【技术实现步骤摘要】
本申请涉及船舶航线，尤其涉及一种基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法及系统。
技术介绍
1、随着全球化的发展以及科技的进步，船舶在经济、科研、军事等领域发挥的作用越来越重要，船舶的数量也越来越多，如何时刻了解船舶在海上的分布态势成为亟待解决的问题，对船舶轨迹的预测是分析船舶海上态势重要的一步。
2、传统的船舶航线预测方法依赖输入的船舶的相关参数多，如专利“船舶轨迹预测方法及装置”（cn111272171a）”，除了需要坐标、航速、航向等参数外，还需要舯吃水、方位角、纵倾角、横倾角、主机功率等船舶状态信息，以及风向、流速流向、浪高浪向、水温、盐度、潜水区域等环境信息，如“基于lstm-emd模型的船舶轨迹预测方法”（王均刚等.舰船电子工程，2023,43（07））则需要密集而连续点位信息。而遥感等卫星侦察数据往往数据点位稀疏，且无操作性参数等数据。
3、近些年船舶航线预测工作大都是对连续航迹数据进行拟合如“基于非线性回归的目标航迹预测算法”（赵竞哲等.软件，2023，44（04）），“融合数据质量控制和transformer网络的船舶航迹预测方法及系统”（cn116541708a）等，但在连续航迹中往往是以连续密集的近似直线点位为主，而在拐点处的数据占比极少，往往会被模型拟合弱化，而拐点在轨迹中是包含信息更多的。
4、有预测方法大都是是对航迹数据的拟合，对空间地形或是考虑少（如深度学习方式仅假设数据中包含空间信息，算法通过黑盒的方式挖掘出相关信息），或是不考虑，而空间信息在船舶航行时是重要的
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法及系统，以历史航行概率和空间拓扑特征约束航线预测，不需引入大量参数，为远海远域等信息稀疏场景提供支撑。
2、本申请实施例提供一种基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法，包括：
3、根据海陆特征，构建航道连通图，并确定航道连通图中的节点、边，以及边的权重，其中所述航道连通图是以海陆地形为基础的无向图，边的权重根据格网间的距离和相邻节点的海陆属性决定；
4、基于所构建的航道连通图，将边的权重以及局部航迹出现概率组合作为距离，确定出起点与终点的最短路径，以作为预测的航行路线。
5、可选的，根据海陆特征，构建航道连通图包括：
6、将包含海洋和陆地的地形图，按照指定规则，映射至划分的格网中，其中格网中包含海洋的网格作为航道连通图的节点，网格之间的连通关系作为航道连通图的边。
7、可选的，确定航道连通图中的节点、边，以及边的权重包括：
8、筛选出网格内部为海洋的网格；
9、遍历所筛选出的海洋的网格相应的节点，并判断节点为海洋，将相应的边加入边集合；
10、根据节点与其相邻节点中心的相对距离计算权重值，其中节点的相邻节点是与该节点的对应网格相邻的网格。
11、可选的，基于所构建的航道连通图，将边的权重以及局部航迹出现概率组合作为距离，确定出起点与终点的最短路径包括：
12、构建局部航迹出现概率矩阵，其中所述局部航迹出现概率矩阵由节点本身与相邻点组成的概率矩阵；
13、初始化可达性矩阵、路径表及待测点集合；
14、基于初始化的可达性矩阵、路径表及待测点集合，查找出距离最小节点，并更新最短距离集合与路径表；
15、执行遍历，以确定出起点与终点的最短路径。
16、可选的，构建局部航迹出现概率矩阵具体包括：
17、将历史船舶航迹映射至格网，以构建航迹经过频次矩阵，定义网格中航迹的个数为该网格对应元素值，计算船舶在某网格时的局部航迹出现概率矩阵，满足：
18、
19、其中，为船舶在网格i时，转移到网格j的局部概率，为航迹经过频次矩阵中j点的元素，表示网格j中出现航迹的频次，为局部航迹出现概率矩阵的元素个数。
20、可选的，初始化可达性矩阵、路径表及待测点集合具体包括：
21、初始化可达性矩阵为的方阵，其中可达性矩阵的行列数为航道连通图的矩阵表达中点的个数，每一行或列代表一个出发节点或到达节点，可达性矩阵的元素代表节点到的“距离”，可达性矩阵对角线上的元素，边集合中存在边的节点对应的元素，，表示边的权重，其余元素无穷大；
22、定义为出发点，初始待测点集合为除出发点以外的所有点的集合；
23、路径表，由个路径有序集合组成，每个有序集合代表由出发点到某个节点的路径，与可达性矩阵的第行的每个元素相对应，初始时路径表每个集合包含该元素本身。
24、可选的，基于初始化的可达性矩阵、路径表及待测点集合，查找出距离最小节点，并更新最短距离集合与路径表包括：
25、遍历待测点集合s，查找出与出发点距离最小的节点满足：
26、
27、其中，表示边的权重；
28、更新最短距离集合与路径表，计算出发点通过节点到与节点近邻点()的距离，并判断新距离与当前可达矩阵中元素的大小关系，若新距离小则更新元素为新距离，以及将到达节点的路径更新通过节点到达的路径即，否则不变。
29、可选的，执行遍历，以确定出起点与终点的最短路径包括：
30、
31、其中，表示在可达性矩阵中到的可达性权重，表示边的权重，表示船舶在网格m时，转移到网格j的局部概率；
32、更新路径，完成后，将节点从中移除（）；
33、重复查找出距离最小节点，直至到达点不在待测点集合中，返回路径集合，即为预测的船舶航行路线。
34、本申请实施例还提出一种基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法的步骤。
35、本申请实施例通过将船舶的历史航线信息映射至局部航迹出现概率矩阵，将空间信息映射至航道连通图，以历史航行概率和空间拓扑特征约束航线预测，不需引入大量参数，为远海远域等信息稀疏场景提供支撑。
36、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.一种基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法，其特征在于，根据海陆特征，构建航道连通图包括：
3.如权利要求2所述的基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法，其特征在于，确定航道连通图中的节点、边，以及边的权重包括：
4.如权利要求3所述的基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法，其特征在于，基于所构建的航道连通图，将边的权重以及局部航迹出现概率组合作为距离，确定出起点与终点的最短路径包括：
5.如权利要求3所述的基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法，其特征在于，构建局部航迹出现概率矩阵具体包括：
6.如权利要求5所述的基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法，其特征在于，初始化可达性矩阵、路径表及待测点集合具体包括：
7.如权利要求6所述的基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法，其特征在于，基于初始化的可达性矩阵、路径表及待测点集合，查找出距离最小节点，并更新最短距离集合与路径表包括：
8.如权利要求7
9.一种基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法，其特征在于，根据海陆特征，构建航道连通图包括：
3.如权利要求2所述的基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法，其特征在于，确定航道连通图中的节点、边，以及边的权重包括：
4.如权利要求3所述的基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法，其特征在于，基于所构建的航道连通图，将边的权重以及局部航迹出现概率组合作为距离，确定出起点与终点的最短路径包括：
5.如权利要求3所述的基于航行概率与空间拓扑约束的航线预测方法，其特征在于，构建局部航迹出现概率矩阵具体包括：
6.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：王钰迪，仇林遥，李培林，于博文，柳罡，潘一凡，吴彦锋，
申请(专利权)人：中国电子科技集团有限公司电子科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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