一种基于全球船舶历史航迹的智能航线推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了基于全球船舶历史航迹的智能航线推荐方法及系统，该方法先采集AIS数据，并对采集的AIS数据进行预处理，然后基于预处理后的AIS数据，获取港口和关键节点构建网络节点，并将预处理过程中生成的航段按照关键节点划分得到节点航段，基于核密度估算法对节点航段进行计算得到推荐航段，以推荐航段的航行距离作为推荐航段的起始节点和结束节点之间边的权重进行构建航线网络，最后基于已构建的航线网络，通过推荐或预测算法计算得到最优航线路径，并展示给用户最优航线路径的计算结果。本发明专利技术通过利用对海量AIS数据处理后筛选出的高质量航线数据构建并存储全球范围的航线航段网络，能够有效提升动态航线的规划能力，并提供更多元的路径查询功能。并提供更多元的路径查询功能。并提供更多元的路径查询功能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于全球船舶历史航迹的智能航线推荐方法及系统


[0001]本专利技术涉及航运信息化、智能化
，尤其涉及一种基于全球船舶历史航迹的智能航线推荐方法及系统。

技术介绍

[0002]海运航线规划和最优航线推荐问题是航运产业的经典问题。一个传统思路是对目标海域进行栅格化、网格化，把航线设计问题转化为一般的图论和动态规划问题，如将最优航线问题模型化，利用改进的动态规划算法进行求解；另一个较新颖的思路是基于船舶历史航线数据，主要是AIS记录，进行最优航线的推荐。
[0003]但是，上述两种思路当前分别存在问题和缺陷：传统的路线规划方法具有模型抽取无法反映真实航线情况的问题：真实的航运场景受复杂因素影响，基于数学模型的航线规划算法，其输入因素无法做到全面兼顾，实际上不同船型、载重吨、气象、洋流、潮汐甚至季节因素都会影响推荐结果，尤其是在做国际航线、长途航线规划时。而现阶段的AIS历史航线推荐算法，受制于AIS海量数据的质量参差不齐、计算存储成本大等现实条件制约，往往停留于小规模理论性研究层面，尚没有成熟的商业级别应用技术方法诞生。同时，以上两种方法都往往着眼于对单一海域或地域的航运线路规划，不具备全球港口航线规划能力。

