CN110889979B - 一种内河航道数据的融合方法及装置 - Google Patents

一种内河航道数据的融合方法及装置 Download PDF

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CN110889979B CN201911250438.4A CN201911250438A CN110889979B CN 110889979 B CN110889979 B CN 110889979B CN 201911250438 A CN201911250438 A CN 201911250438A CN 110889979 B CN110889979 B CN 110889979B
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Abstract

本申请提供了一种内河航道数据的融合方法及装置，其中，方法包括：采集内河航道数据；分别将AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列中的位置信息，转换为预设直角坐标系下的位置信息，得到转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列；从转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列中，确定在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组；从相关时间序列组中，确定表征同一船舶的相关时间序列组；对表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列进行信息融合。本申请可以使得内河航道数据的精确程度得到提高。

Description

一种内河航道数据的融合方法及装置
技术领域
本申请涉及电子信息领域，尤其涉及一种内河航道数据的融合方法及装置。
背景技术
船舶交通管理系统(vessel traffic service system，VTS)能够探测、跟踪水面以上的船舶，提供VTS数据，具体的，VTS数据可以船舶的距离、方位、航向、航速、最近会遇距离(Closest Point of Approach，CPA)、最近会遇时间(Time to CPA，TCPA)等信息，为船舶监控管理和驾驶引导提供实时的信息支持。船舶自动识别系统(AutomaticIdentification System，AIS)能提AIS数据，具体的，AIS数据可以包括供呼号及船名、船型、海上移动服务标识(Maritime Mobile Service Identifies，MMSI)、船长船宽、航次等静态信息，也能提供船位、航速、航向、世界协调时间(UTC)等动态信息。其中，VTS数据和AIS数据，统称为内河航道数据。
但是，因为AIS/GPS数据和VTS数据之间存在误差，所以从二者得到的动态信息有所区别，航迹不能完全一致，因此，这两种数据的精度较低，即内河航道数据的精确程度较低。
发明内容
本申请提供了一种内河航道数据的融合方法及装置，目的在于解决的内河航道数据的精度低的问题。
为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
本申请提供了一种内河航道数据的融合方法，包括：
采集内河航道数据；所述内河航道数据包括AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列；
分别将所述AIS时间序列、所述GPS时间序列和所述VTS时间序列中的位置信息，转换为预设直角坐标系下的位置信息，得到转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列；
从所述转换后的AIS时间序列、所述转换后的GPS时间序列和所述转换后的VTS时间序列中，确定在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组；
从所述相关时间序列组中，确定表征同一船舶的相关时间序列组；
对所述表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列进行信息融合。
可选的，所述从所述转换后的AIS时间序列、所述转换后的GPS时间序列和所述转换后的VTS时间序列中，确定在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组，包括：
将任一转换后的GPS时间序列指示的船舶作为目标j；
将任一转换后的VTS时间序列指示的船舶作为目标i；
在|kgj-kvi|＜T并且|Rgj(kaj)-Rvi(kvi)|＜D的情况下，将该转换后的GPS时间序列、该转换后的GPS时间序列对应的转换后的AIS时间序列，以及该转换后的VTS时间序列，作为在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组；
所述kgj为该转换后的GPS时间序列中，GPS监测到所述目标j的任一时刻，所述kvi为该转换后的VTS时间序列中，VIS监测到所述目标i的任一时刻，所述T表示预设的时间阈值；
所述Rgj(kaj)表示该转换后的GPS时间序列中，所述目标j在kaj时刻下与所述目标i间的距离；所述kaj为与该转换后的GPS时间序列对应的转换后的AIS时间序列中，AIS监测到所述目标j的任一时刻；所述Rvi(kvi)表示该转换后的VTS时间序列中，所述目标i在所述kvi时刻与预设基准点间的距离，所述D表示预设的空间阈值。
可选的，所述从所述相关时间序列组中，确定表征同一船舶的相关时间序列组，包括：
对所述相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列的长度进行统一，得到长度统一的AIS时间序列和长度统一的VTS时间序列；
分别对所述长度统一后的AIS时间序列和所述长度统一后的VTS时间序列，进行傅里叶变换，得到变换后的AIS序列和变换后的VTS序列；
计算所述变换后的AIS序列和所述变换后的VTS序列间的相关系数；
