CN112967527A - 一种渡船碰撞风险评估方法、系统、装置及介质 - Google Patents
一种渡船碰撞风险评估方法、系统、装置及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112967527A CN112967527A CN202110160448.XA CN202110160448A CN112967527A CN 112967527 A CN112967527 A CN 112967527A CN 202110160448 A CN202110160448 A CN 202110160448A CN 112967527 A CN112967527 A CN 112967527A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- ferry
- ship
- track
- meeting
- collision risk
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G3/00—Traffic control systems for marine craft
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G3/00—Traffic control systems for marine craft
- G08G3/02—Anti-collision systems
Abstract
本发明公开了一种渡船碰撞风险评估方法、系统、装置及介质,其中方法包括以下步骤:通过设置水域边界坐标确定围成区域,获取围成区域内的AIS数据,对AIS数据进行预处理并获取船舶信息;根据船舶信息构建船舶的原始轨迹,对原始轨迹进行分段;根据渡船和目标船原始轨迹的时空分布获取航程中可能与渡船会遇的目标船,计算渡船与每艘目标船的相对运动参数,识别其中的会遇船舶;根据渡船和相应会遇船舶的轨迹数据构建渡船横越过程中的多船会遇场景,根据多船会遇场景评估渡船碰撞风险。本发明通过构建渡船横越过程中的多船会遇场景,识别出渡运水域中的高风险区域,为保障渡船航行安全提供支持。本发明可广泛应用于水运安全和风险评估领域。
Description
技术领域
本发明涉及水运安全和风险评估领域,尤其涉及一种渡船碰撞风险评估方法、系统、装置及介质。
背景技术
水路运输具有成本低、运量大等特点,在交通运输中发挥着重要作用,但同时也存在发生水上交通事故的风险。船舶碰撞是一种典型的水上交通事故,通常会造成严重的后果,对于碰撞风险的评估,可为保障水上交通安全提供有力的支撑。现有碰撞风险评估方法可分为微观的和宏观的方法。宏观的方法主要以历史事故数据和交通流数据为基础,主要考虑船舶交通流的整体特征,对碰撞的概率进行分析,识别出碰撞事故的致因和风险水平。微观的方法主要以AIS数据为基础,考虑每艘船舶的特点,根据船舶之间的相对运动计算碰撞风险。渡船是一种主要用于运输乘客和车辆的短途船舶,起到对桥梁运输的补充作用,广泛分布在长江水域之中,由于渡船具有周期性的特点,在航行过程中通常会频繁横穿航道,与在规定通航分道中航行的船舶形成复杂会遇局面的频率较高,且由于渡船上人员众多,发生碰撞事故造成的后果十分严重,所以很有必要对渡船的碰撞风险进行定量评估。
术语解释:
CRI:船舶碰撞危险度,是衡量船舶碰撞风险的参数,取值范围通常在0到1之间,CRI值越大表示碰撞风险越高。
MMSI:水上移动通信业务标识码,是船舶无线电通信系统在其无线电信道上发送的,能独特识别各类台站和成组呼叫台站的一列九位数字码。
DCPA:最近会遇距离,是两船都保持当前运动状态继续航行时,二者所能到达的最近距离。
TCPA:最短会遇时间,是两船都保持当前运动状态继续航行时,到达最近会遇点所需的时间
发明内容
为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一,本发明的目的在于提供一种渡船碰撞风险评估方法、系统、装置及介质。
本发明所采用的技术方案是:
一种渡船碰撞风险评估方法,包括以下步骤:
通过设置水域边界坐标确定围成区域,获取所述围成区域内的AIS数据,对所述AIS数据进行预处理并获取船舶信息;
根据船舶信息构建船舶的原始轨迹,对所述原始轨迹进行分段;
根据渡船和目标船原始轨迹的时空分布获取航程中可能与渡船会遇的目标船,计算渡船与每艘目标船的相对运动参数,识别其中的会遇船舶;
根据渡船和相应会遇船舶的轨迹数据构建渡船横越过程中的多船会遇场景,根据多船会遇场景评估渡船碰撞风险。
进一步,将渡船从一码头至另一码头的轨迹作为一个航程;将每个航程中从渡船附近经过,且可能与渡船发生碰撞的船舶作为会遇船舶;将渡船横越的整个过程中渡船及所有会遇船舶的相对运动作为一个会遇场景,在识别出会遇场景后,对场景中渡船与每艘目标船之间的碰撞风险分别进行评估,随后得到渡船每一时刻的碰撞风险。
进一步,所述根据渡船和相应会遇船舶的轨迹数据构建渡船横越过程中的多船会遇场景,根据多船会遇场景评估渡船碰撞风险,包括:
选取参数作为碰撞风险的评估指标;
计算各评价指标的权重;
对识别出的所有会遇场景中的评价指标的分布进行拟合,计算出各评价指标的风险影响因素值;
根据权重和风险影响因素值计算会遇场景中每一时刻渡船与各目标船之间的CRI;
计算渡船每个航程中的平均CRI,根据平均CRI识别高碰撞风险区域。
进一步,所述根据船舶信息构建船舶的原始轨迹,对所述原始轨迹进行分段,包括:
根据MMSI对AIS数据进行分组,并将AIS数据中的坐标点按照时序排列,重构原始轨迹;
