桥区水域船舶行为识别与可视化应用研究

This project researchs basic maritime safty science about vessel behavior recognition,risk analysis of navigation and traffic information visulization in the bridge waterway,based on maritime traffic big data in the bridge waterway and visual techniqes for alleviating vessel navigation risk,safety supervising pressure and maritime official's heavy workload and improving scientific and intelligent satety supervision.Firstly, a method is present to improve accuracy, consistency, integrity, identity and timeliness of vessel behavior data in the bridge waterway and temporal-spatial models of vessel behavior are built based on probability density estimation. Secondly, this project also presents clustering algorithm of vessel behavior based on distance functions and structures prediction model of vessel behavior and risk analysis model of navigation safety. Finally, methods of visual presenting and human-computer interaction for vessel behavior visualization are introduced; the system framework of visualizing vessel behavior is designed; and the visual experiment platform of safety supervision for different bridge waterway is constructed to validate the research methods. The above researchs present the basic theory of vessel behavior visualization; solve the key technology of vessel navigation safety risk control; ensure navigation safety in the bridge waterway and promote the development of intelligence maritime.

项目以桥区水域水上交通大数据为基础、以可视分析为手段，针对桥区水域船舶航行安全风险大、安全监管压力大、海事人员工作繁重亟需提升安全监管的科学化与智能化的现状，开展船舶行为模式识别、桥区水域船舶航行安全风险分析以及可视化呈现等海事安全科学基础问题的研究。首先提出桥区水域船舶行为数据精确性、一致性、完整性、同一性、时效性的质量保障方法，建立基于概率密度估计的船舶行为时空模型。其次提出基于距离函数船舶行为聚类算法，设计船舶异常行为模式非线性分类器，建立桥区水域船舶行为预测模型和航行安全风险分析模型。最后，提出船舶行为可视化呈现与人机交互方法，设计船舶行为可视化处理系统框架，构建不同地区桥区水域安全监管可视分析实证平台，验证研究方法的有效性。 通过上述研究，提出基于大数据的船舶行为可视分析的基础理论，解决桥区水域船舶通航安全风险防控关键技术，保障桥区水域通航安全，服务智慧海事的发展。

本研究建立了桥区水域大数据平台。通过实地AIS基站采集、雷达假设、外部数据导入的方式，对桥区多源异构数据进行重构、存储。基于海量数据，运用插值以及深度学习（RNN）方法，对错误数据进行清洗修复，并利用证据合成理论（ER），对雷达、AIS和GPS的多源数据进行融合，以保障数据的精确性和一致性。以大量数据为样本，根据距离函数船舶行为聚类算法，设计船舶异常行为模式非线性分类器，建立桥区水域船舶行为预测模型和航行安全风险分析模型。在风险模型中，根据桥区实际情况，改进了二元船舶领域模型，加入他船数据集桥墩数据，建立了桥区水域四元船舶领域模型的风险计算方法。在此基础上，以人机交互方法为技术手段，设计了船舶行为可视化处理系统框架，并构建不同地区桥区水域安全监管可视分析实证平台。其中建立了包含经度，纬度和速度的三维船舶可视化模型方法，以及高维多元的AIS数据可视化模型，通过使用维数控制、交换坐标轴和热力图等交互方法对桥区水域船舶态势，水文条件等多元数据进行直观展示，并在武汉水域展开了实例应用。.本项目研究实现了桥区水域多源异构数据的清洗及融合，构建了桥区水域船舶四元风险模型，为航道大数据分析及通航安全提供了坚实的基础；基于可视交互方法，建立了桥区水域船舶安全可视分析平台，推动了航道智能化、可视化的发展。