一种新型海缆水域AIS目标检测方法技术

本发明专利技术涉及一种新型海缆水域AIS目标检测方法，包括：接收港区周边船舶发送的AIS数据，将港区水域分级网格化并使船舶ID与不同级别的坐标位置关联；根据时间区间和选定的目标区域对AIS数据进行筛选，并对目标区域作划分网格处理，计算船舶出现在不同级别的网格内的频率，获得船舶分布频率直方统计图；利用船舶位置信息建立图像模型，使用离散型随机分布马尔科夫预测模型预测船舶航行趋势，形成目标船舶航行轨迹预测曲线；提取出高级别警戒水域附近船舶的信息并在港区水域分级网格图中进行标识；所述船只的信息包括船舶ID、航向和航速；控制VHF电台对闯入高级别警戒水域附近的船舶进行播报。本发明专利技术提高了海缆水域的安全性。

A New AIS Target Detection Method for Cable Waters

The invention relates to a new AIS target detection method for submarine cable waters, which includes: receiving AIS data sent by ships around the port area, grading and gridding the waters of the port area and associating ship ID with coordinate positions at different levels; filtering AIS data according to time intervals and selected target areas, and gridding the target areas to calculate ships appearing at different levels. The frequency in the grid is used to obtain the histogram of ship distribution frequency; the image model is established by using ship location information, and the discrete random distribution Markov prediction model is used to predict the ship navigation trend, forming the prediction curve of the target ship's trajectory; the information of ships near the high-level warning waters is extracted and identified in the hierarchical grid of the port waters; the ship's trajectory is predicted by the discrete random distribution Markov prediction model. The information includes ship ID, course and speed; control VHF radio station to broadcast ships entering high-level warning waters. The invention improves the safety of submarine cable waters.

