基于船舶自动识别系统数据的多汊航道船舶流量预测

基于船舶自动识别系统(AIS)大数据,通过解析AIS原始报文,分离出关键字条,经过数据清洗、筛选后匹配其他船舶数据源,以进一步识别船舶类型并划分吨级。将大数据应用于船舶流量预测中,通过跟踪代表船型的航迹,总结出船舶航行规律和运营情况,再结合历史数据和宏观形势发展,综合预测航道货运量,基于对AIS数据的挖掘,运用分配模型预测多汊航道船舶流量,并以长江口南槽航道为例预测其船舶流量。结果表明,运用AIS大数据能有效分析复杂多变的船舶航路,从而准确地预测多汊道航道船舶流量。     

长江口深水航道整治效益分析 ——以船舶通航变化为例

根据VTS和AIS船舶数据记录,利用AIS船舶航行轨迹线分析及流量统计软件,对长江口深水航道建设不同时期 的船舶流量、船舶货运量及船舶的实际吃水情况进行统计分析,从而为深水航道建设带来的航运经济利益推算提供基础数据。     

用聚类分析法确定航道内拥挤航段

要应对航道拥堵问题,需知道航道内的拥挤状态,针对这一目标,本文提出对AIS的相关船舶数据进行聚类.首先,对AIS船舶数据进行聚类得到船舶簇,通过计算簇内航段水域交通密度并与航道最佳密度比较,以此判断航段是否拥挤.     

天津港复式航道航标配布评估

文章介绍了天津港复式航道建设、航标设计方案以及航标布设、验收和再调整情况,并通过AIS船舶流量统计、航标用户意见反馈和船舶交通事故分析,得出天津港复式航道航标配布评估结论。     

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。     

基于大数据分析的AIS虚拟航标布设技术

为了进一步改善长江下游重点航段的航标布设方案和航路航法，完善通航环境，探索一种基于大数据分析辅助船舶自动识别系统(AIS)虚拟航标布设优化的方法，并以密集港区临港侧航道、深水复合航道和主航道到港口“最后一公里”航道为例进行应用分析。结果表明，基于电子航道图，针对船舶交通流的船舶轨迹回放、碰撞危险度分析、船舶轨迹线分析、航道门线分析和船舶航标间距分析等方法能够以可视化的手段有效地找到航标布设方案的薄弱位置，为AIS虚拟航标的增设优化提供有力的数据支撑。     

AIS系统在长江航道整治工程中的应用

AIS系统是近年来通航安全管理、船舶运行等方面广泛应用的技术。根据航道整治工程施工特点,结合视频监控经验,在航道整治工程施工船舶中进行AIS系统的应用,避免施工船舶与航行船舶碰撞,实现施工船舶全过程监控,消除船舶施工中的安全隐患,使长江航道建设安全管理水平进一步提高。     

基于AIS大数据分析的航道通航宽度计算方法

为了解决现有规范里缺乏大型航道通航宽度计算方法的现实问题，建立了一套基于AIS大数据的分析方法，并开发了相关软件，利用关系型数据库、CAD可视化技术、数学拟合算法等技术，有效解决了AIS数据量极大、有效数据筛选难、解析效率低、易出错等难点，达到快速分析海量AIS数据的目的，通过同航道等级及以上的船舶现场运行AIS数据，为航道通航宽度计算和优化提供重要支撑。选取C#.Net语言结合界面框架WPF与数据库SQLite联合开发相关成果，在连云港港30万吨级航道二期工程中进行了实践，对同类工程应用AIS大数据具有参考意义。     

苏州航道流量观测实现自动化

近日，江苏省苏州市航道部门研制了一套水运交通量监测网络系统，该系统从船舶流量统计中的观测手段入手，引入微波观测技术，实现船只尺寸、吨位信息的收集，并通过视频检测技术实现对运行船只的自动化监管。目前，该系统在浒关、常熟、吴江等流量观测点运行正常。 航道流量观测主要是观测过往船舶的流量流向，对水运船舶实现动态管理、搜集水运发展基础资料具有重要意义，目前大多采用的是人工定时定点的观测方式，具有一定的局限性。水运交通量监测网络系统的建设，有效防止了非正常因素对观测统计过程的影响，特别是克服了夜间无法判断和统计的限制，使得数据的有效性得到保证，极大地提高了观测效率，最大限度地确保了数据的全面、真实、可靠。     

