一种基于AIS的船舶靠离泊识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于AIS的识别船舶靠离泊的方法，包括数据的采集、数据流的接入和预处理、数据的处理与判断、特殊情况过滤步骤。基于大数据流式计算分布引擎，使用AIS信号无限数据流、泊位电子围栏基础数据，根据对靠泊以及离泊条件进行分别判断，并修正低速经过泊位、港内移泊的特殊情形，在保证对船舶靠离泊识别准确性的同时，具有很好的现实可行性。具有很好的现实可行性。具有很好的现实可行性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AIS的船舶靠离泊识别方法


[0001]本专利技术涉及智能识别领域，具体涉及一种基于AIS的识别船舶靠离泊的方法。

技术介绍

[0002]2021年8月5日，为了进一步规范船舶进出港报告行为，加强船舶进出港报告管理，交通运输部海事局公布《船舶进出港报告管理办法》。《船舶进出港报告管理办法》自2021年9月1日起施行，有效期5年。其中报告内容关于报告时间做了明确的规定，即船舶应于4小时前向预计驶离或抵达地的海事管理机构报告进出港信息，但提前时间不应超过24小时。
[0003]船舶进出港报告制度，不仅便利了船舶进出港口，提高了港口经济周转效率，而且有助于海事部门掌握船舶动态信息，更好地开展事中事后监管，保障水上通航安全。
[0004]为了规范船舶进出港报告行为，打击船舶进出港未报告违规行为，以船舶靠离泊时间为切入点，我们需要对船舶靠离泊行为进行识别，同时在海事系统中对进出港业务数据进行判断是否按照规定时间进行报告。
[0005]正常情况下，泊位位置是相互紧邻的，根据船舶AIS信号去判断靠离泊状态，需要相对精确的泊位的电子围栏位置信息。根据船舶AIS设备的硬件特点，每种不同的航速会对应不同的发射频率，在航速较低时，发射频率相对较低，靠泊和离泊时速度会发生较为明显的变化趋势，相对的AIS发射频率也会发生变化。在船舶抛锚或者停泊并且移动速度低于3海里/小时时，AIS设备报告间隔为3分钟；在船舶抛锚或者停泊并且速度高于3海里/小时或者船舶行进速度低于14海里/小时不改变航向时，AIS设备报告间隔为10s；在船舶行进速度低于14海里/小时且改变航向时，AIS设备报告间隔为3.33s；船舶行进速度在14海里/小时至23海里/小时之间不改变航向时，AIS设备报告间隔为6s；船舶行进速度满足于上述条件的，AIS设备报告间隔为2s。因此，鉴于报告间隔有多种，并不能直接体现相对泊位的变化，因此怎样识别AIS信号中的航速在一定时间内是一个减速的过程和加速的过程、在地理位置上相对泊位是一个由远及近和由近及远的过程就是一件困难的事。

