CN114461937B - 船舶事故应急资源搜索方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种船舶事故应急资源搜索方法及系统，通过基于AIS信息对船舶进行定位与跟踪，并利用大数据快速检索技术，从海量在库数据中快速识别出需要的应急资源信息，并对筛选出的应急资源信息进行分类，以及根据应急资源信息类型进行标识处理，同时，通过采集事故船舶所处位置在设定区域范围内的气象信息以及预测未来一个时间段内的气象数据信息，为应急救援提供气象参考，最后生成应急资源搜索结果。本发明能够实现船舶事故应急资源的全方位搜索、精细化筛选以及合理化调配，做到对海上船舶事故的快速响应。

Description

船舶事故应急资源搜索方法及系统
技术领域
本发明涉及船舶事故领域，具体涉及一种船舶事故应急资源搜索方法及系统。
背景技术
经济全球化发展进程持续加速，作为全球贸易最重要的载体，海上运输业蓬勃发展。随着海上贸易的迅猛发展，船舶往来越来越频繁，船舶密度也逐渐加大，因此发生海上交通事故的风险也随之增大，这就对海上应急管理和安全管控提出了更高的要求，航运产业快速、健康、安全、可持续的发展，需要一个快速响应紧急事故的资源管理环境。
海上船舶事故发生后，为了尽量降低船舶损失、减少人员伤亡，需要尽快展开海上应急救援，全面搜索海上搜救资源、合理优化应急资源配置、快速开展应急管理工作对提升海上救援管理的科学技术水平和应急管理能力效率有十分重要的意义。而如何利用大数据技术快速实现数据的有效利用与自助分析，做到真正助力船舶事故应急资源的搜索成了急需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供船舶事故应急资源搜索方法及系统，能够实现船舶事故应急资源的全方位搜索、精细化筛选以及合理化调配，做到对海上船舶事故的快速响应。
本发明的船舶事故应急资源搜索方法，包括如下步骤：
数据采集与处理步骤：采集船舶AIS信息、通代信息以及修船厂信息，并将船舶档案数据与所述船舶AIS信息进行关联，存储所述船舶位置信息、通代位置信息以及修船厂位置信息；
初步检索步骤：以事故船舶所处位置为中心并以设定值R为半径，划定目标圆形区域；从数据采集与处理后的数据信息中检索在所述目标圆形区域内的应急资源；所述应急资源包括船舶、通代以及修船厂；
分类处理步骤：按照船型以及资源类型对检索到的应急资源进行分类，得到分类后的应急资源；
标识处理步骤：对分类后的应急资源进行数据标识，得到标识后的应急资源；
气象信息获取步骤：采集事故船舶所处位置在设定区域范围内的气象信息，并根据所述气象信息预测未来时间段T内的气象数据信息；
搜索结果生成步骤：按照应急资源类型以及距离事故发生地从近到远对标识后的应急资源进行排序，得到排序后的数据信息，并将排序后的数据信息、所述气象信息以及所述未来时间段T内的气象数据信息作为应急资源的搜索结果。
进一步，所述初步检索步骤还获取事故船舶信息；所述事故船舶信息包括事故船舶所在位置、事故船舶档案、事故船舶船型以及事故船舶载重量。
进一步，所述船型包括拖船、执法船、特种船以及商船；所述资源类型包括拖轮、执法救助、特种船、商船、通代以及修船厂。
进一步，按照船舶类别、救助类别、最大马力、与事故船舶之间的距离以及档案信息对分类后的应急资源进行数据标识。
进一步，所述气象信息包括实时气象信息以及未来7天内的气象预报信息。
一种船舶事故应急资源搜索系统，包括依次连接的数据采集与处理模块、初步检索模块、分类处理模块、标识处理模块、气象信息获取模块以及搜索结果生成模块；
所述数据采集与处理模块：采集船舶AIS信息、通代信息以及修船厂信息，并将船舶档案数据与所述船舶AIS信息进行关联，存储所述船舶位置信息、通代位置信息以及修船厂位置信息；
所述初步检索模块：以事故船舶所处位置为中心并以设定值R为半径，划定目标圆形区域；从数据采集与处理后的数据信息中检索在所述目标圆形区域内的应急资源；所述应急资源包括船舶、通代以及修船厂；