从所述原始轨迹中筛选出渡船轨迹和顺航道航行的目标船轨迹;
根据所述渡船轨迹的周期运动特点,采用基于起点和终点特征的方法对渡船轨迹进行分段;
采用基于时间阈值的轨迹分段方法可对目标船轨迹进行分段,得到目标船轨迹集合。
进一步,所述根据船舶信息构建船舶的原始轨迹的步骤还包括删除轨迹异常点的步骤,具体为:
根据渡船轨迹中相邻两点距离之和计算每条渡船轨迹的长度,根据计算的长度识别出长度异常的渡船轨迹;
对于顺航道航行的目标船轨迹,分别计算目标船轨迹中相邻3点中首点和中间点、尾点和中间点之间的航速差值、航向差值、距离与时间差的比值,根据计算获得的比值识别并删除异常点。
进一步,所述对识别出的所有会遇场景中的评价指标的分布进行拟合,计算出各评价指标的风险影响因素值,包括:
在构建的多船会遇场景中,获取渡船与所有会遇目标船在每一轨迹点处的距离、相对速度、DCPA和TCPA,作为评估指标;
对评估指标的分布进行拟合,得到各个评估指标服从的分布;
根据相对速度的取值计算累计概率,以及根据距离、DCPA、TCPA的取值计算互补累计概率,作为各个指标的风险影响因素值。
进一步,所述根据权重和风险影响因素值计算会遇场景中每一时刻渡船与各目标船之间的CRI,包括:
根据权重和渡船在航程中每一轨迹点处的风险影响因素值,计算渡船和一艘会遇船舶在整个横越过程中的CRI;
取每一时刻渡船与各会遇船舶之间CRI的最大值作为渡船横越过程中的CRI值,获得渡船每个航程CRI的整体变化情况。
本发明所采用的另一技术方案是:
一种渡船碰撞风险评估系统,包括:
数据获取模块,用于通过设置水域边界坐标确定围成区域,获取所述围成区域内的AIS数据,对所述AIS数据进行预处理并获取船舶信息;
轨迹分段模块,用于根据船舶信息构建船舶的原始轨迹,对所述原始轨迹进行分段和分类;
会遇识别模块,用于根据渡船和目标船原始轨迹的时空分布获取航程中可能与渡船会遇的目标船,计算渡船与每艘目标船的相对运动参数,识别其中的会遇船舶;
碰撞评估模块,用于根据渡船和相应会遇船舶的轨迹数据构建渡船横越过程中的多船会遇场景,根据多船会遇场景评估渡船碰撞风险。
本发明所采用的另一技术方案是:
一种渡船碰撞风险评估装置,包括:
至少一个处理器;
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行,使得所述至少一个处理器实现上所述方法。
本发明所采用的另一技术方案是:
一种存储介质,其中存储有处理器可执行的指令,所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上所述方法。
本发明的有益效果是:本发明通过构建渡船横越过程中的多船会遇场景,识别出渡运水域中的高风险区域,可为相关部门的监管提供参考,为保障渡船航行安全提供支持。
附图说明
为了更清楚地说明本发明案例或者现有技术中的技术方案,下面对本发明案例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍,应当理解的是,下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本发明的技术方案中的部分案例,对于本领域的技术人员而言,在无需付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获取到其他附图。
图1是本发明案例中渡船碰撞风险评估的流程图;
图2是本发明案例中研究水域边界坐标的示意图;
图3是本发明案例中原始轨迹的异常轨迹点示意图。
图4是本发明案例中各指标概率分布拟合及风险影响因素值确定图;
图5是本发明案例中渡船穿越过程中多船会遇场景图;
图6是本发明案例中渡船与各会遇船间的CRI图;
图7是本发明案例中渡船穿越整体CRI图;
图8是本发明案例中渡船穿越高风险点的热力图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的案例,所述案例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的案例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。对于以下案例中的步骤编号,其仅为了便于阐述说明而设置,对步骤之间的顺序不做任何限定,案例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
在本发明的描述中,涉及到方位描述,例如上、下、前、后、左、右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。
在本发明的描述中,若干的含义是一个或者多个,多个的含义是两个以上,大于、小于、超过等理解为不包括本数,以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中,除非另有明确的限定,设置、安装、连接等词语应做广义理解,所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
本案例提供一种渡船碰撞风险评估方法,包括以下步骤:
S1、通过设置水域边界坐标确定围成区域,获取所述围成区域内的AIS数据,对所述AIS数据进行预处理并获取船舶信息;
S2、根据船舶信息构建船舶的原始轨迹,对原始轨迹进行分段和分类;
S3、根据渡船和目标船原始轨迹的时空分布获取航程中可能与渡船会遇的目标船,计算渡船与每艘目标船的相对运动参数,识别其中的会遇船舶;
S4、根据渡船和相应会遇船舶的轨迹数据构建渡船横越过程中的多船会遇场景,根据多船会遇场景评估渡船碰撞风险。