依据所述相关系数，确定所述相关时间序组中的时间序列是否表征同一船舶。
可选的，所述对所述表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列进行信息融合，包括：
对所述表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，至少进行距离的融合和方位的融合。
可选的，所述对所述表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，至少进行距离的融合和方位的融合，包括：
对所述表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，进行距离的融合、方位的融合、对地航速的融合，以及对地航向的融合。
本申请还提供了一种内河航道数据的融合装置，包括：
采集模块，用于采集内河航道数据；所述内河航道数据包括AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列；
转换模块，用于分别将所述AIS时间序列、所述GPS时间序列和所述VTS时间序列中的位置信息，转换为预设直角坐标系下的位置信息，得到转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列；
第一确定模块，用于从所述转换后的AIS时间序列、所述转换后的GPS时间序列和所述转换后的VTS时间序列中，确定在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组；
第二确定模块，用于从所述相关时间序列组中，确定表征同一船舶的相关时间序列组；
融合模块，用于对所述表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列进行信息融合。
可选的，所述第一确定模块，用于从所述转换后的AIS时间序列、所述转换后的GPS时间序列和所述转换后的VTS时间序列中，确定在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组，包括：
所述第一确定模块，具体用于将任一转换后的GPS时间序列指示的船舶作为目标j；
将任一转换后的VTS时间序列指示的船舶作为目标i；
在|kgj-kvi|＜T并且|Rgj(kaj)-Rvi(kvi)|＜D的情况下，将该转换后的GPS时间序列、该转换后的GPS时间序列对应的转换后的AIS时间序列，以及该转换后的VTS时间序列，作为在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组；
所述kgj为该转换后的GPS时间序列中，GPS监测到所述目标j的任一时刻，所述kvi为该转换后的VTS时间序列中，VIS监测到所述目标i的任一时刻，所述T表示预设的时间阈值；
所述Rgj(kaj)表示该转换后的GPS时间序列中，所述目标j在kaj时刻下与所述目标i间的距离；所述kaj为与该转换后的GPS时间序列对应的转换后的AIS时间序列中，AIS监测到所述目标j的任一时刻；所述Rvi(kvi)表示该转换后的VTS时间序列中，所述目标i在所述kvi时刻与预设基准点间的距离，所述D表示预设的空间阈值。
可选的，所述第二确定模块，用于从所述相关时间序列组中，确定表征同一船舶的相关时间序列组，包括：
所述第二确定模块，具体用于对所述相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列的长度进行统一，得到长度统一的AIS时间序列和长度统一的VTS时间序列；
分别对所述长度统一后的AIS时间序列和所述长度统一后的VTS时间序列，进行傅里叶变换，得到变换后的AIS序列和变换后的VTS序列；
计算所述变换后的AIS序列和所述变换后的VTS序列间的相关系数；
依据所述相关系数，确定所述相关时间序组中的时间序列是否表征同一船舶。
可选的，所述融合模块，用于对所述表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列进行信息融合，包括：
所述融合模块，具体用于对所述表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，至少进行距离的融合和方位的融合。
可选的，所述融合模块，用于对所述表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，至少进行距离的融合和方位的融合，包括：
所述融合模块，具体用于对所述表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，进行距离的融合、方位的融合、对地航速的融合，以及对地航向的融合。
本申请所述的内河航道数据的融合方法及装置中，采集内河航道数据；内河航道数据包括AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列，分别将AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列中的位置信息，转换为预设直角坐标系下的位置信息，得到转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列；从转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列中，确定在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组；从相关时间序列组中，确定表征同一船舶的相关时间序列组；对表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列进行信息融合。
由于本申请对同一船舶的AIS时间序列和VTS时间序列的信息进行融合，因此，融合得到的时间序列包含的信息实现了，AIS时间序列和VTS时间序列中的信息的互补，因此，本申请得到的融合得到的时间序列所表征的内河航道数据的精确程度得到提高。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例公开的一种内河航道数据的融合方法的流程图；
