CN112699144A - 一种运输船转载特征信息提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种运输船转载特征信息提取方法，包括以下步骤：获取运输船和捕捞渔船的船位数据；查找出所有运输船的航速值小于预设值的时间段；基于所有运输船的航速值小于预设值的时间段，确定运输船各航次的开始时间和结束时间，并获得各航次中航速值小于预设值的时间段；查找出各航次中航速值小于预设值的时间段中与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段；输出与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段对应的信息。本发明能够从北斗船位数据中提取运输船转载特征信息。

Description

一种运输船转载特征信息提取方法

技术领域

本发明涉及渔船船位数据应用技术领域，特别是涉及一种运输船转载特征信息提取方法。

背景技术

渔获物运输船(以下简称运输船)属于捕捞辅助船的一种，可同时为多艘捕捞渔船提供补给和转载渔获。运输船进行渔获的转载一般在离港口较远的海上，其中转载地点为运输船与渔船在海上会合后进行渔获转载的地点。运输船可以节省海洋捕捞机动渔船(以下简称捕捞渔船)往返渔港的航行时间，减少燃油消耗，增加作业时间，提高捕捞渔船作业效率，但也无形中增加了渔船的捕捞强度，降低了捕捞渔船作业的透明度和渔获物来源的可追溯性，增加了渔业资源管理的难度。

船舶自动识别系统(Automatic Identification System，AIS)和船舶监控系统(Vessel Monitoring Systems，VMS)提供了海量的渔船(运输船、捕捞渔船)的船位数据，包括时间、位置和速度等信息。捕捞渔船的船位数据已被广泛用来识别渔船作业类型和作业状态，计算捕捞努力量等，运输船船位数据的研究近些年也逐渐增多。全球渔业观察(Global Fishing Watch，GFW)及合作者开发了基于渔船AIS轨迹数据库，自动探测和显示远洋捕捞渔船(拖网、延绳钓、鱿钓、围网)与运输船在海上会合转载的机器学习算法，得到全球远洋渔获转载的热点区等。例如基于2012-2017年全球渔船与运输船的AIS的轨迹数据，Kristina Boerder等从220亿条AIS船位记录中查到501条运输船与1856条捕捞渔船相遇，约发生10510次转载事件，其中35％的转载发生在公海，65％在专属经济区(ExclusiveEconomic Zones,EZZ)。

基于北斗卫星导航系统的VMS在我国渔业中应用起步较晚，发展较快，我国近海的捕捞渔船和运输船目前安装北斗VMS终端的已超过7万艘，初步实现对船舶的实时联络及跟踪监控，同时也已累积了大量具有时空特性的船位数据。对捕捞渔船的船位数据进行统计和挖掘分析已经有一些相关的研究成果，而我国近海运输船的北斗VMS船位数据的相关研究还未见。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种运输船转载特征信息提取方法，能够从北斗船位数据中提取运输船转载特征信息。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种运输船转载特征信息提取方法，包括以下步骤：

(1)获取运输船和捕捞渔船的船位数据；

(2)查找出所有运输船的航速值小于预设值的时间段；

(3)基于所有运输船的航速值小于预设值的时间段，确定运输船各航次的开始时间和结束时间，并获得各航次中航速值小于预设值的时间段；

(4)查找出各航次中航速值小于预设值的时间段中与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段；

(5)输出与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段对应的信息。

所述步骤(1)中获取运输船和捕捞渔船的船位数据后将所述船位数据读入内存，并将船位数据转变成正确的数据类型变量，将所述数据类型变量保存至.mat文件。

所述步骤(2)中预设值为1.5m/s。

所述步骤(3)中通过沿海各省和岛屿的包络线判断运输船在所有运输船的航速值小于预设值的时间段是在港口还是在海上，并基于此确定运输船各航次的开始时间和结束时间。

所述步骤(4)中通过计算与各航次中航速值小于预设值的时间段中运输船和捕捞渔船距离来确定运输船与所述捕捞渔船的轨迹重叠，具体判断方式为：如果运输船和捕捞渔船距离小于预设距离，且持续次数大于阈值，则认为发生了渔获转载，确定运输船与所述捕捞渔船的轨迹重叠。

所述预设距离为50m，所述阈值为3。

所述步骤(5)中输出的与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段对应的信息包括船名、航次、航速值小于预设值的时间段序号、转载开始时的记录位置序号和转载结束时的记录位置序号。

所述步骤(4)中通过并行运行的遍历方式查找出各航次中航速值小于预设值的时间段中与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段。

