[发明专利]一种时空感知的船舶碰撞风险智能预警方法

说明书

本发明属于船舶的碰撞预警技术领域，公开了一种时空感知的船舶碰撞风险智能预警方法，根据目标船舶的领域面积与其他船舶的位置，判断进行碰撞预警的目标船舶与之周围的船舶对象集合A中的船舶有哪些直接包含于进行碰撞检测的目标船舶的领域内，输出可能与目标船舶产生碰撞的船舶的集合；船舶可能产生碰撞的危险级别。本发明提供将船舶信息抽象为椭圆状，在碰撞预警计算时进一步抽象为菱形进行碰撞预警，大大减少了碰撞预警的计算量，缩短了预警系统的响应时间；将碰撞预警算法抽象简化为椭圆的相交，大大降低了计算的难度和复杂性。

技术领域

本发明属于船舶的碰撞预警技术领域，尤其涉及一种时空感知的船舶碰撞风险智能预警方法

背景技术

在世界经济全球化的大背景下，内河航运作为重要的基础性环节，在交通运输上有着至关重要的作用。随着内河航道交通压力日渐增大，以及AIS系统的迅猛发展，海事监管部门对水上交通的管理监测由事后应急向事前预警转变，船舶的碰撞预警技术作为船舶智能信息化发展的重要环节，它的发展能大幅提高海上交通运输的安全性。

相对传统雷达设备等，AIS设备拥有受地形天气影响小，高定位精度等优点，且可以提供更丰富的船舶轨迹特征数据。目前船舶的碰撞检测常使用距离、时间或其他相关的指标作为判断条件，其算法有安全角度算法、安全区域算法、安全距离算法、碰撞时间算法和数据挖掘等。安全距离算法、安全角度算法和安全区域算法只能针对直线碰撞的问题；数据挖掘方法需建立知识库；碰撞时间算法虽能解决各个方向的碰撞问题，但是算法复杂、运算代价大，不易实现。

综上所述，目前技术存在的问题包括：

传统雷达设备在进行船舶的碰撞距离、时间或其他相关的指标判断中，数据处理算法有局限性只能针对直线碰撞的问题；数据挖掘方法需建立知识库；碰撞时间算法复杂、运算代价大，不易实现；当前大多数船舶行为分析研究并未针对大规模船舶AIS数据进行展开。

解决上述技术问题的难度：

针对航线规划中的热点航迹时空分布问题，本发明基于DBSCAN思想提出了一种航迹热点预警模型，该模型结合了航船群体的时空分布规律及单个航船的船速、船长、航向等多种动静态因素，对航迹热点进行预警，即预测局部区域内可能形成碰撞危险性的航迹热点。

解决上述技术问题的意义：

当前,大多数船舶行为分析研究是基于船舶少量个体的统计模型，并未针对大规模船舶AIS数据进行展开知识发现的研究。本课题从船舶行为特征包含位置、航向、航速、加速度、转头速率等多维动态属性中，挖掘了船舶群体航行的时空分布规律，并结合DBSCAN思想，提出了AIS数据航迹热点预测预警模型。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种时空感知的船舶碰撞风险智能预警方法，

本发明是这样实现的，一种时空感知的船舶碰撞风险智能预警方法包括：

步骤一：确定算法的输入参数，包括：密度阈值MinPts，每个对象对应的领域Epsilon，船头指向；根据船舶的运行速度V(单位m/s)，船舶长度L(单位m)来计算船舶的安全领域；

步骤二：根据目标船舶的领域面积与其他船舶的位置，判断进行碰撞预警的目标船舶与之周围的船舶对象集合A中的船舶有哪些直接包含于进行碰撞检测的目标船舶的领域内，将这些船舶记为集合i(in)；

步骤三：通过循环遍历，找出除集合i外集合A领域与目标船舶领域相交的船舶，把这些船舶记为集合o(out)；

步骤四：输出可能与目标船舶产生碰撞的船舶的集合(可用于可视化的标注)；船舶可能产生碰撞的危险级别。

进一步，步骤一中，所述船舶安全领域计算方法包括：