基于轨迹的内河船舶行为模式挖掘

从内河海量的船舶AIS数据中提取出有用的交通知识,辅助水上安全监管,对于研究日益复杂的水上交通安全形势具有重要意义.基于内河船舶行为特征,构造由船舶位置、航速和航向4个维度组成的船舶航行状态空间来描述船舶行为.针对传统DBSCAN聚类算法提取状态空间中相似船舶轨迹存在计算复杂高的问题,提出增量式算法改进DBSCAN算法用以高效地计算不同船舶的行为模式;然后利用核密度估计等统计方法对不同模式的船舶行为特征进行数据挖掘,得到船舶航速、航向和位置的时空分布特征规律,进一步挖掘不同行为模式下的船舶微观特征.以武汉航段的汉江分叉航道水域作为研究案例,利用所提的方法对该水域分析研究,得到了6类不同行为模式,挖掘出不同模式下分叉航道内船舶静态属性信息(船舶类型、船舶尺寸)、空间分布特征(轨迹点分布、航速分布、航向分布)、船舶到达规律等信息.利用该模型所提取的知识有助于水上监管人员迅速获取水域交通态势,从而提高水上交通安全监管的水平和效率.      

基于船舶轨迹挖掘的海上航路网络构建方法

海上航路网络是船舶海上交通活动特征的时空表征,也是船舶航路规划、行为辨识、轨迹预测的重要基础。海量的船舶历史轨迹数据为自动提取海上航路网络提供了基础数据,但受轨迹数据噪声和密度分布不均匀的影响,传统航路网络自动提取方法存在网络节点识别准确性差、网络边连接错误率高等问题。针对上述问题,研究了1种基于船舶轨迹时空特征挖掘的海上航路网络自动构建方法。定义了海上航路网络的3种航路点类型,即停留点、出入点和航路转向点,设计了基于轨迹时空特征的航路点提取方法;提出了基于累计转向特征的航路转向点过滤策略,可有效去除船舶避碰、船舶徘徊等局部活动产生的非航路转向点;根据不同种类航路点的分布特征,综合利用DBSCAN聚类算法和凸包算法从航路点集合中提取和生成航路网络节点集合;定义了航路网络节点的有效连接规则,从原始轨迹中提取航路网络节点之间的轨迹簇,根据轨迹簇的统计特征生成航路网络节点之间的有向加权边,形成有向加权的海上航路网络。以珠江口水域为实验区域,对所提方法进行有效性验证,结果表明：所提方法可提取71个3类航路网络节点和200条航路路线;航路网络节点识别准确率与误识别率分别为86.42%和1.23%...     

北极东北航道船舶行为特征分析

北极东北航道开发和利用,对北极水域船舶通航安全管理提出了更高的要求.采用数据挖掘技术对2015—2017年北极东北航道船舶自动识别系统(AIS)的数据进行了处理与分析;采用Douglas-Peuker算法,对海量船舶AIS轨迹数据进行抽稀与验证;然后利用KD-Tree、DBSCAN和族心确认算法,对海量船舶AIS轨迹点进行了时空聚类分析;成功提取了船舶类型、船旗国、船舶轨迹、船舶密度及船舶速度等船舶行为特征,探索研究了船舶行为特征对于北极东北航道能源、环保及海上交通服务的作用与意义.研究表明,北极东北航道航行船舶以渔船和货船为主,船旗国以靠挪威和俄罗斯籍为主,船舶活动区域集中在巴伦支海与挪威海,主航道主要以8~15 kn速度航行.      

桥区水域船舶安全通航系统研究

在桥区水域安全环境评价及船舶安全通过桥梁影响因素分析的基础上,提出采用GPS、无线网络、嵌入式和预测控制等技术,建立自动识别船舶航行轨迹和引导船舶航行的桥区水域安全通航系统,主动防止和避免船舶撞击桥梁事故的发生。     

交汇水域船舶轨迹预测与航行意图识别

针对典型水上交通场景交汇水域，研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络，通过学习交汇水域船舶的历史轨迹，以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征，LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择，从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时，引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性，采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式，以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果，根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验，创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集，以输入时长60 min，采样频率3 min作为输入条件，Dropout值取0.5，实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile，航行意图识别准确率达87%，不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比，当船舶操纵性发生改变时，所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%，而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力，有利于智能航行与海事监管技术发展。      