渡船为横渡水域的船只,目标船主要为沿着水域流动的方向上行驶的船只。
其中步骤S4包括以下步骤S41-S45:
S41、选取参数作为碰撞风险的评估指标;
S42、计算各评价指标的权重;
S43、对识别出的所有会遇场景中的评价指标的分布进行拟合,计算出各评价指标的风险影响因素值;
S44、根据权重和风险影响因素值计算会遇场景中每一时刻渡船与各目标船之间的CRI;
S45、计算渡船每个航程中的平均CRI,根据平均CRI识别高碰撞风险区域。
本案例提出一种基于AIS数据的渡船碰撞风险评估方法,具体技术方案主要包括渡船会遇场景的识别与碰撞风险评估模型的构建。渡船在横越航道时,会在一定程度上妨碍在规定通航分道中正常航行的目标船,与渡船与目标船之间的会遇是指当两船都保持当前运动状态航行时,两船在未来一段时间内最近距离小于设定阈值致有发生碰撞事故的情况。渡船与会遇船舶之间存在发生碰撞事故的风险,所以在进行碰撞风险评估之前,需要识别渡船在每个航程中的会遇场景。
以下结合图1-8及具体案例对上述方法进行详细的解释说明。
如图1所示,本案例提供的识别渡船穿越过程中的多船会遇场景方法,具体包括以下几个步骤:
步骤1:确定研究水域边界坐标,根据围成区域筛选出该水域内的原始AIS数据,对数据进行解码,删除必要参数缺失和航速航向超出正常阈值的样本,获取船舶的航速、航向、经度、纬度、类型、船长、船宽等信息。
在本实例中,水域边界坐标围成区域如图2所示,在将AIS报文的时间从世界时转化为本地时间、将对地航速的单位转化为米/秒后,删除对地航速和对地航向缺失的数据,删除对地对地航向大于360°、航速大于10米/秒的数据,设置一定时间区间,通过经纬度判断每一点的位置是否位于设定水域内,从而获取了该时段内所需水域内的AIS数据。
步骤2:根据MMSI对AIS数据进行分组,根据时间对每一组数据进行排序,得到了包含采样位置信息和时间信息的坐标点序列即为船舶的原始轨迹。根据船舶类型和船舶移动业务识别码筛选出渡船原始轨迹,将其余轨迹作为一类。
在本实例中,用嵌套的列表来存储船舶的原始轨迹,可表示为:
P为轨迹中的一点,可表示为:
P=[t lon lat v c mmsi st l w] (2)
其中t为该点的采样时间,lon,lat,v,c分别为船舶在此时的经度、纬度、航速、航向,st,l,w分别为此船舶的船舶类型、船长和船宽。渡船和其他目标船的原始轨迹分别存储在两个文件中。
步骤3:根据渡船轨迹的周期运动特点,采用基于起点和终点特征的方法对原始渡船轨迹进行分段。若相邻两点经度和纬度大致相等,且速度接近于0,则从此处进行划分,同时删除停留点,从而得到渡船轨迹集合。根据渡船轨迹中相邻两点距离之和可计算出每条渡船轨迹的长度,删除长度异常的渡船轨迹。其他大多数目标船在规定通航分道中顺着航道航行,一段时间内并不会重复通过同一断面,采用基于时间阈值的轨迹分段方法可对原始目标船进行分段,若原始轨迹中相邻两点时间间隔大于设置阈值,则从此处将其划分为多条新轨迹,得到目标船轨迹集合,分别计算目标船轨迹相邻3点中首点和中间点、尾点和中间点之间的航速差值、航向差值、距离与时间差的比值,若其中一类差值超出了正常范围,则可认为中间点是异常点并去除,如图3所示;其中,图3(a)为正常的轨迹示意图,图3(b)为异常的轨迹示意图。
在本实例中,分别对原始渡船和目标船轨迹进行处理,处理后的轨迹依旧以嵌套列表的格式分别进行存储。
步骤4:根据判断集合中目标船轨迹时段是否包含渡船轨迹时段,识别出具备在该航程中与渡船发生会遇可能性的候选目标船。针对渡船轨迹集合中的任一轨迹,识别候选目标船的条件可以表示为:
初步识别出的候选目标船轨迹与对应渡船轨迹的时间是不同步的,在计算相对运动参数之前需要进行同步处理。此时保持渡船轨迹的参数不变,根据渡船轨迹的时间对目标船轨迹的参数进行插值,可得到候选目标船在相同时间点的运动参数。此时可计算出渡船穿越过程中与各候选目标船之间的相对速度、距离和DCPA、TCPA等相对运动参数。
在本实例中,采用线性插值的方法使得目标船的时间与渡船保持一致,计算目标船经度、纬度、航速、航向的公式为:
此时,可获取渡船X和插值后其中一条候选会遇船舶Y在此航程内的轨迹,可以表示为:
进而计算出两船的距离D、相对速度Vr、DCPA、TCPA:
DCPA=Dsin(Cr-Cb-π) (8)
其中Cb为目标船相对于渡船的方位角,θ为两船的相对航向。
步骤5:根据整体船舶尺寸特征设置DCPA的阈值,参考渡船单个航程所需时间设置TCPA的阈值,根据渡船在每一轨迹点处与目标船之间的DCPA和TCPA判断候选目标船是否在渡船的该航程中与其会遇,从而识别出渡船穿越过程中的多船会遇场景。在本实例中,DCPA和TCPA的阈值分别设置为150米和60秒,每个多船会遇场景用一个列表表示,其中包含至少一对船舶的轨迹数据。
渡船碰撞风险定量评估模型的构建主要是针对上述多船会遇场景,以渡船为主要研究对象,以渡船的一次穿越为时限,选取合适的指标,计算各目标船与渡船之间碰撞风险的变化情况,并将其融合后得到渡船穿越每一时刻的碰撞风险,进一步可计算渡船每个航程的平均风险,识别出高风险区域,得到碰撞风险分布热力图。
本案例提供的基于渡船碰撞风险定量评估模型评估碰撞风险的方法,具体包括以下几个步骤:
步骤1:确定渡船碰撞风险评估的主要指标,选取距离、相对速度、DCPA和TCPA作为风险指标,其中距离、DCPA、TCPA和碰撞风险是负相关关系,相对速度和碰撞风险是正相关关系。
步骤2:根据熵权法确定上述风险指标的权重,在对指标进行归一化处理后,计算各个指标每一样本值占所有样本值之和的比重,随后计算各个指标的熵值,某指标熵值占所有指标熵值之和的比值即为该指标的权重,从而得到指标的权重向量。
