[发明专利]一种船舶会遇场景的自动划分方法、系统及电子设备

说明书

本发明公开了一种船舶会遇场景的自动划分方法、系统及电子设备，本发明在轨迹坐标和航速、航向等船舶自身动力学特性基础上，学习典型区域内多船轨迹的空间关联和相互影响，并融合港口、水文、气象等外源信息，形成多船会遇场景的情景化特征融合表示，建立多船会遇的场景基元并进行船舶会遇场景数据的自动划分。通过设计基于多船轨迹的会遇场景的自动划分方法，能够识别不同船舶会遇态势，以为船舶智能协同调度与智能避碰决策提供更好的支持，减少船舶碰撞事故的发生。

技术领域

本发明属于计算机大数据处理领域，涉及一种船舶会遇场景自动划分方法、系统及电子设备，具体是一种基于船舶轨迹的船舶会遇场景自动划分方法、系统及电子设备。

背景技术

随着船舶自动识别系统(AIS)、船舶交通服务(VTS)等应用到船舶的航行安全保障技术中，研究者得以收集到大量的船舶运动轨迹数据，这些数据不但包含船舶的基本信息及其在一段时间和区域内的航行记录，也能够筛选出大量真实的船舶会遇数据，通过挖掘这些数据中蕴含的大量有价值的信息，为探索船舶行为演变规律，识别船舶会遇场景提供了基础。不同于陆地交通工具或行人，船舶的轨迹信息具有其特殊性。这种特殊性的来源，一方面是船舶轨迹具有大规模、高噪声、不连续、尺度不一的特点；另一方面，海上环境比陆地更加复杂，不仅没有道路拓扑结构的支持，船舶轨迹还受到洋流、潮汐、台风等环境因素的影响，这不仅给航行轨迹的处理和分析带来了困难，也提高了船舶会遇场景划分的难度。因此，有必要对船舶整体的上下文特征及外源信息进行特征融合与表示，提取复杂场景下多船的行为特征，对多船会遇场景进行自动划分。

传统的船舶会遇场景建立在轨迹坐标和航速、船向等船舶自身动力学特性的基础上，从船舶个体状态的角度，计算本船与来船的会遇几何参数，再通过统计分析等手段来衡量会遇场景的变化，但并未对船舶整体的上下文特征以及外源信息进行很好的特征融合与表示。此外，传统方法关注于单船的行为建模与预测，不能提取复杂场景下多船的行为特征，没有体现船舶个体间的空间关联和相互影响。而在实际航行过程中，船舶经常会在不同场景下与其他船舶相遇，仅研究单船的行为模式并不能适应复杂多变的航行场景的需求。

因此，有必要发明一种船舶会遇场景自动划分方法，在轨迹坐标和航速、航向等船舶自身动力学特性的基础上，融合港口、水文、气象等外源信息，形成多船会遇场景的情境化特征融合表示，自动化地识别和划分多船会遇场景，从技术上增强船舶的智能化程度。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于船舶轨迹的船舶会遇场景自动划分方法、系统及电子设备。

本发明的方法所采用的技术方案是：一种船舶会遇场景的自动划分方法，包括以下步骤：

步骤1：选取n条船舶在同一指定水域中的轨迹数据，将每条船舶的轨迹数据的记录数统一为r，将每条船舶轨迹视为从0时刻到r时刻在同一指定水域上的轨迹数据；对原始船舶轨迹数据预处理后，进空间坐标编码为低维表示，最终得到n条船舶的轨迹数据T＝{T₁、T₂、…、T_n}，其中T_i为第i条船舶的轨迹序列，Ti＝{p₁、p₂、…、p_r}，轨迹序列中的每条记录是一个向量；所述船舶轨迹数据包括船名、MMSI、经度、维度、对地速度、对地航向、船首航向、船型、吃水和时间戳；

将所述指定水域的外源信息转换为向量表示，最终得到在0时刻到r时刻的外源数据E＝{E₁、E₂、…、E_r}，其中E_j为第j时刻的外源数据，是一个向量；所述外源信息，包括温度、风向、风速、降水量、天气现象、云量、能见度、太阳辐射强度、相对湿度、气压和体感温度；