[發明專利]一種泊位識別方法、平臺

在審

• 申請號: 202011347474.5
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112541591A
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 段俊利;張哲熙
• 申請（專利權）人: 中遠海運科技股份有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;G06K9/62;G08G3/00
• 代理公司: 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227
• 代理人: 孟旭彤

一種泊位識別方法，包括以下步驟，獲取船舶AIS數據和港口數據；從所述AIS數據和港口數據中篩選出靠泊數據，根據船舶到港距離形成港口靠泊數據表；對船舶靠泊數據進行DBSCAN密度聚類，獲得靠泊數據的類別標簽；對于聚類后得到的數據簇，根據簇內的船首向、經緯度邊界形成泊位線段；根據數據簇內船型確定泊位類型；根據數據簇內船型信息提取泊位信息。

技術領域

本發明屬于海洋運輸技術領域，特別涉及一種泊位識別方法和平臺。

背景技術

隨著我國國民經濟的快速發展，全球經濟一體化的形成，國際貿易往來變得更加密切，全球絕大多數的國際貿易是通過海上運輸完成。而港口作為最重要的海上交通樞紐，對國家經濟建設起著至關重要的作用。

航運業的不斷復蘇，使得港口對國際貿易的作用越來越大，而泊位作為港口的基本功能單元，其重要性更是不言而喻。泊位是港口內船舶停靠作業的位置，港口泊位的數量和大小是衡量一個港口的重要指標。通過泊位可以準確評估港口的運營效率、運力等，還能夠及時了解船舶的修理或補給等狀態。

港口泊位一般包括泊位位置、靠泊船型、最大靠泊載重噸、最大靠泊吃水、最大靠泊船長等信息，但獲取這些信息是十分困難的，一般不公開。目前這些泊位信息要么花費巨額購買，要么靠人工收集。但人工收集存在一些問題：收集困難且難以保證質量，準確性不高；實時性較低，泊位的新建、廢棄、修改均無法及時獲得更新。

發明內容

本發明實施例之一，一種泊位識別方法，包括以下步驟，

獲取船舶AIS數據和港口數據；

從所述AIS數據和港口數據中篩選出靠泊數據，根據船舶到港距離形成港口靠泊數據表；

對船舶靠泊數據進行DBSCAN密度聚類，獲得靠泊數據的類別標簽；

對于聚類后得到的數據簇，根據簇內的船首向、經緯度邊界形成泊位線段；

根據數據簇內船型確定泊位類型；

根據數據簇內船型信息提取泊位信息。

所述從AIS數據和港口數據中篩選出靠泊數據，根據船舶到港距離形成港口靠泊數據表的步驟包括，

篩選出來船舶狀態連續為靠泊的AIS數據，查看靠泊數據的經緯度范圍，并查詢在該范圍內的所有港口，再計算到港的距離，在指定距離內，距離最近的港口，即認定船靠泊在該港，形成船舶在港靠泊行為數據表。數據表包括：船舶MMSI、經緯度位置、靠泊時間、靠泊時長和/或靠泊港口。

本發明的技術方案采用了機器學習，尤其涉及港口相關泊位的標定、泊位類型識別以及泊位信息提取，主要是采用機器學習中非監督學習的DBSCAN密度聚類算法，并結合業務，最后完成對泊位的標定等。本發明的方法實現簡單，實踐中效果良好。

附圖說明

通過參考附圖閱讀下文的詳細描述，本發明示例性實施方式的上述以及其他目的、特征和優點將變得易于理解。在附圖中，以示例性而非限制性的方式示出了本發明的若干實施方式，其中：

圖1根據說明書實施例之一的基于機器學習的泊位識別方法流程圖

具體實施方式

鑒于現有泊位獲取方式的不足，本發明實施例提出一種基于機器學習相關算法，利用AIS動態數據，并結合業務邏輯，對港口的泊位位置進行標定，標識泊位類型以及獲取泊位的相關信息。

根據一個或者多個實施例，一種泊位識別方法，該方法的軟件使用SQL和Python語言開發。使用MySQL數據庫存儲所有必需的AIS數據，以及用來存儲標定好的泊位數據，以便在網站集成。

一種泊位識別方法，包括以下幾個步驟：

1)AIS數據采集和預處理；