CN105575185A - 水上（海上）智能巡航系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种水上（海上）智能巡航系统，通过集成多种水上（海上）数据采集单元与静态数据库，利用多源异构数据融合方法实现对数据的处理形成满足巡航工作标准的数据与信息资料库，建立一套集成数字虚拟巡航、异常处置、跟踪盯防、实时预警、预测分析与查询回放等功能的智能巡航系统，本发明不仅可以替代现有的人工或者电子巡航系统完成巡航工作，而且能够进一步提高海事监管能力，提高服务水平，促进水上交通安全，节省巡航成本。

Description

水上（海上）智能巡航系统

技术领域

本发明涉及一种巡航系统，特别是涉及一种对水上(海上)智能化动态巡航执法系统。

背景技术

海事部门面临着巨大的水上交通安全监管压力。传统的巡航在长江海事的安全监管中发挥了重要的作用，但传统巡航模式工作量大、成本高、效率低，即使巡航频度大，但也不能巡查所有的重点部位，同时，只能通过肉眼或望远镜查看水域环境，凭经验做出判断，非巡航时间不能实时了解辖区内通行状况。

开发智能巡航系统的目的在于适应简政放权工作需要，进一步转变海事监管模式，整合信息资源，规范信息化执法装备配置，形成一个中枢(以指挥中心为中枢)、两个中心(指挥中心、监控中心：基层站点)、三级运行(指挥中心、基层站点、信息化海巡艇三级运行)、四类装备(数据采集类、网络传输类、指挥协调类、支持保障类装备)、五个阶段(异常情况发现判明阶段、执法处置决策制定阶段、执法处置信息流转阶段、执法处置行为实施阶段、执法处置信息反馈阶段)的标准化智能巡航系统运行模式。

智能巡航系统是以指挥平台为中枢，利用GIS(地理信息系统)、VTS、CCTV、AIS等信息化装备，以及海事数据系统，发现、记录、处置违法行为的智能化动态执法系统。智能巡航系统不是狭义的巡航巡查系统，而是一种标准化的信息化动态执法系统，它在装备配备、执法流程等方面都拥有标准化的管理模式，不仅有助于实现对通航环境和船舶等外部信息的动态掌控，也有助于实现对内部执法资源的动态掌控；不仅有助于提供更为全面、真实、可靠的执法信息，有助于制定科学的执法决策，也有助于实现对执法处置过程的全程跟踪和现场信息的实时采集，大大提升执法活动的针对性，提高执法资源的利用率和执法处置工作效率。

目前我国各类数字巡查，电子巡航系统已经得到初步应用，但是还尚未开发出智能巡航系统，这使得我国依然大量依靠现场巡航，不仅资源耗费巨大，而且效率低下，因此通过智能巡航系统从而实现一切执法资源都在视线之内、掌控之下和调度之中，一切执法过程都在监督之下，一切执法活动都在指挥中心指挥之下完成，一切执法效果都可预期、可评价的目标。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种水上(海上)智能巡航系统，其不仅可以替代现有的人工或者电子巡航系统完成巡航工作，而且能够进一步提高海事监管能力，提高服务水平，促进水上交通安全，节省巡航成本。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：一种水上(海上)智能巡航系统，其特征在于，所述智能巡航系统包括集成多种水上(海上)数据采集单元与静态数据库，利用多源异构数据融合方法实现对数据的处理形成满足巡航工作标准的数据与信息资料库，建立一套集成数字虚拟巡航、异常处置、跟踪盯防、实时预警、预测分析与查询回放等功能模块的智能巡航系统。

优选地，所述集成多种水上(海上)数据采集单元，包括VTS(船舶交通管理)系统、CCTV(视频监控)视频采集单元、AIS(船舶自动识别系统)系统、以及卫星遥感、直升机、无人机、无人艇、水文气象仪多种可以采集通航环境要素，船舶动态信息的仪器与装备中的一种或者多种。

优选地，所述的多源异构数据融合方法实现对数据的处理是对源自不同数据采集终端的数据，包括有文本、图像、音频、数字等不同结构与类型的数据进行关联规则分析与模式分类，形成满足巡航工作标准的数据与信息资料库。