基于时空注意力机制的STA-GRU船舶轨迹预测方法

船舶轨迹预测的精度关系到船舶智能航行水平。针对门控循环单元（gated recurrent unit, GRU）提取船舶时空信息数据能力不足,导致轨迹预测精度不佳的问题,研究了基于时空注意力机制的GRU船舶轨迹预测方法（spatial-temporal attention mechanism-gated recurrent unit, STA-GRU）。将传统GRU中的激活函数改进为加权激活函数组,以保留更完整的船舶轨迹数据;引入空间注意力机制模块提取船舶空间位置信息的特征,以船舶经纬度及相对经纬度数据作为输入序列,计算对应的空间权重注意力因子,获得空间特征向量;再引入时间注意力机制模块挖掘观测时段内历史轨迹特征向量的时空依赖性,以历史轨迹数据中的航速、航向拼接空间特征向量作为输入序列,计算时空权重注意力因子,将获得的时空特征向量作为STA-GRU模型的训练数据集,用于船舶轨迹预测。采用青岛港AIS数据开展实验验证,以输入时长20 min,采样频率2 min作为输入条件,构建船舶航行轨迹数据集,结果表明：对比LSTM、AT-GRU、Bi-GRU算法,STA-GRU模型不仅在训练过程中收...     

基于位置可达域的船舶轨迹噪声去除方法

船舶的AIS轨迹数据对研究船舶交通流和交通行为具有重要意义.然而通信链路及卫星定位信号等方面的干扰,导致AIS轨迹含有较多的噪声数据,严重影响了数据分析和数据挖掘的质量.根据船舶运动规律,研究得出一种基于位置可达域的船舶轨迹噪声数据去除方法.通过计算某时刻船舶运动的所有可能状态,估计船舶下一时刻位置可达的范围作为可达域判别条件,并利用滑动窗口对船舶AIS轨迹点进行滚动处理,将不满足可达域判别条件的点作为噪声点进行滤除,形成轨迹去噪算法流程.选取含有噪声的真实AIS轨迹数据进行方法验证,并与当前常用的轨迹去噪方法进行对比分析.相比于速度阈值法和基于密度的聚类算法,所提出的方法在召回率上分别提升了27.22%和23.14%,在F1指标上分别提升了14.31%和24.03%,说明算法对噪声点的识别较为准确,并能有效针对不同类型噪声进行处理.同时,通过多次重复试验和时间复杂度分析,验证该算法不仅满足海量AIS数据的离线去噪需求,还可用于轨迹在线去噪,满足实时应用的需要.      

基于图像处理的内河船舶目标提取与特征值计算

内河航行船舶进行目标提取及特征值计算,是船舶航行监控及船舶交通流参数测量的基础。文中主要介绍:1将背景差分法与大津法相结合,提出了1种新的船舶目标提取方法,对不同天气、不同角度下内河在航船舶目标进行提取;2提出了基于圆环划分的特征值算法,通过此算法计算所得目标船舶的特征值。验证结果表明,基于背景差分结合大津法可实现船舶目标提取,所得船舶轮廓较为清晰,并具有一定天气适应性;在特征值计算实验中,正拍图像的特征值1均大于0.95,而侧拍图像特征值1均小于0.5,可区别不同拍摄角度;各种船舶目标在进行旋转、平移及缩放后,特征值基本保持不变。因此,文中算法所得到的特征值具有旋转、平移及缩放的不变性,并可以适应在不同角度下摄像机所拍摄的要求。     

智能船舶船岸协同实验关键技术研究

为解决智能船舶实船实验困难、成本高和航行风险大等问题,选取封闭水域建立智能船舶船岸协同模拟系统.通过分析系统的功能需求,设计了系统整体架构及功能模型,研究了智能船舶船岸协同实验实现的关键技术,并在智能船舶运动建模中加入风力干扰,提升了船舶运动模型的精确度.利用船岸协同实验系统,在实验水域中进行了智能船舶操纵性实验、静态障碍物避碰实验以及路径跟踪实验.实验结果表明,运动模型仿真结果减少近50%误差,回转实验中在有风和无风2种条件下几乎无旋回速度和船速的改变,实际航行轨迹与参考轨迹的偏差也在0.2~1 m以内,满足智能船舶实验需求,为智能船舶的航行验证提供了基础实验平台.      