在本实例中,使用熵权法来计算各指标的权重,具体步骤为:
(1)确定指标体系和样本集合,对于包含n个样本的m个指标,令xij为第j个指标的第i个样本的值。
(2)指标的归一化处理,对于正向指标:
对于负向指标:
(3)计算第j个指标的第i个样本的比重:
(4)计算第j个指标的熵值:
(5)计算第j个指标的权重:
根据识别出的会遇场景,可获取所有样本的距离、相对速度、DCPA、TCPA这4个指标的值,从而计算出各指标的权重,可表示为:
步骤3:从识别出的多船会遇场景中,获取渡船与所有会遇目标船在每一轨迹点处的距离、相对速度、DCPA和TCPA,选取合适的分布对所有统计样本进行拟合,得到各个指标服从的分布,根据某轨迹点处相对速度的取值计算累计概率,距离、DCPA、TCPA的取值计算互补累计概率作为该点的各风险影响因素值。
在本实例中,所有会遇场景中4个指标取值的分布如图4所示,其中距离服从卡方分布,相对速度服从正态分布,DCPA和TCPA服从指数分布。其中,图4(a)为距离分布拟合示意图,图4(b)为相对速度分布拟合示意图,图4(c)为DCPA分布拟合示意图,图4(d)为TCPA分布拟合示意图。
步骤4:根据权重向量和渡船在航程中每一轨迹点处风险影响因素值,可计算出渡船和一艘会遇船舶全程的CRI:
其中RIF为一个指标的风险影响因素值。
此时得到了多船会遇场景中渡船与各会遇船舶之间的CRI,需进一步融合才能得到同时考虑多条会遇船舶时的整体CRI,取每一时刻渡船与各会遇船舶之间CRI的最大值作为渡船穿越过程中该时刻CRI的值,从而得到渡船各个航程中CRI的变化情况。
步骤5:根据渡船在一个航程中CRI随时间变化曲线在时间上的积分与该航程花费时间的比值计算出平均CRI:
用平均CRI来度量渡船一个航程中的整体风险,并根据平均CRI值将渡船各航程的碰撞风险等级划分为高、中、低3类,进一步识别出高碰撞风险航程中CRI最高的点,根据高风险点的热力图分布可得到渡船穿越路径中的高风险区域。
为验证该本案例方法的有效性,获取了长江南京段的AIS数据,根据会遇场景的识别方法筛选出了所有渡船穿越过程中的多船会遇场景,并根据构建的风险定量评估模型对所有会遇场景中渡船的碰撞风险进行了分析。图5显示了其中一个多船会遇场景,其中每艘目标船与渡船之间的CRI如图6所示,经过融合之后的渡船穿越的碰撞风险如图7所示,主要呈现出两个波峰的形状,这与高碰撞风险点热力图的显示一致,如图8所示。
综上所述,本案例提出的一种基于AIS数据识别渡船横越中的多船会遇场景,并对场景中渡船碰撞风险进行定量评估的方法,能够有效可视化渡船横越航道时的碰撞风险,为避免渡船发生碰撞事故提供参考。
本案例还提供一种渡船碰撞风险评估系统,包括:
数据获取模块,用于通过设置水域边界坐标确定围成区域,获取所述围成区域内的AIS数据,对所述AIS数据进行预处理并获取船舶信息;
轨迹分段模块,用于根据船舶信息构建船舶的原始轨迹,对所述原始轨迹进行分段和分类;
会遇识别模块,用于根据渡船和目标船原始轨迹的时空分布获取航程中可能与渡船会遇的目标船,计算渡船与每艘目标船的相对运动参数,识别其中的会遇船舶;
碰撞评估模块,用于根据渡船和相应会遇船舶的轨迹数据构建渡船横越过程中的多船会遇场景,根据多船会遇场景评估渡船碰撞风险。
本案例的一种渡船碰撞风险评估系统,可执行本发明方法案例所提供的一种渡船碰撞风险评估方法,可执行方法案例的任意组合实施步骤,具备该方法相应的功能和有益效果。
本案例还提供一种渡船碰撞风险评估装置,包括:
至少一个处理器;
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行,使得所述至少一个处理器实现上所述方法。
本案例的一种渡船碰撞风险评估装置,可执行本发明方法案例所提供的一种渡船碰撞风险评估方法,可执行方法案例的任意组合实施步骤,具备该方法相应的功能和有益效果。
本申请案例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行图1所示的方法。
本案例还提供了一种存储介质,存储有可执行本发明方法案例所提供的一种渡船碰撞风险评估方法的指令或程序,当运行该指令或程序时,可执行方法案例的任意组合实施步骤,具备该方法相应的功能和有益效果。
在一些可选择的案例中,在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如,取决于所涉及的功能/操作,连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外,在本发明的流程图中所呈现和描述的案例以示例的方式被提供,目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的案例是可预期的,其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。
此外,虽然在功能性模块的背景下描述了本发明,但应当理解的是,除非另有相反说明,所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中,或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是,有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说,考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下,在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此,本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。此外,所公开的特定概念仅仅是说明性的,并不意在限制本发明的范围,本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。
