CN106844852B - 基于vts系统的船舶分布热力图构建方法 - Google Patents
基于vts系统的船舶分布热力图构建方法 Download PDFInfo
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Abstract
基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法，包括船舶信息采集与分类、区域权重信息图层建立、船舶位置图层建立、图层匹配融合、划分颜色区和屏幕展示步骤。也即利用现有VTS系统端收集的船舶的航行信息和航行区域信息，为不同区域如港口、通道、大桥、普通水面等进行划分，绘制各个区域特定的基础权重分布图。以船舶位置点为中心设置辐射半径然后生成基于高斯分布的像素表，在船舶辐射重叠区将正态曲线数据进行线性叠加。直接将船舶图层取值映射到颜色空间则可反映整体船舶的分布情况、趋势；将船舶层与区域基础权重层进行融合再映射到颜色空间并显示在普通地图上则可以反映出区域负载度、关注度等信息，极大的方便了工作人员对关键信息的提取。
Description
技术领域
本发明涉及VTS系统数据可视化领域，特别是一种基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法。
背景技术
现代的船舶交通管理系统(VTS,Vessel Traffic Management System)已经可以准确地在电子海图平台上显示船舶在水上的位置、航向等信息。但是实际应用中，相关人员要根据离散的信息点来分析航道总体情况、选定重点监控区域时会出现数据搜寻困难、区域判断偏差等问题。
针对这种情况，需要采用有别于传统直接绘制船舶于地图上的方式来对船舶数量、位置进行展示。需要联系各个负载能力、通行能力不同的港口或航道的实际情况来构建图层，同时不影响船舶本身的显示。采用多图层组合或融合的方式，有针对性并准确的锁定核心信息区。
因此，可应用于船舶交通显示的类热力图设计和构建意义非凡，本设计方法就是基于这样的考虑而产生的。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，而提供一种基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法，该基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法所构建的船舶热力图能够简洁明了地反映出船舶的分布状态、航道的拥挤区、饱和度等数据。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
一种基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法，包括以下步骤。
步骤1，船舶信息采集与分类：现有VTS系统中融合有船舶的航行位置信息和船舶的航行区域信息；将通过AIS端和雷达信号端接入至VTS系统中的船舶位置信息数据进行提取并归为一类，形成为船舶位置信息源；将接入至VTS系统中的地图服务数据和国家测绘部门的区域边界数据进行提取并归为另一类，形成为区域信息源；船舶位置信息源和区域信息源相互独立，其中船舶位置信息源为各个船舶经纬度坐标的集合，区域信息源为各个区域边界经纬度坐标点的集合。
步骤2，区域权重信息图层建立：为步骤1中形成的区域信息源中的各个区域建立权重模型，从而形成区域权重信息图层；在未建立权重模型前，区域信息源中的各个区域的权重值均默认为基本值1。
权重模型包括线性模型和非线性模型；
当区域信息源中的区域信息为水基数据时，采用线性模型，此时，涉及水基数据的每个区域所对应的权重值均为大于1的固定值，权重值大小取决于对应区域的负载通行能力，负载通行能力越小则权重取值越大。
线性模型中，在线性权重模型区域内点的权重f为：
f＝K
式中，K为根据不同的区域属性而设定的一个系数。
当区域信息源中的区域信息为岸基数据时，采用非线性模型和线性模型相结合的方式。
