基于DTW的单船多AIS设备识别方法技术

本发明专利技术提供一种基于DTW的单船多AIS设备识别方法，包括：AIS识别终端接收解码后的VDL报文，通过数据预处理模块生成可用的船舶数据集；将可用的船舶数据集传入关联性分析模块，计算不同船舶轨迹之间的距离，根据船舶轨迹间的距离对船舶进行分类：将船舶分为距离小于等于异常阈值的一类船舶mmsi和大于异常阈值的二类船舶mmsi；通过历史信息辅助验证模块中的非关联子模块接收二类船舶mmsi，关联子模块接收一类船舶mmsi；累积一段时间内的船舶分类数据后，剔除关联子模块与非关联子模块的交集的船舶mmsi，将关联子模块存储的mmsi对应的船舶信息存入到黑名单中，非关联子模块存储的mmsi存入到白名单中，在下一处理时刻，不再对黑名单中的船舶数据进行分析。单中的船舶数据进行分析。单中的船舶数据进行分析。

【技术实现步骤摘要】
基于DTW的单船多AIS设备识别方法


[0001]本专利技术涉及设备识别
，具体而言，尤其涉及一种基于DTW的单船多AIS设备识别方法及装置。

技术介绍

[0002]2004年起，国际海事组织(International Marine Organization,IMO)强制要求航行于国际水域、总吨位超过300的船只以及所有的客船均配备AIS设备。如今，AIS广泛应用在海上航海安保等任务中。AIS设备自动向外广播的信息中包含船舶运动状态，如：船舶水上移动通信业务码(Maritime MobileService Identify,MMSI)、船舶类型、经纬度、航向和航速等，除了卫星和AIS 基站会接收这些消息外，船载AIS终端也会接收来自周围船舶的AIS消息。同时，由于AIS数据链(VDL)报文标准公开，带来了固有的脆弱性问题，导致AIS信道容易受到外界的干扰。且部分船员为逃避监管，利用AIS设备的安全性漏洞，有意输入错误数据和为船舶同时配备多台AIS设备，上述现象严重影响海上航运安全与海上监管部门的管理效率。
[0003]目前，国内外诸多学者主要通过图像或视频提取目标船舶的物理位置、尺寸、颜色等特征，结合AIS信息作为参考对船舶身份做出判断。或使每艘船舶配置一个电子标签，该标签相当于船舶内置芯片可存储船舶身份信息及其他扩展信息。或根据轨迹参数获取船舶的轨迹，通过划分轨迹所在海域对船舶行为模式进行分析，但上述方法无法针对单船安装多AIS设备的这一特定现象进行识别。