优选地，所述的数字虚拟巡航模块是指利用值班指挥人员可以在巡航可视化平台上根据工作需要按时间，巡航路径，巡航区域，重点管控区域编制巡航计划，周期性地虚拟巡航，巡航过程中通过分析通航环境与船舶等的动态与静态信息，发现巡航工作区域的异常情况，并且将异常情况记录与存储在数据服务中心。

优选地，所述的异常处置模块是指值班指挥人员可以了解出现异常的船舶、区域与事件等，对异常情况进行进一步确认、审核与处置。

优选地，所述的跟踪盯防模块可以利用智能巡航可视化平台查看与查询当前通航环境与船舶情况，并且利用多种数据采集传感器装置对某些特定船舶、区域与事件进行跟踪与盯防。

优选地，所述的实时预警模块指在所管辖的范围内，根据事先设置的比对规则，当发现异常信息时，系统自动实时报警并把报警信息进入异常情况数据库。

优选地，所述的预测分析模块系统以历史数据为基础，结合船舶航行计划与气象预测信息等，以及船舶、船员与公司的静态与动态信息，在基于大数据平台利用数据挖掘方法对船舶或通航环境的未来较长一段时间内可能的情况进行多方位预测，及时发现可能存在的潜在危险。

优选地，所述的查询回放模块可以根据时间段、区域或者事件等对多源异构传感器数据进行同步回放。

所述多源异构数据融合方法包括以下步骤：

1)通过日期与时间对所述多种水上(海上)数据采集单元采集的多源异构数据同步；

2)然后以空间网格形式，对多源异构数据进行空间分类；

3)以网格区域为研究对象，检索覆盖该区域的多元数据，包括VTS识别跟踪的数据、AIS报告的数据、CCTV图像数据、以及无人机、卫星遥感所采集的图像数据；

4)利用图像处理算法实现图像数据的船舶目标检测与跟踪；

5)对网格区域中AIS目标、VTS目标、以及图像检测目标建立空间拓扑关系信息；

6)设计如下多源异构数据融合数据模型实现已知识别数据与未知数据的识别与融合，即利用AIS数据实现CCTV、以及无人机、卫星遥感所采集的图像数据中的目标的识别与信息融合；

多源异构数据融合数据模型：假设某时刻某区别M个子网格的CCTV、无人机载摄像数据、直升机载摄像数据、卫星遥感数据所获取的未知(待识别)船舶目标空间拓扑关系数据集分别表示为X＝{X₁，X₂，…，X_m},其中每类数据i＝1，2，…，m,其服从空间分布关联关系P(X₁，X₂，…，X_m)；AIS、VTS等已知(已识别跟踪)的船舶目标空间拓扑关系数据集为Y＝{Y₁，Y₂，…，Y_m}，其中i＝1，２，…，m，其服从空间分布关联关系P(Y₁，Y₂，…，Y_m)，并且P(X₁，X₂，…，X_m)≈P(Y₁，Y_２，…，Y_m)；

为了求解所述多源异构数据融合数据模型中的空间分布比较问题，借助机器学习中的再生核希尔伯特空间(RKHS)理论；假设为一希尔伯特空间定义在数据领域上，那么其可以称为再生核希尔伯特空间，需要满足以下条件：对于任意函数f(x)可以表示为一个内积形式，即f(x)＝〈f，φ(x)〉，其中φ(x)为从到的映射，并且任意两个映射函数之间的内积可以通过核函数k(x，x′)＝〈φ(x′)，φ(x)〉计算得到；

然后在基于二维或者三维地理信息可视化平台把各类通航环境信息，多源异构融合处理后的船舶信息，以及从远程获取的气象、水文、视频等信息以比较友好的方式展示出来，让值班人员可以直观观察需要巡航水域的情况。