一种应用于海上交通安全的智能船舶系统

全球船舶数量不断增长,出现了许多大型化和高速化的新型船舶,面对有限的航道资源,船舶的航行安全变得至关重要。因此为保障船舶在航行时的安全,人们建立高度智能化的船舶信息交换系统和自动识别避碰系统(AIS)。本文旨在改善AIS系统的功能,设计智能化的AIS系统,并基于模糊评价体系,对船舶的航行安全状况进行实时地监控,通过高斯滤波算法对控制信号数据进行处理,加强该智能系统在复杂环境下的自适应能力。     

南海海区AIS数据应用

简述南海海区AIS数据的利用情况。阐述了通过利用AIS数据调查水上交通事故,统计分析船舶轨迹流量,分析AIS基站接收覆盖范围。     

基于神经网络的远海航道船舶流量预测系统构建

远海航道船舶流量受到多种因素的综合作用,具有一定的周期性,同时具有强烈的非线性,传统线性建模方法无法对远海航道船舶流量进行高精度的拟合,使得远海航道船舶流量预测偏差大。为了克服当前远海航道船舶流量预测系统存在的局限性,设计了基于神经网络的远海航道船舶流量预测系统。首先分析当前远海航道船舶流量预测系统的研究现状,指出各种系统存在的缺陷,然后利用神经网络的非线性建模性能设计了性能良好的远海航道船舶流量预测系统,最后对该远海航道船舶流量预测系统的有效性进行了测试。本文系统可以高精度实现远海航道船舶流量预测,远海航道船舶流量预测误差远远小于实际应用要求的临界要求,并与其他系统进行对比分析,本文远海航道船舶流量预测系统的预测效果明显更优。     

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。     

葛洲坝水利枢纽大江下游航道水流条件分析

根据葛洲坝水利枢纽大江下游航道开通运用以来实测表面流速流向观测资料，分析江心堤工程建造前后的通航水流条件状况，列出了葛洲坝枢组电站不同下泄流量时若干断面的通航水流条件数据，可以为目前船舶安全航行和下一步确定大江下游航道通航流量标准提供借鉴。     

航道适航性分析模型设计与应用

为完善航运体系的安全性建设，须构建航道适航性分析模型并将其应用于船舶航行途中，旨在评估航道路线规划的合理性，为船舶的安全航行提供自动化、智能化的引导。由于以往的二维航道数据难以满足空间分析的需求，将由AIS航迹线数据与船舶型号参数所构建的三维航迹带、三维水下地形及三维航道要素模型作空间运算求得船舶可通航区域。在此基础上引入船舶碰撞危险度参数作为预警与决策分析的依据，构建适航性分析模型。以京杭运河的三维航道为研究对象进行模拟试验，验证模型的可靠性及稳定性。     

AIS系统在航道管理工作中的功能开发和应用

为确保长江口黄金水道的安全畅通,加强航道治理工程的监管力度,丰富航道规划编制参考数据,基于AIS实时传输船舶静态、动态信息并在电子海图上显示船位的基本功能,结合航政管理、工程监管、规划统计的需求,研发了以上述三大功能为主的AIS航道管理平台,在实际应用中取得了良好效果。     

船舶有多少 轻点鼠标就知道

湖嘉申线湖州段将在全国率先应用航道流量视频观测系统，实现24h全天侯船舶动态监控，船舶和货物流量自动分析统计更加及时、精确、高效。     

考虑多因素的工程船穿越航道时间计算模型

为指导作业工程船安全穿过航道内船舶流,以船舶自动识别系统(AIS)获得的航道内运输船舶的位置、速度、类型等数据为基础,考虑水流、工程船穿越角度及安全距离对工程船穿越船舶流所需时间的影响,通过数学模型计算工程船的穿越时间。运用MATLAB软件验证模型的有效性,确定该模型可以为工程船穿越航道内船舶流提供时间选择,还可以为船舶交汇水域的交通规划和管理提供技术支持。     

内河航道航速限速分析

为提高航道的载运量,以船舶流量最大为依据,运用交通流理论和跟驰模型对航道船速进行分析求解。首先根据航道主要船舶比例数据得到航道的标准船载质量,然后运用matlab拟合求出相应的标准船长,再根据交通流理论和跟驰模型得到最佳的航速设置,从而实现对船舶航速的优化分析。     

船舶雷达和AIS大数据可视化研究中Web技术的应用

在船舶的日常营运中,雷达系统和AIS系统是船舶导航、通信和目标探测不可或缺的关键系统,雷达和AIS系统的运行会产生海量的船舶数据,船舶雷达和AIS大数据分析已经成为一项研究热点。本文结合船舶雷达和AIS系统的数据特点,利用web客户端的Web GL技术进行了船舶雷达和AIS大数据的可视化研究,将船舶雷达与AIS大数据以动态Web海图的形式实现可视化。