[發明專利]一種獲取海上船舶系統平均碰撞風險的方法

無效

• 申請號: 201310016286.8
• 申請日: 2013-01-17
• 公開（公告）號: CN103106812A
• 公開（公告）日: 2013-05-15
• 發明（設計）人: 張建斌;李為;李文華;陳煉生;陳積明;黃習剛;劉月勝;曲義江;彭鵬飛;葛泉波;周夢婕
• 申請（專利權）人: 中華人民共和國深圳海事局;浙江大學
• 主分類號: G08G3/02
• 分類號: G08G3/02
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 周烽

技術領域

本發明屬于信息技術和航海領域，特別是涉及一種獲取海上船舶系統平均碰撞風險的方法。

背景技術

隨著全球貿易的繁榮發展，海上船舶交通流量日益增加，因此海上船舶交通系統的內部風險也隨之明顯增加，從而導致海上智能交通管理的復雜程度和壓力也日益凸現。海上智能交通網絡是包含大量船舶的動態網絡，其碰撞事件在海上交通事故中占有很大比例，每年因其造成的經濟損失和人員傷亡很大。因此，對海上智能交通網絡內的船舶碰撞風險進行有效的識別、評估和風險控制管理顯得異常重要。

海上智能交通網絡中的船舶碰撞危險度的研究得到了眾多研究者的關注，并應用模糊理論、信息融合和神經網絡等先進信息處理技術獲得了一些有用的研究成果。目前普遍被人們采用的計算船舶碰撞危險度的方案是：各避碰船以自身為標準，基于各自DCPA和TCPA和一些其他因素來獲得目標船舶對本船的碰撞危險度。因此，計算碰撞危險度的方法研究主要從船舶操縱者角度進行，是從微觀層面對碰撞風險的衡量，難以滿足海事部門在進行宏觀分析與全局決策上的需求，同時單一的（兩船）碰撞危險度定義不具備直接描述系統（宏觀）層面的風險能力。也有一些文獻給出了對整個海域船舶碰撞風險的研究，但其中的風險是基于多年船舶航行數據的統計量進行的研究，是一個較長時間尺度意義的系統碰撞風險。海事部門在全局決策的時候需要的系統碰撞風險是時間尺度較短的‘即時’系統風險，也就是我們發明的內容。

到目前為止，尚未見到有關本發明涉及的獲取海上智能交通網絡的系統碰撞風險的報道。

發明內容

本發明的目的是克服現有技術的不足，提供一種獲取海上船舶系統平均碰撞風險的方法。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：一種獲取海上船舶系統平均碰撞風險的方法，該方法包括如下步驟：

（1）獲取一段時間的AIS數據：從船舶VTS系統中獲取一段時間的海上交通的標準AIS數據；提取以下字段的數據：mmsi、shipname、sog、cog、heading、lon、lat和f_update_time。

（2）從步驟1獲得的海上船舶AIS數據中提取某一采樣時刻各個船舶的航行數據。

（3）對步驟2獲得的數據進行層次聚類和劃分類別。

（4）對步驟3中獲得的若干類，進行分層化簡。

（5）對步驟4中獲得的每層子系統，計算其系統碰撞風險。

（6）根據結果判斷海上智能交通網絡的系統碰撞風險：f₁≥f時，認為整個海上智能交通網絡即時系統碰撞風險較大，f₁<f時，認為整個海上智能交通網絡的即時系統碰撞風險較小；其中，f為風險閾值。

本發明的有益效果是：根據獲取的海上智能交通網絡的系統碰撞風險值可以為海事部門進行海上碰撞風險評估，降低海上智能交通網絡的整體碰撞風險提供決策依據。

附圖說明

圖1是最短距離法聚類得到的層次樹示意圖；

圖2是最短距離法聚類后按閾值分層結果示意圖；

圖3是海上智能交通網絡化簡結果示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖詳細描述本發明，本發明的目的和效果將變得更加明顯。

本發明獲取海上船舶系統平均碰撞風險的方法，包括如下步驟：

步驟1：獲取一段時間的AIS數據。

從船舶VTS系統中獲取一段時間的海上交通的標準AIS數據。提取以下字段的數據：mmsi（船號）、shipname（船名）、sog（對地航速）、cog（對地航向）、heading（航向）、lon（經度）、lat（緯度）和f_update_time（更新時間）。

步驟2：從步驟1獲得的海上船舶AIS數據中提取某一采樣時刻各個船舶的航行數據。

將某一采樣時刻各個船舶的航行數據從步驟1中獲得的原始數據中提取出來，保存的格式與步驟1相同。

步驟3：對步驟2獲得的數據進行層次聚類和劃分類別。