所述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机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说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,该计算机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机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个案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。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的上述描述中,参考术语“一个实施方式/案例”、“另一实施方式/案例”或“某些实施方式/案例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施方式,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明,但本发明并不限于上述案例,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换,这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.一种渡船碰撞风险评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
通过设置水域边界坐标确定围成区域,获取所述围成区域内的AIS数据,对所述AIS数据进行预处理并获取船舶信息;
根据船舶信息构建船舶的原始轨迹,对所述原始轨迹进行分段;
根据渡船和目标船原始轨迹的时空分布获取航程中可能与渡船会遇的目标船,计算渡船与每艘目标船的相对运动参数,识别其中的会遇船舶;
根据渡船和相应会遇船舶的轨迹数据构建渡船横越过程中的多船会遇场景,根据多船会遇场景评估渡船碰撞风险。
2.根据权利要求1所述的一种渡船碰撞风险评估方法,其特征在于,将渡船从一码头至另一码头的轨迹作为一个航程;将每个航程中从渡船附近经过,且可能与渡船发生碰撞的船舶作为会遇船舶;将渡船横越的整个过程中渡船及所有会遇船舶的相对运动作为一个会遇场景,在识别出会遇场景后,对场景中渡船与每艘目标船之间的碰撞风险分别进行评估,随后得到渡船每一时刻的碰撞风险。
3.根据权利要求1或2所述的一种渡船碰撞风险评估方法,其特征在于,所述根据渡船和相应会遇船舶的轨迹数据构建渡船横越过程中的多船会遇场景,根据多船会遇场景评估渡船碰撞风险,包括:
选取参数作为碰撞风险的评估指标;
计算各评价指标的权重;
对识别出的所有会遇场景中的评价指标的分布进行拟合,计算出各评价指标的风险影响因素值;
根据权重和风险影响因素值计算会遇场景中每一时刻渡船与各目标船之间的CRI;
计算渡船每个航程中的平均CRI,根据平均CRI识别高碰撞风险区域。
4.根据权利要求1所述的一种渡船碰撞风险评估方法,其特征在于,所述根据船舶信息构建船舶的原始轨迹,对所述原始轨迹进行分段,包括:
根据MMSI对AIS数据进行分组,并将AIS数据中的坐标点按照时序排列,重构原始轨迹;
从所述原始轨迹中筛选出渡船轨迹和顺航道航行的目标船轨迹;
根据所述渡船轨迹的周期运动特点,采用基于起点和终点特征的方法对渡船轨迹进行分段;
采用基于时间阈值的轨迹分段方法可对目标船轨迹进行分段,得到目标船轨迹集合。
5.根据权利要求4所述的一种渡船碰撞风险评估方法,其特征在于,所述根据船舶信息构建船舶的原始轨迹的步骤还包括删除轨迹异常点的步骤,具体为:
根据渡船轨迹中相邻两点距离之和计算每条渡船轨迹的长度,根据计算的长度识别出长度异常的渡船轨迹;
对于顺航道航行的目标船轨迹,分别计算目标船轨迹中相邻3点中首点和中间点、尾点和中间点之间的航速差值、航向差值、距离与时间差的比值,根据计算获得的比值识别并删除异常点。
6.根据权利要求3所述的一种渡船碰撞风险评估方法,其特征在于,所述对识别出的所有会遇场景中的评价指标的分布进行拟合,计算出各评价指标的风险影响因素值,包括:
在构建的多船会遇场景中,获取渡船与所有会遇目标船在每一轨迹点处的距离、相对速度、DCPA和TCPA,作为评估指标;
对评估指标的分布进行拟合,得到各个评估指标服从的分布;
根据相对速度的取值计算累计概率,以及根据距离、DCPA、TCPA的取值计算互补累计概率,作为各个指标的风险影响因素值。
7.根据权利要求6所述的一种渡船碰撞风险评估方法,其特征在于,所述根据权重和风险影响因素值计算会遇场景中每一时刻渡船与各目标船之间的CRI,包括:
根据权重和渡船在航程中每一轨迹点处的风险影响因素值,计算渡船和一艘会遇船舶在整个横越过程中的CRI;
取每一时刻渡船与各会遇船舶之间碰撞风险最大值作为渡船横越过程中的CRI值,获得渡船每个航程CRI的整体变化情况。
8.一种渡船碰撞风险评估系统,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于通过设置水域边界坐标确定围成区域,获取所述围成区域内的AIS数据,对所述AIS数据进行预处理并获取船舶信息;
