[發明專利]海上船舶作業狀態識別方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201710969664.2
• 申請日: 2017-10-18
• 公開（公告）號: CN109685086B
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: 梁新;徐垚;溫建新;趙利坡
• 申請（專利權）人: 中電科海洋信息技術研究院有限公司
• 主分類號: G06F18/25
• 分類號: G06F18/25;G06F18/2113;G06F18/15
• 代理公司: 北京志霖恒遠知識產權代理有限公司 11435
• 代理人: 郭棟梁

本申請公開了一種海上船舶作業狀態識別方法、裝置、設備及存儲介質，其技術方案包括：獲取漁船監控系統VMS信息和船舶自動識別系統AIS信息。篩選VMS信息和AIS信息以獲得指定目標的VMS漁船數據以及AIS漁船數據。融合VMS漁船數據和AIS漁船數據得到融合數據；以及基于融合數據，對指定目標進行作業狀態識別。本發明能夠對漁船監控系統VMS信息與船舶自動識別系統AIS信息進行融合處理，通過VMS與AIS數據的融合得到海上船舶的融合數據，提高海上船舶的數據率與連續性，得到了海上船舶更準確完整的信息，更利于海上船舶捕魚行為分析，能夠取得更好的效果。

技術領域

本公開一般涉及信息融合技術領域，具體涉及海上船舶信息融合技術，尤其涉及海上船舶作業狀態識別方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

拖網漁船作業作為我國漁船捕撈最主要的作業方式，在拖網作業時，拖網深度可達1500米，所到之處無論是魚類、藻類還是海洋生物都不可避免的遭到損害，有些生物和藻類的生長史漫長，一旦毀壞將面臨消失的危險。而且也可能會破壞其作業區域的油氣管道，造成巨大的經濟損失，因此對拖網漁船的捕魚行為分析尤其重要。

為了保障漁業生產作業的安全性、推進漁業資源管理的時效性，國內外已有不少學者對拖網漁船的捕魚行為分析進行了研究。目前，對拖網漁船的捕魚行為分析研究主要分為兩類，一類是利用VMS數據中的航速和航向作為變量，提取航速與航向閾值用于判斷拖網漁船的作業狀態，另外一類是基于AIS數據對漁船行為進行分析，通過航速的變化分析出漁船是在港、作業和航行狀態，但只是在特定的幾條已知作業類型的漁船進行驗證。

發明內容

鑒于現有技術中的上述缺陷或不足，期望提供一種海上船舶作業狀態識別方法、裝置、設備及存儲介質，能夠對漁船監控系統VMS信息與船舶自動識別系統AIS信息進行融合處理，通過VMS與AIS數據的融合得到海上船舶的融合數據，提高海上船舶的數據率與連續性，得到了海上船舶更準確完整的信息，更利于海上船舶捕魚行為分析，能夠取得更好的效果。

第一方面，本發明實施例提供了一種海上船舶作業狀態識別方法，該方法包括：

獲取漁船監控系統VMS信息和船舶自動識別系統AIS信息。

篩選VMS信息和AIS信息以獲得指定目標的VMS漁船數據以及AIS漁船數據。

對VMS漁船數據和AIS漁船數據進行融合處理得到融合數據；以及基于融合數據，對指定目標進行作業狀態識別。

在第一方面的一個或多個實施例中，對VMS漁船數據和AIS漁船數據進行融合處理得到融合數據，包括：對VMS漁船數據以及AIS漁船數據進行時空配準；對時空配準后的VMS漁船數據以及AIS漁船數據進行航跡關聯；以及對航跡關聯后的VMS漁船數據與AIS漁船數據進行融合處理得到融合數據。

在第一方面的一個或多個實施例中，對VMS漁船數據以及AIS漁船數據進行時空配準，包括：將VMS漁船數據與AIS漁船數據經緯度轉為空間直角坐標，并通過外推法進行時間配準。

在第一方面的一個或多個實施例中，對時空配準后的VMS漁船數據以及AIS漁船數據進行航跡關聯包括：采用航跡關聯算法對時空配準后的VMS漁船數據以及AIS漁船數據進行航跡關聯處理。

在第一方面的一個或多個實施例中，航跡關聯算法為基于統計數學的修正的近鄰域航跡關聯算法MK-NN。

在第一方面的一個或多個實施例中，對航跡關聯后的VMS漁船數據與AIS漁船數據進行融合處理得到融合數據，包括：將航跡關聯后的VMS漁船數據與AIS漁船數據按照時序進行融合形成融合數據。

在第一方面的一個或多個實施例中，對VMS漁船數據以及AIS漁船數據進行時空配準之前，還包括：對VMS漁船數據以及AIS漁船數據進行數據預處理。