【技术实现步骤摘要】
一种新型海缆水域AIS目标检测方法
本专利技术涉及船舶自动识别系统(AIS)、VHF电台技术和计算机图形处理
，特别是一种新型海缆水域AIS目标检测方法。
技术介绍
随着海缆区界目标位置检测与船舶航迹播报应用需求与定位精确性的不断增长，及时准确地掌握区界内相关船舶的位置并对其进行航向预测，已经成为了智能海缆防护的核心要素。但现有技术中，未能根据船舶自动识别系统(AIS)发送的信息及时自动分析出船舶进入高等级网格水域的概率，也不能再海图上做对应的标记，并通过VHF自动对进入高等级网格水域的船舶进行广播提醒，从而导致船舶对港区海缆进行破坏。船舶自动识别系统(AIS)技术配合全球定位系统(GPS)将船位、船速、改变航向率及航向等船舶动态结合船名、呼号等船舶静态资料由甚高频(VHF)频道向附近水域船舶及岸台广播，使邻近船舶及岸台能及时掌握附近海面所有船舶之动静态资讯，获取船舶位置坐标及时进行避让。Veryhighfrequency(VHF)(甚高频)是指频带由30MHz到300MHz的无线电电波。VHF多数是用作电台及电视台广播，同时又是航空和航海的沟通频道。马尔科夫预测模型：过程或(系统)在时刻t0所处的状态为已知的条件下，过程在时刻t>t0所处状态的条件分布过程在时刻t0之前所处的状态无关的特性成为马尔科夫性或无后效性。马尔可夫(Markov)预测法，就是一种关于事件发生的概率预测方法。它是根据事件的目前状况来预测其将来各个时刻(或时期)变动状况的一种预测方法。马尔可夫预测法是地理预测研究中重要的预测方法之一。马尔科夫决策过程具有马尔可夫性(无后效性，及系统的下个状态只与当前状态信息有关，与更早的状态无关)，但不同的是MDP(马尔科夫决策)考虑了动作，马尔可夫决策过程由一个四元组构成M＝(S,A,Psa,R)。马尔可夫链Markovchain表示时间和状态都是离散的马尔科夫过程。状态在马尔可夫预测中，“状态”是一个重要的术语。所谓状态，就是指某一事件在某个时刻(或时期)出现的某种结果。船舶闯入危险度：指船闯入港区的可能性大小，规定其取值范围为0到1，闯入危险度是度量海缆水域是否发生危险的概率标准，当港区处于碰撞危险中时，是用作对哪些船舶进行避碰筛选的重要参数。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的船舶对港区海缆破坏问题，采用合适而准确的预警播报策略，提出了一种新型港区海缆AIS目标检测方法，大大提高了海缆水域的安全性。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种新型海缆水域AIS目标检测方法，包括：步骤101，接收港区周边船舶发送的AIS数据，在海图上对船舶进行标绘，将港区水域分级网格化并使船舶ID与不同级别的坐标位置关联；步骤102，根据时间区间和选定的目标区域对AIS数据进行筛选，并对目标区域作划分网格处理，计算船舶出现在不同级别的网格内的频率，建立单船舶的网格图；累加单船舶网格图的网格计数，形成单船舶的网格频数图；步骤103，对船舶密度分布进行降噪处理；步骤104，利用船舶位置信息建立图像模型，使用离散型随机分布马尔科夫预测模型预测船舶航行趋势，形成目标船舶航行轨迹预测曲线；步骤105，提取出高级别警戒水域附近船舶的信息并在港区水域分级网格图中进行标识；步骤106，求取目标船舶与海缆区界相对位置，设点A(φ1,λ1)为目标船舶位置，B点(φ2,λ2)海缆区界位置，λ1和φ1分别为目标船的经度和纬度；λ2和φ2为海缆区界的经度和纬度；则A和B之间的距离可按球面三角公式求出；步骤107，根据目标船舶与海缆区界相对位置，控制VHF电台对闯入高级别警戒水域附近的目标船舶进行播报。优选的，所述对船舶密度分布进行降噪处理的方法包括平均滤波法。优选的，所述步骤104包括：令船舶闯入不同水域的被预测事件包括E1，E2，…，En，共n个可能的状态，如下：P(Ei→Ej)＝P(Ej/Ei)＝Pij记Pij为从船舶从水域Ei转为水域Ej的状态转移概率，任意相继两次接收到的同一船舶在不同级别的网格水域状态转换概率为Pij，根据AIS数据计算出船舶两个时刻的不同区域的状态转换概率，由此得到状态转移矩阵P，如下：πj(k)表示船舶在初始k＝0时状态为已知的条件下，经过k次状态转移后，第k个时刻处于该位置水域Ej的概率，根据概率的性质，有：从船舶初始状态开始，经过k次状态转移后到达状态Ej这一状态转移过程，当做船舶首先经过k-1次状态转移后到达状态Ei(i＝1，2，…，n)，然后再由Ei经过一次状态转移到达状态Ej；πj(k)表示如下：记船舶航行向量π(k)＝[π1(k),π2(k),...,πn(k)]，将AIS数据不断代入模型进行求解，以递归的形式得出船舶航行趋势概率曲线；当整个计算过程中把船舶最新AIS数据提交的当前时刻所在水域位置状态全包含时，则表示迭代完成，由上面公式可得逐次计算船舶在不同位置水域状态概率的递推公式，如下：在船舶在第0个时刻的初始水域位置状态π(0)已知的情况下，利用所求递推公式，就可以预测船舶在第k个时刻处于各种可能的海缆水域的概率π(k)，以表示船舶闯入危险度。优选的，所述步骤105包括：分析进入高等级网格水域的概率得出船舶闯入危险度，当预测结果值π(k)为0时说明闯入的概率为0，不需要对目标做出应答，在海图上进行绿色安全标注；当预测结果值π(k)大于0.9时，判断出船舶闯入高级别警戒水域附近，在海图上进行红色标注。本专利技术具有如下有益效果：(1)本专利技术一种新型海缆水域AIS目标检测方法，采用水域分级网格化管理，大大地提高了对港区水域船舶AIS目标识别精度；(2)本专利技术一种新型海缆水域AIS目标检测方法，使用离散型随机分布马尔科夫预测模型，能够出预测船舶在第k个时刻处于各种可能的海缆水域的概率π(k)，以表示船舶闯入危险度；通过所述π(k)的大小，判断出船舶是否正在闯入或即将闯入高级别警戒水域附近，在海图上用对应的颜色进行标注；(3)本专利技术一种新型海缆水域AIS目标检测方法，当判断出船舶船舶是否闯入高级别警戒水域附近时，能够控制VHF电台自动经过驱离禁区船舶，大大提高了海缆水域的安全性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的新型海缆水域AIS目标检测方法的流程框图；图2本专利技术的港区水域分级网格化的详细流程图；图3本专利技术的新型海缆水域AIS目标检测方法的网格频率图；图4为本专利技术的新型海缆水域AIS目标检测方法的综合决策模型图；图5为本专利技术的港区分级水域与船舶位置图像模型图；图6为本专利技术的可视化海缆水域船舶图像显示与决策软件结构框图；图7为本专利技术的新型海缆水域AIS目标检测方法的实现结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种新型海缆水域AIS目标检测方法，其特征在于，包括：步骤101，接收港区周边船舶发送的AIS数据，在海图上对船舶进行标绘，将港区水域分级网格化并使船舶ID与不同级别的坐标位置关联；步骤102，根据时间区间和选定的目标区域对AIS数据进行筛选，并对目标区域作划分网格处理，计算船舶出现在不同级别的网格内的频率，建立单船舶的网格图；累加单船舶网格图的网格计数，形成单船舶的网格频数图；步骤103，对船舶密度分布进行降噪处理；步骤104，利用船舶位置信息建立图像模型，使用离散型随机分布马尔科夫预测模型预测船舶航行趋势，形成目标船舶航行轨迹预测曲线；步骤105，提取出高级别警戒水域附近船舶的信息并在港区水域分级网格图中进行标识；步骤106，求取目标船舶与海缆区界相对位置，设点A(φ1,λ1)为目标船舶位置，B点(φ2,λ2)海缆区界位置，λ1和φ1分别为目标船的经度和纬度；λ2和φ2为海缆区界的经度和纬度；则A和B之间的距离可按球面三角公式求出；步骤107，根据目标船舶与海缆区界相对位置，控制VHF电台对闯入高级别警戒水域附近的目标船舶进行播报。