图2为本申请实施例公开的AIS时间序列表示的航行轨迹和VTS时间序列表示的航行轨迹的示意图；
图3为本申请实施例公开的一种内河航道数据的融合装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
图1为本申请实施例提供的一种内河航道数据的融合方法，包括以下步骤：
S101、采集内河航道数据。
在本实施例中，内河航道数据可以包括：AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列。其中，GPS时间序列为全球定位系统(Global Positioning System，GPS)提供的预设船舶的时间序列，其中，时间序列由时刻与航行信息构成的数据对组成，其中，航行信息包括位置信息、航行方向和航行速度等信息，其中，任意一个数据对的航行信息中的位置信息包括经度和纬度。
AIS时间序列为船舶自动识别系统(Automatic Identification System，AIS)通过GPS提供的时间序列，确定预设船舶的时间序列，其中，时间序列由时刻与航行信息构成的数据对组成，其中，航行信息包括位置信息、航行方向和航行速度等信息，其中，任意一个数据对的航行信息中的位置信息包括经度和纬度。
由于AIS时间序列为AIS通过GPS提供的时间序列，确定的预设船舶的时间序列，因此，在本实施例中，一个GPS时间序列对应一个AIS时间序列。
VTS时间序列是船舶交通管理系统(vessel traffic service system，VTS)，获取的预设船舶的时间序列，其中，时间序列由时刻与航行信息构成的数据对组成，其中，航行信息包括位置信息、航行方向和航行速度等信息，其中，任意一个数据对的航行信息中的位置信息包括距离和方位。
S102、分别将AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列中的位置信息，转换为预设直角坐标系下的位置信息，得到转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列。
在本步骤中，对于AIS时间序列中任一AIS时间序列指示的船舶，该船舶对应的预设直角坐标系为以本船舶船位为原点建立的直角坐标系。
将该AIS时间序列中的位置信息转换为预设指标坐标系下的位置信息的方式，可以采用如下公式(1)和公式(2)：
Figure BDA0002308872800000071
Figure BDA0002308872800000072
式中，λa(ka)表示AIS时间序列中该船舶在ka时刻的经度，
Figure BDA0002308872800000073
表示AIS时间序列中该船舶在ka时刻的纬度，λ0(ka)表示本船在ka时刻的经度，
Figure BDA0002308872800000074
表示本船在ka时刻的纬度，xa(ka)表示AIS时间序列中该船舶在ka时刻在以本船为中心的直角坐标系中x轴上的分量，ya(ka)表示AIS时间序列中该船舶在ka时刻在以本船为中心的直角坐标系中y轴上的分量。
上述公式(1)和公式(2)转换得到的位置信息的速度较快，但是转换的精度不高，在实际中，可以采用墨卡托投影法进行精确转换，具体的，墨卡托投影法为现有技术，这里不再赘述。
对于GPS时间序列中任一GPS时间序列指示的船舶，该船舶对应的预设直角坐标系为以本船舶船位为原点建立的直角坐标系。将该GPS时间序列中的位置信息的转换为预设直角坐标系下的位置信息的方式，可以采用如上公式(1)和公式(2)，只需将公式(1)与公式(2)的参数对应替换为GPS时间序列中的参数即可，这里不再赘述。
对于VTS时间序列中的任一VTS时间序列指示的船舶，该船舶对应的预设直角坐标系为以本船舶船位为原点建立的直角坐标系。将该VTS时间序列中的位置信息的转换为预设指标坐标系下的位置信息的方式，可以采用如上公式(3)和公式(4)所示：
xr(kr)＝R·sin(θr(kr)) (3)
yr(kr)＝R·cos(θr(kr)) (4)
式中，R为该VTS时间序列中该船舶的距离，θr(kr)为该VTS时间序列中该船舶在kr时刻的方位角，xr(kr)表示该VTS时间序列中该船舶的位置信息转换成在预设直角坐标系下后，在预设坐标系的x轴上的分量，yr(kr)表示该VTS时间序列中该船舶的位置信息转换成在预设直角坐标系下后，在预设坐标系的y轴上的分量。
在本步骤中，得到AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列分别在预设直角坐标系下的时间序列，为了描述方便，将AIS时间序列在预设直角坐标系下的时间序列，称为转换后的AIS时间序列，将GPS时间序列在预设直角坐标系下的时间序列，称为转换后的GPS时间序列，将VTS时间序列在预设直角坐标系下的时间序列，称为转换后的VTS时间序列。
S103、从转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列中，确定在时间和空间相关联的时间序列组成的集合，得到相关时间序列组。
在本实施例中，转换后的AIS时间序列为AIS时间序列在直角坐标系下的时间序列，为了描述方便，将任一转换后的AIS时间序列指示的船舶，称为目标j，因此，与该转换后的AIS时间序列对应的转换后的GPS时间序列指示的船舶，也为目标j，将任一转换后的VTS时间序列指示的船舶，称为目标i。
在本步骤中，在任一换后的AIS时间序列、该转换后的AIS时间序列对应的转换后的GPS时间序列，以及任一转换后的VTS时间序列，满足以下公式(5)和公式(6)的情况下，该转换后的AIS时间序列、该转换后的AIS时间序列对应的转换后的GPS时间序列，以及该转换后的VTS时间序列，在时间和空间上是相关联的时间序列。为了描述方便，将该转换后的AIS时间序列、该转换后的AIS时间序列对应的GPS时间序列，以及该转换后的VTS时间序列组成的集合，称为相关时间序列组。
|kaj-kvi|＜T或|kgj-kvi|＜T (5)
