本发明专利技术提供了一种在途船舶的目的港预测方法、装置、可读存储介质和船舶，涉及船舶技术领域。在途船舶的目的港预测方法包括：获取船舶的历史航次数据；基于历史航次数据构建地理网格模型；获取在途船舶处于地理网格模型中的具体网格位置；基于具体网格位置预测出在途船舶的目的港。根据本发明专利技术提供的在途船舶的目的港预测方法，通过建立地理网格模型来确定出在途船舶的目的港，能够避免人为等因素导致的在海上行驶的船舶AIS中的目的港信息不正确，无法获知在途船舶的具体目的港是哪里，无法掌握海上每一票自始发地发运而来的货物的目的港是哪里，难以进行贸易数据核算等问题发生。难以进行贸易数据核算等问题发生。难以进行贸易数据核算等问题发生。
【技术实现步骤摘要】
在途船舶的目的港预测方法、装置、可读存储介质和船舶
[0001]本专利技术涉及船舶
，具体而言，涉及一种在途船舶的目的港预测方法、装置、可读存储介质和船舶。
技术介绍
[0002]目前，由于人为等因素导致在海上行驶的船舶AIS中的目的港信息不正确，无法获知在途船舶的具体目的港是哪里，这样就无法掌握海上每一票自始发地发运而来的货物的目的地是哪里，难以进行贸易数据核算。
[0003]因此，如何提出一种能够预测出在途船舶的目的港的在途船舶的目的港预测方法成为目前亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术或相关技术中在途船舶的目的港无法预测的问题。
[0005]因此，本专利技术的第一个目的在于提供了一种在途船舶的目的港预测方法。
[0006]本专利技术的第二个目的在于提供了一种在途船舶的目的港预测装置。
[0007]本专利技术的第三个目的在于提供了一种在途船舶的目的港预测装置。
[0008]本专利技术的第四个目的在于提供了一种可读存储介质。
[0009]本专利技术的第五个目的在于提供了一种船舶。
[0010]本专利技术第一方面的技术方案提供了一种在途船舶的目的港预测方法，包括：获取船舶的历史航次数据；基于历史航次数据构建地理网格模型；获取在途船舶处于地理网格模型中的具体网格位置；基于具体网格位置预测出在途船舶的目的港。
[0011]根据本专利技术提供的在途船舶的目的港预测方法，通过根据船舶的历史航次数据构建地理网格模型，通过网格和该网格的航线的目的港预先遍历完成整体的航路规划，将其存储到数据库中，从而可以根据在途船舶处于地理网格模型中的具体位置预测出在途船舶的目的港。其中，之所以根据地理网格模型能够确定出在途船舶的目的港，是由于地理网格模型中包含有全球的历史航次等数据，如航线信息等，这样就可以通过判断出在途船舶所处的网格内有哪些航线，基于该网格内同类型船舶、同尺寸船舶的始发港相同的情况，以及在途船舶的航首向，来给定一个目的地，然后根据该航线的下一个目的港都有哪些，从而预测出在途船舶的目的港。每个网格内存储有的航线也是比较少的，并且通过位置提升短时可以实现上亿级别的数据压缩，这种压缩方法能够将海量的AIS数据用相对较少的位置来进行代替，也就是网格中的关键点信息，进而使得目的港判断的更加快捷准确。通过建立地理网格模型来确定出在途船舶的目的港，能够避免人为等因素导致的在海上行驶的船舶AIS（Automatic Identification System ，船舶自动识别系统）中的目的港信息不正确，无法获知在途船舶的具体目的港是哪里，无法掌握海上每一票自始发地发运而来的货物的目的港是哪里，难以进行贸易数据核算等问题发生，提取船舶的目的地，对于掌握未来港口供应端数据是有极大帮助的。
[0012]进一步地，地理网格模型可以根据经纬度进行划分，例如，一个网格的经纬度分别为以0.2度为单位进行划分，也即，这里的网格被划分为0.2度
×
0.2度网格，相当于12海里
×
12海里的网格大小，一个网格的长宽为分别为0.2度（大约为12海里），这样能够更加准确的预测出目的港，其中，12海里约为船舶在大洋航行1小时的距离。
[0013]进一步地，基于具体网格位置预测出在途船舶的目的港，具体包括：基于具体网格位置判断在途船舶的AIS的目的港是否为可识别的港口名称；根据识别结果确定出在途船舶的目的港。
[0014]在该技术方案中，在船舶进入每一个网格时，会判断在途船舶的AIS的目的港是否为可识别的港口名称，从而根据识别结果确定出在途船舶的目的港。具体地，由于地理网格模型中包含有全球的历史航次等数据，每一个网格中包含有具体的历史航次等数据信息，如航线信息等，这样就可以通过判断出在途船舶的AIS的目的港是否可识别，从而根据识别的结果与始发港进行对比，或根据识别的结果从网格内获取到下一目的港的信息，以预测出在途船舶的目的港。
[0015]进一步地，根据识别结果确定出在途船舶的目的港，具体包括：在AIS的目的港为不可识别的港口名称的情况下，基于在途船舶的具体网格位置、在途船舶的船舶类型、在途船舶的船型大小以及在途船舶的始发港确定出在途船舶的目的港。