技术实现思路

[0004]为解决上述问题，本专利技术提供了一种基于全球船舶历史航迹的智能航线推荐方法，通过对海量AIS历史轨迹数据的整理、合并和高效检索，找出高质量的航线数据，再利用筛选出的高质量航线数据构建并存储全球范围的航线航段网络，能够有效提升动态航线的规划能力，提供更多元的路径查询功能。本专利技术还涉及一种基于全球船舶历史航迹的智能航线推荐系统。
[0005]本专利技术的技术方案如下：
[0006]一种基于全球船舶历史航迹的智能航线推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]数据采集及预处理步骤：采集AIS数据，并对采集的AIS数据进行预处理，所述预处理包括异常坐标的修正、船舶状态的形成、港口匹配和航段生成，以在船舶历史轨迹与港口节点之间建立准确关联；
[0008]航线网络构建步骤：基于预处理后的AIS数据，获取港口节点和关键节点构建网络节点，并将预处理过程中生成的航段按照关键节点划分得到节点航段，基于核密度估算法对节点航段进行计算得到推荐航段，以推荐航段的航行距离作为推荐航段的起始节点和结束节点之间边的权重进行构建航线网络；
[0009]人机交互步骤：获取用户输入的航线起点和终点位置信息，基于已构建的航线网络，通过推荐或预测算法计算得到最优航线路径，将最优航线路径绘制成电子地图，并展示最优航线路径的计算结果。
[0010]优选地，数据采集及预处理步骤中，所述异常坐标的修正是根据采集的AIS数据中
相邻两点的经纬度数据计算得到两点间的球面距离，并根据AIS数据计算相邻两点的时间差，当船舶最大航速与时间差的乘积大于两点间的球面距离时，检测出异常坐标点，并将异常坐标点剔除。
[0011]优选地，数据采集及预处理步骤中，所述船舶状态的形成是基于修正后的坐标，根据时间跨度以及船舶在AIS时间序列内连续出现相同状态的坐标个数进行船舶状态识别，若某一船舶在AIS时间序列内连续出现相同状态的坐标个数大于等于预设的最小状态阈值，同时该船舶在AIS时间序列内连续出现相同状态坐标之间的时间跨度小于等于预设的最大时间跨度阈值，则将连续出现相同状态的坐标进行合并，以形成船舶状态；或者当船舶在AIS时间序列内连续出现相同状态的坐标个数大于等于预设的最大状态阈值，也将连续出现相同状态的坐标进行合并，以形成船舶状态。
[0012]优选地，数据采集及预处理步骤中，所述港口匹配基于AIS状态合并的结果，筛选出经纬度差值在设定的经纬度阈值内的港口，若船舶和港口的纬度差值小于等于所述设定的纬度阈值，并同时满足船舶和港口的经度差值小于等于所述设定的经度阈值，则进一步根据船舶的位置坐标和某一港口经纬度坐标计算得到船舶到某一港口的距离，并设定锚泊阈值和靠泊阈值，通过锚泊阈值和靠泊阈值判断船舶在某一港口是处于靠泊或锚泊状态，若船舶到某一港口的距离小于靠泊阈值，则判断该船舶在某一港口为靠泊，该港口为靠泊港口，若船舶到某一港口的距离小于锚泊阈值，则判断该船舶在某一港口为锚泊，该港口为锚泊港口，若船舶到某一港口的距离大于等于锚泊阈值，则判断该船舶在中途锚泊。
[0013]优选地，数据采集及预处理步骤中，所述航段生成基于所述港口匹配的结果，根据AIS数据计算得到船舶抵港和离港行为数据，根据船舶抵港和离港行为数据将船舶航行数据划分为港到港的航段。
[0014]优选地，航线网络构建步骤中，所述港口节点为全球所有海运港口，所述关键节点是通过人工标注和/或CUSUM算法，搜寻得到的全球海运的重要性节点。
[0015]优选地，人机交互步骤中推荐或预测算法是通过港口/关键节点间航线推荐或预测算法和任意经纬度间推荐或预测算法计算得到最优航线路径；
[0016]当用户输入的经纬度与任意港口或关键节点匹配时，采用所述港口/关键节点间航线推荐或预测算法，包括以下分步骤：
[0017]S1，采用dijkstra算法将港口与关键节点的集合分为已标记出最优航段点的集合和未标记出最优航段点的集合；
[0018]S2，在航线网络中标记出源点和目的点，并设置源点到源点的距离为0，源点到源点之间的节点数量集合为空集，迭代变量为1；
[0019]S3，当迭代变量小于源点到目的点之间所有节点的数量，则检验所有标记出最优航段点到所有未标记出最优航段点之间的距离，更新所有未标记出最优航段点到源点之间的距离并将构成最短路径距离的点标记为第一标记点；
[0020]S4，从所有已标记出最优航段点的集合中查找与第一标记点距离最近的点，并将所述距离最近的点加入在查找过程中到达第一标记点之前所需途经点的集合中，若第一标记点出现在未标记出最优航段点的集合中，则将所述第一标记点移入到已标记出最优航段点的集合内，并且迭代变量递增1，再返回到S3步骤中继续循环，直至第一标记点已经出现在已标记出最优航段点的集合内，迭代变量等于节点总数则结束循环；