式中，kaj表示该转换后的AIS时间序列中AIS监测到目标j的时刻，kgj表示该转换后的AIS时间序列对应的转换后的GPS时间序列中，GPS监测到目标j的时刻，kvi表示该转换后的VTS时间序列中，VIS监测到目标i的时刻，T表示预设的时间阈值。
|Raj(kaj)-Rvi(kvi)|＜D或|Rgj(kaj)-Rvi(kvi)|＜D (6)
式中，Raj(kaj)表示该转换后的AIS时间序列中，目标j在kaj时刻下与目标i间的距离，Rgj(kaj)表示该转换后的GPS时间序列中，目标j在kaj时刻下与目标i间的距离，Rvi(kvi)表示该转换后的VTS时间序列中，目标i在kvi时刻与预设基准点间的距离，D表示预设的空间阈值。式中，j为1,2...,N中的任一数值，i为1,2,...,M中的任一数值。
在本步骤中，可能得到多个相关时间序列组。其中，任意一个相关时间序列组中的时间序列在时间和空间是相关的，即该相关时间序列组中的时间序列可能是同一个船舶的AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列。
S104、从相关时间序列组中，确定表征同一船舶的相关时间序列组。
在本实施例中，由于任意一个相关时间序列组包括三个时间序列，分别是转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列，和转换后的VTS时间序列，为了描述方便，以下简称AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列。如果该相关时间序列组所包括的AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列表示同一个船舶的情况下，该三个时间序列的位置信息在时间轴上的变化规律一致，因此，在本步骤中，可以采用基于时间序列的相似测量法，判断每个相关时间序列组中的时间序列是否为同一个船舶的时间时序，从而，可以省去时空统一处理的步骤，从而可以简化计算复杂度。为了描述方便，以下以任意一个相关时间序列组为例，进行介绍。
在本实施例中，提供了两种判断任意一个相关时间序列组中的时间序列是否表征同一个船舶的方式。其中，由于该相关时间序列组中AIS时间序列和GPS时间序列比较一致，因此，在任意一种计算方式中，判断该组相关时间序列组中的AIS时间序列与VTS时间序列是否为同一船舶，或者，判断该组相关时间序列组中的GPS时间序列与VTS时间序列是否为同一船舶。以下以AIS时间序列与VTS时间序列为例，介绍两种计算方式。
第一种计算方式包括以下步骤A1～步骤A3：
A1、对AIS时间序列和VTS时间序列的长度进行统一，得到长度统一的AIS时间序列和VTS时间序列。
在本步骤中，假设按照时间顺序排列的情况下，将VTS时间序列表示为{xi}，其中，i的取值为1,2...,n，即{xi}的长度为n。假设按照时间顺序排列的情况下，将AIS时间序列表示为{yj}，其中，j的取值为1,2...,N，即{yj}的长度为N。
在本步骤中，可以通过分别在{xi}和{yj}的末尾补0的方式，使得补充0后的{xi}和补充0后的{yj}的长度相同。具体的，可以将补充0后的{xi}和补充0后的{yj}长度设置为l＝N+n-1，从而，使得在本步骤中得到长度统一后的AIS时间序列和VTS时间序列，统一后的长度为l。
A2、分别对长度统一后的AIS时间序列和长度统一后的VTS时间序列，进行傅里叶变换，得到变换后的AIS序列和变换后的VTS序列。
具体的，在本步骤中，进行傅里叶变换的具体实现方式为现有技术，这里不再赘述。
A3、计算变换后的AIS序列和变换后的VTS序列的相关系数。
在本步骤中，假设变换后的AIS序列表示为{Xi}，变换后的VTS序列表示为{Yj}，则本步骤中，相关系数的计算公式如下公式(7)所示：
Figure BDA0002308872800000111
式中，ci表示相关系数，
Figure BDA0002308872800000112
表示Xi和Yj之间的协方差，
Figure BDA0002308872800000113
表示{Xi}的方差，
Figure BDA0002308872800000114
表示{Yj}的方差。
A4、依据相关系数，确定相关时间序组中的时间序列是否表征同一船舶。
具体的，在本步骤中，ci的取值在[-1,1]的范围内，在ci的取值为1的情况下，说明AIS时间序列与ATS时间序列完全匹配，即AIS时间序列和ATS时间序列表示同一船舶。在实际中，当有干扰信号时，计算得到的相关系数的值一般小于1。
对于同一船舶的VIS时间序列与VTS时间序列中的位置信息在时间轴上的变化应该具有极高的相似性，如图2所示。在图2中，上下两条曲线分别为AIS时间序列表示的航行轨迹和VTS时间序列表示的航行轨迹，这两个时间序列表示的航行轨迹尽管在时间轴上未完全对齐，但是，虚线连接处表示这两个时间序列表示的航行轨迹具有较高的相似性。因此，本实施例提供了第二种判断任一相关时间序列组中的AIS时间序列与VTS时间序列是否表示同一船舶。具体的，第二种计算方式包括以下步骤B1～步骤B3：
B1、依据AIS时间序列和VTS时间序列，生成矩阵。
在本步骤中，生成的矩阵的长和宽，由AIS时间序列的长度和VTS时间序列的长度确定，例如，将AIS时间序列的长度作为矩阵的长，将VTS时间序列的长度作为矩阵的宽，当然，也可以将AIS时间序列的长度作为矩阵的宽，将VTS时间序列的长度作为矩阵的长，本实施例不对具体方式作限定。
在本步骤中，将长度作为矩阵的长的时间序列中的第i个位置信息，与长度作为矩阵的宽的时间序列中第j个位置信息间的距离，作为第i个位置信息与第j个位置信息在矩阵中对应的位置的取值。例如，将AIS时间序列的长度作为矩阵的长，将VTS时间序列的长度作为矩阵的宽，则将AIS时间序列中的第i个位置信息和VTS时间序列中第j个位置信息间的距离，作为AIS时间序列中的第i个位置信息与VTS时间序列中第j个位置信息在矩阵中对应的位置的取值。
在本步骤中，AIS时间序列中的第i个位置信息和VTS时间序列中第j个位置信息间的距离的计算方式，可以包括：Lp范数、编辑距离和欧几里得距离等，本实施例不对距离的具体计算方式作限定。