基于蚁群算法与海量AIS数据的船舶航线规划

利用船舶AIS轨迹数据,研究了基于蚁群算法和海量AIS数据的航线规划方法.采用Doug-las-Peucker算法对海量轨迹数据进行压缩处理;基于DBSCAN算法对处理后的AIS轨迹点数据进行聚类,提取出航路关键转向点;依据地理边界数据确定关键转向点的连接关系,并对靠近孤立碍航物的航线进行修正,构建出1个无向网络图,同时计算出各条边的船舶航行密度;将各边的密度值作为MMAS蚁群算法的初始信息素浓度,求解港口间的最优安全航线.以2017年黑德兰港到青岛港的散货船AIS轨迹数据为样本,进行航线规划研究.结果表明,规划的航线总航程为3487.21 n mile,推荐航线总里程为3576.9 n mile,传统蚁群算法规划出的航线总里程为3560.42 n mile.与相关推荐航线相比总航程缩短约为3%,与传统蚁群算法相比总航程缩短约2%;另外该方法相较于传统蚁群算法收敛速度更快.      

基于船种聚类的航道通过能力量化方法

为准确计算航道通过能力,针对单双向通航方式并存的混合通航航道,建立了基于船种聚类的航道通过能力量化模型.根据海港航道通航管理规则,对不同船舶种类进行分类,通过聚类算法确定船舶种类特征及其分布概率.与传统航道通过能力计算方法相比,对不同种类船舶所占航道资源分别附以不同权重,同时考虑船舶通航方式改变对航道通过能力的影响,能够更加准确地量化航道通过能力.应用天津港大沽沙航道数据进行了实例分析,目前航道实际月通过船舶约为1 905艘次,计算得到大沽沙航道月通过能力为2 350艘次,并且与港口公共混合通航航道通过能力计算结果4 455艘次/月相对比,前者的结果更符合实际情况,后者的结果明显大于实际航道通过能力.结果表明,基于船种聚类的航道通过能力量化方法能更加准确地反映航道实际情况.      

成山角分道通航制水域航行风险辨识与操纵决策方法

针对成山角分道通航制水域船舶航行风险高的问题，对数字化仿真环境、风险辨识、避碰机理和操纵决策开展研究。通过解构成山角水域的构成要素，建立静态交通环境的数学模型，结合船舶动态信息，构成动静结合的数字化仿真环境；基于时间、空间双维度的碰撞危险度模型和本船船位信息，提出碰撞等航行风险的辨识方法；考虑《1972年国际海上避碰规则》和良好船艺要求，归纳成山角水域不同会遇局面下的避让原则和方法，结合避碰机理求取最小改向幅度；运用时序滚动和反馈补偿方法，提出能自适应目标船机动特征的操纵决策模型。模拟成山角水域船舶会遇场景，开展多目标船场景下的仿真实验，结果表明:①在自建坐标系的会遇场景中（目标船:坐标位置（44 600 m，62 300 m），航向210°，航速12 n mile/h；本船:坐标位置（41 200 m，38 000 m），航向000°，航速12 n mile/h），基于成山角水域船舶行为的船位推算方法可提前1 168 s识别到碰撞危险；②在随机生成的多目标船模拟环境下，本船在245，617，2 005，2 405 s分别采取右转17°、复航、右转11°、复航操作，可让清所有目标船，满足船舶在该水域航行时操纵决策的需求。综上，提出的方法在成山角水域可更早识别到碰撞危险并进行操纵决策，为船舶在类似分道通航制水域中智能航行的实现提供理论基础。      

基于改进YOLOv5的雾霾环境下船舶红外图像检测算法

从监控图像中准确检测船舶对于港区水域船舶交通智能监管具有重要意义。为解决雾霾条件下传统YOLOv5目标检测算法对船舶红外图像检测准确率低、小目标特征提取能力弱等问题,提出了基于Swin Transformer的改进YOLOv5船舶红外图像检测算法。为扩大原始数据集的多样性,综合考虑船舶红外图像轮廓特征模糊、对比度低、抗云雾干扰能力强等特点,改进算法提出基于大气散射模型的数据集增强方法;为增强特征提取过程中全局特征的关注能力,改进算法的主干网络采用Swin Transformer提取船舶红外图像特征,并通过滑动窗口多头自注意力机制扩大窗口视野范围;为增强网络对密集小目标空间特征提取能力,通过改进多尺度特征融合网络（PANet）,引入底层特征采样模块和坐标注意力机制（CA）,在注意力中捕捉小目标船舶的位置、方向和跨通道信息,实现小目标的精确定位;为降低漏检率和误检率,采用完全交并比损失函数（CIoU）计算原始边界框的坐标预测损失,结合非极大抑制算法（NMS）判断并筛选候选框多次循环结构,提高目标检测结果的可靠性。实验结果表明：在一定浓度的雾霾环境下,改进算法的平均识别精度为93.73%,平...     

