[發(fā)明專(zhuān)利]一種船舶錨泊聚集區(qū)識(shí)別方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011601837.3
• 申請(qǐng)日: 2020-12-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112613455A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-04-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周春輝;劉宗楊;趙俊男;譚林旭;甘浪雄
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 武漢理工大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62
• 代理公司: 武漢智嘉聯(lián)合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 42231
• 代理人: 丁倩

1.一種船舶錨泊聚集區(qū)識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取觀測(cè)水域設(shè)定時(shí)間段內(nèi)各船舶的船舶軌跡；

根據(jù)速度閾值篩選出每一所述船舶軌跡中的錨泊行為軌跡段；

分別針對(duì)每一所述錨泊行為軌跡段進(jìn)行密度聚類(lèi)，篩除所述錨泊行為軌跡段中的軌跡噪聲點(diǎn)，得到錨泊行為軌跡點(diǎn)集；

對(duì)各船舶的錨泊行為軌跡點(diǎn)集進(jìn)行密度聚類(lèi)，得到錨泊聚集區(qū)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的船舶錨泊聚集區(qū)識(shí)別方法，其特征在于，獲取觀測(cè)水域設(shè)定時(shí)間段內(nèi)各船舶的船舶軌跡，具體為：

獲取觀測(cè)水域設(shè)定時(shí)間段內(nèi)各船舶的AIS數(shù)據(jù)；

所述AIS數(shù)據(jù)包括靜態(tài)信息以及動(dòng)態(tài)信息，所述動(dòng)態(tài)信息包括船位、船速以及航向，結(jié)合所述船位、船速以及航向生成所述船舶軌跡，基于所述靜態(tài)信息對(duì)不同船舶的船舶軌跡進(jìn)行標(biāo)注。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的船舶錨泊聚集區(qū)識(shí)別方法，其特征在于，根據(jù)速度閾值篩選出每一所述船舶軌跡中的錨泊行為軌跡段，具體為：

按時(shí)間順序選取所述船舶軌跡中第一個(gè)航速小于速度閾值的軌跡點(diǎn)，作為錨泊起點(diǎn)；

篩選所述船舶軌跡的軌跡點(diǎn)中所有連續(xù)設(shè)定數(shù)量以上航速為零的軌跡點(diǎn)集；

按照時(shí)間順序篩選所述軌跡點(diǎn)集中最后一個(gè)軌跡點(diǎn)集；

篩選最后一個(gè)軌跡點(diǎn)集之后第一個(gè)航速小于速度閾值的軌跡點(diǎn)，作為錨泊終點(diǎn)；

按照時(shí)間順序選擇從所述錨泊起點(diǎn)到所述錨泊終點(diǎn)之間的軌跡段作為所述錨泊行為軌跡段。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的船舶錨泊聚集區(qū)識(shí)別方法，其特征在于，分別針對(duì)每一所述錨泊行為軌跡段進(jìn)行密度聚類(lèi)，篩除所述錨泊行為軌跡段中的軌跡噪聲點(diǎn)，得到錨泊行為軌跡點(diǎn)集，具體為：

采用DBSCAN算法對(duì)每一所述錨泊行為軌跡段進(jìn)行密度聚類(lèi)，篩除所述錨泊行為軌跡段中的軌跡噪聲點(diǎn)，得到錨泊行為軌跡點(diǎn)集。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的船舶錨泊聚集區(qū)識(shí)別方法，其特征在于，采用DBSCAN算法對(duì)每一所述錨泊行為軌跡段進(jìn)行密度聚類(lèi)，篩除所述錨泊行為軌跡段中的軌跡噪聲點(diǎn)，得到錨泊行為軌跡點(diǎn)集，具體為：

設(shè)置鄰域的參量半徑以及鄰域內(nèi)軌跡點(diǎn)最小限定數(shù)量；

按時(shí)間順序依次遍歷所述錨泊行為軌跡段中軌跡點(diǎn)，計(jì)算每一軌跡點(diǎn)的鄰域內(nèi)軌跡點(diǎn)數(shù)量，判斷所述軌跡點(diǎn)數(shù)量是否大于所述最小限定數(shù)量，如果是，則判定相應(yīng)軌跡點(diǎn)為核心點(diǎn)，并將核心點(diǎn)加入核心集合，將核心點(diǎn)鄰域內(nèi)所有軌跡點(diǎn)標(biāo)記為核心點(diǎn)所在類(lèi)別，否則為判定相應(yīng)軌跡點(diǎn)為噪聲點(diǎn)；

遍歷所述核心集合內(nèi)除所述核心點(diǎn)以外的其它軌跡點(diǎn)，判斷其它軌跡點(diǎn)鄰域內(nèi)軌跡點(diǎn)數(shù)量是否大于所述最小限定數(shù)量，如果是，則判定相應(yīng)軌跡點(diǎn)為核心點(diǎn)，并將核心點(diǎn)更新至所述核心集合，否則判定相應(yīng)軌跡點(diǎn)為噪聲點(diǎn)；

判斷所述錨泊行為軌跡段中所有軌跡點(diǎn)是否均被標(biāo)記，如果是，則刪除所有標(biāo)記為噪聲點(diǎn)的軌跡點(diǎn)，得到所述錨泊行為軌跡點(diǎn)集，否則進(jìn)行下一個(gè)軌跡點(diǎn)的判斷標(biāo)記。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的船舶錨泊聚集區(qū)識(shí)別方法，其特征在于，對(duì)各船舶的錨泊行為軌跡點(diǎn)集進(jìn)行密度聚類(lèi)，得到錨泊聚集區(qū)，具體為：

采用DBSCAN算法對(duì)各船舶的錨泊行為軌跡點(diǎn)集進(jìn)行密度聚類(lèi)，得到錨泊聚集區(qū)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的船舶錨泊聚集區(qū)識(shí)別方法，其特征在于，采用DBSCAN算法對(duì)各船舶的錨泊行為軌跡點(diǎn)集進(jìn)行密度聚類(lèi)，得到錨泊聚集區(qū)，具體為：

采用DBSCAN算法對(duì)各船舶的錨泊行為軌跡點(diǎn)集進(jìn)行密度聚類(lèi)，得到多個(gè)核心點(diǎn)以及相應(yīng)的核心集合，各所述核心集合即所述錨泊聚集區(qū)。

8.一種船舶錨泊聚集區(qū)識(shí)別裝置，其特征在于，包括處理器以及存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的船舶錨泊聚集區(qū)識(shí)別方法。

9.一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)該程序被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的船舶錨泊聚集區(qū)識(shí)別方法。