所述分类处理模块：按照船型以及资源类型对检索到的应急资源进行分类，得到分类后的应急资源；
所述标识处理模块：对分类后的应急资源进行数据标识，得到标识后的应急资源；
所述气象信息获取模块：采集事故船舶所处位置在设定区域范围内的气象信息，并根据所述气象信息预测未来时间段T内的气象数据信息；
所述搜索结果生成模块：按照应急资源类型以及距离事故发生地从近到远对标识后的应急资源进行排序，得到排序后的数据信息，并将排序后的数据信息、所述气象信息以及所述未来时间段T内的气象数据信息作为应急资源的搜索结果。
进一步，所述初步检索模块还获取事故船舶信息；所述事故船舶信息包括事故船舶所在位置、事故船舶档案、事故船舶船型以及事故船舶载重量。
进一步，所述船型包括拖船、执法船、特种船以及商船；所述资源类型包括拖轮、执法救助、特种船、商船、通代以及修船厂。
进一步，按照船舶类别、救助类别、最大马力、与事故船舶之间的距离以及档案信息对分类后的应急资源进行数据标识。
进一步，所述气象信息包括实时气象信息以及未来7天内的气象预报信息。
本发明的有益效果是：本发明公开的一种船舶事故应急资源搜索方法及系统，通过基于AIS信息对船舶进行定位与跟踪，并利用大数据快速检索技术，从海量在库数据中快速识别出需要的应急资源信息，并对筛选出的应急资源信息进行分类，以及根据应急资源信息类型进行标识处理，同时，通过采集事故船舶所处位置在设定区域范围内的气象信息以及预测未来一个时间段内的气象数据信息，为应急救援提供气象参考，最后生成应急资源搜索结果。本发明实现了船舶事故应急资源的全方位搜索、精细化筛选以及合理化调配，能够做到对海上船舶事故的快速响应，协助船舶脱离危险，减少船舶事故对人员伤亡、财产损失和海洋环境带来的破坏。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明的应急资源搜索结果报告示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明做出进一步的说明，如图所示：
本发明的船舶事故应急资源搜索方法，包括如下步骤：
数据采集与处理步骤：采集船舶AIS信息、通代信息以及修船厂信息，并将船舶档案数据与所述船舶AIS信息进行关联，存储所述船舶位置信息、通代位置信息以及修船厂位置信息；其中，所述船舶AIS信息、通代信息以及修船厂信息均可从现有的资源库中采集；所述船舶AIS信息构成了AIS数据模型，所述AIS数据模型包括船舶、时间、位置以及状态；所述船舶档案数据构成了船舶数据模型，所述船舶数据模型包括船舶名称、MMSI、船型、船长、船宽、载重量以及马力；所述通代信息构成了通代数据模型，所述通代数据模型包括通代名称、所在港口、位置、电话以及地址；所述修船厂信息构成了修船厂数据模型，所述修船厂数据模型包括修船厂名称、所在港口以及位置；所述船舶AIS信息包括船舶AIS动态数据信息，并可根据AIS状态字段得到船舶的动态数据信息；所述船舶位置信息可以根据所述船舶最新的AIS位置信息进行确定；通过上述数据采集与处理步骤，供后续初步检索使用；
初步检索步骤：以事故船舶所处位置为中心并以设定值R为半径，划定目标圆形区域；从数据采集与处理后的数据信息中检索在所述目标圆形区域内的应急资源；所述应急资源包括船舶、通代以及修船厂；其中，根据事故船舶最新的AIS位置信息，来确定事故船舶所处的位置；根据所述所处位置结合AIS数据模型和船舶数据模型就能够找出符合要求的圆形区域内的船舶；根据所述所处位置结合通代数据模型，就可以找出符合要求的圆形区域内的通代；根据所述所处位置结合修船厂数据模型，就可以找出符合要求的圆形区域内的修船厂；所述设定值R可以根据实际工况进行设定，一般取值范围为1-1000海里；所述通代是指既能船代又能货代的代理公司；