有益效果

由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明通过获取运输船和捕捞渔船的船位数据，通过对运输船的船位数据进行遍历得到运输船的航次情况，并遍历捕捞渔船的船位数据得到运输船和捕捞渔船的接触情况，从而得到运输船转载特征信息。本发明中在遍历船位数据时可以进行并行设置，即分多个线程同时为不同的运输船查找轨迹重叠的捕捞渔船，提高了计算性能，一定程度上解决了大数据的计算耗时的问题。

附图说明

图1是本发明实施方式的流程图；

图2是本发明实施例的2018年浙江省运输船航速分布图(线条上的o符号表示0.3m/s的间隔)图；

图3是本发明实施例的运输船的各航次的轨迹和转载位置分布图；

图4是本发明实施例的2018浙江省运输船转载信息统计结果图；

图5是本发明实施例的2018浙江省运输船转载位置和时长的空间分布图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

本发明的实施方式涉及一种运输船转载特征信息提取方法，如图1所示，包括以下步骤：将运输船的数据包括船名、时间、航速、经度、纬度等读入内存。查找运输船所有航速值小于1.5m/s的时间段，利用沿海各省和岛屿的包络线判断运输船在这些航速值小于1.5m/s的时间段内是在港口内还是在海上，得到运输船各航次的开始和结束时间，及各航次中的航速值小于1.5m/s的时间段。将捕捞渔船的数据包括船名、时间、航速、经度、纬度等读入内存。在这些航速值小于1.5m/s的时间段内查找运输船和捕捞渔船相遇、转载渔获的时间段，如果运输船和捕捞渔船距离小于50m，且持续3条VMS记录以上，则可能发生了一次渔获转载。输出信息包括船名、航次，航速值小于1.5m/s时间段序号，转载开始时的记录位置序号，转载结束时的记录位置序号。本发明能够从北斗船位数据中提取运输船转载特征信息。

下面通过一个具体实施例来进一步说明本发明。

1.前期的船位数据处理

北斗VMS船位数据由北斗民用分理服务商提供，数据的时间分辨率约为3min，空间分辨率约为10m，测速经度约为0.2m·s^-1。数据的文件名为年份+船名，一条船对应于一个文件，文件中的信息包括：船名、时间、经度、纬度、航速、航向等。本实施例中使用的数据为浙江省2018年运输船和捕捞渔船的北斗VMS船位数据。原始数据存储在.csv文件中，每次读取时都需要转变变量类型，例如将字符串变量转变为日期类型较耗时。为了提高读取速度，将数据读入内存，转变成正确的数据类型变量后，将变量保存至.mat文件中，matlab可以直接加载mat文件中的变量到内存中，无需再次转变数据类型。

北斗船位数据中存在几种异常数据：第一种是时间异常，通过设置时间范围剔除，本实例中将时间范围不在2018年1月1日0时0分0秒至2018年12月31日23时59分59秒之间的数据记录直接剔除；第二种是经纬度异常，例如经度或者纬度出现0值，可直接剔除，或者出现渔船定位在内陆地区的异常，表现为经度、纬度记录与相邻记录值相差较大，可通过设置阈值删除，例如将经纬度与前后记录值相差超过1°的值删除。在数据载入内存后，具体算法执行之前直接在内存中剔除异常数据，不改变原始文件中的数据记录。

2.查找航速值小于1.5m/s时间段

1)将运输船的数据读入内存，船名、时间、航速、经度、纬度分别存储于字符串类型数组SHIPE_NAME_k、日期类型数组TIME_k、浮点数类型数组V_k、浮点数类型数组LON_k、浮点数类型数组LAT_k，其中，k∈(1,2,3,...,K)表示运输船的序号，K表示运输船总数。

2)然后，找到所有航速值小于1.5m/s时间段，每段标记为

其中，

为开始位置，

为结束位置，i∈(1,2,3,…,I)表示时间段序号，I表示时间段总数，l表示在数据记录中的序号。

运输船转载时的航速分布范围(0m/s-1.5m/s)是通过统计浙江省1052条运输船的航速分布得到。图2中的实线表示0m/s-7m/s航速值频次占比分布，为了凸出显示实线中除了0值以外的其他峰值，点划线显示了去除了0值以后航速频次占比分布，存在两个明显的峰值。运输船主要有3种状态：第一种是停船状态(靠港或者转运)，图2中的实线表示的0m/s-7m/s航速值频次占比分布中，0速度值附近的航速值占比较高，占比46.4％，对应于停船状态；第二种是低速航行转运，点划线表示的0.3m/s-7m/s航速值频次占比分布中，第一个峰值在0.6m/s附近，对应对低速航行转运状态；第三种是正常航行状态，对应于点划线的第二个峰值区，在4.5m/s附近。转运时船速对应于第一种和第二种状态，这两种状态的峰值在0m/s-1.5m/s之间，当速度小于1.5m/s时，认为有正在转载的可能。

