船舶AIS大数据资源管理及分析应用架构设计

为充分探索船舶自动识别系统大数据在统计决策和安全监管方面的应用价值,系统性地提出了船舶AIS大数据资源管理与分析应用架构。首先,根据船舶AIS大数据特点,设计了船舶AIS大数据处理流程和存储策略,为后续高效计算提供支撑;然后,提出并实现了基于船舶AIS大数据的船舶轨迹重建算法、断面船舶流量统计算法、船舶进出港区识别算法、船舶航行状态分析算法四种基础算法;最后,基于上述计算方法,将船舶AIS大数据应用于断面流量统计、船舶规范使用船载AIS设备行为监控以及船舶规范执行进出港报告情况监控等场景,结果表明船舶AIS数据在统计决策和安全监管方面具有一定的应用价值。     

AIS与雷达目标航迹相关算法

AIS提供的信息具有精度高，信息量大等优点，可以用于解决VTS中心对船舶进行管理存在的一些问题，也可在很大程度上弥补航海雷达存在的缺陷，就AIS与雷达目标航迹相关，在AIS和雷达航迹的时空校准上提出了中心聚类方法，给出院 从坐标变换到时间校准，数据相关的相关方法，经验证，所提出的算法是切实可行的。     

考虑对地航速和航向的船舶典型轨迹提取方法

基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的船舶典型轨迹挖掘需要经过两个重要步骤,一是压缩 AIS 数据,二是聚类压缩后的 AIS 数据。传统的DP(DouglasPeucker)压缩算法,只考虑船舶轨迹的压缩形状,忽视了船舶航行中其他重要信息。为解决此问题,把对地航速和航向加入到DP算法的压缩过程中。在AIS轨迹聚类方面,传统谱聚类方法只对船舶轨迹的位置进行相似性度量,没有考虑船舶轨迹的其他维度,针对此问题,提出多属性轨迹相似性度量方法。由于不同的输入参数影响着最终的聚类质量,引入Calinski-Harabasz指标评价谱聚类算法,实现聚类参数的自适应选择。利用山东威海水域的实际AIS数据进行实例研究,并与传统谱聚类算法做比较实验。实验结果表明,利用该方法提取到的典型轨迹符合真实水域的交通情况,相较于传统谱聚类方法具有更高的聚类质量。     

AIS基站短消息特性

研究了在内河与港口应用环境下,由船载自动识别系统(AIS)基站发送到船舶的短消息特征,分析了AIS报文在场强下降后的波形失真与误包原理。在半实物仿真平台下,分析了消息长度与误包率的关系,并给出相应的误包率预测模型。结合Hata-Okumura模型,提出了拥挤航道下AIS基站向船舶发送短消息的极限容量。最后以黄浦江上海航道为例,运用极限计算模型对其极限容量进行了预测,并与实测结果进行了对比。对比结果表明:短消息可靠性随长度增加与场强降低而逐步下降,基站能同时进行短消息管理的AIS船舶数量有限,对于本文设定的黄浦江上海航道,当AIS目标船舶数量达到625艘时,AIS基站能同时进行短消息通讯的AIS船舶容量的计算结果为26艘,实测为24艘,计算结果与实测结果基本一致。     

基于AIS数据的船舶安全航行水深参考图

通过挖掘海量AIS数据, 提出了一种新的航道水深信息获取方法, 即构建船舶安全航行水深参考图; 采用数据预处理的方法对历史与在线的AIS数据进行清洗和修补, 生成船舶运动轨迹; 选定船舶航行区域的时间与经纬度, 采用K-means聚类算法对船舶航行过程中的吃水数据进行聚类分析, 得到不同安全航行区域的船舶分类, 运用BP神经网络模型预测并补齐AIS数据中缺失的船舶最大吃水信息; 分割船舶历史轨迹, 当子轨迹的时间间隔在10~20min时, 采用Spline插值方法对船舶轨迹中的丢失数据进行插值; 采用凸包构建同类船舶的安全航行水深区域图, 将不同吃水类型船舶的安全航行水深区域图合并, 得到船舶安全航行水深合并图; 将不同吃水类型的船舶安全航行水深合并图与航道图叠加, 得到船舶安全航行水深参考图。试验结果表明: 当聚类算法参数设置为4时, 聚类后得到4类船舶, 对应的船舶最大吃水范围分别为0.1~4.8、4.8~6.6、6.6~10.0、10.0~13.0m, 对应的至少可通航船舶吃水分别为1.8、2.4、3.3、5.0m, 说明船舶最大吃水与至少可通航船舶吃水呈正相关关系; 构建的船舶安全航行水深参考图在电子航道图中覆盖了86%的航道, 并与航道图的深水部分重合率为80%, 因此, 构建的船舶安全航行水深参考图能反映航道水深的真实情况, 满足不同类别船舶的导航需求。      

基于AHP和模糊评价的船舶异常行为研判

商船和绝大部分大中型渔船都安装船载AIS、北斗卫星定位和通信终端,产生大量船舶航行数据,主要包括航行速度、轨迹、位置等参数,这为研究船舶异常行为研判提供可能性.从运动异常、位置异常、AIS设备异常和其他参数异常四个角度考虑,构建船舶异常行为评价指标体系,运用层次分析法(AHP)获得各个层次指标的权重系数,应用模糊综合评...     