分类处理步骤：按照船型以及资源类型对检索到的应急资源进行分类，得到分类后的应急资源；为了船舶救援工作的及时有效开展，需要将应急资源罗列清晰，所述船型包括拖船、执法船、特种船以及商船；所述资源类型包括拖轮、执法救助、特种船、商船、通代以及修船厂；所述应急资源中的各种资源信息均包括资源名称、资源所在的位置以及与事故船舶之间的距离；比如船舶信息包括船舶船名、船舶所在位置、与事故船舶之间的距离、船舶航速以及船舶档案数据；通代信息包括通代名称、通代所处位置以及与事故船舶之间的距离；修船厂信息包括修船厂名称、修船厂所处位置以及与事故船舶之间的距离；
标识处理步骤：对分类后的应急资源进行数据标识，得到标识后的应急资源；具体地，按照船舶类别、救助类别、最大马力、与事故船舶之间的距离以及档案信息对分类后的应急资源进行数据标识；
气象信息获取步骤：采集事故船舶所处位置在设定区域范围内的气象信息，并根据所述气象信息预测未来时间段T内的气象数据信息；具体地，为了进一步使得船舶救援工作的及时有效开展，需要采集或获取事故船舶所处位置在设定区域范围内所处风场、浪高、洋流以及天气等的实时气象信息以及未来7天时间内的天气预报信息；并可根据所述气象信息在地图上展示风、浪、流的动向，进而提供24小时的数据预测，为救援提供气象参考；其中，所述设定区域范围可根据实际情况进行设置；所述时间段T取值为24小时；所述气象信息包括实时气象信息以及未来7天内的气象预报信息；
一般地，船舶在海上航行时，外界环境对船的影响来源于海洋的水文环境和大气的气象环境；对船舶有直接影响的要素包括风、浪、流、雾、冰以及潮。风主要影响船舶的漂移和偏转，风驱动形成的浪也会影响船舶的安全和航行效率；海流会使得船舶的航速和航迹发生变化；海雾中航行的船舶会有发生偏航、搁浅、碰撞的危险；船舶在冬季的高纬度航行时，经常会受到海冰或冰山的影响；高潮流能使得船舶避开障碍物，低潮也能阻碍船舶进出。
搜索结果生成步骤：按照应急资源类型以及距离事故发生地从近到远对标识后的应急资源进行排序，得到排序后的数据信息，并将排序后的数据信息、所述气象信息以及所述未来时间段T内的气象数据信息作为应急资源的搜索结果。其中，按照应急资源类型可以对各类资源进行一个排序，然后再按照距离事故船舶所处位置从近到远对每个类别的应急资源进行类别内的排序；对于应急资源搜索结果中的气象信息，可采用风场和洋流的方式对气象信息进行展现，在普通地图模式下，气象元素以图层的方式叠加到地图上，图层能够展示出风、浪、流的等级及方向；在卫星图模式下，采用动态风场及洋流绘制技术，动态展示风向、流向，提升视觉体验。
通过上述步骤，综合以上信息数据，实现对船舶事故应急资源的搜索，得到应急资源搜索结果，进而生成应急资源搜索结果报告，如图2所示。
本实施例中，所述初步检索步骤还获取事故船舶信息；所述事故船舶信息包括事故船舶所在位置、事故船舶档案、事故船舶船型以及事故船舶载重量。
本发明还涉及了一种船舶事故应急资源搜索系统，所述系统与上述船舶事故应急资源搜索方法相对应，可理解为是实现上述方法的系统，所述系统包括依次连接的数据采集与处理模块、初步检索模块、分类处理模块、标识处理模块、气象信息获取模块以及搜索结果生成模块；具体地：
所述数据采集与处理模块：采集船舶AIS信息、通代信息以及修船厂信息，并将船舶档案数据与所述船舶AIS信息进行关联，存储所述船舶位置信息、通代位置信息以及修船厂位置信息；所述初步检索模块：以事故船舶所处位置为中心并以设定值R为半径，划定目标圆形区域；从数据采集与处理后的数据信息中检索在所述目标圆形区域内的应急资源；所述应急资源包括船舶、通代以及修船厂；所述分类处理模块：按照船型以及资源类型对检索到的应急资源进行分类，得到分类后的应急资源；所述标识处理模块：对分类后的应急资源进行数据标识，得到标识后的应急资源；所述气象信息获取模块：采集事故船舶所处位置在设定区域范围内的气象信息，并根据所述气象信息预测未来时间段T内的气象数据信息；所述搜索结果生成模块：按照应急资源类型以及距离事故发生地从近到远对标识后的应急资源进行排序，得到排序后的数据信息，并将排序后的数据信息、所述气象信息以及所述未来时间段T内的气象数据信息作为应急资源的搜索结果。