3.查找运输船各航次的开始时间和结束时间，并获得各航次中航速值小于1.5m/s的时间段

根据沿海各省的外包络线，近海岛屿的外包络线判断渔船是否还在港口。获得航速值小于1.5m/s的时间段p_k,i中运输船所在位置的经度值有序集合

纬度值有序集合

设(X_k,i,Y_k,i)对应的位置点集为A_k,i。S_k为集合p_k,i序号i的有序集合：S_k＝{S_k,i|S_k,i＝i},i∈(1,2,3,…,I)。如果经纬度集合X_k,i,Y_k,i中有在包络线中的点，表明该时间段内船舶位于港口内，未出海，将序列中相应的序号设置为0，即S_k,i＝0。

运输船的活动主要表现为在港口内停泊或者出港到海上进行转运工作。在港口停泊时，航速值小于1.5m/s时间段都位于港口内，出海转载时航速值小于1.5m/s时间段都在海上，因此S_k集合中连续为0的值对应的时间段船舶都在港口内停泊，将这些时间段集合记为

其中，

为开始的时间段，

为结束的时间段，j∈(1,2,3,…J)表示运输船在港口内的次数的序号，J表示运输船回港的总次数。运输船第j次靠港的第一个航速值小于1.5m/s时间段

中的第一条记录的序号为第j次靠港在记录中的开始序号

相应的结束序号为第j次靠港的最后一个航速值小于1.5m/s时间段

中的最后一条记录的序号

运输船在海上的航速值小于1.5m/s时间段记为集合S_k中连续非0的值对应的时间段，

其中，

为开始的时间段，

为结束的时间段，m∈(1,2,3,…,M)表示运输船出海次数的序号，M表示渔运出海航次的总次数。

运输船的出海航次正好位于两次靠港时间段之间，出海转运与靠港交替发生，第m个航次的开始时间对应于运输船在港口的第m次靠港期的最后一个即第

个航速值小于1.5m/s时间段的结束时间

第m个航次的结束时间对应于运输船下一个靠港期的第一个即第

个航速值小于1.5m/s时间段的开始时间

4.查找运输船在各航次的航速值小于1.5m/s时间段是否与捕捞渔船存在轨迹线重叠

1)将第n条捕捞渔船的数据读入内存，船名、时间、航速、经度、纬度分别存储于字符串类型数组shipe_name_n、日期类型数time_n、浮点数类型数组v_n、浮点数类型数组lon_n、浮点数类型数组lat_n，其中，n∈(1,2,3,…,N)表示捕捞渔船的序号，N表示捕捞渔船总数。

2)查找运输船出海航次T_k,m中的航速值小于1.5m/s的时间段p_k,i内的捕捞渔船记录的时间段

其中，Q¹为开始位置，Q²为结束位置。该时间段内捕捞渔船的经度值按照时间先后的有序集合x_n＝{lon_n,q|q∈(Q¹,Q¹+1,…,Q²)}，纬度值有序集合y_n＝{lat_n,q|q∈(Q¹,Q¹+1,…,Q²)}。设(x_n,y_n)对应的位置点集为B_n。

3)计算同一时间段内的运输船和捕捞渔船的距离，如果小于50m，且持续时间大于3条记录，则认为两条船轨迹重叠，正在转载。根据经纬度计算两点间的球面距离利用球面余弦公式CD＝Radius·arccos(cos(C_lat)cos(D_lat)cos(D_lon-C_lon)+sin(C_lat)sin(D_lat))，式中，Radius为地球半径，C_lon，C_lat表示C点的经度和纬度，D_lon，D_lat表示D点的经度和纬度。

建立一个与经度有序集合X_k,i长度相同的向量，初始值都为0，

R用于记录航速值小于1.5m/s时间段内运输船和捕捞渔船之间的距离是否小于50m，如果小于50，则将相应位置的0值设为1。

式中，A_k,i,t为第k条运输船的第m个航次第i个停船时间段中第t个位置点，B_n,t为捕捞渔船在第k条运输船的第m个航次第i个停船时间段内的第t个位置点。设向量R中值为1的开始位置为t¹，结束位置为t²，即最终R＝{R_t|R_t＝1,when t∈(t¹,t¹+1,…,t²),else R_t＝0}。