本发明的积极进步效果在于：本发明所要解决的技术问题是提供一种智能巡航系统，其不仅可以替代现有的人工或者电子巡航系统完成巡航工作，而且能够进一步提高海事监管能力，提高服务水平，促进水上交通安全，节省巡航成本。本发明通过集成多种水上(海上)数据采集单元与静态数据库，利用多源异构数据融合方法实现对数据的处理形成满足巡航工作标准的数据与信息资料库，建立一套集成数字虚拟巡航、异常处置、跟踪盯防、实时预警、预测分析与查询回放等功能模块的智能巡航系统。本发明实现各类信息高度融合，执行程序标准严谨，信息流转便捷高效，执法行动快速有效，资源节约环境友好。

附图说明

图1为本发明智能巡航系统的工作原理图。

具体实施方式

下面结合附图给出本发明较佳实施例，以详细说明本发明的技术方案。如图1所示，本发明所述智能巡航系统包括集成多种水上(海上)数据采集单元，包括VTS系统、CCTV视频采集单元、AIS系统、以及卫星遥感、直升机、无人机、无人艇、水文气象仪多种可以采集通航环境要素，船舶动态信息的仪器与装备中的一种或者多种，利用多源异构数据融合方法实现对数据的处理形成满足巡航工作标准的数据与信息资料库，建立一套集成数字虚拟巡航、异常处置、跟踪盯防、实时预警、预测分析与查询回放等功能模块的智能巡航系统。

本发明智能巡航系统的实现原理如下：

如图1所示，智能巡航系统的多源异构数据融合与处理模块的作用是依靠现场实时监测系统，包括但不限于VTS，AIS，CCTV，水文气象监测，卫星遥感，无人机，直升机等，海事数据中心等系统数据库，以及移动执法信息化装备，通过线传输设备和无线网络传输设备，采集和传输动态执法所需的各类现场实时信息和船舶相关数据。利用一些多源异构融合算法与数据挖掘方法对数据进行分析与处理，实现数据的关联规则分析与模式分类，并获得智能巡航所需的各类信息，

现场实时监测系统所采集的数据具有时序与空间特性，因此根据其时序与空间特性实现多源异构数据的空间分类与融合，同时利用已识别数据实现未知数据的识别。其实现步骤如下：

1)通过日期与时间对多源异构数据同步；

2)然后以空间网格形式，对多源数据进行空间分类；

3)以网格区域为研究对象，检索覆盖该区域的多元数据，包括跟踪数据或者报告数据(如VTS识别跟踪的数据,AIS报告的数据)和图像数据(如CCTV，无人机、遥感等所采集的数据)；

4)利用图像处理算法实现图像数据的船舶目标检测与跟踪；

5)对网格区域中AIS目标、VTS目标、以及图像检测目标建立空间拓扑关系信息；

6)设计如下模型实现已知识别数据与未知数据的识别与融合，即利用

AIS数据实现CCTV等视频图像中的目标的识别与信息融合。

多源异构数据融合数据模型：假设某时刻某区别M个子网格的CCTV、无人机载摄像数据、直升机载摄像数据、卫星遥感数据所获取的未知(待识别)船舶目标空间拓扑关系数据集分别表示为X＝{X₁，X₂，…，X_m},其中每类数据i＝1，2，…，m,其服从空间分布关联关系P(X₁，X₂，…，X_m)；AIS、VTS等已知(已识别跟踪)的船舶目标空间拓扑关系数据集为Y＝{Y₁，Y₂，…，Y_m}，其中i＝1，2，…，m，其服从空间分布关联关系P(Y₁，Y₂，…，Y_m)，并且P(X₁，X₂，…，X_m)≈P(Y₁，Y_２，…，Y_m)。

为了求多源异构数据融合数据模型中的空间分布比较问题，我们将借助机器学习中的再生核希尔伯特空间(RKHS)理论。假设为一希尔伯特空间定义在数据领域上，那么其可以称为再生核希尔伯特空间，需要满足以下条件：对于任意函数f(x)可以表示为一个内积形式，即f(x)＝〈f，φ(x)〉，其中φ(x)为从到的映射，并且任意两个映射函数之间的内积可以通过核函数k(x，x′)＝〈φ(x′)，φ(x)〉计算得到。

然后在基于二维或者三维地理信息可视化平台把各类通航环境信息，多源异构融合处理后的船舶信息，以及从远程获取的气象、水文、视频等信息以比较友好的方式展示出来，让值班人员可以直观观察需要巡航水域的情况。