技术实现思路

[0004]根据上述提出现有方法无法对单船安装多AIS设备的情况进行识别的技术问题，而提供一种基于DTW的单船多AIS设备识别方法及装置。本专利技术可准确、高效的识别安装多台AIS设备并同时开启情况下的船舶，提高了海事监管的技术水平，为海上船舶航行安全提供保障。
[0005]本专利技术采用的技术手段如下：
[0006]一种基于DTW的单船多AIS设备识别方法，基于AIS船舶识别平台系统实现，所述AIS船舶识别平台系统包括AIS监测系统终端、大数据平台服务器和AIS识别终端，所述AIS监测系统终端接收来自全国的VDL报文后，发送至大数据平台服务器进行原始VDL报文解码，所述大数据平台服务器将解码后的AIS数据发送至AIS识别终端；
[0007]所述AIS识别终端包括数据预处理模块、船舶关联分析模块、黑白名单模块和历史信息辅助验证模块，其中所述历史信息辅助验证模块包括非关联子模块与关联子模块；
[0008]所述方法包括以下步骤：
[0009]AIS识别终端接收解码后的VDL报文，通过数据预处理模块生成可用的船舶数据集；
[0010]将可用的船舶数据集传入关联性分析模块，计算不同船舶轨迹之间的距离，根据
船舶轨迹间的距离对船舶进行分类：将船舶分为距离小于等于异常阈值的一类船舶mmsi和大于异常阈值的二类船舶mmsi，所述异常阈值预先设置；
[0011]通过历史信息辅助验证模块中的非关联子模块接收二类船舶mmsi，关联子模块接收一类船舶mmsi；
[0012]累积一段时间内的船舶分类数据后，剔除该时间段内关联子模块与非关联子模块的交集的船舶mmsi，将关联子模块存储的mmsi对应的船舶动态和静态信息存入黑名单，非关联子模块存储的mmsi及其对应的船舶动态和静态信息存入白名单，在下一处理时刻，不再对黑名单中的船舶进行分析。
[0013]进一步地，所述关联性分析模块计算不同船舶轨迹之间的距离，包括利用DTW算法进行船舶轨迹关联性的计算，具体包括以下步骤：
[0014]获取预处理后的可用船舶数据集，所述可用船舶数据集结构参数为：
[0015]S
Data
＝{lat,lon,sog,cog,mmsi}
[0016]其中，lat为船舶动态信息中的纬度，lon为船舶动态信息中的经度，sog为航速，cog为对地航向，mmsi为海上移动通信业务标识码，S
Data
为船舶数据结构参数；
[0017]根据以下计算获取两条轨迹的累积距离：
[0018]γ(i,j)＝d(S
1i
,S
2j
)+min{γ(i
‑
1,j
‑
1),γ(i
‑
1,j),γ(i,j
‑
1)}
[0019]其中：γ(i,j)为累积距离，S1为船舶1的可用数据集，S2为船舶2的可用数据集，d(S
1i
,S
2j
)为S1和S2分别在i和j时刻轨迹的距离。
[0020]进一步地，所述S1和S2分别在i和j时刻轨迹的距离d(S
1i
,S
2j
)为欧式距离。
[0021]较现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0022]本专利技术基于数据处理模块删除因AIS固有的脆弱性造成的数据重复发送及噪声数据，并得出以mmsi为索引根据时间序列排序的船舶数据。同时，基于关联性分析模块提取了轨迹相似或几乎重合的船舶的mmsi。最后，设计历史信息辅助验证模块，对实时处理结果与历史结果进行交集的判断，可准确、高效的识别安装多台AIS设备并同时开启情况下的单艘船舶，提高了海事监管的技术水平，为海上航行安全提供保障。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1为本专利技术基于DTW的单船多AIS设备识别方法流程图。
[0025]图2为本专利技术AIS识别终端结构图。
具体实施方式
[0026]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范
围。
[0027]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“一类”、“二类”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0028]本专利技术提供了一种基于DTW的单船多AIS设备识别方法，基于AI本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于DTW的单船多AIS设备识别方法，其特征在于，基于AIS船舶识别平台系统实现，所述AIS船舶识别平台系统包括AIS监测系统终端、大数据平台服务器和AIS识别终端，所述AIS监测系统终端接收来自全国的VDL报文后，发送至大数据平台服务器进行原始VDL报文解码，所述大数据平台服务器将解码后的AIS数据发送至AIS识别终端；所述AIS识别终端包括数据预处理模块、船舶关联分析模块、黑白名单模块和历史信息辅助验证模块，其中所述历史信息辅助验证模块包括非关联子模块与关联子模块；所述方法包括以下步骤：AIS识别终端接收解码后的VDL报文，通过数据预处理模块生成可用的船舶数据集；将可用的船舶数据集传入关联性分析模块，计算不同船舶轨迹之间的距离，根据船舶轨迹间的距离对船舶进行分类：将船舶分为距离小于等于异常阈值的一类船舶mmsi和大于异常阈值的二类船舶mmsi，所述异常阈值预先设置；通过历史信息辅助验证模块中的非关联子模块接收二类船舶mmsi，关联子模块接收一类船舶mmsi；累积一段时间内的船舶分类数据后，剔除该时间段内关联子模块与非关联子模块产生交集部分的船舶mmsi，将关联子模块存储的mmsi对应的船舶动态和静态信息存入黑名单，非关联子模块存储的mmsi及其对应的船舶动态和静态信息存入白名单，在下一处理时刻，不再对黑名单中的船舶进行分析。2.根据权利要求1所述的基于DTW的单船...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡青，刘家兵，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：