基于AIS的船舶交通流量统计方法研究

通过构建一个由船载AIS、岸台AIS及相关的应用软件组成的船舶交通流量统计系统,对通过航道某一断面的船舶交通流量进行自动统计,同时针对统计过程中存在的漏统计问题,采用了感知神经网络校验的解决方法.通过开发模拟软件对通过武汉长江大桥的船舶进行了交通流量的自动统计及校验实验,验证了该方法的可行性.     

AIS在内河使用中存在的问题与对策研究

通过实验室的AIS设备采集了大量航经长江武汉段船舶AIS的信息数据,筛选了船名、船舶尺寸、船舶类型和船首向等代表性数据作为评价因子,随机抽选30d的数据进行统计分析,找出了AIS在内河使用中存在的主要问题,探讨了由此可能带来的对船舶航行安全、船舶交通流统计不良影响情况,并提出了针对性的改善对策,旨在对AIS设备在内河使用的规范性管理提供参考.     

船载AIS与ARPA在避碰中组合使用的探讨

文章从船载AIS与ARPA在船舶避碰中的地位出发,通过对各自获取避碰参数的计算机理分析,对实际应用中覆盖范围的广泛性、跟踪信息的可靠性、避碰计算的快速性进行比较,得出各自的优缺点,并就船舶驾驶人员在应用过程中如何综合应用、取长补短、达到优势互补提出相应建议。     

基于轨迹特征的船舶停留行为识别与分类

为准确评估大规模轨迹数据中的船舶停留活动，构建了两阶段船舶轨迹停留点提取策略，提出了特征驱动的船舶停留行为识别与自动分类方法；以距离、时间和轨迹点数量为约束条件构建了规则模型，检测了原始轨迹中的停留候选轨迹，引入孤立森林算法检测和去除异常离群点，提取了高聚集度的船舶停留轨迹集合；基于船舶靠泊和锚泊的时空特征，定义了轨迹点重复率、相邻点平均距离和最远点对距离3个指标，构建了新的轨迹相似性度量模型，量化了船舶停留轨迹点的分布特征和聚合程度，并利用K近邻算法完成了船舶锚泊行为与靠泊行为的自动分类；采用提出的方法处理了3个不同水域的船舶轨迹数据，准确获取了船舶停留行为的分类结果，并验证了船舶锚泊与靠泊在轨迹时空特征上的差异性，以人工标注结果为参考依据评估了船舶停留行为识别与分类的准确性。研究结果表明:船舶靠泊的轨迹点重复率在80%以上，最远点对距离和相邻点平均距离分别为6~11和1~2 m，船舶锚泊的轨迹点重复率在10%以下，最远点对距离和相邻点平均距离分别为150~250和8~10 m，说明轨迹点重复率、相邻点平均距离和最远点对距离这3个时空特征对船舶靠泊和锚泊具有显著的区分能力；提出的方法对船舶停留识别分类的正确率在98%以上，充分证明了其有效性；采用提出的方法可更新已有码头和锚地的空间位置，自动识别规则水域外的船舶异常停留和规则水域内的超长时间船舶异常停留，掌握在港船舶停留分布情况，识别不同季节、不同时段的热点码头和锚地，从而辅助优化港口规划布局和交通组织。      

船载AIS在现代航海中的应用分析

文章在阐述了船载AIS基本工作原理和功能的基础上,分析了其在海事管理、港口引航、船舶避碰等三个方面的应用,为进一步提高船舶海上航行安全提供了参考。     

基于AIS的渡口水上斑马线的自动识别与实现

为降低渡口渡船与其他船舶的碰撞风险,提出一种基于AIS的渡口水上斑马线自动识别设计方案,并根据船舶导助航设备配备及渡口实际情况,给出具体实施建议。该方案通过对船舶AIS数据处理及识别,利用AIS的MESSAGE功能、自动VHF语音播报等主动向入界船舶发出实时预警,实现船舶对渡口水上斑马线的自动识别。     

全功能江海大桥主动防撞系统研究与设计

为避免人为失误因素导致船撞大桥的事故发生,在原有基于AIS主动防撞系统的基础上提出了全功能的江海大桥主动防撞系统设计方案。该系统增加了船用导航雷达,并设计了专用雷达视频处理单元,利用雷达对进入警戒区的船舶进行二次跟踪,通过AIS发出江海大桥主桥墩的数据信息,使过往船舶的雷达和AIS上显示主桥墩的位置,明确主通航孔的位置。DSP数据处理单元通过AIS和雷达获取船舶的数据信息,分析、判断船舶的态势后由VHF DSC选择呼叫过往船舶并发出语音提醒,用寻址二进制方式向AIS发出安全信息警告,使船舶驾驶人员及早加强警戒,采取必要避碰措施安全通过大桥。实践验证了系统的正确性与可行性,达到了预期的设计目的。     

