[发明专利]水上路网抽取方法和系统

说明书

本发明涉及水上智能交通领域，特别涉及一种水上路网抽取方法，包括：获取船舶在水上通行的轨迹点；从轨迹点中选择特征点加入特征点候选集；使用DBScan算法对特征点候选集中的点进行聚类，获得船舶轨迹的聚类结果；根据聚类结果将聚类后形成的各个簇绘制在海图上形成路网。本发明还提出一种水上路网抽取系统。本发明利用数据挖掘聚类算法，并将最终的聚类结果展示在海图上，实现水上路网动态构造，为实时检测船舶异常轨迹奠定基础，为水上航线的可视化呈现提供支持。

技术领域

本发明涉及水上智能交通领域，特别涉及一种水上路网抽取方法和系统。

背景技术

随着水上通航量的迅猛增长以及交通环境日益复杂，船舶在通行过程中产生的时空轨迹也越来越多，如何对船舶异常轨迹进行有效的监控与管理，以便及时发现异常轨迹，是实现水上智能交通的关键技术之一，而及时发现异常轨迹的前提为获得船舶典型的路网结构。

但是传统的水上交通调查方法费时费力，且效率低下，无法准确全面的绘制水上路网结构。

发明内容

本发明的实施方式旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明的实施方式需要提供一种水上路网抽取方法和系统。

本发明实施方式的水上路网抽取方法，其特征在于，包括：

步骤1，获取船舶在水上通行的轨迹点；

步骤3，从轨迹点中选择特征点加入特征点候选集；

步骤4，使用DBScan算法对特征点候选集中的点进行聚类，获得船舶轨迹的聚类结果；

步骤5，根据聚类结果将聚类后形成的各个簇绘制在海图上形成路网。

一种实施方式中，获取的轨迹点内包括有海上移动业务标识、经度、纬度、航速、航向和时间戳中的一种或多种AIS数据。

一种实施方式中，步骤3包括：

步骤31，设置特征点候选集，将轨迹的起始点Pb和终点Pe加入特征点候选集；其中，每条轨迹以Si表示，i＝1-N，N为轨迹数量；

步骤32，对轨迹Si中的其他点，按以下公式计算航速变化率和航向变化率：

步骤33，将航速变化率大于预设的航速变化率阈值k1的轨迹点或航向变化率大于预设的航向变化率阈值k2的轨迹点添加到候选集；

步骤34，重复步骤32和步骤33直至Si中再无其他轨迹点。

一种实施方式中，步骤4包括：

步骤41，从特征点候选集中随机选取一点p，检索p点的所有密度可达点；若p点为核心点，则新建一个簇；

步骤42，若p点为边界点且p点无密度可达点，则依据DBScan算法选取下一个点，重复步骤41至步骤42直至无点可检索。

一种实施方式中，该方法还包括：

步骤2，对获取的轨迹点进行预处理。

本发明还提出一种水上路网抽取系统，其特征在于，包括：

轨迹点获取模块，用于获取船舶在水上通行的轨迹点；

特征点候选集模块，用于从轨迹点中选择特征点加入特征点候选集；

聚类模块，用于使用DBScan算法对特征点候选集中的点进行聚类，获得船舶轨迹的聚类结果；

路网形成模块，用于根据聚类结果将聚类后形成的各个簇绘制在海图上形成路网。