如图1所示智能巡航系统的数字巡航模块的巡航内容包括各类船舶动态或静态信息的巡查，通航环境的自动巡查等。其中船舶动态巡查包括：1)船舶航行秩序的巡查(船舶遵守定线制，船舶航行中的信号显示是否正确，国旗、引航旗的悬挂，甚高频的守听，VTS动态报告，追越或横越，超载运输，穿越禁航区以及在禁止掉头作业区掉头等情况的巡查)，2)锚泊和停泊秩序的巡查(锚泊位置、锚泊信号的显示、船员值班、锚泊船之间的安全间距、锚地中船舶非法穿越航行、锚泊船非法排污和抛扔垃圾等情况的巡查)，3)船舶靠泊秩序的巡查(码头、泊位、水上服务区、临时作业点的靠泊、作业，超长、超宽、多帮、超等级船舶靠泊等情况的巡查)；

静态信息巡查包括核查船舶的适航状况、证书情况，核查船员持证和适任情况，历史违章记录，安检记录等信息的巡查；通航环境的自动巡查包含通航要素与通航环境标注，1)通航要素巡查内容是指：自动检查助航标志、警示标志、专用标志情况，碍航物情况(捕鱼及采砂碍航情况；水上设施对通航安全影响情况)以及自然条件等。例如：通过临界值技术对恶劣气象水文状况的预警，数字巡查系统关联了气象、水文系统，通过将相应辖区内气象站采集的水文气象信息进行安全预警临界值设置；2)通航环境标注指交通状况的自动标注功能，该系统能够自动对航区流量进行数据分析，计算各主干航道的即时船舶、货物流量情况，确定拥堵状况，分别以红色、黄色、绿色分别对航道、锚地、停泊区的拥堵和使用情况进行自动标注。

如图1所示智能巡航系统的数字巡航模块的巡航方式包括自动与自定义巡航等巡航方式，其中自动巡航方式可以选择某些时间段，在某些区域范围规划一定的巡航路径与巡查内容，系统自动按照既定的巡航要求完成巡航内容，并且巡航得到的异常情况录入数据库中。自定义巡航方式是指系统能够对指定的区域、船舶以及护航、水污染等行为进行自定义的自动巡查。该巡航方式下，自定义区域的目的是对所辖水域内常规定义的区域(包括交通管制区、交通密集区、施工作业区、桥区、油区、过江电缆区、事故多发区等重点水域)，以及自定义形状区域的水上水下施工作业单位和船舶的施工作业许可证，作业区域及施工作业船舶的信号显示，作业船舶的超载运输情况，施工作业船舶的船员配备以及施工船舶及过往船舶执行航行通(警)告等情况进行条件性选择的自动巡查。自定义船舶的巡查目的是指对所辖水域的所有船舶可以进行一种或者多种类型船舶的选择性检查，包括能够自定义检查汽渡船是否按规定装载，对靠离泊作业危险品船、大型船舶(队)和特种船舶按规定落实监护措施。其中，重点船舶指发生水上交通事故的概率较高或发生水上交通事故时危害程度较大的船舶。如客船、危险品船等船舶，一旦发生水上交通事故，容易引起重大人员伤亡、环境污染以及财产损失，因此将其作为重点监管对象。

如图1所示智能巡航系统的异常处置模块，对源自数字巡航过程的异常交通情况与实时报警模块中的异常情况进行汇总与分类分析，值班人员对异常情况进行预览、回放、确认与审核，为了满足工作人员全面掌握异常情况的细节，系统可以自动关联该异常情况所涉及到船舶、船员、管理公司、通航情况、以及相应的管理规章制度等信息，以便值班人员能够方便做出正常决策，然后异常情况进行审核与确认，并提交其他部门进行处置。

如图1所示智能巡航系统的跟踪盯防模块，为了有目的性地针对某个区域、某个事件、或者某个确定的目标对象(如船舶)进行实时动态监控，可以应该此功能首先获取跟踪盯防的对象，然后利用本发明系统的跟踪特性自动盯防，为海事管理提供了方便快捷的手段自动监控某些特定对象。