本实施例中，所述初步检索模块还获取事故船舶信息；所述事故船舶信息包括事故船舶所在位置、事故船舶档案、事故船舶船型以及事故船舶载重量。
本实施例中，所述船型包括拖船、执法船、特种船以及商船；所述资源类型包括拖轮、执法救助、特种船、商船、通代以及修船厂。
本实施例中，按照船舶类别、救助类别、最大马力、与事故船舶之间的距离以及档案信息对分类后的应急资源进行数据标识。
本实施例中，所述气象信息包括实时气象信息以及未来7天内的气象预报信息。
本发明提供了客观、科学的船舶事故应急资源搜索方法及系统，实现了船舶事故应急资源的全方位搜索、精细化筛选以及合理化调配，能够做到对海上船舶事故的快速响应，协助船舶脱离危险，减少船舶事故对人员伤亡、财产损失和海洋环境带来的破坏。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种船舶事故应急资源搜索方法，其特征在于：包括如下步骤：
数据采集与处理步骤：采集船舶AIS信息、通代信息以及修船厂信息，并将船舶档案数据与所述船舶AIS信息进行关联，存储所述船舶位置信息、通代位置信息以及修船厂位置信息；
初步检索步骤：以事故船舶所处位置为中心并以设定值R为半径，划定目标圆形区域；从数据采集与处理后的数据信息中检索在所述目标圆形区域内的应急资源；所述应急资源包括船舶、通代以及修船厂；
分类处理步骤：按照船型以及资源类型对检索到的应急资源进行分类，得到分类后的应急资源；
标识处理步骤：对分类后的应急资源进行数据标识，得到标识后的应急资源；
气象信息获取步骤：采集事故船舶所处位置在设定区域范围内的气象信息，并根据所述气象信息预测未来时间段T内的气象数据信息；
搜索结果生成步骤：按照应急资源类型以及距离事故发生地从近到远对标识后的应急资源进行排序，得到排序后的数据信息，并将排序后的数据信息、所述气象信息以及所述未来时间段T内的气象数据信息作为应急资源的搜索结果。
2.根据权利要求1所述的船舶事故应急资源搜索方法，其特征在于：所述初步检索步骤还获取事故船舶信息；所述事故船舶信息包括事故船舶所在位置、事故船舶档案、事故船舶船型以及事故船舶载重量。
3.根据权利要求1所述的船舶事故应急资源搜索方法，其特征在于：所述船型包括拖船、执法船、特种船以及商船；所述资源类型包括拖轮、执法救助、特种船、商船、通代以及修船厂。
4.根据权利要求1所述的船舶事故应急资源搜索方法，其特征在于：按照船舶类别、救助类别、最大马力、与事故船舶之间的距离以及档案信息对分类后的应急资源进行数据标识。
5.根据权利要求1所述的船舶事故应急资源搜索方法，其特征在于：所述气象信息包括实时气象信息以及未来7天内的气象预报信息。
6.一种船舶事故应急资源搜索系统，其特征在于：包括依次连接的数据采集与处理模块、初步检索模块、分类处理模块、标识处理模块、气象信息获取模块以及搜索结果生成模块；
所述数据采集与处理模块：采集船舶AIS信息、通代信息以及修船厂信息，并将船舶档案数据与所述船舶AIS信息进行关联，存储所述船舶位置信息、通代位置信息以及修船厂位置信息；
所述初步检索模块：以事故船舶所处位置为中心并以设定值R为半径，划定目标圆形区域；从数据采集与处理后的数据信息中检索在所述目标圆形区域内的应急资源；所述应急资源包括船舶、通代以及修船厂；
所述分类处理模块：按照船型以及资源类型对检索到的应急资源进行分类，得到分类后的应急资源；
所述标识处理模块：对分类后的应急资源进行数据标识，得到标识后的应急资源；
所述气象信息获取模块：采集事故船舶所处位置在设定区域范围内的气象信息，并根据所述气象信息预测未来时间段T内的气象数据信息；