基于船舶行为的武汉长江大桥水域货船通航规律研究

内河桥区是水上交通事故的多发水域,为保障船舶通航安全、预防和减少事故的发生,从船舶行为的角度来对船舶自动识别系统(AIS)数据开展研究,以航速和航向角作为船舶行为特征来分析上下行和水期因素对其的影响.通过对各影响因素条件下的特征数据分别采用正态分布和对数正态分布拟合,发现后者能更准确描述航行规律;同时以航速、航向角区间散点比例的统计结果来量化各因素的影响.研究表明,货船航速在下行时受枯水期影响相对明显,航速整体倾向于向较高航速区间[7,9]kn转移;货船航向角在上下行时受洪水期影响较大,其中货船上行时航向角具有增大的趋势,而下行时具有相反的趋势.      

城市干路交叉口右转车辆轨迹流线与曲率特性分析

为明确城市干路交叉口汽车右转的轨迹特性和轨迹曲率模式,使用无人机在重庆市4个城市道路交叉口上方进行高空拍摄。利用图像分析方法采集了右转车辆的轨迹数据,包括时间、行驶速度和轨迹坐标等,通过对相邻轨迹点外接圆半径的计算得到轨迹曲率。运用轨迹线-车道边缘线的间距值分析了右转车辆轨迹通过位置分布与交叉口几何布局之间的关系,明确了交叉口右转车辆轨迹的曲率特性。运用聚类方法识别了右转车辆的6种轨迹曲率形态,确定了不同轨迹曲率形态下的常见驾驶行为,并研究了车辆行驶速度与轨迹曲率的相关关系。研究结果表明:①交叉口几何布局（包括路缘半径、车道宽度和出口车道数）对右转轨迹通过位置分布存在影响;②带渠化设计的右转专用道可以限制轨迹分布范围,减少右转交通的冲突和延误;③在右转过程中公交车辆较小型汽车所需侧向空间更大,轨迹分布的离散程度更低;④轨迹曲率的关键点与圆曲线设计中的主要点变化趋势不一致;⑤车辆加速度与轨迹曲率变化率呈负相关关系,相关系数为-0.843 5;⑥行驶速度与等效半径存在正相关关系,车辆行驶速度越快,圆曲线内轨迹的等效半径越大。      

内河船舶AIS网络通信性能研究

随着船舶数量的日益增长,密集通航水域AIS系统的信道负载迅速增大,出现系统时隙冲突、信道拥塞、AIS网络通信异常等现象,导致AIS应用的可信度降低,成为船舶航行安全的隐患.为了更为精确、及时地反映AIS网络通信性能的实际状况,基于AIS综合应用平台实时监测AIS网络通信性能指标,以长江武汉段AIS数据为基础,选取一周的指标监测数据,从网络容量、网络信道负载率、网络吞吐率、网络阻塞率、网络利用率5个方面对该水域AIS网络通信性能进行评价分析,并通过仿真研究了AIS网络通信性能的变化趋势和极限状况.研究结果表明现阶段长江干线武汉段AIS网络信道负载率在15%左右,吞吐率接近100%,通信性能良好.随着船舶数的增加,网络信道负载率达到60.5%时,出现AIS网络通信阻塞现象,并得到通信阻塞时13种运动状态下的船舶数分布.研究结果客观、准确地反映了研究水域的AIS网络通信性能,为内河海事主管机关监控、管理、调控AIS系统提供技术支撑.      

基于AIS的在航船舶油水分离器状态信息远程传输方案设计与实现

为更好地保护海洋和内河水域环境,加强对船舶排放舱底水行为的监督,在结合国际标准规范和船舶自身特点的基础上,探讨了基于A IS (船载自动识别系统)远程传输在航船舶油水分离器状态信息的必要性与可行性。选择A IS消息12和14作为油水分离器状态信息传输载体,设计了1套完整的油水分离器状态信息传输交互协议,协议共定义了6类报文,即实时数据报文、请求发送报文、启闭情况报文、历史排油情况报文、自定义消息报文、确认收到报文,并详细介绍和分析了报文编码、生成、传输与解析等过程。在有房屋和树木干扰环境下对报文传输过程进行了仿真试验。结果表明,传输过程丢包率为30%左右,满足A IS报文传输要求。