如果R中的值连续为1的次数t²-t¹+1>3条，则记录下运输船船名SHIPE_NAME_k、捕捞渔船船名shipe_name_n、航次m、时间段序号i、运输船转载的开始序号

运输船转载的结束序号

捕捞渔船转载的开始序号Q¹+t¹-1，捕捞渔船转载的结束序号Q¹+t²-1。从运输船的出海航次T_k,m中的第一个航速值小于1.5m/s的时间段

开始，查找与第n条捕捞渔船的重叠轨迹信息，接着查找该航次的下一个航速值小于1.5m/s时间段

直至查完该航次中的所有时间段，查完m航次，查找m+1航次，查完所有航次后，开始下一条n+1渔船，直至查完所有捕捞渔船，输出查询结果至mat文件，至此即完成了第k条运输船的转运信息的检索，可处理k+1条运输船。计算过程中，将运输船序号k的for循环设置为并行运算的parfor循环，即开通多个线程同时计算不同运输船以提高运行效率。

5.转载信息分析

以浙江省2018年的4条运输船北斗VMS终端记录的船位数据为例，利用上述方法，查找2018年浙江省所有与这4条运输船进行转载的近海捕捞渔船，并对运输船的转载信息进行分析。图3中的海面上“*”表示运输船转载所在的位置，实线的多边形表示各省和岛屿的包络线，两个大实心点分别表示一个航次的开始和结束位置，运输船一般出港和回港的港口是同一个港口，两个大实心点会相互覆盖，小实心点表示运输船不同时刻的船位点，实心点的-颜色变化表示航次序号的从小至大。

2018年运输船1总共出海204个航次，转载213次，总转载时长为1315分钟，停靠过1个地点，经纬度之一为(121.6354°E，28.2934°N)。根据经纬度坐标可调用高德地图的逆地理编码web服务查询具体的地址，即船只所在的省、市、县。调用的url格式为：https://restapi.amap.com/v3/geocode/regeo？location＝Lon,Lat&key＝yourkey&output＝json，其中’Lon’,’Lat’替换为实际的经度和纬度，‘yourkey’为在高德平台上申请的web应用服务的Key码。根据逆地理编码查询到运输船1停靠的地点为浙江省台州市温岭市石塘镇。运输船2出海航次为185次，共转载191次，总转载时长为1855分钟，停靠过1个地点，经纬度之一为(121.5709°E，28.2565°N)，对应的地点为浙江省台州市温岭市石塘镇。运输船3出海航次为259次，转载285次，总转载时长为3372分钟，停靠过1个地点，经纬度之一为(121.5718°E，28.2636°N)，对应的地点为浙江省台州市温岭市石塘镇。运输船4出海航次为287次，转载323次，总转载时长为2325分钟，停靠过3个地点，位置分别为：浙江省舟山市普陀区沈家门，经纬度之一为(122.2815°E，29.9402°N)；浙江省台州市温岭市石塘镇，经纬度之一为(121.6419°E，28.3016°N)，浙江省温州市苍南县，经纬度为(120.6439°E，28.3017°N)。

6.转载信息输出

输出信息包括运输船船名、转载时运输船的航次，航速值小于1.5m/s时间段序号，转载开始时的记录在运输船船位数据中的位置序号，转载结束时的记录在运输船船位数据中的位置序号，捕捞渔船的船名，转载开始时的记录在捕捞渔船船位数据中的位置序号，转载结束时的记录在捕捞渔船船位数据中的位置序号(见表1)。可以根据这些记录查找运输船转载时的航速，计算转载时长，转载所在的月份，时间，并进行统计分析，另外还可以查找转载所在的经纬度分布，统计累计转载时长的空间分布。

表1运输船转载信息

7.转载信息统计

共有2018年浙江省1052条运输船的北斗船位数据，7250条捕捞渔船船位数据，经过计算，有转载记录的运输船有772条，共转载28916次，参与转载的捕捞渔船3584条。

表2 2018浙江省运输船转载信息统计

航速Vector(m/s)	0.0	0.1	0.2	0.3	0.4	0.5	0.6	0.7	0.8	0.9	1.0	1.1	1.2	1.3	1.4	1.5
																	占比Percentage(％)	21.0	0.3	0.3	0.2	0.2	2.1	2.4	2.9	3.8	6.3	9.1	11.5	12.3	11.5	9.2	6.9
时间Time((o'clock))	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
																	占比Percentage(％)	3.0	2.8	2.7	2.9	3.3	3.9	4.7	4.7	4.7	4.8	5.0	5.0	5.1
时间time((o'clock))	13	14	15	16	17	18	19	20	21	22	23
																	占比Percentage(％)	5.0	4.8	5.1	4.9	5.2	5.1	5.0	4.5	4.3	3.5	0
月份Month	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
																	占比Percentage(％)	12.5	6.0	15.4	7.7	0.0	0.0	0.1	12.2	14.5	13.1	12.6	5.9
时长(±0.25)Duration(m)	0	5	10	15	20	25	30	35
																	占比Percentage(％)	1.6	49.0	30.7	9.1	6.0	2.6	1.0	0

