CN115880950A - 一种船舶自动识别系统数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种船舶自动识别系统数据处理方法，涉及数据处理技术领域，用于解决现有的船舶自动识别系统数据处理系统及方法不能实时对船舶周围的危险情况进行实时监控，从而不能及时对造成危险的对象进行通知并做出危险应急措施，存在危险发生的可能的问题；该船舶自动识别系统数据处理方法能够对船舶周围的危险情况进行实时监控，从而能够对造成危险的对象进行及时通知，使得两者均能及时做出危险应急措施，避免危险发生。

Description

一种船舶自动识别系统数据处理方法

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种船舶自动识别系统数据处理方法。

背景技术

船舶自动识别系统（AIS）由岸基设施和船载设备共同组成的开放式数据传输系统，与计算机网络实现连接，构成水上交通监控网络，AIS设计的初衷是为了避免船舶碰撞，随着AIS数据的质量和可访问性的不断提高，数据的应用已经从早期的导航研究延伸到船舶行为分析、航运安全、贸易分析、环境评估、海事监管等领域。申请号为CN202210793896.8的专利公开了一种船舶自动识别系统数据处理系统及方法，包括：收集基站的AIS报文；采用流式计算技术对AIS报文进行清洗后，推送到Redis缓存中；基于清洗后的AIS报文进行实时性能指标统计；结合实时性能指标统计结果进行可视化展示，该发明通过对AIS数据实时清洗去重，有效改善了AIS数据质量，但仍然存在以下不足之处：该船舶自动识别系统数据处理系统及方法不能实时对船舶周围的危险情况进行实时监控，从而不能及时对造成危险的对象进行通知并做出危险应急措施，存在危险发生的可能。

发明内容

为了克服上述的技术问题，本发明的目的在于提供一种船舶自动识别系统数据处理方法：通过船舶识别模块获得识别对象，通过船舶分选模块从识别对象中分选出分选对象，通过数据采集模块采集相距值、行速值、重量值，通过数据分析模块根据相距值、行速值、重量值以及角度值获得偏离值、危险均值，通过数据处理平台根据偏离值以及危险均值从分选对象中分选出危险对象，通过安全报警模块对危险对象发送报警信号，解决了现有的船舶自动识别系统数据处理系统及方法不能实时对船舶周围的危险情况进行实时监控，从而不能及时对造成危险的对象进行通知并做出危险应急措施，存在危险发生的可能的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种船舶自动识别系统数据处理方法，包括以下步骤：

步骤一：船舶识别模块获得识别对象i，并将识别对象i发送至船舶分选模块；

步骤二：船舶分选模块从识别对象i中分选出分选对象j，并将分选对象j以及相对应的角度值JD发送至数据采集模块；

步骤三：数据采集模块采集相距值XJ、行速值XS、重量值ZL，并将相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD发送至数据分析模块；

步骤四：数据分析模块根据相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD获得偏离值PL、危险均值WJ，并将偏离值PL以及危险均值WJ发送至数据处理平台；