非线性模型的建立方式为：以岸基数据中每个区域的几何中心为基点，水面为基面，边界最远点与中心的距离为标准差，生成对应的高斯分布取值表，该高斯分布取值表的取值范围要求在3.5个标准差以内。
假设高斯分布取值表中某点与基点距离为D，标准差为σ，则该点的权重f为：
式中，K表示根据不同的区域属性而设定的一个系数，该系数能根据需求主动调节,K的大小将直接影响权重值的大小。
当区域辐射范围有重叠时，则采用线性模型。
步骤3，船舶位置图层建立：采用与步骤2中建立非线性权重模型相似的方式，对步骤1中船舶位置信息源中的每艘船舶的位置点进行处理，将有重叠的区域叠加，形成船舶位置图层。
船舶位置图层的具体建立方法为：以船舶的位置点坐标为中点，设定统一的辐射半径R和系数值K船，辐射范围内各点距离中心点的距离为D，则船舶辐射取值X为：
在辐射范围有重叠的部分采用相加的方式，假设辐射范围有重叠的船为n只，则n只船的取值分别为X1，X2，X3，X4。。。Xn，则叠加后的船舶辐射取值为：
另外，不在辐射范围的船舶辐射取值设为0。
步骤4，图层匹配融合：将步骤2建立的区域权重信息图层与步骤3建立的船舶位置图层相匹配；匹配过程为：先根据经纬度坐标，将区域权重信息图层和船舶位置图层均转换为平面二维坐标，并绘制在同一张合并后的融合图层上；再将两个图层中像素点所对应的值线性相乘处理，并将线性相乘处理后的值应用在合并后的融合图层的像素点中。
采用线性相乘进行像素点数值合并的具体方法为：设定一个布尔值B，该值反应了对区域权重图层的需求度，如B＝0则表示仅需要船舶位置的热力分布；假设步骤2产生的区域信息图层某点产生的区域权重值为f，步骤3产生的船舶位置辐射图层对应点的船舶辐射取值为X船，则合并后的融合图层所对应点的值X合为：
步骤5，划分颜色区：在步骤4中形成的融合图层中，每个像素点都对应着一个数值，将像素点中的数值按照预先设定的颜色映射规则映射到指定的颜色空间中，将指定颜色空间中的颜色绘制在图层上，形成颜色图层。
步骤6，屏幕展示：将步骤5中形成的颜色图层设置为透明图层，然后将其覆盖到由地图服务系统提供的普通电子地图图层上，覆盖时使颜色图层与普通电子地图图层所对应的像素点经纬度坐标相同。
所述步骤5中，预先设定的颜色映射规则为：将RGB取值定在4个节点内，4个节点分别为RGB(0,128,200)，RGB(255,200,0)，RGB(255,128,0)，RGB(200,0,0)，设定一个最大值为1.20，即像素点内值若大于1.2，则都按1.2取值；假设某像素点经步骤4产生的值为X合，则其对应的RGB颜色空间为：
所述步骤2中，水基数据区域是指浅水区、港口区或窄航道区；岸基数据区域是指桥梁或岛屿。
所述步骤2中，区域权重模型中区域权重数值分配时，针对港口、宽窄航道或大桥，其中负载通行能力较弱或者事故率较高需要重点关注的区域，基础权重数值较高；水域宽阔、特殊情况较少的区域基础权重数值较低。
所述步骤1中，船舶信息获取后，能自动进行分类，分类原则为：将各个分区的边界坐标以及属性值划分为第一类，将船舶的数量以及每艘船舶的地理坐标划分为第二类。
所述步骤4中，当对区域信息无需求，也即布尔值B为0时，其合并值只反映船舶数量和位置；当对区域信息有需求，也即布尔值B为1时，其合并值能结合船舶数量位置反映区域的负载度及关注度信息。
所述步骤5中，形成的颜色图层的整体分布区间向黄色聚拢，即在两极颜色原则上将蓝色、红色取值限定在200以内，从而能够避免传统热力图从蓝色到红色的颜色空间分布与地图水面部分发生颜色冲突的问题。
本发明采用上述方法后，将船舶作为一个整体单独制作分布图，将不同区域的情况信息数值化并制图。也即利用现有VTS系统端收集的船舶的航行信息和航行区域信息，为不同区域如港口、通道、大桥、普通水面等进行划分，绘制各个区域特定的基础权重分布图。以船舶位置点为中心设置辐射半径然后生成基于高斯分布的像素表，在船舶辐射重叠区将正态曲线数据进行线性叠加。直接将船舶图层取值映射到颜色空间则可反映整体船舶的分布情况、趋势；将船舶层与区域基础权重层进行融合再映射到颜色空间并显示在普通地图上则可以反映出区域负载度、关注度等信息，极大的方便了工作人员对关键信息的提取。