如表1所示的矩阵，在表1中，时间序列分别为X和Y，其中，X序列包括X1、X2、X3和X4，Y序列包括Y1、Y2、Y3和Y4，假设以X1＝1，X2＝1，X3＝2，X4＝4，Y1＝1，Y2＝2，Y3＝2，Y4＝5为例。其中，X1与Y1在矩阵中对应的位置为内容为“0(x1，y1)”的位置，该位置的取值为X1与Y1间的距离。
表1
Y4 5 4 4 3 1
Y3 2 1 1 0 2
Y2 2 1 1 0 2
Y1 1 0(x1，y1) 0 1 3
1 1 2 4
X1 X2 X3 X4
B2、依据生成的矩阵，确定扭曲路径。
在本步骤中，任意一条扭曲路径由K个元素组成，其中，扭曲路径采用W表示，组成该扭曲路径的任意一个元素采用w表示，具体的，W＝w1,w2,...,wk,...,wK,max(m,n)≤K≤m+n-1。如果生成的矩阵是m行n列，其中，m表示矩阵的长，n表示矩阵的宽。
在本步骤中，构成扭曲路径的K个元素应满足以下三个条件：
(1)边界条件：w1为矩阵中起始位置的取值，wK为矩阵中结束位置的取值，其中，矩阵的起始位置为两个序列中的第一个序列值在矩阵中对应的位置，矩阵的结束位置为两个序列中最后一个序列值在矩阵中对应的位置。
(2)连续条件：假设扭曲路径的元素集合中的任意一个元素采用wk表示，该扭曲路径的元素集合中与该元素相邻且在该元素之前的元素采用wk-1表示。假设wk为第一个序列中的第a个序列值以及第二个序列中的第b个序列值在矩阵中对应的位置的取值，假设wk-1为第一个序列中的第a'个序列值以及第二个序列中的第b'个序列值在矩阵中对应的位置的取值，则a-a'≤1，并且，b-b'≤1，即表示扭曲路径的元素集合中，相邻元素是连续的。
(3)单调条件：a-a'≥0并且b-b'≥0。
根据本步骤的三个条件可能得到的多个元素集合，其中，一个元素集合对应一个扭曲路径，即可能得到多个扭曲路径。
B3、依据扭曲路径，计算扭曲代价。
具体的，在本步骤中，对于任意一个扭曲路径，该扭曲路径的扭曲代价的计算方式，如下公式(8)所示：
Figure BDA0002308872800000131
DTW(X,Y)表示依据AIS时间序列与VTS时间序列确定的扭曲路径的扭曲代价，wk表示扭曲路径的元素集合中的元素。
B4、从扭曲路径的扭曲代价中，确定最小扭曲代价。
由于AIS时间序列与ATS时间序列可能得到多个扭曲路径，其中，每个扭曲路径都对应一个扭曲代价。在本步骤中，从扭曲路径分别对应的扭曲代价中，确定最小扭曲代价。
B5、在最小扭曲代价满足预设条件的情况下，确定AIS时间序列与VTS时间序列表征同一船舶。
在本步骤中，预设条件可以为小于预设扭曲代价阈值，当然，在实际中，预设条件还可以为其他内容，本实施例不对预设条件的具体内容作限定。
S105、对表征同一船舶的时间序列进行融合。
在本实施例中，对同一船舶的时间序列进行信息融合，即是将同一船舶的时间序列在空间和时间上的冗余信息和互补信息，依据预设方法进行组合，以得到该船舶时间序列的一致性解释或描述。
在上述S104中判断出某个相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列表征同一船舶的情况下，可以对该AIS时间序列和VTS时间序列进行信息融合。
具体的，本步骤对同一船舶的AIS时间序列和VTS时间序列进行信息融合的过程，可以包括对距离的合并、对方位的合并、对地航速的合并，以及对地航向的合并。其中，至少包括对距离和方位的合并。
其中，对AIS时间序列与VTS时间序列中任一时刻的距离合并公式如下公式(9)所示：
Figure BDA0002308872800000141
式中，Rij(k)表示对AIS时间序列和VTS时间序列在k时刻表示的距离进行合并，得到的距离。
Figure BDA0002308872800000142
表示VTS时间序列在k时刻的测距误差方差，
Figure BDA0002308872800000143
表示AIS时间序列在k时刻的距离误差方差，Rvi(k)表示VTS时间序列在k时刻的位置与基准点间的距离，Raj(k)表示AIS时间序列在k时刻的位置与基准点间的距离。
对AIS时间序列和VTS时间序列在k时刻表示的距离进行合并后的测距误差方差的计算方式如下公式(10)所示：
Figure BDA0002308872800000144
式中，VARij[Rij(k)]表示对AIS时间序列和VTS时间序列在k时刻表示的距离进行合并后的测距误差方差，Rij(k)、
Figure BDA0002308872800000145
和
Figure BDA0002308872800000146
所表示的含义如公式(9)所示，这里不再赘述。
其中，对AIS时间序列与VTS时间序列中任一时刻的方位合并公式如下公式(11)所示：
Figure BDA0002308872800000147
式中，θij(k)表示对AIS时间序列和VTS时间序列在k时刻的方位进行合并，得到的方位，
Figure BDA0002308872800000148
表示VTS时间序列在k时刻的测角误差方差，
Figure BDA0002308872800000149
表示AIS时间序列在k时刻的方位误差方差，θvi(k)表示VTS时间序列在k时刻的位置与基准点的方位，θaj(k)表示AIS时间序列在k时刻的位置与基准点间的方位。
对AIS时间序列与VTS时间序列的k时刻的方位合并后，得到的合并后的方位误差方差的计算方式，如下公式(12)所示：
Figure BDA0002308872800000151
式中，VARij[θij(k)]表示得到的AIS时间序列与VTS时间序列在k时刻合并后的方位的误差方差，
Figure BDA0002308872800000152
和
Figure BDA0002308872800000153
表示的含义参考公式(11)，这里不再赘述。
其中，对AIS时间序列与VTS时间序列中任一时刻的对地航速合并公式如下公式(13)所示：
Figure BDA0002308872800000154
式中，Vij(k)表示对AIS时间序列和VTS时间序列在k时刻的对地航速进行合并，得到的合并后的对地航速，
Figure BDA0002308872800000155
表示VTS时间序列在k时刻的对地航速误差方差，
Figure BDA0002308872800000156