步骤五：数据处理平台根据偏离值PL以及危险均值WJ从分选对象j中分选出危险对象，并将危险对象发送至安全报警模块；

步骤六：安全报警模块对危险对象发送报警信号。

作为本发明进一步的方案：所述船舶分选模块的具体工作如下：

将识别对象i的位置标记为识别点，将参考对象的位置标记为参考点，获取识别点与参考点之间的连接线段并将其标记为参考线；

获取识别对象i的行驶方向并将其标记为行驶线；

获取行驶线与参考线之间的夹角并将其标记为识别角，获取识别角的角度并将其标记为角度值JD；

将角度值JD与预设角度值JDy进行比较：

若角度值JD＜预设角度值JDy，则将角度值JD所对应的识别对象i依次标记为分选对象j，j=1、……、m，m为自然数；

将分选对象j以及相对应的角度值JD发送至数据采集模块。

作为本发明进一步的方案：所述数据采集模块的具体工作如下：

获取分选对象j的位置与参考对象的位置之间的距离并将其标记为相距值XJ；

获取分选对象j的行驶速率并将其标记为行速值XS；

获取分选对象j的总体积并将其标记为体积值TJ，获取分选对象j的自身重量和载重重量之和并将其标记为重量值ZL，将体积值TJ、重量值ZL代入公式

得到体重值TZ，其中q1、q2分别为体积值TJ、重量值ZL的预设比例系数，且q1+q2=1，1＞q2＞q1＞0，取q1=0.42，q1=0.58；

按照预设时间间隔将相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD发送至数据分析模块。

作为本发明进一步的方案：所述数据分析模块的具体工作如下：

获取接收到相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD的时刻并将其标记为时间点值；

将相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD代入公式

得到危险系数WX，其中o1、o2、o3、o4分别为相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD的预设权重系数，且o1＞o4＞o2＞o3＞1；

以时间点值为横坐标，以危险系数WX为纵坐标并建立平面直角坐标系，将相邻两点进行线段连接，获得线段的斜率并将其标记为偏离值PL；

获取相邻两次危险系数WX的平均值并将其标记为危险均值WJ；

将偏离值PL以及危险均值WJ发送至数据处理平台。

作为本发明进一步的方案：所述数据处理平台的具体工作如下：

将危险均值WJ与危险阈值WJy进行比较，将偏离值PL与偏离阈值PLy进行比较：

若危险均值WJ≥危险阈值WJy且偏离值PL≥偏离阈值PLy，则将危险均值WJ、偏离值PL所对应的分选对象j标记为危险对象；

将危险对象发送至安全报警模块。

作为本发明进一步的方案：一种船舶自动识别系统数据处理方法，包括以下步骤：

步骤1：船舶识别模块将安装船舶自动识别系统的船舶标记为参照对象；

步骤2：船舶识别模块将参照对象设为圆心，以预设半径规划圆形区域并将其标记为识别区；

步骤3：船舶识别模块将识别区中的船舶依次标记为识别对象i，i=1、……、n，n为自然数，并将识别对象i发送至船舶分选模块；

步骤4：船舶分选模块将识别对象i的位置标记为识别点，将参考对象的位置标记为参考点，获取识别点与参考点之间的连接线段并将其标记为参考线；

步骤5：船舶分选模块获取识别对象i的行驶方向并将其标记为行驶线；

步骤6：船舶分选模块获取行驶线与参考线之间的夹角并将其标记为识别角，获取识别角的角度并将其标记为角度值JD；

步骤7：船舶分选模块将角度值JD与预设角度值JDy进行比较：

若角度值JD＜预设角度值JDy，则将角度值JD所对应的识别对象i依次标记为分选对象j，j=1、……、m，m为自然数；

步骤8：船舶分选模块将分选对象j以及相对应的角度值JD发送至数据采集模块；

步骤9：数据采集模块获取分选对象j的位置与参考对象的位置之间的距离并将其标记为相距值XJ；

步骤10：数据采集模块获取分选对象j的行驶速率并将其标记为行速值XS；

步骤11：数据采集模块获取分选对象j的总体积并将其标记为体积值TJ，获取分选对象j的自身重量和载重重量之和并将其标记为重量值ZL，将体积值TJ、重量值ZL代入公式

得到体重值TZ，其中q1、q2分别为体积值TJ、重量值ZL的预设比例系数，且q1+q2=1，1＞q2＞q1＞0，取q1=0.42，q1=0.58；

步骤12：数据采集模块按照预设时间间隔将相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD发送至数据分析模块；

步骤13：数据分析模块获取接收到相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD的时刻并将其标记为时间点值；

步骤14：数据分析模块将相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD代入公式

得到危险系数WX，其中o1、o2、o3、o4分别为相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD的预设权重系数，且o1＞o4＞o2＞o3＞1；

步骤15：数据分析模块以时间点值为横坐标，以危险系数WX为纵坐标并建立平面直角坐标系，将相邻两点进行线段连接，获得线段的斜率并将其标记为偏离值PL；

步骤16：数据分析模块获取相邻两次危险系数WX的平均值并将其标记为危险均值WJ；

步骤17：数据分析模块将偏离值PL以及危险均值WJ发送至数据处理平台；

步骤18：数据处理平台将危险均值WJ与危险阈值WJy进行比较，将偏离值PL与偏离阈值PLy进行比较：

若危险均值WJ≥危险阈值WJy且偏离值PL≥偏离阈值PLy，则将危险均值WJ、偏离值PL所对应的分选对象j标记为危险对象；

步骤19：数据处理平台将危险对象发送至安全报警模块；

步骤20：安全报警模块获取危险对象后根据危险对象的位置获得危险对象的船舶信息，并利用AIS系统向其发送报警信号。

本发明的有益效果：

本发明的一种船舶自动识别系统数据处理方法，通过船舶识别模块获得识别对象，通过船舶分选模块从识别对象中分选出分选对象，通过数据采集模块采集相距值、行速值、重量值，通过数据分析模块根据相距值、行速值、重量值以及角度值获得偏离值、危险均值，通过数据处理平台根据偏离值以及危险均值从分选对象中分选出危险对象，通过安全报警模块对危险对象发送报警信号；该船舶自动识别系统数据处理方法首先将获得识别角，识别角可以初步筛选出驶向参照对象的船舶，之后再获得相距值、行速值、重量值，最终获得危险系数，危险系数用于衡量分选对象对参照对象存在的危险程度，其中，当相距值、角度值越小，存在相撞的几率越大，当行速值、重量值越大则当相撞时造成的危害越大，之后通过偏离值，偏离值越大表示危险系数增大的程度越大，表示危险程度在增加，之后通过偏离值以及危险均值获得危险对象并对其进行发生报警信号进行通知；该船舶自动识别系统数据处理方法能够对船舶周围的危险情况进行实时监控，从而能够对造成危险的对象进行及时通知，使得两者均能及时做出危险应急措施，避免危险发生。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明中一种船舶自动识别系统数据处理方法的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：

请参阅图1所示，本实施例为一种船舶自动识别系统数据处理方法，包括以下模块：船舶识别模块、船舶分选模块、数据采集模块、数据分析模块、数据处理平台以及安全报警模块；

其中，所述船舶识别模块用于获得识别对象i，并将识别对象i发送至船舶分选模块；

其中，所述船舶分选模块用于从识别对象i中分选出分选对象j，并将分选对象j以及相对应的角度值JD发送至数据采集模块；

其中，所述数据采集模块用于采集相距值XJ、行速值XS、重量值ZL，并将相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD发送至数据分析模块；

其中，所述数据分析模块用于根据相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD获得偏离值PL、危险均值WJ，并将偏离值PL以及危险均值WJ发送至数据处理平台；

其中，所述数据处理平台用于根据偏离值PL以及危险均值WJ从分选对象j中分选出危险对象，并将危险对象发送至安全报警模块；

其中，所述安全报警模块用于对危险对象发送报警信号。

实施例2：

请参阅图1所示，本实施例为一种船舶自动识别系统数据处理方法，包括以下步骤：

步骤1：船舶识别模块将安装船舶自动识别系统的船舶标记为参照对象；

步骤2：船舶识别模块将参照对象设为圆心，以预设半径规划圆形区域并将其标记为识别区；

步骤3：船舶识别模块将识别区中的船舶依次标记为识别对象i，i=1、……、n，n为自然数，并将识别对象i发送至船舶分选模块；

步骤4：船舶分选模块将识别对象i的位置标记为识别点，将参考对象的位置标记为参考点，获取识别点与参考点之间的连接线段并将其标记为参考线；

步骤5：船舶分选模块获取识别对象i的行驶方向并将其标记为行驶线；

步骤6：船舶分选模块获取行驶线与参考线之间的夹角并将其标记为识别角，获取识别角的角度并将其标记为角度值JD；

步骤7：船舶分选模块将角度值JD与预设角度值JDy进行比较：

若角度值JD＜预设角度值JDy，则将角度值JD所对应的识别对象i依次标记为分选对象j，j=1、……、m，m为自然数；

步骤8：船舶分选模块将分选对象j以及相对应的角度值JD发送至数据采集模块；

步骤9：数据采集模块获取分选对象j的位置与参考对象的位置之间的距离并将其标记为相距值XJ；

步骤10：数据采集模块获取分选对象j的行驶速率并将其标记为行速值XS；

步骤11：数据采集模块获取分选对象j的总体积并将其标记为体积值TJ，获取分选对象j的自身重量和载重重量之和并将其标记为重量值ZL，将体积值TJ、重量值ZL代入公式

得到体重值TZ，其中q1、q2分别为体积值TJ、重量值ZL的预设比例系数，且q1+q2=1，1＞q2＞q1＞0，取q1=0.42，q1=0.58；

步骤12：数据采集模块按照预设时间间隔将相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD发送至数据分析模块；

步骤13：数据分析模块获取接收到相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD的时刻并将其标记为时间点值；

步骤14：数据分析模块将相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD代入公式

得到危险系数WX，其中o1、o2、o3、o4分别为相距值XJ、行速值XS、重量值ZL以及角度值JD的预设权重系数，且o1＞o4＞o2＞o3＞1；

步骤15：数据分析模块以时间点值为横坐标，以危险系数WX为纵坐标并建立平面直角坐标系，将相邻两点进行线段连接，获得线段的斜率并将其标记为偏离值PL；

步骤16：数据分析模块获取相邻两次危险系数WX的平均值并将其标记为危险均值WJ；

步骤17：数据分析模块将偏离值PL以及危险均值WJ发送至数据处理平台；

步骤18：数据处理平台将危险均值WJ与危险阈值WJy进行比较，将偏离值PL与偏离阈值PLy进行比较：

若危险均值WJ≥危险阈值WJy且偏离值PL≥偏离阈值PLy，则将危险均值WJ、偏离值PL所对应的分选对象j标记为危险对象；

步骤19：数据处理平台将危险对象发送至安全报警模块；

步骤20：安全报警模块获取危险对象后根据危险对象的位置获得危险对象的船舶信息，并利用AIS系统向其发送报警信号。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例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例或示例中。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例或示例。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例或示例中以合适的方式结合。

以上内容仅仅是对本发明所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种船舶自动识别系统数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：船舶识别模块获得识别对象，并将识别对象发送至船舶分选模块；

