CN112286991A - 一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法 - Google Patents

一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法，包括步骤一、态势觉察，步骤二、态势理解，步骤三、态势预测，步骤四、建立行为决策模型，步骤五、小型船舶行为判断五个步骤；本发明通过引入智能数据挖掘技术结合航性态势分析知识库，通过态势觉察、态势理解和态势预测的方法实现对近海小型船舶目标识别和状态预测估计，同时建立船舶行为决策模型，并与小型船舶状态预测估计对比对船舶航行危险、违规违法和导致的危险进行判断，此类方法可预测大范围航线上潜在的航行危险，确保了小型船舶可以以安全的航线行驶。

Description

一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法
技术领域
本发明涉及船舶航行技术领域，尤其涉及一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法。
背景技术
随着海洋观测、模拟手段的快速提升和数据科学的重大突破，现代海洋科学经历了理论牵引、技术驱动与数据主导三大范式变革，海洋大数据已成为人类从认识海洋到经略海洋的必经之路，而海洋大数据的获取、分析及应用过程中，需要用到大量的海洋航行器；
目前船舶航行的预测大多采用观测或雷达探测的方法进行，避免了船舶出现的一些危险，但这类的预测方法不准确，同时存在一定的观测探测范围的限制，且对于船舶的航行危险和违规违法航行无法判断，因此，本发明提出一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提出一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法，该基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法通过引入智能数据挖掘技术结合航性态势分析知识库，通过态势觉察、态势理解和态势预测的方法实现对近海小型船舶目标识别和状态预测估计，同时建立船舶行为决策模型，并与小型船舶状态预测估计对比对船舶航行危险、违规违法和导致的危险进行判断，此类方法可预测大范围航线上潜在的航行危险，确保了小型船舶可以以安全的航线行驶。
为实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法，包括以下步骤：
步骤一、态势觉察，选取某一特定时刻，获取近海小型船舶在特定时刻的环境中各小型船舶的状态信息，通过态势觉察的方法对当前时刻下各小型船舶的状态信息进行逐层提取事件和聚类分群处理，得到小型船舶状态信息中的特定类型态势特征向量；
步骤二、态势理解，通过识别步骤一中得到的特定时刻下小型船舶状态信息中的特定类型态势特征向量，确定它们之间的关系，并结合领域知识和航行态势分析知识库对当前时刻下态势特征的分析和解释，实现对特定时刻下小型船舶状态信息中的特定类型态势特征向量的态势理解；
步骤三、态势预测，引入智能数据挖掘技术，结合航行态势分析知识库采用还原论的思想对小型船舶近期状态信息数据进行分析，利用时序分析法对各小型船舶的状态估计；
步骤四、建立行为决策模型，通过将步骤三中对各小型船舶状态的估计预测拟合成小型船舶行为决策集合，利用各个小型船舶行为决策集合建立行为决策模型；
步骤五、小型船舶行为判断，通过步骤四中建立的行为决策模型，结合航行态势分析知识库对小型船舶航行危险、违规违法和导致危险进行判断，并实现预警。
进一步改进在于：所述步骤一的态势觉察的方法中需要利用获取的态势特征元素把小型船舶按照空间和功能进行分群从而推断更高级别的态势描述，分群的基本思想是对有用的数据进行分组，以便后续评估确定态势元素之间的相互关系，并能够据此从各个层次分析小型船舶态势的行为特征。
进一步改进在于：所述步骤一的态势觉察方法的处理过程表示为
X×Y→Z
其中X表示一级融合的输出向量，描述各个小型船舶在各个时刻的属性及行为信息；Y表示小型船舶领域的事件特征及聚类编群数据库；Z表示处理得到的小型船舶状态信息中的特定类型态势特征向量。
进一步改进在于：所述步骤二中态势理解通过对目标的分层设计，将特定时刻的各小型船舶的属性和状态信息作为第一层面进行识别，将特定时刻的各小型船舶特定类型态势特征之间的关系作为第二层面，将特定时刻的各小型船舶的航行变化趋势作为第三层面。
进一步改进在于：所述步骤三中采用还原论的思想对小型船舶近期状态信息数据匹配小型船舶航行的历史数据，利用支持向量回归预测算法进行对比分析，从而实现小型船舶的态势预测。
进一步改进在于：所述步骤四中小型船舶的行为决策包括航行速度的增加和减少、航行方向的改变和违规违法航行。
进一步改进在于：所述步骤五中对小型船舶行为判断的同时，将小型船舶航行危险、违规违法和导致危险行为拟合成对应的数据库，以便后期快速判断预警。
本发明的有益效果为：本发明通过引入智能数据挖掘技术结合航性态势分析知识库，通过态势觉察、态势理解和态势预测的方法实现对近海小型船舶目标识别和状态预测估计，同时建立船舶行为决策模型，并与小型船舶状态预测估计对比对船舶航行危险、违规违法和导致的危险进行判断，此类方法可预测大范围航线上潜在的航行危险，确保了小型船舶可以以安全的航线行驶。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
根据图1所示，本实施例提供了一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法，包括以下步骤：
步骤一、态势觉察，选取某一特定时刻，获取近海小型船舶在特定时刻的环境中各小型船舶的状态信息，通过态势觉察的方法对当前时刻下各小型船舶的状态信息进行逐层提取事件和聚类分群处理，得到小型船舶状态信息中的特定类型态势特征向量；
步骤二、态势理解，通过识别步骤一中得到的特定时刻下小型船舶状态信息中的特定类型态势特征向量，确定它们之间的关系，并结合领域知识和航行态势分析知识库对当前时刻下态势特征的分析和解释，实现对特定时刻下小型船舶状态信息中的特定类型态势特征向量的态势理解；
步骤三、态势预测，引入智能数据挖掘技术，结合航行态势分析知识库采用还原论的思想对小型船舶近期状态信息数据进行分析，利用时序分析法对各小型船舶的状态估计；
步骤四、建立行为决策模型，通过将步骤三中对各小型船舶状态的估计预测拟合成小型船舶行为决策集合，利用各个小型船舶行为决策集合建立行为决策模型；
步骤五、小型船舶行为判断，通过步骤四中建立的行为决策模型，结合航行态势分析知识库对小型船舶航行危险、违规违法和导致危险进行判断，并实现预警。
所述步骤一的态势觉察的方法中需要利用获取的态势特征元素把小型船舶按照空间和功能进行分群从而推断更高级别的态势描述，分群的基本思想是对有用的数据进行分组，以便后续评估确定态势元素之间的相互关系，并能够据此从各个层次分析小型船舶态势的行为特征。
所述步骤一的态势觉察方法的处理过程表示为
X×Y→Z
其中X表示一级融合的输出向量，描述各个小型船舶在各个时刻的属性及行为信息；Y表示小型船舶领域的事件特征及聚类编群数据库；Z表示处理得到的小型船舶状态信息中的特定类型态势特征向量。
所述步骤二中态势理解通过对目标的分层设计，将特定时刻的各小型船舶的属性和状态信息作为第一层面进行识别，将特定时刻的各小型船舶特定类型态势特征之间的关系作为第二层面，将特定时刻的各小型船舶的航行变化趋势作为第三层面。
所述步骤三中采用还原论的思想对小型船舶近期状态信息数据匹配小型船舶航行的历史数据，利用支持向量回归预测算法进行对比分析，从而实现小型船舶的态势预测。
所述步骤四中小型船舶的行为决策包括航行速度的增加和减少、航行方向的改变和违规违法航行。
所述步骤五中对小型船舶行为判断的同时，将小型船舶航行危险、违规违法和导致危险行为拟合成对应的数据库，以便后期快速判断预警。
该基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法通过引入智能数据挖掘技术结合航性态势分析知识库，通过态势觉察、态势理解和态势预测的方法实现对近海小型船舶目标识别和状态预测估计，同时建立船舶行为决策模型，并与小型船舶状态预测估计对比对船舶航行危险、违规违法和导致的危险进行判断，此类方法可预测大范围航线上潜在的航行危险，确保了小型船舶可以以安全的航线行驶。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一、态势觉察，选取某一特定时刻，获取近海小型船舶在特定时刻的环境中各小型船舶的状态信息，通过态势觉察的方法对当前时刻下各小型船舶的状态信息进行逐层提取事件和聚类分群处理，得到小型船舶状态信息中的特定类型态势特征向量；
步骤二、态势理解，通过识别步骤一中得到的特定时刻下小型船舶状态信息中的特定类型态势特征向量，确定它们之间的关系，并结合领域知识和航行态势分析知识库对当前时刻下态势特征的分析和解释，实现对特定时刻下小型船舶状态信息中的特定类型态势特征向量的态势理解；
步骤三、态势预测，引入智能数据挖掘技术，结合航行态势分析知识库采用还原论的思想对小型船舶近期状态信息数据进行分析，利用时序分析法对各小型船舶的状态估计；
步骤四、建立行为决策模型，通过将步骤三中对各小型船舶状态的估计预测拟合成小型船舶行为决策集合，利用各个小型船舶行为决策集合建立行为决策模型；
步骤五、小型船舶行为判断，通过步骤四中建立的行为决策模型，结合航行态势分析知识库对小型船舶航行危险、违规违法和导致危险进行判断，并实现预警。
2.根据权利要求1所述的一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法，其特征在于：所述步骤一的态势觉察的方法中需要利用获取的态势特征元素把小型船舶按照空间和功能进行分群从而推断更高级别的态势描述，分群的基本思想是对有用的数据进行分组，以便后续评估确定态势元素之间的相互关系，并能够据此从各个层次分析小型船舶态势的行为特征。
3.根据权利要求1所述的一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法，其特征在于：所述步骤一的态势觉察方法的处理过程表示为
X×Y→Z
其中X表示一级融合的输出向量，描述各个小型船舶在各个时刻的属性及行为信息；Y表示小型船舶领域的事件特征及聚类编群数据库；Z表示处理得到的小型船舶状态信息中的特定类型态势特征向量。
4.根据权利要求1所述的一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法，其特征在于：所述步骤二中态势理解通过对目标的分层设计，将特定时刻的各小型船舶的属性和状态信息作为第一层面进行识别，将特定时刻的各小型船舶特定类型态势特征之间的关系作为第二层面，将特定时刻的各小型船舶的航行变化趋势作为第三层面。
5.根据权利要求1所述的一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法，其特征在于：所述步骤三中采用还原论的思想对小型船舶近期状态信息数据匹配小型船舶航行的历史数据，利用支持向量回归预测算法进行对比分析，从而实现小型船舶的态势预测。
6.根据权利要求1所述的一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法，其特征在于：所述步骤四中小型船舶的行为决策包括航行速度的增加和减少、航行方向的改变和违规违法航行。
7.根据权利要求1所述的一种基于多源海上目标数据的智能挖掘模型建立方法，其特征在于：所述步骤五中对小型船舶行为判断的同时，将小型船舶航行危险、违规违法和导致危险行为拟合成对应的数据库，以便后期快速判断预警。
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