轨迹分段模块,用于根据船舶信息构建船舶的原始轨迹,对所述原始轨迹进行分段和分类;
会遇识别模块,用于根据渡船和目标船原始轨迹的时空分布获取航程中可能与渡船会遇的目标船,计算渡船与每艘目标船的相对运动参数,识别其中的会遇船舶;
碰撞评估模块,用于根据渡船和相应会遇船舶的轨迹数据构建渡船横越过程中的多船会遇场景,根据多船会遇场景评估渡船碰撞风险。
9.一种渡船碰撞风险评估装置,其特征在于,包括:
至少一个处理器;
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行,使得所述至少一个处理器实现权利要求1-7任一项所述的一种渡船碰撞风险评估方法。
10.一种存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,其特征在于,所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110160448.XA CN112967527B (zh) | 2021-02-05 | 2021-02-05 | 一种渡船碰撞风险评估方法、系统、装置及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110160448.XA CN112967527B (zh) | 2021-02-05 | 2021-02-05 | 一种渡船碰撞风险评估方法、系统、装置及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112967527A true CN112967527A (zh) | 2021-06-15 |
CN112967527B CN112967527B (zh) | 2022-05-10 |
Family
ID=76274339
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110160448.XA Active CN112967527B (zh) | 2021-02-05 | 2021-02-05 | 一种渡船碰撞风险评估方法、系统、装置及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112967527B (zh) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113240944A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-08-10 | 广东海洋大学 | 一种基于大数据的个体船舶碰撞风险计算方法 |
CN113536544A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-10-22 | 武汉理工大学 | 一种基于最小安全距离模型的船舶概率冲突检测方法 |
CN113613173A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-11-05 | 湖南国天电子科技有限公司 | 一种单双向功能可选择的船用自动识别仪 |
CN113870620A (zh) * | 2021-10-19 | 2021-12-31 | 遨海科技有限公司 | 一种多ais设备同时开启的船舶识别方法 |
CN114283621A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-05 | 武汉理工大学 | 基于船舶交通流的内河渡线会遇风险识别及决策方法 |
CN114464014A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-05-10 | 集美大学 | 基于模糊逻辑的区域船舶碰撞风险处理方法、系统和介质 |
CN114463640A (zh) * | 2022-04-08 | 2022-05-10 | 武汉理工大学 | 一种局部特征融合的多视角船舶身份识别方法 |
CN114464015A (zh) * | 2022-02-08 | 2022-05-10 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN114708750A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-07-05 | 武汉理工大学 | 一种桥区水域船舶碰撞风险检测方法和装置 |
CN114999231A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-09-02 | 武汉理工大学 | 一种基于ais数据的多船会遇场景侦测方法、系统及平台 |
CN115331486A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-11-11 | 河海大学 | 一种船舶碰撞风险评估与预测方法及装置 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102015224830A1 (de) * | 2015-12-10 | 2017-06-14 | Hochschule Wismar | Verfahren und System zur Verkehrsvorhersage in querschnittsbeschränkten Seegebieten |