雷电信号对船舶轴频电场检测算法影响的研究

针对现有船舶轴频电场检测均未考虑雷电信号对其影响,实测了因雷电引起的1～10Hz频段内的水下电场信号,总结了该信号的特征,并分析了其对船舶轴频电场检测算法的影响.提出通过调整轴频电场检测算法中数据窗时间长度、滑动数据窗的时间间隔和特征值大于门限值的持续时间来消除雷电信号对船舶轴频电场检测算法的影响.通过对实测船舶轴频电场和雷电信号的验证表明,该方法行之有效.     

基于AIS的船舶自动避碰系统对VTS利用价值的研究

文章基于对VTS的工作现状和AIS系统的优越性分析,提出了利用AIS数据开发船舶自动避碰系统的可行性,探讨了基于AIS的船舶自动避碰系统提升VTS工作效率的途径。     

明年部分沿海航行船舶将安装AIS

交通部海事局日前下发通知．要求各地船检机构、海事部门、航运企业及中国船级社进一步加强沿海航行船舶安全管理．提高船舶安全航行的技术条件，改善沿海通航秩序，部分沿海航行船舶必须于2006年4月30日之前配备船载自动识别系统（AIS）。     

警戒区水上交通冲突数据自动采集系统

基于ECDIS、AIS以及支持向量机,引入交通冲突研究方法,提出船舶定线制警戒区水上交通冲突数据自动采集解决方案.方案利用支持向量机学习训练冲突样本数据,得到判别冲突严重程度SVM分类模型,并将SVM软件包和SVM分类模型嵌入到ECDIS,结合实时AIS数据建立水上交通冲突数据自动采集系统,应用该系统对长江口船舶定线制...     

改进的Sliding Window在线船舶AIS轨迹数据压缩算法

分析了船舶AIS数据的时间序列特征与船舶操纵特性, 提出了改进的Sliding Window在线压缩算法; 计算了277艘船舶总计1 026 408个坐标点的AIS轨迹数据, 确定了合适的压缩阈值, 分析了距离阈值与角度阈值对算法压缩率的敏感程度; 根据压缩率图像的阶跃点, 推荐了高、中、低3个档位的距离阈值和1个角度阈值, 对比了Douglas-Peucker算法和改进Sliding Window算法的压缩率与压缩效率。试验结果表明: 随着压缩率的提高, 压缩后所剩下的点越来越少, 数据所保留下来的有用信息也越来越少; 压缩率与距离阈值、角度阈值均呈正比; 经量纲为1化处理的高、中、低档位压缩距离阈值分别为43%、38%、33%船长; 距离阈值为130m时, 角度阈值超过9°后压缩率平稳, 所以推荐角度阈值为9°, 与《海港总体设计规范》 (JTS 165—2013) 中风流压差角8°相接近; 随着距离阈值的增大, Douglas-Peucker算法和改进Sliding Window算法压缩率趋于相近, 当距离阈值为120 m时, Douglas-Peucker算法压缩率仅比改进Sliding Window算法高1.74%;在5种距离阈值的情况下, Douglas-Peucker算法运行所用的平均时间是改进Sliding Window算法的5.39倍; 随着数据量的增大, 2种算法压缩效率的差距更加明显。可见, 改进的Sliding Window算法能在降低压缩风险的同时大幅提高压缩效率, 可以在数据持续更新的状态下一直保持压缩状态, 与普通压缩模式相比, 系统所占用的资源更少, 处理效率更高, 可用于船舶轨迹数据处理、电子海图显示与对船舶关键行为特征提取等方面。      

基于AIS信息的船舶密度分布算法的研究与实现

为绘制密度分布图,利用AIS(Automatic Identification System,船舶自动识别系统)信息,尤其是位置信息,设计可行与合理的密度分布图绘制算法.该算法以AIS信息数据库中动态表、静态表为数据源,利用存储过程,数据库访问技术实现网格密度分布图在电子海图平台上的绘制.其意义在于通过对电子海图系统的应用与二次开发使得船舶密度数据的显示可视化,形象直观.研究结果表明,这种密度分布图绘制方法具有可行性,快捷性和较高的准确性.     

基于AIS海上交通调查的船舶定线制设计

文章分析了宁波一舟山核心港区的AIS数据和VTS现场监控数据,从宏观和微观两方面得出了辖区水域的船舶航迹和交通特性,并在考虑现有推荐深水航线和习惯航路情况下,应用基于AIS海上交通调查的船舶定线制设计了辖区船舶定线制的总体方案、警戒区及相关尺度,确保船舶定线制的科学合理性。