表示AIS时间序列在k时刻的对地航速误差方差，Vvi(k)表示VTS时间序列在k时刻与基准点的对地航速，Vaj(k)表示AIS时间序列在k时刻与基准点的对地航速。
对AIS时间序列与VTS时间序列的k时刻的对地航速合并后，得到的合并后的对地航速误差方差的计算方式，如下公式(14)所示：
Figure BDA0002308872800000157
式中，VARij[Vij(k)]表示得到的AIS时间序列与VTS时间序列在k时刻合并后的对地航速的误差方差，
Figure BDA0002308872800000158
和
Figure BDA0002308872800000159
所表示的含义可参考公式(13)，这里不再赘述。
其中，对AIS时间序列与VTS时间序列中任一时刻的对地航向合并公式如下公式(15)所示：
Figure BDA0002308872800000161
式中，Cij(k)表示表示对AIS时间序列和VTS时间序列在k时刻的对地航向进行合并，得到的合并后的对地航向，
Figure BDA0002308872800000162
表示VTS时间序列在k时刻的对地航向误差方差，
Figure BDA0002308872800000163
表示AIS时间序列在k时刻的对地航向误差方差，Cvi(k)表示VTS时间序列在k时刻与基准点间的对地航向，Caj(k)表示AIS时间序列在k时刻与基准点间的对地航向。
对AIS时间序列与VTS时间序列的k时刻的对地航向合并后，得到的合并后的对地航向误差方差的计算方式，如下公式(16)所示：
Figure BDA0002308872800000164
式中，VARij[Cij(k)]表示得到的AIS时间序列与VTS时间序列在k时刻合并后的对地航向的误差方差，
Figure BDA0002308872800000165
和
Figure BDA0002308872800000166
表示的含义可以参考公式(15)，这里不再赘述。
本实施例中，由于对同一船舶的AIS时间序列和VTS时间序列的信息进行融合，因此，融合得到的时间序列包含的信息实现了，AIS时间序列和VTS时间序列中的信息的互补，因此，本申请得到的融合得到的时间序列所表征的内河航道数据的精确程度得到提高。
图3为本申请实施例提供的一种内河航道数据的融合装置，包括：采集模块301、转换模块302、第一确定模块303、第二确定模块304和融合模块305。其中，
采集模块301，用于采集内河航道数据，内河航道数据包括AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列；
转换模块302，用于分别将AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列中的位置信息，转换为预设直角坐标系下的位置信息，得到转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列；
第一确定模块303，用于从转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列中，确定在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组；
第二确定模块304，用于从相关时间序列组中，确定表征同一船舶的相关时间序列组；
融合模块305，用于对表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列进行信息融合。
可选的，第一确定模块303，用于从转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列中，确定在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组，包括：
第一确定模块303，具体用于将任一转换后的GPS时间序列指示的船舶作为目标j；
将任一转换后的VTS时间序列指示的船舶作为目标i；
在|kgj-kvi|＜T并且|Rgj(kaj)-Rvi(kvi)|＜D的情况下，将该转换后的GPS时间序列、该转换后的GPS时间序列对应的转换后的AIS时间序列，以及该转换后的VTS时间序列，作为在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组；
所述kgj为该转换后的GPS时间序列中，GPS监测到所述目标j的任一时刻，所述kvi为该转换后的VTS时间序列中，VIS监测到所述目标i的任一时刻，所述T表示预设的时间阈值；
所述Rgj(kaj)表示该转换后的GPS时间序列中，所述目标j在kaj时刻下与所述目标i间的距离；所述kaj为与该转换后的GPS时间序列对应的转换后的AIS时间序列中，AIS监测到所述目标j的任一时刻；所述Rvi(kvi)表示该转换后的VTS时间序列中，所述目标i在所述kvi时刻与预设基准点间的距离，所述D表示预设的空间阈值。
可选的，第二确定模块304，用于从相关时间序列组中，确定表征同一船舶的相关时间序列组，包括：
第二确定模块304，具体用于对相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列的长度进行统一，得到长度统一的AIS时间序列和长度统一的VTS时间序列；
分别对长度统一后的AIS时间序列和长度统一后的VTS时间序列，进行傅里叶变换，得到变换后的AIS序列和变换后的VTS序列；
计算变换后的AIS序列和变换后的VTS序列间的相关系数；
依据相关系数，确定相关时间序组中的时间序列是否表征同一船舶。
可选的，融合模块305，用于对表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列进行信息融合，包括：
融合模块305，具体用于对表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，至少进行距离的融合和方位的融合。
可选的，融合模块305，用于对表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，至少进行距离的融合和方位的融合，包括：