[0016]在该技术方案中，当船舶进入一个网格后，如果判断AIS的目的港为不可识别的港口名称的情况下，基于在途船舶的具体网格位置、在途船舶的船舶类型、在途船舶的船型大小以及在途船舶的始发港等信息确定出在途船舶的目的港，进而实现船舶目的港的预测。其中，AIS的目的港为不可识别的港口名称和AIS的目的港与始发港相同的情况是一样的，都是需要基于在途船舶的具体网格位置、在途船舶的船舶类型、在途船舶的船型大小以及在途船舶的始发港等信息确定出在途船舶的目的港。
[0017]另外，本申请提供的在途船舶的目的港预测方法还可以具有如下附加技术特征：在上述技术方案中，根据识别结果确定出在途船舶的目的港，具体包括：在AIS的目的港为可识别的港口名称的情况下，判断AIS的目的港是否与在途船舶的始发港相同；在AIS的目的港与始发港不相同的情况下，将AIS的目的港确定为在途船舶的目的港。
[0018]在该技术方案中，当船舶进入一个网格时，判断出AIS的目的港为可识别的港口名称的情况下，判断AIS的目的港是否与在途船舶的始发港相同，在AIS的目的港与始发港不相同的情况下，将AIS的目的港确定为在途船舶的目的港，这样可以避免在途船舶将始发港确定为目的港，造成船舶又航行回始发港的问题。
[0019]在上述技术方案中，基于在途船舶的具体网格位置、在途船舶的船舶类型、在途船舶的船型大小以及在途船舶的始发港确定出在途船舶的目的港，具体包括：将在途船舶的船舶类型、在途船舶的船型大小以及在途船舶的始发港与具体网格位置处存储的数据进行验证，以确定出至少一个目的港；判断确定出的目的港的数量，在目的港的数量为多个的情况下，判断在途船舶的船首向与多个目的港的连线夹角；基于夹角的大小确定出目的港。
[0020]在该技术方案中，当基于在途船舶的具体网格位置、在途船舶的船舶类型、在途船舶的船型大小以及在途船舶的始发港等信息确定出在途船舶的目的港时，会判断在途船舶类型、在途船型大小和始发港是否与所处网格内存储的数据相同，这样在每个网格内可能会得到多个目的港供选择，此时，会判断当前在途船舶的船首向与多个目的港的连线夹角，
然后从中选取夹角最小的港口作为目的港来进行赋值。
[0021]在上述技术方案中，船舶的历史航次数据包括：始发港数据、目的港数据、船舶载重吨数据、船舶离港时间数据、船舶到港时间数据、船舶的AIS轨迹数据、船舶类型数据和船型大小数据。
[0022]在该技术方案中，船舶的历史航次数据包括：始发港数据、目的港数据、船舶载重吨数据、船舶离港时间数据、船舶到港时间数据、船舶的AIS轨迹数据、船舶类型数据和船型大小数据。其中，船舶的AIS轨迹数据包括实时船位数据和船首向等数据。通过上述数据来构建地理本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种在途船舶的目的港预测方法，其特征在于，包括：获取船舶的历史航次数据；基于所述历史航次数据构建地理网格模型；获取所述在途船舶处于所述地理网格模型中的具体网格位置；基于所述具体网格位置预测出所述在途船舶的目的港，具体包括：基于所述具体网格位置判断所述在途船舶的AIS的目的港是否为可识别的港口名称，根据识别结果确定出所述在途船舶的目的港，具体包括：在所述AIS的目的港为不可识别的港口名称的情况下，基于所述在途船舶的具体网格位置、所述在途船舶的船舶类型、所述在途船舶的船型大小以及所述在途船舶的始发港确定出所述在途船舶的目的港，具体包括：将所述在途船舶的船舶类型、所述在途船舶的船型大小以及所述在途船舶的始发港与所述具体网格位置处存储的数据进行验证，以确定出至少一个所述目的港，判断确定出的所述目的港的数量，在所述目的港的数量为多个的情况下，判断所述在途船舶的船首向与多个所述目的港的连线夹角，基于所述夹角的大小确定出所述目的港。2.根据权利要求1所述的在途船舶的目的港预测方法，其特征在于，所述根据识别结果确定出所述在途船舶的目的港，具体还包括：在所述AIS的目的港为可识别的港口名称的情况下，判断所述AIS的目的港是否与所述在途船舶的始发港相同；在所述AIS的目的港与所述始发港不相同的情况下，将所述AIS的目的港确定为所述在途船舶的目的港。3.根据权利要求1所述的在途船舶的目的港预测方法，其特征在于，所述船舶的历史航次数据包括：始发港数据、目的港数据、船舶载重吨数据、船舶离港时间数据、船舶到港时间数据、所述船舶的AIS轨迹数据、船舶类型数据和船型大小数据。4.根据权利要求1所述的在途船舶的目的港预测方法，其特征在于，所述基于所述历史航次数据构建地理网格模型，具体包括：获取所述历史航次数据中所述船舶的AIS轨迹数据，使用道格拉斯
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普克算法对AIS轨迹数据进行抽稀；基于抽稀后的所述AIS轨迹数据，对AIS静态信息的数据进行核验，以实现对无效数据的清洗，形成航线的AIS静态信息；基于所述航线的AIS静...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴建雄，韩斌，耿永胜，
申请(专利权)人：亿海蓝北京数据技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
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