一种船舶巡航预警动态监测方法技术

一种船舶巡航预警动态监测方法，包括以下步骤：S1：与船舶进行通信，获取船舶数据；S2：计算船舶航行空间范围；S3：获取海洋数据，并形成数据集；S4：利用算法对数据集进行优化；S5：形成危险区域；S6：将危险区域数据传输到船舶；所述的船舶数据包括当前航行位置、当前航行速度，所述的船舶航行空间范围为以当前航行位置为中心、以24小时直线航行距离为半径的圆形区域，所述的海洋数据包括海风数据、海浪数据。优点在于，快速有效的显示船舶未来24小时可能航行到的危险区域；动态查询监测，保证船舶航行安全；数据的采集方法既提高预警的准确性，也对船舶进行安全航行决策提供辅助支撑；利用改进的Jarvis算法，缩短工作时间，提高工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种船舶巡航预警动态监测方法
本专利技术涉及船舶巡航预警
，具体地说，是一种船舶巡航预警动态监测方法。
技术介绍
海洋环境复杂多变，可能导致船舶受损的情况包括自然因素比如大风、大浪等极端恶劣的天气以及人为因素如船只碰撞、遇到敌国、海盗等的恶意攻击等，以上的各种情况都对船舶的安全行驶提出了考验。而绝大多数情况下都是大风、大浪等极端恶劣的天气导致的事故。凸包算法广泛应用于生产生活中，例如在街面堵控系统中用于围堵犯罪嫌疑人中，将街道地路口节点当成凸包的点集形成凸包；利用凸包算法进行人脸识别中，对人脸灰度化后进行轮廓提取；车辆遮挡检测中，利用遮挡后的车牌构不成凸包来判断是否遮挡车牌等基于轮廓、边界的算法。在传统研究中，预警都是对风浪的预警，侧重于风浪的准确性，只对大范围内的情况做预警，而无法对单一船舶进行动态预警。中国专利技术专利CN201610815465.1，公开日为2017.02.22，公开了一种基于动态交通信息的道路交通分级预警方法。该方法基于时间序列预测预测下一个采样周期的路段平均速度和交通拥堵指数，使用户自主选择出行路线。中国专利技术专利CN201610394695.5，公开日为2016.10.26，公开了一种用于城市内涝情境下最优交通路径的选取方法。该方法利用Dijkstra法求解交通最短路径，用于内涝灾害下的城市交通预警预报。上述两种方法局限于单一情境，且路径等是已知的，而船舶在海洋巡航时，路径是随海洋环境的变化随时进行改变，情境复杂，上述两种方法无法应用于船舶巡航，且上述两种方法应用于船舶航行时效率较低。因此，亟需一种能够用于复杂海洋环境下的船舶航行预警方法，还可以解决针对单一船舶的动态预警、缩短预警时间、提高预警准确性等问题，而目前关于这种预警方法还未见报道。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术中的不足，提供一种船舶巡航预警动态监测方法。为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案是：一种船舶巡航预警动态监测方法，所述的船舶巡航预警动态监测方法包括以下步骤：S1：与船舶进行通信，获取船舶数据；S2：计算船舶航行空间范围；S3：获取海洋数据，并形成数据集；S4：利用算法对数据集进行优化；S5：形成危险区域；S6：将危险区域数据传输到船舶；其中，所述的船舶数据包括当前航行位置、当前航行速度，所述的船舶航行空间范围为以当前航行位置为中心、以24小时直线航行距离为半径的圆形区域，所述的海洋数据包括海风数据、海浪数据。作为一种优选的技术方案，所述的步骤S3中的海风数据为最大风速值大于8级的海风数据，所述的海浪数据为浪高大于3米的海浪数据。作为一种优选的技术方案，所述的步骤S3中的形成数据集的方法为以船舶为中心，由里到外，由密到疏的进行取样，并形成数据集。作为一种优选的技术方案，所述的形成数据集的方法的具体步骤为设时间为T0，速度为V0，以T0*V0为一层，共有(24*V0)/(T0*V0)层，每层随机取点，并依次递减k％。作为一种优选的技术方案，所述的T0＝3，k＝20。作为一种优选的技术方案，所述的算法包括Graham算法、Jarvis算法、改进的Jarvis算法。作为一种优选的技术方案，所述的改进的Jarvis算法为对平面点集进行扫描，找到最左、最右、最上、最下4个方向上的极值点，构造初始凸包，删除初始凸包内部的大部分点，将四个极值点一一连接，以对角线为中心，半径为距离四边最近的边的圆，剔除大部分数据，得到剩余点集。作为一种优选的技术方案，所述的改进的Jarvis算法的具体步骤为：S41：遍历数据集WF，找到最上、最下、最左、最右的极值点，分别记为P0、P1、P2、P3；S42：将P0、P1、P2、P3一一连接，P0P1与P2P3的交点为P；S43：计算P分别到P0P2、P2P1、P1P3、P3P0的距离，从中选取最小距离rmin；S44：遍历数据集WF，找到一数据点Pi，(i＝0、1、2、……、n)；S45：计算点Pi至点P的距离r(pi,p)；S46：如果r≤rmin，则剔除Pi，反之则保留Pi；S47：重复步骤S44-S46，得到剩余数据点集WFTemp；S48：设定一个空的栈stack；S49：遍历剩余数据点集WFTemp，将横坐标最小的点(横坐标一样的情况下，纵坐标最小的点)a放入栈stack中；S410：从点a开始进行卷包裹算法，通过叉积比较寻找最靠近外侧的点b，(若叉积＞0，则a在b的顺时针方向，若叉积＜0，则a在b的逆时针方向，若叉积＝0，则a与b共线)，将点b放入栈stack中；S411：遍历剩余数据点集WFTemp，将每次找到的最外侧的点放入栈stack中；S412：输出栈stack。