如图1所示智能巡航系统的实时报警模块，智能巡航平台利用采集到的各类监控信息，利用智能识别手段发现与预测水上的潜在安全问题与异常情况，本发明的实时报警按照异常事件发生的紧急程度、发展势态和可能造成的危害程度，可将数字巡查过程中的自动报警等级分为一级(红色)、二级(橙色)、三级(黄色)和四级(蓝色)，一级为最高级别；自动报警类别有气象水文类(大风、浓雾(霾)、暴雨、暴雪、陡涨(落)水位、洪水等)、航道类、船舶交通流类、船舶运行状态类、管理类。

如图1所示智能巡航系统的预测分析模块，通过巡航水域历史数据信息、航行计划、以及气象预报信息等模拟分析未来一段时间内通航水域的通航情况，及时发现存在潜在危险问题的事件与局面。为值班人员提供有利的决策依据，及早对潜在危险情况做出预判与预案，及时控制危险局面，降低风险。

如图1所示智能巡航系统的查询回放模块，是指重现船舶违法行为或水上交通事件发生和发展的过程。本发明可以按时间段，区域，事件，船舶等为对象，从数据中心查询记录的各种形式数据，包括语音、文字、图像视频等，同时在同一个平台上展示出来，例如：对于某区域的巡航过程回放，可以同时在同一平台上展示该区域各传感器采集到的数据，包括AIS，VTS，CCTV等数据。

本发明采用智能巡航的模式，智能巡航系统能够方便执行海事巡航业务、释放在执行海事巡航业务过程中的人力成本，利用以GIS为基础构建的巡航巡查信息平台，通过VTS、CCTV、海事通、云桌面、执法记录仪、无人机、信息化海巡艇等信息化装备，以及海事数据系统为媒介发现异常行为获取执法信息，确定执法和处置对象，依托执法信息流转平台实现执法信息流转，现场执法力量依据执法信息开展执法和处置工作，并通过信息化执法装备实现执法现场信息及执法处置结果和信息的实时反馈。对交通大数据进行活化应用，可以打破传统海事信息系统各自为营的发展桎梏。智能巡航系统除了引导传统海事信息系统的各个子系统向纵深化方向智慧化发展之外，还助推了各系统之间的横向融合，并能激发出更多智慧化的应用，最终将促使海事监管模式的创新。

本领域的技术人员可以对本发明进行各种改型和改变。因此，本发明覆盖了落入所附的权利要求书及其等同物的范围内的各种改型和改变。

Claims (11)

1.一种水上(海上)智能巡航系统，其特征在于，所述智能巡航系统包括集成多种水上(海上)数据采集单元与静态数据库，利用多源异构数据融合方法实现对数据的处理形成满足巡航工作标准的数据与信息资料库，建立一套集成数字虚拟巡航、异常处置、跟踪盯防、实时预警、预测分析与查询回放功能模块的智能巡航系统。

2.如权利要求1所述的水上(海上)智能巡航系统，其特征在于，所述集成多种水上(海上)数据采集单元，包括VTS(船舶交通管理)系统、CCTV(视频监控)视频采集单元、AIS(船舶自动识别系统)系统、以及卫星遥感、直升机、无人机、无人艇、水文气象仪多种可以采集通航环境要素，船舶动态信息的仪器与装备中的一种或者多种。

3.如权利要求1或者权利要求2所述的水上(海上)智能巡航系统，其特征在于，所述静态数据库是指与海事管理相关的船舶、船员、公司的基础静态与运行状况的数据资料库。

4.如权利要求1或者权利要求2所述的水上(海上)智能巡航系统，其特征在于，所述的多源异构数据融合方法实现对数据的处理是对源自不同数据采集终端的数据，包括有文本、图像、音频、数字多种不同结构与类型的数据进行关联规则分析与模式分类，形成满足巡航工作标准的数据与信息资料库。

5.如权利要求1或者权利要求2所述的水上(海上)智能巡航系统，其特征在于，所述的数字虚拟巡航模块是指值班指挥人员可以在巡航可视化平台上根据工作需要按时间，巡航路径，巡航区域，重点管控区域编制巡航计划，周期性地虚拟巡航，巡航过程中通过分析通航环境与船舶等的动态与静态信息，发现巡航工作区域的异常情况，并且将异常情况记录与存储在数据服务中心。

6.如权利要求1或者权利要求2所述的水上(海上)智能巡航系统，其特征在于，所述的异常处置模块是指值班指挥人员可以了解出现异常的船舶、区域与事件，对异常情况进行进一步确认、审核与处置。

7.如权利要求1或者权利要求2所述的水上(海上)智能巡航系统，其特征在于，所述的跟踪盯防模块可以利用智能巡航可视化平台查看与查询当前通航环境与船舶情况，并且利用多种数据采集传感器装置对某些特定船舶、区域与事件进行跟踪与盯防。

8.如权利要求1或者权利要求2所述的水上(海上)智能巡航系统，其特征在于，所述的实时预警模块指在所管辖的范围内，根据事先设置的比对规则，当发现异常信息时，系统自动实时报警并把报警信息进入异常情况数据库。

9.如权利要求1或者权利要求2所述的水上(海上)智能巡航系统，其特征在于，所述的预测分析模块系统以历史数据为基础，结合船舶航行计划与气象预测信息等，以及船舶、船员与公司的静态与动态信息，在基于大数据平台利用数据挖掘方法对船舶或通航环境的未来较长一段时间内可能的情况进行多方位预测，及时发现可能存在的潜在危险。

10.如权利要求1或者权利要求2所述的水上(海上)智能巡航系统，其特征在于，所述的查询回放模块可以根据时间段、区域或者事件等对多源异构传感器数据进行同步回放。

11.一种应用于如权利要求2所述的水上(海上)智能巡航系统的多源异构数据融合方法，包括以下步骤：

1)通过日期与时间对所述多种水上(海上)数据采集单元采集的多源异构数据同步；

2)然后以空间网格形式，对多源异构数据进行空间分类；

3)以网格区域为研究对象，检索覆盖该区域的多元数据，包括VTS识别跟踪的数据、AIS报告的数据、CCTV图像数据、以及无人机、卫星遥感所采集的图像数据；

4)利用图像处理算法实现图像数据的船舶目标检测与跟踪；

5)对网格区域中AIS目标、VTS目标、以及图像检测目标建立空间拓扑关系信息；

6)设计如下多源异构数据融合数据模型实现已知识别数据与未知数据的识别与融合，即利用AIS数据实现CCTV、以及无人机、卫星遥感所采集的图像数据中的目标的识别与信息融合；

多源异构数据融合数据模型：假设某时刻某区别M个子网格的CCTV、无人机载摄像数据、直升机载摄像数据、卫星遥感数据所获取的未知(待识别)船舶目标空间拓扑关系数据集分别表示为X＝{X₁，X₂，...，X_m},其中每类数据i＝1，2，...，m,其服从空间分布关联关系P(X₁，X₂，...，X_m)；AIS、VTS等已知(已识别跟踪)的船舶目标空间拓扑关系数据集为Y＝{Y₁，Y₂，...，Y_m}，其中i＝1，2，...，m，其服从空间分布关联关系P(Y₁，Y₂，...，Y_m)，并且P(X₁，X₂，...，X_m)≈P(Y₁，Y₂，...，Y_m)；

为了求解所述多源异构数据融合数据模型中的空间分布比较问题，借助机器学习中的再生核希尔伯特空间(RKHS)理论；假设为一希尔伯特空间定义在数据领域上，那么其可以称为再生核希尔伯特空间，需要满足以下条件：对于任意函数f(x)可以表示为一个内积形式，即f(x)＝<f，φ(x)>，其中φ(x)为从到的映射，并且任意两个映射函数之间的内积可以通过核函数k(x，x′)＝<φ(x′)，φ(x)>计算得到；

然后在基于二维或者三维地理信息可视化平台把各类通航环境信息，多源异构融合处理后的船舶信息，以及从远程获取的气象、水文、视频多种信息展示出来，让值班人员可以直观观察需要巡航水域的情况。