[發明專利]一種基于船舶類型的船舶航行軌跡預測方法

在審

• 申請號: 202011014416.0
• 申請日: 2020-09-24
• 公開（公告）號: CN112132346A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發明（設計）人: 韓眾和;張澤群;楊凡;王洋;李峰
• 申請（專利權）人: 中國科學院空天信息創新研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F16/29;G06F16/9537;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 孫蕾

一種基于船舶類型的船舶航行軌跡預測方法。方法包括：獲取待預測船舶的AIS數據，所述AIS數據包括航行軌跡點序列以及所述待預測船舶的船舶類型；根據預先劃分的海域網格，將所述航行軌跡點序列轉化為海域網格編號序列；根據所述待預測船舶的船舶類型以及預先建立的船舶類型字典矩陣，確定所述待預測船舶的船舶類型特征向量；將所述海域網格編號序列以及所述船舶類型特征矩陣輸入預先訓練得到的序列到序列模型，以獲取預測結果序列；確定所述預測結果序列中的各個海域網格的中心點的經緯度坐標，以得到所述待預測船舶的預測軌跡點序列。本發明可以提高船舶航行軌跡的預測精度，并且可以針對不同類型的船舶生成不同的軌跡預測結果。

技術領域

本發明涉及船舶航行領域，特別涉及一種基于船舶類型的船舶航行軌跡預測方法。

背景技術

船舶軌跡預測，即基于船舶的當前軌跡預測其未來的航行軌跡，有著廣泛的應用。例如，軌跡預測信息可以用于船舶調度，有效避免船舶間的碰撞，確保船舶航行安全，提高海上航行效率，還可以用于檢測船舶的異常行為，對異常的船舶進行監測，進而對我國的岸防、邊海防能力有所幫助。

為了對船舶軌跡進行預測，通常需要借助船舶自動識別系統(AutomaticIdentification System，AIS)，AIS是一套利用網絡、通信和電子信息顯示技術的數字設備和導航設備系統，能夠提供包括船舶編號、船舶位置、吃水深度、速度、船首向、船舶類型、船舶長寬、載人數目等信息，這些信息都可以作為船舶軌跡的特征屬性，從而為實現船舶航跡預測提供數據來源。

目前，已有不少針對船舶軌跡預測的研究，但是由于船舶的種類多種多樣，不同種類的船舶擁有不同的航行特點，例如小型船舶航跡多變，轉向靈活，航速較快，經常進行近海航行；大型船舶軌跡單調，轉向遲鈍，航速較慢，經常進行遠洋航行。現有的方法無法區分不同類型的船舶，因此無法針對不同種類的船舶分別進行軌跡預測，難以獲得準確的航行軌跡。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于船舶類型的船舶航行軌跡預測方法，以提高船舶航行軌跡的預測精度。

為達到上述目的，本發明實施例提供一種基于船舶類型的船舶航行軌跡預測方法，方法包括：

獲取待預測船舶的AIS數據，所述AIS數據包括航行軌跡點序列以及所述待預測船舶的船舶類型；

根據預先劃分的海域網格，將所述航行軌跡點序列轉化為海域網格編號序列；

根據所述待預測船舶的船舶類型以及預先建立的船舶類型字典矩陣，確定所述待預測船舶的船舶類型特征向量；

將所述海域網格編號序列以及所述船舶類型特征矩陣輸入預先訓練得到的序列到序列模型，以獲取預測結果序列；

確定所述預測結果序列中的各個海域網格的中心點的經緯度坐標，以得到所述待預測船舶的預測軌跡點序列。

由以上本公開實施例提供的技術方案可見，本發明提供的船舶航行軌跡預測方法至少具有以下有益效果：

本發明通過劃分海域網格，將精準軌跡預測的回歸問題轉化為分類問題，降低了船舶航行軌跡預測的難度，提高了準確性，并且可以對船舶進行實時跟蹤和預測，通用性高，適用范圍廣。

相較于傳統的LSTM模型，本發明可以一次性預測船舶的多個航行軌跡點，而不是進行結果的迭代預測，從而保證了預測精度不會呈指數遞減。

本發明通過在序列到序列模型中結合注意力機制，可以著重關注具有代表性的歷史軌跡點，比如識別航跡拐點，避開危險的觸礁區等重要特征，克服了輸入軌跡序列增長后，導致模型精度發生下降的缺陷。

本發明可以區分不同船舶類型的軌跡特征，從而針對不同類型的船舶生成不同的軌跡預測結果，從而實現個性化預測。

附圖說明