对于仅需获取船舶总体信息的情况，建立基于船舶位置点和辐射范围的高斯混合模型。对于需要获取结合地域信息的抽象信息时，采用船舶模型与区域权重模型相叠加的方法。这样就能够结合需求更直观并且准确的反映出VTS观察界面所需要关注的信息，增强了系统的可视化程度。从而能用于船舶交通服务系统中对抽象信息如航道拥挤度、港口饱和度、全天流量趋势等进行具象化处理。是后期数据挖掘、交通态势估算的必要步骤。
附图说明
图1是本发明一种基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法的流程示意图。
图2显示了颜色图层的一个示例，图中HEX表示在申请人内部所对应的颜色编号。
具体实施方式
下面结合附图和具体较佳实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，一种基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法，包括以下步骤。
步骤1，船舶信息采集与分类。
现有VTS系统中的多信息融合系统端收集的船舶信息包括船舶的航行位置信息和船舶的航行区域信息。
VTS系统获取船舶信息后，能自动进行分类，从而将船舶信息进行分离，分类原则为：
1.将船舶的数量以及每艘船舶的地理坐标划分为第二类，将通过AIS端和雷达信号端接入至VTS系统中的船舶位置信息数据进行提取并归为一类，形成为船舶位置信息源。
船舶位置信息源为各个船舶经纬度坐标的集合。船舶位置信息源的具体归类方法为：根据VTS系统得到的信息首先将船舶信息根据所在位置坐标显示到一张普通地图上，然后在空白图层上进行位置点标注。
2.将各个分区的边界坐标以及属性值划分为第一类，将接入至VTS系统中的地图服务数据和国家测绘部门的区域边界数据进行提取并归为另一类，形成为区域信息源。
区域信息源为各个区域边界经纬度坐标点的集合。
上述船舶位置信息源和区域信息源相互独立。
步骤2，区域权重信息图层建立：为步骤1中形成的区域信息源中的各个区域建立权重模型，也即对各个区域进行配比加权，从而形成区域权重信息图层。
在未建立权重模型前，区域信息源中的各个区域的权重值均默认为基本值1。
权重模型包括线性模型和非线性模型。
当区域信息源中的区域信息为水基数据(如浅水区、港口区或窄航道区等)时，采用线性模型。
此时，涉及水基数据的每个区域所对应的权重值均为大于1的固定值，权重值大小取决于对应区域的负载通行能力，负载通行能力越小则权重取值越大。
线性模型中，在线性权重模型区域内点的权重f为：
f＝K
式中，K为根据不同的区域属性而设定的一个系数。
当区域信息源中的区域信息为岸基数据(如桥梁或岛屿等)时，采用非线性模型和线性模型相结合的方式。
非线性模型的建立方式为：以岸基数据中每个区域的几何中心为基点，水面为基面，边界最远点与中心的距离(也即为几何中心)为标准差，生成对应的高斯分布取值表，该高斯分布取值表的取值范围要求在3.5个标准差以内。
假设高斯分布取值表中某点与基点距离为D，标准差为σ，则该点的权重f为：
式中，K表示根据不同的区域属性而设定的一个系数，该系数能根据需求主动调节,K的大小将直接影响权重值的大小。
当区域辐射范围有重叠时，则采用线性模型。
总之，上述权重模型在进行区域权重数值分配时，针对港口、宽窄航道或大桥，其中负载通行能力较弱或者事故率较高等需要重点关注的区域，基础权重数值较高；水域宽阔、特殊情况较少的区域等基础权重数值较低。
步骤3，船舶位置图层建立：采用与步骤2中建立非线性权重模型相似的方式，对步骤1中船舶位置信息源中的每艘船舶的位置点进行处理，将有重叠的区域叠加，也即对每艘船只进行高斯分布配比，形成船舶位置图层。
船舶位置图层的具体建立方法为：以船舶的位置点坐标为中点，设定统一的辐射半径R和系数值K船，辐射范围内各点距离中心点的距离为D，则船舶辐射取值X为：
在辐射范围有重叠的部分采用相加的方式，假设辐射范围有重叠的船为n只，则n只船的取值分别为X1，X2，X3，X4。。。Xn，则叠加后的船舶辐射值为：