CN110322731A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-10-11 | 武汉理工大学 | 一种船舶会遇助航预警方法 |
CN111260963A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-06-09 | 武汉理工大学 | 一种多船会遇避碰方法 |
CN111639789A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-09-08 | 南京理工大学 | 开放海域船舶碰撞风险预测方法 |
CN111861155A (zh) * | 2020-07-03 | 2020-10-30 | 南京理工大学 | 船舶碰撞风险检测方法、系统、计算机设备和存储介质 |
CN111951606A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-11-17 | 武汉理工大学 | 一种船舶碰撞风险评估与预警方法及系统 |
CN112102361A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-18 | 珠海大横琴科技发展有限公司 | 一种多船只运行碰撞检测方法、装置及计算机设备 |
-
2021
- 2021-02-05 CN CN202110160448.XA patent/CN112967527B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102015224830A1 (de) * | 2015-12-10 | 2017-06-14 | Hochschule Wismar | Verfahren und System zur Verkehrsvorhersage in querschnittsbeschränkten Seegebieten |
CN110322731A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-10-11 | 武汉理工大学 | 一种船舶会遇助航预警方法 |
CN111260963A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-06-09 | 武汉理工大学 | 一种多船会遇避碰方法 |
CN111639789A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-09-08 | 南京理工大学 | 开放海域船舶碰撞风险预测方法 |
CN111861155A (zh) * | 2020-07-03 | 2020-10-30 | 南京理工大学 | 船舶碰撞风险检测方法、系统、计算机设备和存储介质 |
CN111951606A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-11-17 | 武汉理工大学 | 一种船舶碰撞风险评估与预警方法及系统 |
CN112102361A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-18 | 珠海大横琴科技发展有限公司 | 一种多船只运行碰撞检测方法、装置及计算机设备 |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113240944A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-08-10 | 广东海洋大学 | 一种基于大数据的个体船舶碰撞风险计算方法 |
CN113536544A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-10-22 | 武汉理工大学 | 一种基于最小安全距离模型的船舶概率冲突检测方法 |
CN113536544B (zh) * | 2021-06-21 | 2023-11-07 | 武汉理工大学 | 一种基于最小安全距离模型的船舶概率冲突检测方法 |
CN113613173A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-11-05 | 湖南国天电子科技有限公司 | 一种单双向功能可选择的船用自动识别仪 |
CN113870620A (zh) * | 2021-10-19 | 2021-12-31 | 遨海科技有限公司 | 一种多ais设备同时开启的船舶识别方法 |
CN113870620B (zh) * | 2021-10-19 | 2023-07-21 | 遨海科技有限公司 | 一种多ais设备同时开启的船舶识别方法 |
CN114283621A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-05 | 武汉理工大学 | 基于船舶交通流的内河渡线会遇风险识别及决策方法 |
CN114464014A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-05-10 | 集美大学 | 基于模糊逻辑的区域船舶碰撞风险处理方法、系统和介质 |