融合模块305，具体用于对表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，进行距离的融合、方位的融合、对地航速的融合，以及对地航向的融合。
本申请实施例方法所述的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算设备可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机，服务器，移动计算设备或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种内河航道数据的融合方法，其特征在于，包括：
采集内河航道数据；所述内河航道数据包括AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列；
分别将所述AIS时间序列、所述GPS时间序列和所述VTS时间序列中的位置信息，转换为预设直角坐标系下的位置信息，得到转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列；
从所述转换后的AIS时间序列、所述转换后的GPS时间序列和所述转换后的VTS时间序列中，结合预设的时间阈值和空间阈值确定在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组；
从所述相关时间序列组中，采用基于时间序列的相似测量法，判断每个所述相关时间序列组中的时间序列是否为同一个船舶的时间时序，确定表征同一船舶的相关时间序列组；
对所述表征同一船舶的相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列进行信息融合，其中，对所述表征同一船舶的相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，至少进行距离的融合和方位的融合；
所述从所述相关时间序列组中，采用基于时间序列的相似测量法，判断每个所述相关时间序列组中的时间序列是否为同一个船舶的时间时序，确定表征同一船舶的相关时间序列组包括：
对所述相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列的长度进行统一，得到长度统一的AIS时间序列和长度统一的VTS时间序列；
分别对所述长度统一后的AIS时间序列和所述长度统一后的VTS时间序列，进行傅里叶变换，得到变换后的AIS序列和变换后的VTS序列；
计算所述变换后的AIS序列和所述变换后的VTS序列间的相关系数；
依据所述相关系数，确定所述相关时间序列组中的时间序列是否表征同一船舶。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述转换后的AIS时间序列、所述转换后的GPS时间序列和所述转换后的VTS时间序列中，结合预设的时间阈值和空间阈值确定在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组，包括：
将任一转换后的GPS时间序列指示的船舶作为目标j；
将任一转换后的VTS时间序列指示的船舶作为目标i；
在|kgj-kvi|＜T并且|Rgj(kaj)-Rvi(kvi)|＜D的情况下，将该转换后的GPS时间序列、该转换后的GPS时间序列对应的转换后的AIS时间序列，以及该转换后的VTS时间序列，作为在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组；
所述kgj为该转换后的GPS时间序列中，GPS监测到所述目标j的任一时刻，所述kvi为该转换后的VTS时间序列中，VIS监测到所述目标i的任一时刻，所述T表示预设的时间阈值；
所述Rgj(kaj)表示该转换后的GPS时间序列中，所述目标j在kaj时刻下与所述目标i间的距离；所述kaj为与该转换后的GPS时间序列对应的转换后的AIS时间序列中，AIS监测到所述目标j的任一时刻；所述Rvi(kvi)表示该转换后的VTS时间序列中，所述目标i在所述kvi时刻与预设基准点间的距离，所述D表示预设的空间阈值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述表征同一船舶的相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，其中，对所述表征同一船舶的相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，至少进行距离的融合和方位的融合，包括：
对所述表征同一船舶的相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，进行距离的融合、方位的融合、对地航速的融合，以及对地航向的融合。
4.一种内河航道数据的融合装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集内河航道数据；所述内河航道数据包括AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列；
转换模块，用于分别将所述AIS时间序列、所述GPS时间序列和所述VTS时间序列中的位置信息，转换为预设直角坐标系下的位置信息，得到转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列；
第一确定模块，用于从所述转换后的AIS时间序列、所述转换后的GPS时间序列和所述转换后的VTS时间序列中，结合预设的时间阈值和空间阈值确定在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组；
第二确定模块，用于从所述相关时间序列组中，采用基于时间序列的相似测量法，判断每个所述相关时间序列组中的时间序列是否为同一个船舶的时间时序，确定表征同一船舶的相关时间序列组；