另外，不在辐射范围的船舶辐射取值设为0。
步骤4，图层匹配融合：将步骤2建立的区域权重信息图层与步骤3建立的船舶位置图层相匹配。
匹配过程为：先根据经纬度坐标，将区域权重信息图层和船舶位置图层均转换为平面二维坐标，并绘制在同一张合并后的融合图层上；再将两个图层中像素点所对应的值线性相乘处理，并将线性相乘处理后的值应用在合并后的融合图层的像素点中；
采用线性相乘进行像素点数值合并的具体方法为：设定一个布尔值B，该值反应了对区域权重图层的需求度，如B＝0则表示仅需要船舶位置的热力分布；假设步骤2产生的区域信息图层某点产生的区域权重值为f，步骤3产生的船舶位置辐射图层对应点的船舶辐射取值为X船，则合并后的融合图层所对应点的值X合为：
当对区域信息无需求，也即布尔值B为0时，其合并值只反映船舶数量和位置；当对区域信息有需求，也即布尔值B为1时，其合并值能结合船舶数量位置反映区域的负载度及关注度信息。
步骤5，划分颜色区：在步骤4中形成的融合图层中，每个像素点都对应着一个数值，将像素点中的数值按照预先设定的颜色映射规则映射到指定的颜色空间中，将指定颜色空间中的颜色绘制在图层上，形成颜色图层。
如图2所示，预先设定的颜色映射规则为：将RGB取值定在4个节点内，4个节点分别为RGB(0,128,200)，RGB(255,200,0)，RGB(255,128,0)，RGB(200,0,0)，设定最大值为1.20，即像素点内值若大于1.2，则都按1.2取值；假设某像素点经步骤4产生的值为X合，则其对应的RGB颜色空间为：
上述颜色图层的整体分布区间呈现向黄色聚拢，即在两极颜色原则上将蓝色、红色取值限定在200以内(最大属性值为255)，从而能够避免传统热力图从蓝色到红色的颜色空间分布与地图水面部分发生颜色冲突的问题。
步骤6，屏幕展示：将步骤5中形成的颜色图层设置为透明图层，然后将其覆盖到由地图服务系统提供的普通电子地图上，覆盖时使颜色图层与普通电子地图所对应的像素点经纬度坐标相同。
以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换，这些等同变换均属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1，船舶信息采集与分类：现有VTS系统中融合有船舶的航行位置信息和船舶的航行区域信息；将通过AIS端和雷达信号端接入至VTS系统中的船舶位置信息数据进行提取并归为一类，形成为船舶位置信息源；将接入至VTS系统中的地图服务数据和国家测绘部门的区域边界数据进行提取并归为另一类，形成为区域信息源；船舶位置信息源和区域信息源相互独立，其中船舶位置信息源为各个船舶经纬度坐标的集合，区域信息源为各个区域边界经纬度坐标点的集合；
步骤2，区域权重信息图层建立：为步骤1中形成的区域信息源中的各个区域建立权重模型，从而形成区域权重信息图层；在未建立权重模型前，区域信息源中的各个区域的权重值均默认为基本值1；
权重模型包括线性模型和非线性模型；
当区域信息源中的区域信息为水基数据时，采用线性模型，此时，涉及水基数据的每个区域所对应的权重值均为大于1的固定值，权重值大小取决于对应区域的负载通行能力，负载通行能力越小则权重取值越大；
线性模型中，在线性权重模型区域内点的权重f为：
f＝K
式中，K为根据不同的区域属性而设定的一个系数；
当区域信息源中的区域信息为岸基数据时，采用非线性模型和线性模型相结合的方式；
非线性模型的建立方式为：以岸基数据中每个区域的几何中心为基点，水面为基面，边界最远点与中心的距离为标准差，生成对应的高斯分布取值表，该高斯分布取值表的取值范围要求在3.5个标准差以内；
假设高斯分布取值表中某点与基点距离为D，标准差为σ，则该点的权重f为：
式中，K表示根据不同的区域属性而设定的一个系数，该系数能根据需求主动调节,K的大小将直接影响权重值的大小；
当区域辐射范围有重叠时，则采用线性模型；
步骤3，船舶位置图层建立：采用与步骤2中建立非线性权重模型相似的方式，对步骤1中船舶位置信息源中的每艘船舶的位置点进行处理，将有重叠的区域叠加，形成船舶位置图层；船舶位置图层的具体建立方法为：以船舶的位置点坐标为中点，设定统一的辐射半径R和系数值K船，辐射范围内各点距离中心点的距离为D，则船舶辐射取值X为：
在辐射范围有重叠的部分采用相加的方式，假设辐射范围有重叠的船为n只，则n只船的取值分别为X1，X2，X3，X4。。。Xn，则叠加后的船舶辐射取值为：
另外，不在辐射范围的船舶辐射取值设为0；
步骤4，图层匹配融合：将步骤2建立的区域权重信息图层与步骤3建立的船舶位置图层相匹配；匹配过程为：先根据经纬度坐标，将区域权重信息图层和船舶位置图层均转换为平面二维坐标，并绘制在同一张合并后的融合图层上；再将两个图层中像素点所对应的值线性相乘处理，并将线性相乘处理后的值应用在合并后的融合图层的像素点中；
采用线性相乘进行像素点数值合并的具体方法为：设定一个布尔值B，该布尔值B反应了对区域权重图层的需求度，B＝0则表示仅需要船舶位置的热力分布；假设步骤2产生的区域信息图层某点产生的区域权重值为f，步骤3产生的船舶位置辐射图层对应点的船舶辐射取值为X船，则合并后的融合图层所对应点的值X合为：
步骤5，划分颜色区：在步骤4中形成的融合图层中，每个像素点都对应着一个数值，将像素点中的数值按照预先设定的颜色映射规则映射到指定的颜色空间中，将指定颜色空间中的颜色绘制在图层上，形成颜色图层；
步骤6，屏幕展示：将步骤5中形成的颜色图层设置为透明图层，然后将其覆盖到由地图服务系统提供的普通电子地图图层上，覆盖时使颜色图层与普通电子地图图层所对应的像素点经纬度坐标相同。
2.根据权利要求1所述的基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法，其特征在于：所述步骤5中，预先设定的颜色映射规则为：将RGB取值定在4个节点内，4个节点分别为RGB(0,128,200)，RGB(255,200,0)，RGB(255,128,0)，RGB(200,0,0)，设定一个最大值为1.20，即像素点内值若大于1.2，则都按1.2取值；假设某像素点经步骤4产生的值为X合，则其对应的RGB颜色空间为：
3.根据权利要求1所述的基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法，其特征在于：所述步骤2中，水基数据区域是指浅水区、港口区或窄航道区；岸基数据区域是指桥梁或岛屿。
4.根据权利要求1所述的基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法，其特征在于：所述步骤2中，区域权重模型中区域权重数值分配时，针对港口、宽窄航道或大桥，其中负载通行能力较弱或者事故率较高需要重点关注的区域，基础权重数值较高；水域宽阔、特殊情况较少的区域基础权重数值较低。
5.根据权利要求1所述的基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法，其特征在于：所述步骤1中，船舶信息获取后，能自动进行分类，分类原则为：将各个分区的边界坐标以及属性值划分为第一类，将船舶的数量以及每艘船舶的地理坐标划分为第二类。
6.根据权利要求1所述的基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法，其特征在于：所述步骤4中，当对区域信息无需求，也即布尔值B为0时，其合并值只反映船舶数量和位置；当对区域信息有需求，也即布尔值B为1时，其合并值能结合船舶数量位置反映区域的负载度及关注度信息。
7.根据权利要求1所述的基于VTS系统的船舶分布热力图构建方法，其特征在于：所述步骤5中，形成的颜色图层的整体分布区间向黄色聚拢，即在两极颜色原则上将蓝色、红色取值限定在200以内，从而能够避免传统热力图从蓝色到红色的颜色空间分布与地图水面部分发生颜色冲突的问题。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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