CN114464015B (zh) * | 2022-02-08 | 2023-05-02 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN114464015A (zh) * | 2022-02-08 | 2022-05-10 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN114463640A (zh) * | 2022-04-08 | 2022-05-10 | 武汉理工大学 | 一种局部特征融合的多视角船舶身份识别方法 |
CN114999231A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-09-02 | 武汉理工大学 | 一种基于ais数据的多船会遇场景侦测方法、系统及平台 |
CN114708750A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-07-05 | 武汉理工大学 | 一种桥区水域船舶碰撞风险检测方法和装置 |
CN115331486A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-11-11 | 河海大学 | 一种船舶碰撞风险评估与预测方法及装置 |
CN115331486B (zh) * | 2022-08-12 | 2023-06-13 | 河海大学 | 一种船舶碰撞风险评估与预测方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112967527B (zh) | 2022-05-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112967527B (zh) | 一种渡船碰撞风险评估方法、系统、装置及介质 | |
JP4047369B1 (ja) | 船舶動静予測方法及びシステム | |
Zissis et al. | A distributed spatial method for modeling maritime routes | |
CN113553682B (zh) | 一种数据驱动的多层次船舶航路网络构建方法 | |
Xin et al. | A simulation model for ship navigation in the “Xiazhimen” waterway based on statistical analysis of AIS data | |
Breithaupt et al. | Maritime route delineation using AIS data from the atlantic coast of the US | |
KR20050114771A (ko) | 선박 운전 지원 시스템 | |
CN115410420B (zh) | 一种船舶安全航行管理方法和系统 | |
Shu et al. | Vessel speed, course, and path analysis in the Botlek area of the Port of Rotterdam, Netherlands | |
Chang et al. | Vessel traffic analysis for maritime intelligent transportation system | |
CN116843092A (zh) | 多源数据支持下的船舶航程od信息提取方法 | |
Kang et al. | Study of narrow waterways congestion based on automatic identification system (AIS) data: A case study of Houston Ship Channel | |
Last et al. | Interactive history-based vessel movement prediction | |
Kabir et al. | Study on U-turn behavior of vessels in narrow waterways based on AIS data | |
CN112818533B (zh) | 一种水域拥堵风险评价方法、系统、装置及介质 | |
Zhang et al. | A data-driven approach for ship-bridge collision candidate detection in bridge waterway | |
CN114490913A (zh) | 一种船舶进港状态的确定方法、确定装置和电子设备 | |
CN116978259B (zh) | 一种船舰航行轨迹预测方法、装置及存储介质 | |
CN117010582B (zh) | 一种船舶轨迹优化的船舶航路模型提取方法 | |
CN113112871A (zh) | 一种考虑船舶尺度的船撞桥危险度计算方法 | |
CN115587308A (zh) | 航道的确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
Bonham et al. | Analysing port and shipping operations using big data | |
CN112373642B (zh) | 一种基于船舶领域的内河船舶追越行为检测及跟踪方法 | |
CN112350733B (zh) | 一种基于有效距离的快速轨迹压缩方法 | |
CN115328903A (zh) | 船舶停留状态识别方法和装置、电子设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |