基于大数据的船舶定位信息监测与预警方法及相关设备与流程

1.本发明涉及船舶自动识别系统技术领域，具体涉及一种基于大数据的船舶定位信息监测与预警方法及相关设备。


背景技术：

2.船舶自动识别系统(ais系统)利用定位装置，实时发射定位等相关信息（如gps，北斗等），通过岸基接收站、船载接收站和卫星获得定位数据（动态数据：位置、时间、速度等。静态信息：船舶用途，大小、目的地等）是船舶航行及监管的重要条件。定位信息是保障船舶正常航行和安全的必备信息。但是ais等海上船舶信号发射系统所发出信息是可以篡改和删除的，这导致定位信息并不完善或者不真实，例如：将货船标注为渔船，或者标注为其他类型，特别是大船标注成小船的状况，给船舶航行安全、海域安全和监管带来了很大挑战，如何获得真实的船舶信息，目前还没有很好的方法。


技术实现要素：

3.针对现有技术中的不足，本发明提供一种基于大数据的船舶定位信息监测与预警方法及相关设备，通过历史数据的积累，利用数据挖掘和空间分析，根据船舶定位轨迹点特征结合船舶用途，大小等特征，建立船舶定位信息异常示警模型，利用模型及时识别船舶行为及所在区域的异常并发出预警，相关部门和人员采取措施来应对。
4.为实现上述目的，本发明提供以下技术方案：第一方面，本发明提供一种基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法，其包括：获取船舶的ais数据；根据所述ais数据绘制所述船舶的空间位置点；根据所述船舶的空间位置点建立船舶参数模型；根据所述船舶参数模型监测所述船舶的行为并进行预警。
5.第二方面，本发明提供一种基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警系统，其包括：数据获取单元，其用于获取船舶的ais数据；处理单元，其用于执行以下步骤：根据所述ais数据绘制所述船舶的空间位置点；根据所述船舶的空间位置点建立船舶参数模型；预警单元，其用于根据所述船舶参数模型监测所述船舶的行为并进行预警。
6.一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现如上所述的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法。
7.一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上所述的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法。
8.本发明与现有技术相比，其有益效果在于：本发明改变了过去依靠单一来源模型进行船舶异常预警行为分析的思路，利用大数据及数据挖掘分析，通过神经网络建立完善的船舶异常行为预警方法，快速及时的发现船舶定位信息的异常。本发明比传统方式对船舶可疑行为的发现更准确可靠，特别是针对一些看似正常航行的伪装船舶的识别概率更高。
附图说明
9.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图进行简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
10.图1为本发明实施例中的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法的流程图。
具体实施方式
11.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
12.实施例：需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”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，以便这里描述的本发明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，本发明实施例的术语“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。
13.本发明实施例通过历史数据的积累，利用数据挖掘和空间分析，根据船舶定位轨迹点特征结合船舶用途，大小等特征，建立船舶定位信息异常示警模型，利用模型及时识别船舶行为及所在区域的异常并发出预警，相关部门和人员采取措施来应对。
14.参见图1，一种基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法，具体包括如下步骤：步骤1：获取船舶的ais数据。
15.该步骤中，空间定位数据包括静态数据和动态数据。船载定位发射设备存储、获取和标识了船舶基础静态和动态信息，并通过卫星及岸基接收器发送相关信息，用于其他船舶和监管部门来获得船舶的实时信息，确定船舶所在的位置和行驶状态，以保障航线的顺
畅和安全，保证海上或河流运输的合法合规。因此，船载设备的正常开启和运行，能够实时获取相关数据是对船舶的重要监管手段和依据。通常的定位系统称船舶自动识别系统(ais系统)，是指一种应用于船和岸、船和船之间的海事安全与通信的新型助航系统。相关定位信息可通过gps、北斗等获取。通过ais数据的收集、分析、整理能够可知某一条船，某一类船的航行轨迹，能够得到其行为特征，特别是空间行进规律，进而建立船舶运动空间模型。
16.步骤2：根据所述ais数据绘制所述船舶的空间位置点。
17.该步骤中，具体实施可以按照如下步骤绘制所述船舶的空间位置点：按照定位数据提取出某一条船舶的所有一定数量的历史数据，将船舶的定位发射位置点，按照时间顺序，标注在海图上；根据位置，将坐标点中的停靠港口点和出航轨迹分开；将出航位置点根据用途和大小进行分类绘制轨迹点或航线。将固定作业区的船舶（渔船、游船、货船、客船、科考船等）建立不同船舶运动空间轨迹。
18.步骤3：根据所述船舶的空间位置点建立船舶参数模型。
19.该步骤中，具体实施可以分别建立船舶参数模型：船舶静态数据分析子类-船舶用途类型/船舶大小静态数据是船舶的基本数据，其用途和大小决定着船舶活动范围和空间运动特征，船舶静态数据主要数据参数来源于船舶用途类型（如：渔船、货船、客船、游船、科考船等）和大小（小型，中型，大型,具体以参数设定为准）的基本静态数据。其中，表示船舶类型，表示船舶大小。
20.船舶动态数据子类-位置/速度位置和船速是船舶活动的重要特征，也是监测其活动的重要依据。位置为距离最近陆地的距离。其中表示船舶位置，表示船舶速度。
21.船舶时间子类此处船舶时间子类与船舶动态数据子类的时间不同，尺度放大到天、月、年等来寻找不同的规律。将时间进行划分，按照时间=季节、月份、白天或者黑夜等进行定义。公式为，其中表示跨白天和黑夜，表示跨月份，表示跨季度。
22.用表示时间段起航时间点，表示时间段回港时间点。根据截取时间段的季节、月份、白天或者黑夜等来定义出航特性。如航行时间长，跨白天和黑夜则以白天12小时或者黑夜12小时为周期，时间较多者来定义属性。