统计运输船转载时的航速分布，图4(a)中可见转载速度分布有两个峰值，第一个峰值船速为0m/s，即停船转载，占比21.0％，第二个峰值在1.2m/s左右，即航行转载，捕捞渔船在低速航行的作业状态下完成渔获物的转载，从表2中可得以1～1.4m/s船速转载占比53.6％，故捕捞渔船在低速航行的作业状态下转载为主。以小时为单位统计0:00～23:00之间24个时间段(1个小时为1个时间段)中转载频次的占比，得到23:00～24:00转载频次占比接近0％,00:00～5:00之间的5个时间段转载频次稍低，各占比2～4％，其他时间段转载频次稍高，占比4～5％(表2，图4(b))。统计各月转载频次的占比，图4(c)中5、6、7月处于禁渔期故这期间的转载频次的占比接近0，其他月份的频次占比位于5％～16％之间。统计28916次转载时长的分布结果见表2，图4(d)，转载时长在5±2.5min区间的频次最高，占比49.0％，转载时长在10±2.5min区间的频次占比30.7％，故小于12.5分钟的转载占比81.3％，转载时长不超过32.5min。

近海海上渔获转载地点基本位于捕捞渔船作业海域，如低速航行时转载地点是捕捞渔船正在作业的位置，停泊转载地点也在捕捞渔船作业海域的附近。因此，运输船的转载时长可以反映捕捞渔船的作业强度，转载地点反映捕捞渔船作业的空间分布。图5(a)中小实心圆点显示了浙江省2018年772条运输船转载28916次所在位置的空间分布，颜色渐变表示转载时间1月至12月的变化。图5(b)显示了转载累计时长的空间分布。从表2中知捕捞渔船在作业状态下完成转载的频次占比53.6％，表明转载的位置即捕捞渔船作业的位置，转载时间的长短可作为渔获物多少的一个指标，转载时间越长表明渔获物越多，故转载时长的空间分布一定程度上可以代表捕捞强度的分布。

Claims (8)

1.一种运输船转载特征信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取运输船和捕捞渔船的船位数据；

(2)查找出所有运输船的航速值小于预设值的时间段；

(3)基于所有运输船的航速值小于预设值的时间段，确定运输船各航次的开始时间和结束时间，并获得各航次中航速值小于预设值的时间段；

(4)查找出各航次中航速值小于预设值的时间段中与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段；

(5)输出与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段对应的信息。

2.根据权利要求1所述的运输船转载特征信息提取方法，其特征在于，所述步骤(1)中获取运输船和捕捞渔船的船位数据后将所述船位数据读入内存，并将船位数据转变成正确的数据类型变量，将所述数据类型变量保存至.mat文件。

3.根据权利要求1所述的运输船转载特征信息提取方法，其特征在于，所述步骤(2)中预设值为1.5m/s。

4.根据权利要求1所述的运输船转载特征信息提取方法，其特征在于，所述步骤(3)中通过沿海各省和岛屿的包络线判断运输船在所有运输船的航速值小于预设值的时间段是在港口还是在海上，并基于此确定运输船各航次的开始时间和结束时间。

5.根据权利要求1所述的运输船转载特征信息提取方法，其特征在于，所述步骤(4)中通过计算与各航次中航速值小于预设值的时间段中运输船和捕捞渔船距离来确定运输船与所述捕捞渔船的轨迹重叠，具体判断方式为：如果运输船和捕捞渔船距离小于预设距离，且持续次数大于阈值，则认为发生了渔获转载，确定运输船与所述捕捞渔船的轨迹重叠。

6.根据权利要求5所述的运输船转载特征信息提取方法，其特征在于，所述预设距离为50m，所述阈值为3。

7.根据权利要求1所述的运输船转载特征信息提取方法，其特征在于，所述步骤(5)中输出的与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段对应的信息包括船名、航次、航速值小于预设值的时间段序号、转载开始时的记录位置序号和转载结束时的记录位置序号。

8.根据权利要求1所述的运输船转载特征信息提取方法，其特征在于，所述步骤(4)中通过并行运行的遍历方式查找出各航次中航速值小于预设值的时间段中与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段。

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