[发明专利]基于语义的船舶行为动态推理方法及装置

权利要求书

1.一种基于语义的船舶行为动态推理方法，其特征在于，包括以下步骤：

船舶航行数据整理和语义要素提取；

利用抽象化提取的语义要素建立船舶行为语义网络；船舶行为语义网络是指建立各语义要素之间的语义关系和进行实例化以实现对船舶行为语义的结构化表达；

将建立的船舶行为语义网络转化为静态贝叶斯网；

将得到的静态贝叶斯网络赋予时间序列信息得到动态贝叶斯网络；

利用动态贝叶斯网络推理船舶隐藏行为。

2.根据权利要求1所述的基于语义的船舶行为动态推理方法，其特征在于，船舶航行数据指船舶自动识别系统所记录的数据，包括静态数据和动态数据；

其中，动态数据包括船舶某一时间戳下对应的地理经度、地理纬度、对地航向、对地航速和船艏向；静态数据包括船舶的唯一标识符和船舶类型。

3.根据权利要求2所述的基于语义的船舶行为动态推理方法，其特征在于，要素提取是指基于船舶航行数据提取数据中各自的语义信息；

其中，船舶的地理经度和地理纬度数据提取为船舶位置语义；根据船舶航行在不同功能水域时具有不同的隐藏行为，将位置语义分为通用水域，码头水域，锚地水域和航道水域；

船舶某一时刻对应的时间戳数据提取为时间语义；时间语义分为时间段和时间点语义；时间点语义分为开始时间语义和结束时间语义；

船舶某一时刻下对应的所有动态数据提取为船舶航行状态语义；

船舶的唯一标识符数据提取为船舶语义；

船舶的类型数据提取为船舶类型语义；

将自动识别系统中每个时间戳记录的所有船舶动静态数据提取为轨迹点语义；将一段连续时间内的船舶航行轨迹点数据提取为船舶轨迹段语义；将轨迹段数据提取为船舶的隐藏行为语义。

4.根据权利要求3所述的基于语义的船舶行为动态推理方法，其特征在于，船舶相同的航行状态语义在不同的位置语义中所隐藏的语义行为差异明显，根据位置语义的不同，划分为通用水域的状态语义、码头水域的状态语义、锚地水域的状态语义、航道水域的状态语义；

其中，通用水域的状态语义包含两个相邻轨迹点在某区域内外的组合状态语义、航向变化状态语义和速度变化语义；

码头水域的状态语义包含在码头内状态、速度为0状态、船型与码头类型相符状态；

锚地水域的状态语义包含在锚地内状态、速度小于预设阈值状态、直角穿越状态、小角度驶入状态；

航道水域状态语义包含偏离航道状态、沿船舶总流向航行状态、让开分隔线/带状态。

5.根据权利要求3所述的基于语义的船舶行为动态推理方法，其特征在于，根据船舶航行的位置语义的不同，船舶隐藏行为包括通用水域的隐藏行为、码头水域的隐藏行为、锚地水域的隐藏行为、航道水域的隐藏行为；

其中，通用水域的隐藏行为主要包含驶入/驶离、转向、变速；

码头水域的隐藏行为主要包含抵泊/离泊、停泊；

锚地水域的隐藏行为主要包含锚泊、接近航道、汇入航道、穿越航道；

航道水域的隐藏行为主要包含偏离航道、安全航行、应转向。

6.根据权利要求3所述的基于语义的船舶行为动态推理方法，其特征在于，各语义要素之间的语义关系包括：船舶语义和其他语义的关系，轨迹段语义和轨迹点语义之间的关系，轨迹段语义之间的关系，轨迹语义段和时间语义之间的关系，轨迹点语义与时间语义之间的关系，行为语义和状态语义之间的关系，单个时间片内行为语义间的关系，相邻时间片间行为语义间的关系，空间拓扑关系；

实例化包括对所述船舶语义、时间语义、位置语义、类型语义、状态语义、行为语义、轨迹点语义和轨迹段语义进行实例化处理以得到相关的实例信息。