【技术特征摘要】
1.一种新型海缆水域AIS目标检测方法，其特征在于，包括：步骤101，接收港区周边船舶发送的AIS数据，在海图上对船舶进行标绘，将港区水域分级网格化并使船舶ID与不同级别的坐标位置关联；步骤102，根据时间区间和选定的目标区域对AIS数据进行筛选，并对目标区域作划分网格处理，计算船舶出现在不同级别的网格内的频率，建立单船舶的网格图；累加单船舶网格图的网格计数，形成单船舶的网格频数图；步骤103，对船舶密度分布进行降噪处理；步骤104，利用船舶位置信息建立图像模型，使用离散型随机分布马尔科夫预测模型预测船舶航行趋势，形成目标船舶航行轨迹预测曲线；步骤105，提取出高级别警戒水域附近船舶的信息并在港区水域分级网格图中进行标识；步骤106，求取目标船舶与海缆区界相对位置，设点A(φ1,λ1)为目标船舶位置，B点(φ2,λ2)海缆区界位置，λ1和φ1分别为目标船的经度和纬度；λ2和φ2为海缆区界的经度和纬度；则A和B之间的距离可按球面三角公式求出；步骤107，根据目标船舶与海缆区界相对位置，控制VHF电台对闯入高级别警戒水域附近的目标船舶进行播报。2.根据权利要求1所述的新型海缆水域AIS目标检测方法，其特征在于，所述对船舶密度分布进行降噪处理的方法包括平均滤波法。3.根据权利要求1所述的新型海缆水域AIS目标检测方法，其特征在于，所述步骤104包括：令船舶闯入不同水域的被预测事件包括E1，E2，…，En，共n个可能的状态，如下：P(Ei→Ej)＝P(Ej/Ei)＝Pij记Pij为从船舶从水...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨祖培，徐丽红，陈奇太，李宏发，黄咏，唐泉彬，许奕平，潘文庆，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司莆田供电公司，国网福建省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35