CN110990504A - 一种基于航向和航速变化率的船舶轨迹压缩方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及船舶轨迹压缩领域,尤其是一种基于航向和航速变化率的船舶轨迹压缩方法,包括如下步骤:步骤1:AIS数据处理:对AIS数据进行质量控制,构建单船AIS时序性数据记录;步骤2:坐标系转换,将经纬度坐标转换为墨卡托坐标系下坐标;步骤3:轨迹压缩模型构建,以航速变化率和航向变化率为指标提取船舶轨迹特征点压缩船舶轨迹数据,应用上述方法实现了对船舶轨迹数据的有效压缩,压缩方法约束指标兼顾船舶位置信息和自身运动特性,保障了压缩前后船舶轨迹特征的一致性,为提高基于船舶轨迹数据的挖掘效率奠定了基础。
Description
技术领域
本发明涉及船舶轨迹压缩领域,尤其是一种基于航向和航速变化率的船舶轨迹压缩方法。
背景技术
为提高基于船舶轨迹数据的数据挖掘效率,降低对计算资源的消耗。数据要素在保证压缩效率的同时,同时需数据压缩前后保障轨迹数据特征的一致性。当前,D-P算法为轨迹压缩的主要算法,但该算法仅考虑了船舶位置信息,采用此方法进行压缩时,容易导致部分数据特征丢失。对此,本专利兼顾位置信息和与船舶自身运动特性相关的航向和航速运动特征,以单位距离内航向变化率和单位距离内航速变化率为船舶轨迹特征点提取指标,提取船舶轨迹特征点进行船舶轨迹数据压缩。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术的不足,提供一种基于航向和航速变化率的船舶轨迹压缩方法,解决传统算法中未考虑船舶自身运动特性的问题。
本发明采取的技术方案是:
一种基于航向和航速变化率的船舶轨迹压缩方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1:AIS数据处理:对AIS数据进行质量控制,构建单船AIS时序性数据记录;
步骤2:坐标系转换:为提高压缩精度,将经纬度形式坐标转化为墨卡托坐标系下坐标;
x=r0×λ
y=r0×q
其中r0为基准纬度处的半径,a为地球椭球长轴半径,q为等量纬度,e为第一偏心率,为经度,λ为纬度,x2、x1分别为相邻两轨迹点在墨卡托坐标系下的横坐标,y2、y1分别为相邻两轨迹点在墨卡托坐标系下的纵坐标;
步骤3:轨迹压缩模型构建,以航速变化率和航向变化率为指标提取船舶轨迹特征点压缩船舶轨迹数据:
其中V′为航速变化率,C'航向变化率,Δv为相邻两轨迹点间航速变化量,Δc为相邻两轨迹点间航向变化量,Δs为位置(相邻两轨迹点间距离)变化量,vi、vi+1分别为第i和i+1时刻的船舶航速,ci、ci+1分别为第i和i+1时刻的船舶航向。
进一步的,所述步骤1中对AIS数据进行质量控制包括:删除AIS报文中有属性明显错误以及同一MMSI对应不同船舶类型的数据记录。
进一步的,所述步骤1中构建AIS时序性数据记录为以船舶MMSI为索引,按照报文播发时序拼接AIS数据记录。
进一步的,所述步骤3中的航向变化量定义为相邻两个航迹向间夹角,航速变化量为相邻两个轨迹点对应的航速的差值,航向变化率为航向变化量与对应两个轨迹点间距离的比值,航速变化率为航速变化量与对应轨迹点间距离的比值。
进一步的,所述步骤3中提取船舶轨迹特征点,包括如下流程:首先判断航速变化率与航速变化率阈值间关系,若航速变化率大于航速变化率阈值,则将此轨迹点坐标存入航速轨迹特征点数据库;否则继续判断航向变化率与航向变化率阈值间关系,如若航向变化率大于阈值,则将相应的航迹点坐标存储至航向轨迹特征点数据库,循环遍历至按时序排列轨迹点终点后,将航向轨迹特征点数据库和航速轨迹特征点数据库以MMSI为索引按照时间顺序存储至航迹特征点数据库。
进一步的,所述步骤3中,所述的航向变化率阈值和航速变化率阈值,分别取对应船舶轨迹压缩时域内航向变化率平均值和航速变化率平均值。
本发明的优点和积极效果是:
本发明中,实现了对船舶轨迹数据的有效压缩,压缩方法约束指标兼顾船舶位置信息和自身运动特性,保障了压缩前后船舶轨迹特征的一致性,为提高基于船舶轨迹数据的挖掘效率奠定了基础。
附图说明
图1轨迹特征点提取流程图;
图2航向变化量示意图。
具体实施方式
下面结合实施例,对本发明进一步说明,下述实施例是说明性的,不是限定性的,不能以下述实施例来限定本发明的保护范围。
本发明采取的技术方案是:
一种基于航向和航速变化率的船舶轨迹压缩方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1:AIS数据处理:对AIS数据进行质量控制,构建单船AIS时序性数据记录;