步骤二：船舶分选模块从识别对象中分选出分选对象，并将分选对象以及相对应的角度值发送至数据采集模块；

步骤三：数据采集模块采集相距值、行速值、重量值，并将相距值、行速值、重量值以及角度值发送至数据分析模块；

步骤四：数据分析模块根据相距值、行速值、重量值以及角度值获得偏离值、危险均值，并将偏离值以及危险均值发送至数据处理平台；

步骤五：数据处理平台根据偏离值以及危险均值从分选对象中分选出危险对象，并将危险对象发送至安全报警模块；

步骤六：安全报警模块对危险对象发送报警信号。

2.根据权利要求1所述的一种船舶自动识别系统数据处理方法，其特征在于，所述船舶分选模块的具体工作如下：

将识别对象的位置标记为识别点，将参考对象的位置标记为参考点，获取识别点与参考点之间的连接线段并将其标记为参考线；

获取识别对象的行驶方向并将其标记为行驶线；

获取行驶线与参考线之间的夹角并将其标记为识别角，获取识别角的角度并将其标记为角度值；

将角度值与预设角度值进行比较：

若角度值＜预设角度值，则将角度值所对应的识别对象标记为分选对象；

将分选对象以及相对应的角度值发送至数据采集模块。

3.根据权利要求1所述的一种船舶自动识别系统数据处理方法，其特征在于，所述数据采集模块的具体工作如下：

获取分选对象的位置与参考对象的位置之间的距离并将其标记为相距值；

获取分选对象的行驶速率并将其标记为行速值；

获取分选对象的总体积并将其标记为体积值，获取分选对象的自身重量和载重重量之和并将其标记为重量值，将体积值、重量值经过分析得到体重值；

按照预设时间间隔将相距值、行速值、重量值以及角度值发送至数据分析模块。

4.根据权利要求1所述的一种船舶自动识别系统数据处理方法，其特征在于，所述数据分析模块的具体工作如下：

获取接收到相距值、行速值、重量值以及角度值的时刻并将其标记为时间点值；

将相距值、行速值、重量值以及角度值经过分析得到危险系数；

以时间点值为横坐标，以危险系数为纵坐标并建立平面直角坐标系，将相邻两点进行线段连接，获得线段的斜率并将其标记为偏离值；

获取相邻两次危险系数的平均值并将其标记为危险均值；

将偏离值以及危险均值发送至数据处理平台。

5.根据权利要求1所述的一种船舶自动识别系统数据处理方法，其特征在于，所述数据处理平台的具体工作如下：

将危险均值与危险阈值进行比较，将偏离值与偏离阈值进行比较：

若危险均值≥危险阈值且偏离值≥偏离阈值，则将危险均值、偏离值所对应的分选对象标记为危险对象；

将危险对象发送至安全报警模块。

6.根据权利要求1所述的一种船舶自动识别系统数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：船舶识别模块将安装船舶自动识别系统的船舶标记为参照对象；

步骤2：船舶识别模块将参照对象设为圆心，以预设半径规划圆形区域并将其标记为识别区；

步骤3：船舶识别模块将识别区中的船舶依次标记为识别对象，并将识别对象发送至船舶分选模块；

步骤4：船舶分选模块将识别对象的位置标记为识别点，将参考对象的位置标记为参考点，获取识别点与参考点之间的连接线段并将其标记为参考线；

步骤5：船舶分选模块获取识别对象的行驶方向并将其标记为行驶线；

步骤6：船舶分选模块获取行驶线与参考线之间的夹角并将其标记为识别角，获取识别角的角度并将其标记为角度值；

步骤7：船舶分选模块将角度值与预设角度值进行比较：

若角度值＜预设角度值，则将角度值所对应的识别对象标记为分选对象；

步骤8：船舶分选模块将分选对象以及相对应的角度值发送至数据采集模块；

步骤9：数据采集模块获取分选对象的位置与参考对象的位置之间的距离并将其标记为相距值；

步骤10：数据采集模块获取分选对象的行驶速率并将其标记为行速值；

步骤11：数据采集模块获取分选对象的总体积并将其标记为体积值，获取分选对象的自身重量和载重重量之和并将其标记为重量值，将体积值、重量值经过分析得到体重值；

步骤12：数据采集模块按照预设时间间隔将相距值、行速值、重量值以及角度值发送至数据分析模块；

步骤13：数据分析模块获取接收到相距值、行速值、重量值以及角度值的时刻并将其标记为时间点值；

步骤14：数据分析模块将相距值、行速值、重量值以及角度值经过分析得到危险系数；

步骤15：数据分析模块以时间点值为横坐标，以危险系数为纵坐标并建立平面直角坐标系，将相邻两点进行线段连接，获得线段的斜率并将其标记为偏离值；

步骤16：数据分析模块获取相邻两次危险系数的平均值并将其标记为危险均值；

步骤17：数据分析模块将偏离值以及危险均值发送至数据处理平台；

步骤18：数据处理平台将危险均值与危险阈值进行比较，将偏离值与偏离阈值进行比较：

若危险均值≥危险阈值且偏离值≥偏离阈值，则将危险均值、偏离值所对应的分选对象标记为危险对象；

步骤19：数据处理平台将危险对象发送至安全报警模块；

步骤20：安全报警模块获取危险对象后根据危险对象的位置获得危险对象的船舶信息，并利用AIS系统向其发送报警信号。

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