[0021]当用户输入的经纬度与任意港口或关键节点不匹配时，采用任意经纬度间推荐或预测算法，增加航线匹配步骤，从AIS历史数据中即时搜索与用户输入的经纬度较为接近的AIS坐标点，通过反向索引与AIS坐标点对应航段和航段对应的关键节点，再进入上述S1步骤重新进入循环。
[0022]一种全球船舶历史航迹的智能航线推荐系统，其特征在于，包括依次连接的数据采集及预处理模块、航线网络构建模块和人机交互模块，
[0023]所述数据采集及预处理模块，采集AIS数据，并对采集的AIS数据进行预处理，所述预处理包括异常坐标的修正、船舶状态的形成、港口匹配和航段生成，以在船舶历史轨迹与港口节点之间建立准确关联；
[0024]所述航线网络构建模块，基于预处理后的AIS数据，获取港口节点和关键节点构建网络节点，并将预处理过程中生成的航段按照关键节本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于全球船舶历史航迹的智能航线推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：数据采集及预处理步骤：采集AIS数据，并对采集的AIS数据进行预处理，所述预处理包括异常坐标的修正、船舶状态的形成、港口匹配和航段生成，以在船舶历史轨迹与港口节点之间建立准确关联；航线网络构建步骤：基于预处理后的AIS数据，获取港口节点和关键节点构建网络节点，并将预处理过程中生成的航段按照关键节点划分得到节点航段，基于核密度估算法对节点航段进行计算得到推荐航段，以推荐航段的航行距离作为推荐航段的起始节点和结束节点之间边的权重进行构建航线网络；人机交互步骤：获取用户输入的航线起点和终点位置信息，基于已构建的航线网络，通过推荐或预测算法计算得到最优航线路径，将最优航线路径绘制成电子地图，并展示最优航线路径的计算结果。2.根据权利要求1所述的基于全球船舶历史航迹的智能航线推荐方法，其特征在于，数据采集及预处理步骤中，所述异常坐标的修正是根据采集的AIS数据中相邻两点的经纬度数据计算得到两点间的球面距离，并根据AIS数据计算相邻两点的时间差，当船舶最大航速与时间差的乘积大于两点间的球面距离时，检测出异常坐标点，并将异常坐标点剔除。3.根据权利要求2所述的基于全球船舶历史航迹的智能航线推荐方法，其特征在于，数据采集及预处理步骤中，所述船舶状态的形成是基于修正后的坐标，根据时间跨度以及船舶在AIS时间序列内连续出现相同状态的坐标个数进行船舶状态识别，若某一船舶在AIS时间序列内连续出现相同状态的坐标个数大于等于预设的最小状态阈值，同时该船舶在AIS时间序列内连续出现相同状态坐标之间的时间跨度小于等于预设的最大时间跨度阈值，则将连续出现相同状态的坐标进行合并，以形成船舶状态；或者当船舶在AIS时间序列内连续出现相同状态的坐标个数大于等于预设的最大状态阈值，也将连续出现相同状态的坐标进行合并，以形成船舶状态。4.根据权利要求3所述的基于全球船舶历史航迹的智能航线推荐方法，其特征在于，数据采集及预处理步骤中，所述港口匹配基于AIS状态合并的结果，筛选出经纬度差值在设定的经纬度阈值内的港口，若船舶和港口的纬度差值小于等于所述设定的纬度阈值，并同时满足船舶和港口的经度差值小于等于所述设定的经度阈值，则进一步根据船舶的位置坐标和某一港口经纬度坐标计算得到船舶到某一港口的距离，并设定锚泊阈值和靠泊阈值，通过锚泊阈值和靠泊阈值判断船舶在某一港口是处于靠泊或锚泊状态，若船舶到某一港口的距离小于靠泊阈值，则判断该船舶在某一港口为靠泊，该港口为靠泊港口，若船舶到某一港口的距离小于锚泊阈值，则判断该船舶在某一港口为锚泊，该港口为锚泊港口，若船舶到某一港口的距离大于等于锚泊阈值，则判断该船舶在中途锚泊。5.根据权利要求4所述的基于全球船舶历史航迹的智能航线推荐方法，其特征在于，数据采集及预处理步骤中，所述航段生成基于所述港口匹配的结果，根据AIS数据计算得到船舶抵港和离港行为数据，根据船舶抵港和离港行为数据将船舶航行数据划分为港到港的航段。6.根据权利要求4所述的基于全球船舶历史航迹的智能航线推荐方法，其特征在于，航线网络构建步骤中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王敏，蒋和，
申请(专利权)人：中远海运科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：