技术实现思路

[0006]为解决目前为规范船舶进出港报告行为而需要对船舶靠离泊状态进行识别，而不同AIS频率只能反映航速不能反映航向而导致识别困难的问题，本专利技术提出了一种基于AIS的船舶靠离泊识别方法，是一种依赖于船舶AIS信号动态数据，以及港口泊位电子围栏数据，通过对船舶移泊、泊位前低速航行特殊情况进行校正，实现对船舶靠离泊状态识别的方法，能够排除干扰地准确对船舶靠泊状态以及离泊状态进行识别。
[0007]本专利技术的技术方案如下：
[0008]一种基于AIS的识别船舶靠离泊的方法，其特征在于，包括数据的采集、数据流的接入和预处理、数据的处理与判断、特殊情况过滤步骤。
[0009]S1、所述数据的采集步骤是指，对所需要的数据进行采集，数据包括AIS设备信号数据以及泊位数据，AIS设备信号数据是指接入AIS设备的船舶实时发送的位置数据，包括
船舶经纬度位置、发送信号时间戳、船舶对地航速，泊位数据为人工维护的静态基础数据。
[0010]S2、所述数据流的接入与预处理步骤是指，通过分布式数据处理框架将AIS设备的实时无限的数据流转化成有限的数据流，所述分布式数据处理框架为Flink数据流，具体包括首先将所有的船舶AIS设备信号数据按照船舶海上移动通信业务标识码MMSI进行分组，然后按照AIS数据流和服务器性能压力的均衡取值来选择时间窗格长度以及时间窗格的滑动阈值，以选择的时间窗格长度对其进行划分，以选择的时间窗格滑动阈值进行滑动窗格，将AIS设备无限的数据流转化成有限的数据流。
[0011]S3、所述数据的处理与判断步骤是指，将所述分布式数据处理框架中生成的所述时间窗格长度内的所有AIS设备信号数据，根据AIS设备信号数据中的船舶对地航速进行判断，将船舶对地航速大于1海里每小时的定义为航行状态，小于1海里每小时的定义为停泊状态。
[0012]对于船舶靠泊状态的识别：对所述分布式数据处理框架中生成的所述时间窗格长度内的所有AIS设备信号数据进行处理，选中在所述时间窗格长度内的停泊状态信号点的比例大于百分之70的窗格，根据最后一个信号点和泊位的圆心位置判断距离，取离得最近的泊位进行记录，得到船舶靠泊时的泊位信息。
[0013]对于船舶离泊状态的识别：对所述分布式数据处理框架中生成的所述时间窗格长度内的所有AIS设备信号数据进行处理，首先选中所述时间窗格长度内的航行状态的信号点比例大于百分之70的窗格，然后在此基础之上再通过缓存服务器记录的该船舶的上一个靠泊泊位信息，来筛选出所述时间窗格长度内第一个信号点在此泊位中心点为圆心的特定范围内，且最后一个信号点离开此泊位的1海里以上的情形，满足所述情形的上一个靠泊泊位信息即为船舶离泊时的泊位信息。
[0014]S4、所述特殊情况过滤步骤是指，对于船舶低速经过泊位以及港内移泊特殊情况的识别，对于船舶低速经过泊位的情况，增加对所述时间窗格长度内第一个信号和最后一个信号点的相对泊位距离的判断，不满足单一距离变化过程的条件即判断为船舶低速经过泊位；对于船舶港内移泊时，增加如果在同一天内靠泊泊位是否同一所属机构的判定，满足在同一天内靠泊泊位是同一所属机构即为港内移泊的特殊情况。
[0015]优选地，S1所述数据的采集步骤中，人工维护的静态基础数据是指泊位的电子围栏位置信息。
[0016]优选地，S2所述数据流的接入与预处理步骤中，所述时间窗格长度为30分钟，所述时间窗格滑动阈值为10分钟。
[0017]优选地，S3所述数据的处理与判断步骤中，所述泊位中心点为圆心的特定范围为250
‑
350米。
[0018]优选地，S3所述数据的处理与判断步骤中，对于船舶靠泊状态的识别，根据最后一个信号点和泊位的圆心位置判断距离是指，以最后一个信号点的为圆心300米为半径画圆，如果泊位圆圈与船位圆圈相交的话，则记录取得的泊位，如果满足条件的泊位存在多个，则再进一步根据泊位中心点与最后一个信号点的距离判定取最近的泊位，并同时满足第一个信号点离这个泊位的距离大于最后一个信号点离这个泊位的距离。
[0019]优选地，S3所述数据的处理与判断步骤中，对于船舶离泊状态的识别选取的阈值250
‑
350米半径范围是在综合考量所有泊位的实际长度取的一个经验数值。
[0020]本专利技术的有益效果为：
[0021]本专利技术提出一种基于AIS的识别船舶靠离泊的算法，是一种基于大数据流式计算分布引擎，使用AIS信号无限数据流、泊位电子围栏基础数据，根据对靠泊以及离泊条件进行分别判断，并修正低速经过泊位、港内移泊的特殊情形，完成对船舶靠离泊的准确识别的方法。具体方案中，本专利技术在S2数据流的接入与预处理步骤中，通过Flink数据流这种分布式数据处理框架将AIS设备的实时无限的数据流转化成有限的数据流，将AIS设备无限的数据流转化成有限的数据流，在选择时间窗格长度以及时间窗格本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AIS的识别船舶靠离泊的方法，其特征在于，包括数据的采集、数据流的接入和预处理、数据的处理与判断、特殊情况过滤步骤；S1、所述数据的采集步骤是指，对所需要的数据进行采集，数据包括AIS设备信号数据以及泊位数据，AIS设备信号数据是指接入AIS设备的船舶实时发送的位置数据，包括船舶经纬度位置、发送信号时间戳、船舶对地航速，泊位数据为人工维护的静态基础数据；S2、所述数据流的接入与预处理步骤是指，通过分布式数据处理框架将AIS设备的实时无限的数据流转化成有限的数据流，所述分布式数据处理框架为Flink数据流，具体包括首先将所有的船舶AIS设备信号数据按照船舶海上移动通信业务标识码MMSI进行分组，然后按照AIS数据流和服务器性能压力的均衡取值来选择时间窗格长度以及时间窗格的滑动阈值，以选择的时间窗格长度对其进行划分，以选择的时间窗格滑动阈值进行滑动窗格，将AIS设备无限的数据流转化成有限的数据流；S3、所述数据的处理与判断步骤是指，将所述分布式数据处理框架中生成的所述时间窗格长度内的所有AIS设备信号数据，根据AIS设备信号数据中的船舶对地航速进行判断，将船舶对地航速大于1海里每小时的定义为航行状态，小于1海里每小时的定义为停泊状态；对于船舶靠泊状态的识别：对所述分布式数据处理框架中生成的所述时间窗格长度内的所有AIS设备信号数据进行处理，选中在所述时间窗格长度内的停泊状态信号点的比例大于百分之70的窗格，根据最后一个信号点和泊位的圆心位置判断距离，取离得最近的泊位进行记录，得到船舶靠泊时的泊位信息；对于船舶离泊状态的识别：对所述分布式数据处理框架中生成的所述时间窗格长度内的所有AIS设备信号数据进行处理，首先选中所述时间窗格长度内的航行状态的信号点比例大于百分之70的窗格，然后在此基础之上再通过缓存服务器记录的该船舶的上一个靠泊泊位信息，来筛选出所述时间窗格长度内第一个信号点在此泊位中心点为圆心的特定范围内，且最后一个信号点离开...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚涛，
申请(专利权)人：上海船舶运输科学研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：