本专利技术优点在于：1、该方法快速有效的显示船舶未来24小时可能航行到的危险区域；2、动态查询监测，保证船舶航行安全；3、数据的采集方法既提高了船舶航行危险区域预警的准确性，也对船舶进行安全航行决策提供辅助支撑；4、利用改进的Jarvis算法，缩短工作时间，提高工作效率。附图说明附图1是本专利技术的一种船舶巡航预警动态监测方法的流程图。附图2是本专利技术的采集数据方法的示意图。附图3是本专利技术的利用算法对数据集优化的总流程图。附图4是应用本专利技术的船舶预警监测图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术提供的具体实施方式作详细说明。实施例1参照图1，本专利技术的一种船舶巡航预警动态监测方法的流程如下：S1：与船舶进行通信，获取船舶数据；S2：计算船舶航行空间范围；S3：获取海洋数据，并形成数据集；S4：利用算法对数据集进行优化；S5：形成危险区域；S6：将危险区域数据传输到船舶。实施例2本专利技术的一种船舶巡航预警动态监测方法的具体工作流程如下：S1：与船舶进行通信，获取船舶数据与在海洋上进行巡航的船舶进行通信，获取船舶的当前航行位置、当前航行速度这两组数据。S2：计算船舶航行空间范围根据船舶当前航行速度，计算船舶24小时内可能的航行区域，即以船舶当前航行位置为中心，以24小时直线航行距离为半径的圆形区域。S3：获取海洋数据，并形成数据集根据当前时间以及当天的海洋数值(包括海风数据、海浪数据)预报结果，获取区域中数值预报网格点未来24小时海洋数值最大值，并提取最大风速值大于8级的海风数据，浪高大于3米的海浪数据，形成数据集WF。参照图2，在形成数据集WF的过程中，采集数据的方法为以船舶为中心，由里到外，由密到疏的进行取样，并形成数据集。该方法的具体步骤为设时间为T0，速度为V0，以T0*V0为一层，共有(24*V0)/(T0*V0)层，每层随机取点，并依次递减k％。S4：利用算法对数据集进行优化利用Graham算法、Jarvis算法、改进的Jarvis算法可以对数据集WF进行优化。作为一种优选的技术方案，本专利技术采用改进的Jarvis算法对数据集WF进行优化。改进的Jarvis算法为对平面点集进行扫描，找到最左、最右、最上、最下4个方向上的极值点，构造初始凸包，删除初始凸包内部的大部分点，将四个极值点一一连接，以对角线为中心，半径为距离四边最近的边的圆，剔除大部分数据，得到剩余点集。参照图3，改进的Jarvis算法在本专利技术的具体步骤为：S41：遍历数据集WF，找到最上、最下、最左、最右的极值点，分别记为P0、P1、P2、P3；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种船舶巡航预警动态监测方法，其特征在于，所述的船舶巡航预警动态监测方法包括以下步骤：AS1：与船舶进行通信，获取船舶数据；S2：计算船舶航行空间范围；S3：获取海洋数据，并形成数据集；S4：利用算法对数据集进行优化；S5：形成危险区域；S6：将危险区域数据传输到船舶；其中，所述的船舶数据包括当前航行位置、当前航行速度，所述的船舶航行空间范围为以当前航行位置为中心、以24小时直线航行距离为半径的圆形区域，所述的海洋数据包括海风数据、海浪数据。

【技术特征摘要】
1.一种船舶巡航预警动态监测方法，其特征在于，所述的船舶巡航预警动态监测方法包括以下步骤：AS1：与船舶进行通信，获取船舶数据；S2：计算船舶航行空间范围；S3：获取海洋数据，并形成数据集；S4：利用算法对数据集进行优化；S5：形成危险区域；S6：将危险区域数据传输到船舶；其中，所述的船舶数据包括当前航行位置、当前航行速度，所述的船舶航行空间范围为以当前航行位置为中心、以24小时直线航行距离为半径的圆形区域，所述的海洋数据包括海风数据、海浪数据。2.根据权利要求1所述的船舶巡航预警动态监测方法，其特征在于，所述的步骤S3中的海风数据为最大风速值大于8级的海风数据，所述的海浪数据为浪高大于3米的海浪数据。3.根据权利要求1所述的一种船舶巡航预警动态监测方法，其特征在于，所述的步骤S3中的形成数据集的方法为以船舶为中心，由里到外，由密到疏的进行取样，并形成数据集。4.根据权利要求3所述的船舶巡航预警动态监测方法，其特征在于，所述的形成数据集的方法的具体步骤为设时间为T0，速度为V0，以T0*V0为一层，共有(24*V0)/(T0*V0)层，每层随机取点，并依次递减k％。5.根据权利要求4所述的船舶巡航预警动态监测方法，其特征在于，T0＝3，k＝20。6.根据权利要求1所述的船舶巡航预警动态监测方法，其特征在于，所述的算法包括Graham算法、Jarvis算法、改进的Jarvis算法。7.根据权利要求6所述的船舶巡航预警动态监测方法，其特征在于，所述的改进...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄冬梅，杨建，吴萍，梁素玲，李明慧，郑小罗，
申请(专利权)人：上海海洋大学，
类型：发明
国别省市：上海,31