融合模块，用于对所述表征同一船舶的相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列进行信息融合，其中，对所述表征同一船舶的相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，至少进行距离的融合和方位的融合；
所述第二确定模块，具体用于对所述相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列的长度进行统一，得到长度统一的AIS时间序列和长度统一的VTS时间序列；分别对所述长度统一后的AIS时间序列和所述长度统一后的VTS时间序列，进行傅里叶变换，得到变换后的AIS序列和变换后的VTS序列；计算所述变换后的AIS序列和所述变换后的VTS序列间的相关系数；依据所述相关系数，确定所述相关时间序列组中的时间序列是否表征同一船舶。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，用于从所述转换后的AIS时间序列、所述转换后的GPS时间序列和所述转换后的VTS时间序列中，结合预设的时间阈值和空间阈值确定在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组，包括：
所述第一确定模块，具体用于将任一转换后的GPS时间序列指示的船舶作为目标j；
将任一转换后的VTS时间序列指示的船舶作为目标i；
在|kgj-kvi|＜T并且|Rgj(kaj)-Rvi(kvi)|＜D的情况下，将该转换后的GPS时间序列、该转换后的GPS时间序列对应的转换后的AIS时间序列，以及该转换后的VTS时间序列，作为在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组；
所述kgj为该转换后的GPS时间序列中，GPS监测到所述目标j的任一时刻，所述kvi为该转换后的VTS时间序列中，VIS监测到所述目标i的任一时刻，所述T表示预设的时间阈值；
所述Rgj(kaj)表示该转换后的GPS时间序列中，所述目标j在kaj时刻下与所述目标i间的距离；所述kaj为与该转换后的GPS时间序列对应的转换后的AIS时间序列中，AIS监测到所述目标j的任一时刻；所述Rvi(kvi)表示该转换后的VTS时间序列中，所述目标i在所述kvi时刻与预设基准点间的距离，所述D表示预设的空间阈值。
6.根据权利要求4所述装置，其特征在于，所述融合模块，用于对所述表征同一船舶的相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，其中，对所述表征同一船舶的相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，至少进行距离的融合和方位的融合，包括：
所述融合模块，具体用于对所述表征同一船舶的相关时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列，进行距离的融合、方位的融合、对地航速的融合，以及对地航向的融合。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113808282B (zh) * 2021-08-26 2023-09-26 交通运输部水运科学研究所 一种多通航要素数据融合方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103353756A (zh) * 2013-05-27 2013-10-16 武汉理工大学 基于ais与vts信息融合的在航船舶实时监控方法
CN105654232A (zh) * 2015-12-24 2016-06-08 大连陆海科技股份有限公司 基于多维度空间融合的海岸监控与防御决策系统及方法
KR101727162B1 (ko) * 2014-02-27 2017-04-14 한국전자통신연구원 관제 서비스 제공 장치 및 그 방법
CN109084747A (zh) * 2018-06-26 2018-12-25 武汉理工大学 基于通用三维引擎的水上交通全景三维导航系统及方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102419913A (zh) * 2011-08-12 2012-04-18 上海海事大学 一种基于rfid技术的船舶过闸管理系统及其方法
CN109817024B (zh) * 2019-03-07 2022-05-10 大连大学 一种沿海电厂船舶交通调度管理系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103353756A (zh) * 2013-05-27 2013-10-16 武汉理工大学 基于ais与vts信息融合的在航船舶实时监控方法
KR101727162B1 (ko) * 2014-02-27 2017-04-14 한국전자통신연구원 관제 서비스 제공 장치 및 그 방법
CN105654232A (zh) * 2015-12-24 2016-06-08 大连陆海科技股份有限公司 基于多维度空间融合的海岸监控与防御决策系统及方法
CN109084747A (zh) * 2018-06-26 2018-12-25 武汉理工大学 基于通用三维引擎的水上交通全景三维导航系统及方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
于俊逸.基于船联网的VTS与AIS信息融合关键技术的研究.《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2014,(第06期),C036-36. *
内河航运信息化规划研究;李柏丹;《中国优秀硕士学位论文全文数据库经济与管理科学辑》;20070315(第03期);J151-85 *
基于船联网的VTS与AIS信息融合关键技术的研究;于俊逸;《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》;20140615(第06期);C036-36 *

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