[发明专利]一种基于外接圆检测的船舶常见锚泊区边界自动提取方法

说明书

本发明公开了一种基于外接圆检测的船舶常见锚泊区边界自动提取方法，该方法不同于其他方法只适应于凸多边形边界的提取，而是对于各种形状的船舶锚泊区，都可以得到较为精细的船舶锚泊区边界。该方法通过计算锚泊点两两间，指定半径的外接圆是否包含其他点的方法，判断两点是否为边界点，从而确定锚泊点边界。该方法关键在于确定检测使用的外接圆半径R的数值，半径R若取大了，则外接多边形边界不够精细；而半径R取小了，则外接多边形边界可能无法闭合。本发明通过反馈训练半径的方法，自动训练合适的外接圆半径参数R，达到了自动提取船舶锚泊区边界的效果。

技术领域

本发明涉及一种基于外接圆检测的船舶常见锚泊区边界自动提取方法。

背景技术

船舶交通管理系统Vessel Traffic System是用于管理船舶交通、保障船舶安全航行的信息管理系统。随着人类商业生产活动的增加，进行水面作业航行的船舶数量越来越多，如何针对越来越多的水面船舶利用VTS系统进行有效服务与监管，是各类海事部门面临的问题。在水上作业的船舶往往因为不同作业类型锚泊在某地，例如水面正常锚泊、打鱼、盗取海沙等等。如果可以对这些常见船舶锚泊区进行分类、监控，可以有效地保障水上船舶正常作业、打击违法行为、减少事故发生的风险。例如，货船在远离岸边的非锚泊区域停泊，该区域可能为自发锚泊区，系统标记后，如果有货船在非官方锚泊区和自发锚泊区静止，则可能是一个异常行为；渔船经常锚泊的区域可能是传统的打鱼区，如果有货船在该区域异常停泊，则可能是仿冒货船的渔船在进行违规打鱼作业。

但是不同类型的船舶，锚泊区往往也并不相同，辖区范围内的常见船舶锚泊区数量众多，且相同类型船舶的锚泊区也会随季节、时间发生变化。海事值班员依靠历史经验，想要手动提取船舶锚泊区，再根据时间不同进行人工更新会非常繁琐。

现在海事部门使用的VTS系统基本都可以接入AIS数据，利用VTS系统累积的船舶AIS历史数据，对船舶航行速度小于一定阈值的点，进行基于密度聚类的方法，可以得到锚泊的船舶锚泊点集，但是根据这些点集，并不能直接获得船舶锚泊区边界，从而对实时船舶进行有效地异常行为监测。本发明需要解决的问题就是根据这些船舶锚泊点集训练得到较为精细的船舶锚泊区边界。

常见的根据点集计算外接多边形边界的方法很多，但是都只适用于凸形外接多边形，例如Graham方法，Jarvis方法，极角旋转法等，这些方法算法简单训练速度快，但是对于一些凹形点集，往往会将凹形部分也包围进多边形内。而在VTS系统中，基于粗糙的边界进行的实时船舶监测会出现大量误判和漏判的问题，无法支持在海事系统中的应用。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于外接圆检测的船舶常见锚泊区边界自动提取方法，包括如下步骤：

步骤1，获取船舶锚泊点总集；

步骤2，对步骤1中得到的船舶锚泊点总集进行基于位置的密度聚类，得到船舶锚泊点点集；

步骤3，确定一个外接圆半径R，利用外接圆法自动提取步骤2得到的船舶锚泊点点集的边界线段集；

步骤4，判断边界线段集中所有的边界线段是否能够组成一个闭合的多边形，如果是，则该多边形为一个船舶锚泊点集的锚泊区边界；

步骤5，如果提取船舶锚泊区的边界失败，调整外接圆半径R，重复步骤3至步骤4，直到成功提取船舶锚泊区边界。

步骤1包括如下步骤：

步骤1-1，从数据库中导出目标船舶类型一段时间内，所有速度小于一定阈值的非连续锚泊点；

步骤1-2，将船舶位置点经纬度位置数据转换成球面墨卡托投影的位置数据。

步骤2中，使用DBSCAN的密度聚类方法，对船舶锚泊点总集中的点进行聚类。

步骤3包括如下步骤：