本实施例中,所述步骤1中对AIS数据进行质量控制包括:删除AIS报文中有属性明显错误以及同一MMSI对应不同船舶类型的数据记录;所述步骤1中构建AIS时序性数据记录为以船舶MMSI为索引,按照报文播发时序拼接AIS数据记录。
步骤2:坐标系转换:为提高压缩精度,将经纬度形式坐标转化为墨卡托坐标系下坐标;
x=r0×λ
y=r0×q
其中r0为基准纬度处的半径,a为地球椭球长轴半径,q为等量纬度,e为第一偏心率,为经度,λ为纬度,x2、x1分别为相邻两轨迹点在墨卡托坐标系下的横坐标,y2、y1分别为相邻两轨迹点在墨卡托坐标系下的纵坐标;
步骤3:轨迹压缩模型构建,以航速变化率和航向变化率为指标提取船舶轨迹特征点压缩船舶轨迹数据:
其中V′为航速变化率,C'航向变化率,Δv为相邻两轨迹点间航速变化量,Δc为相邻两轨迹点间航向变化量,Δs为位置(相邻两轨迹点间距离)变化量,vi、vi+1分别为第i和i+1时刻的船舶航速,ci、ci+1分别为第i和i+1时刻的船舶航向。
所述步骤3中的航向变化量定义为相邻两个航迹向间夹角,航速变化量为相邻两个轨迹点对应的航速的差值,航向变化率为航向变化量与对应两个轨迹点间距离的比值,航速变化率为航速变化量与对应轨迹点间距离的比值。
所述步骤3中提取船舶轨迹特征点,包括如下流程:首先判断航速变化率与航速变化率阈值间关系,若航速变化率大于航速变化率阈值,则将此轨迹点坐标存入航速轨迹特征点数据库;否则继续判断航向变化率与航向变化率阈值间关系,如若航向变化率大于阈值,则将相应的航迹点坐标存储至航向轨迹特征点数据库,循环遍历至按时序排列轨迹点终点后,将航向轨迹特征点数据库和航速轨迹特征点数据库以MMSI为索引按照时间顺序存储至航迹特征点数据库。其中,所述的航向变化率阈值和航速变化率阈值,分别取对应船舶轨迹压缩时域内航向变化率平均值和航速变化率平均值。
Claims (7)
1.一种基于航向和航速变化率的船舶轨迹压缩方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1:AIS数据处理:对AIS数据进行质量控制,构建单船AIS时序性数据记录;
步骤2:坐标系转换:为提高压缩精度,将经纬度形式坐标转化为墨卡托坐标系下坐标;
x=r0×λ
y=r0×q
其中r0为基准纬度处的半径,a为地球椭球长轴半径,q为等量纬度,e为第一偏心率,为经度,λ为纬度,x2、x1分别为相邻两轨迹点在墨卡托坐标系下的横坐标,y2、y1分别为相邻两轨迹点在墨卡托坐标系下的纵坐标;
步骤3:轨迹压缩模型构建,以航速变化率和航向变化率为指标提取船舶轨迹特征点压缩船舶轨迹数据:
其中V′为航速变化率,C'航向变化率,Δv为相邻两轨迹点间航速变化量,Δc为相邻两轨迹点间航向变化量,Δs为位置(相邻两轨迹点间距离)变化量,vi、vi+1分别为第i和i+1时刻的船舶航速,ci、ci+1分别为第i和i+1时刻的船舶航向。
2.根据权利要求1所述的一种基于航向和航速变化率的船舶轨迹压缩方法,其特征在于:所述步骤1中对AIS数据进行质量控制包括:删除AIS报文中有属性明显错误以及同一水上移动通信业务标识码MMSI,对应不同船舶类型的数据记录。
3.根据权利要求1所述的一种基于航向和航速变化率的船舶轨迹压缩方法,其特征在于:所述步骤1中构建AIS时序性数据记录为以船舶MMSI为索引,按照报文播发时序拼接AIS数据记录。
5.根据权利要求1所述的一种基于航向和航速变化率的船舶轨迹压缩方法,其特征在于:所述步骤3中的航向变化量定义为相邻两个航迹向间夹角,航速变化量为相邻两个轨迹点对应的航速的差值,航向变化率为航向变化量与对应两个轨迹点间距离的比值,航速变化率为航速变化量与对应轨迹点间距离的比值。
6.根据权利要求5所述的一种基于航向和航速变化率的船舶轨迹压缩方法,其特征在于:所述步骤3中提取船舶轨迹特征点,包括如下流程:首先判断航速变化率与航速变化率阈值间关系,若航速变化率大于航速变化率阈值,则将此轨迹点坐标存入航速轨迹特征点数据库;否则继续判断航向变化率与航向变化率阈值间关系,如若航向变化率大于阈值,则将相应的航迹点坐标存储至航向轨迹特征点数据库,循环遍历至按时序排列的轨迹点终点后,将航向轨迹特征点数据库和航速轨迹特征点数据库以MMSI为索引按照时间顺序存储至航迹特征点数据库。
7.根据权利要求6所述的一种基于航向和航速变化率的船舶轨迹压缩方法,其特征在于:所述步骤3中,所述的航向变化率阈值和航速变化率阈值,分别取对应船舶轨迹压缩时域内航向变化率平均值和航速变化率平均值。
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