23.电子围栏子类绘制船舶运动空间区域，将某一时间段轨迹点绘制在海图上，根据不同用途，建立不同的类型的船舶电子围栏模型。为电子围栏中心点，为在电子围栏内轨迹点集合，为在电子围栏外轨迹点集合。值为与的比值。即。
24.船舶空间环境关联子类根据船舶用途类型将其相关的事物建立空间关联，例如，目的地，航线，渔场，矿区等。从静态数据中获取相关信息及周围重要目标物信息建立管理模型，其中，为目的地
信息，为关联环境信息，为船舶距离关联环境的最近距离。
25.步骤4：根据所述船舶参数模型监测所述船舶的行为并进行预警。
26.该步骤中，根据以下公式建立船舶预警神经网络模型算法：。其中：为权重。
27.其用于根据所述船舶参数模型监测所述船舶的行为并进行神经网络分析和预警。收集补充数据，将数据的80%用于建模，20%用于验证，修改模型参数，从而不断提高精度。
28.基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种海上测量船舶监测与预警系统，其包括：数据获取单元、处理单元和预警单元，具体地，数据获取单元用于获取船舶的ais数据；处理单元用于执行以下步骤：根据所述ais数据绘制所述船舶的空间位置点；根据所述船舶的空间位置点建立船舶参数模型；预警单元用于根据所述船舶参数模型监测所述船舶的行为并进行神经网络分析和预警。
29.由于该系统是本发明实施例的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法对应的系统，并且该系统解决问题的原理与该方法相似，因此该系统的实施可以参见上述方法实施例的实施过程，重复之处不再赘述。
30.基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现如上所述的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法。
31.可以理解的是，存储器可以包括随机存储器(random access memory，ram)，也可以包括只读存储器(read-only memory)。可选地，该存储器包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储根据服务器的使用所创建的数据等。
32.处理器可以包括一个或者多个处理核心。处理器利用各种接口和线路连接整个服务器内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据。可选地，处理器可以采用数字信号处理(digital signal processing，dsp)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)、可编程逻辑阵列(programmable logic array，pla)中的至少一种硬件形式来实现。处理器可集成中央处理器(central processing unit，cpu)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，cpu主要处理操作系统和应用程序等；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器中，单独通过一块芯片进行实现。
33.由于该电子设备是本发明实施例的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法对应的电子设备，并且该电子设备解决问题的原理与该方法相似，因此该电子设备的实施可以参见上述方法实施例的实施过程，重复之处不再赘述。
34.基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介
质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上所述的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法。
35.本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器（read-only memory，rom）、随机存储器（random access memory，ram）、可编程只读存储器（programmable read-only memory，prom）、可擦除可编程只读存储器（erasable programmable read only memory，eprom）、一次可编程只读存储器（one-time programmable read-only memory，otprom）、电子抹除式可复写只读存储器（electrically-erasable programmable read-only memory，eeprom）、只读光盘（compact disc read-only memory，cd-rom）或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
36.由于该存储介质是本发明实施例的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法对应的存储介质，并且该存储介质解决问题的原理与该方法相似，因此该存储介质的实施可以参见上述方法实施例的实施过程，重复之处不再赘述。
37.在一些可能的实施方式中，本发明实施例的方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在计算机设备上运行时，程序代码用于使计算机设备执行本说明书上述描述的根据本技术各种示例性实施方式的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法的步骤。其中，用于执行各个实施例的可执行的计算机程序代码或
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代码”可以用诸如c、c++、c#、smalltalk、java、javascript、visual basic、结构化查询语言(例如，transact-sql)、perl之类的高级编程语言或者用各种其它编程语言编写。
38.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
39.上述实施例只是为了说明本发明的技术构思及特点，其目的是在于让本领域内的普通技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡是根据本发明内容的实质所做出的等效的变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