所述搜索结果生成模块：按照应急资源类型以及距离事故发生地从近到远对标识后的应急资源进行排序，得到排序后的数据信息，并将排序后的数据信息、所述气象信息以及所述未来时间段T内的气象数据信息作为应急资源的搜索结果。
7.根据权利要求6所述的船舶事故应急资源搜索系统，其特征在于：所述初步检索模块还获取事故船舶信息；所述事故船舶信息包括事故船舶所在位置、事故船舶档案、事故船舶船型以及事故船舶载重量。
8.根据权利要求6所述的船舶事故应急资源搜索系统，其特征在于：所述船型包括拖船、执法船、特种船以及商船；所述资源类型包括拖轮、执法救助、特种船、商船、通代以及修船厂。
9.根据权利要求6所述的船舶事故应急资源搜索系统，其特征在于：按照船舶类别、救助类别、最大马力、与事故船舶之间的距离以及档案信息对分类后的应急资源进行数据标识。
10.根据权利要求6所述的船舶事故应急资源搜索系统，其特征在于：所述气象信息包括实时气象信息以及未来7天内的气象预报信息。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150129898A (ko) * 2014-05-12 2015-11-23 한국해양과학기술원 해상 수색 구조 시스템 및 이를 이용한 해상 수색 구조 방법
CN105205226A (zh) * 2015-08-28 2015-12-30 武汉理工大学 二维海事仿真系统
KR101729464B1 (ko) * 2017-01-23 2017-04-25 (주) 지씨에스씨 선박의 해양사고 예측 시스템
CN111538745A (zh) * 2020-07-09 2020-08-14 中科全维科技(苏州)有限公司 一种面向应急领域的专题数据poi检索系统及检索方法
CN112396212A (zh) * 2020-07-15 2021-02-23 王博妮 一种基于精细化气象预报服务出海决策的人、船管理系统及方法
CN113807686A (zh) * 2021-09-06 2021-12-17 武汉理工大学 一种多目标海上应急资源调配方法及装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150129898A (ko) * 2014-05-12 2015-11-23 한국해양과학기술원 해상 수색 구조 시스템 및 이를 이용한 해상 수색 구조 방법
CN105205226A (zh) * 2015-08-28 2015-12-30 武汉理工大学 二维海事仿真系统
KR101729464B1 (ko) * 2017-01-23 2017-04-25 (주) 지씨에스씨 선박의 해양사고 예측 시스템
CN111538745A (zh) * 2020-07-09 2020-08-14 中科全维科技(苏州)有限公司 一种面向应急领域的专题数据poi检索系统及检索方法
CN112396212A (zh) * 2020-07-15 2021-02-23 王博妮 一种基于精细化气象预报服务出海决策的人、船管理系统及方法
CN113807686A (zh) * 2021-09-06 2021-12-17 武汉理工大学 一种多目标海上应急资源调配方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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朱永健 ; .船舶自动识别系统对船舶救助的影响.水上消防.2019,(第03期),全文. *

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CN114461937A (zh) 2022-05-10

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