确控制。本文基于滑模控制理论和自抗扰控制技术,设计一种非线性船舶航向控制器,并研究船舶直线航行的控制方案。     

《中国航海》二○○七年总目次

·第1期、第2期、第3期、第4期(总第70期、第71期、第72期、第73期)·题名作者(期·页)航海与创新的哲学思考…………………………………………………………………金永兴(1.1)论海上交通信息数字化共享的法律困境……………………………………邓丽娟,彭国均(1.6)改进遗传算法在船舶自由浮态计算中的应用………………………金宁,谢田华,田恒斗,等(1.10)船舶航迹标绘仪中的海图坐标投影及误差分析……………………袁赣南,甘兴利,周卫东,等(1.13)船长工作责任心测评……………………………………………………………………朱国锋(1.16)基于时延…     

一种优化的AIS与VTS融合算法

针对船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service, VTS)与船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)融合之后存在的特定场景下的数据精度较差、信息推断能力不足和与海事业务系统脱节等问题,提出一种能有效融合AIS、VTS和海事业务信息的算法,实现“海事监管“一船全景”。对AIS与VTS融合之后所得船舶航迹与海事业务数据进行有效关联,得到船舶海事业务全景数据,包括雷达信号、AIS信号、海事行政处罚和国内安检等。实际应用结果表明,该算法能在生产系统上稳定运行,在数据准确性和及时性方面相比以往有很大提升,能为海事交管中心值班人员提供有力支持,为智慧海事提供有力支撑。