技术特征：
1.一种基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法，其特征在于，包括：获取船舶的ais数据；根据所述ais数据绘制所述船舶的空间位置点；根据所述船舶的空间位置点建立船舶参数模型；根据所述船舶参数模型监测所述船舶的行为并进行预警，其中，所述船舶参数模型包括船舶时间子类，所述船舶时间子类是根据时间段起航时间点和时间段回港时间点建立的，按照时间=季节、月份、白天或者黑夜进行定义；由于正常ais采用的是utc时间，转换公式为，其中表示跨白天和黑夜，表示跨月份，表示跨季度，用表示时间段起航时间点，表示时间段回港时间点。2.根据权利要求1所述的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法，其特征在于，根据以下步骤绘制所述船舶的空间位置点：从所述ais数据中提取出某一条船舶的历史数据；将该船舶的定位发射位置点按照时间顺序标注在海图上，其中，需要区分坐标点中的停靠港口点和出航位置点轨迹；根据出航位置点轨迹和船舶的用途和大小进行分类绘制间位置点。3.根据权利要求1所述的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法，其特征在于，所述船舶参数模型包括船舶静态数据分析子类，所述船舶静态数据分析子类是根据船舶类型和船舶大小建立的，其中，表示船舶类型，表示船舶大小。4.根据权利要求1所述的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法，其特征在于，所述船舶参数模型包括船舶动态数据子类，所述船舶动态数据子类是根据船舶的位置和船速建立的，其中，表示船舶位置，表示船舶速度。5.根据权利要求1所述的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法，其特征在于，所述船舶参数模型包括电子围栏子类，所述电子围栏子类是根据电子围栏中心点、电子围栏内轨迹点集合和在电子围栏外轨迹点集合建立的，其中，公式为：其中，为电子围栏中心点，为在电子围栏内轨迹点集合，为在电子围栏外轨迹点集合。6.根据权利要求1所述的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法，其特征在于，所述船舶参数模型包括船舶空间环境关联子类，所述船舶空间环境关联子类是根据目的地信息、关联环境信息和船舶距离关联环境的最近距离建立的，其中，为目的地信息，为关联环境信息，为船舶距离关联环境的最近距离。7.根据权利要求1所述的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法，其特征在于，根据以下方法进行预警：根据以下公式建立船舶预警神经网络模型算法：式中，为权重，当异常值出现时则发出预警。
8.一种基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警系统，其特征在于，包括：数据获取单元，其用于获取船舶的ais数据；处理单元，其用于执行以下步骤：根据所述ais数据绘制所述船舶的空间位置点；根据所述船舶的空间位置点建立船舶参数模型；预警单元，其用于根据所述船舶参数模型监测所述船舶的行为并进行神经网络分析和预警，其中，所述船舶参数模型包括船舶时间子类，所述船舶时间子类是根据时间段起航时间点和时间段回港时间点建立的，按照时间=季节、月份、白天或者黑夜进行定义；由于正常ais采用的是utc时间，转换公式为，其中表示跨白天和黑夜，表示跨月份，表示跨季度，用表示时间段起航时间点，表示时间段回港时间点。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现如权利要求1至7任一所述的基于大数据的船舶定位信息监测与异常预警方法。

技术总结
本发明公开了一种基于大数据的船舶定位信息监测与预警方法及相关设备，涉及船舶自动识别系统技术领域，实施方法包括：获取船舶的AIS数据；根据所述AIS数据绘制所述船舶的空间位置点；根据所述船舶的空间位置点建立船舶参数模型；根据所述船舶参数模型监测所述船舶的行为并进行预警。本发明通过历史数据的积累，利用数据挖掘和空间分析，根据船舶定位轨迹点特征结合船舶用途，大小等特征，建立船舶定位信息异常示警模型，利用模型及时识别船舶行为及所在区域的异常并发出预警。及所在区域的异常并发出预警。及所在区域的异常并发出预警。


技术研发人员：严镔 邵长高
受保护的技术使用者：广州海洋地质调查局
技术研发日：2023.05.26
技术公布日：2023/6/28