[发明专利]一种基于AIS数据的船舶碰撞风险分析方法

权利要求书

1.一种基于AIS数据的船舶碰撞风险分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：基于历史AIS数据，在标准船舶选取和转换的基础上，采用密度聚类算法建立船舶碰撞风险的热度图，实现船舶碰撞风险的时空可视化；

步骤1的具体实现包括以下子步骤：

步骤1.1：网格化研究水域时域和空域；

步骤1.2：标准船舶选取与转换；

通过对历史AIS数据的统计分析，采用某一类船舶的长宽和类型作为标准船舶，然后对其他类型、长、宽、吃水的船舶进行等效化处理转换，得到其他船舶与标准船舶的转换计算标准；

步骤1.3：船舶风险可视化；

在网格化和标准船舶的基础上，不同时间段的标准船舶流量不同，所带来的风险也不同，对时间进行分段处理，对时域上的标准船舶流量进行可视化处理，并实现船舶碰撞风险的时域可视化；根据区域船舶流量的不同，采用密度聚类算法建立船舶碰撞风险的热度图，实现船舶碰撞风险的空域可视化；

步骤1.4：基于AIS历史数据进行风险预测；

对历史AIS数据进一步运用深度学习理论与神经网络算法预测区域船舶交通流，将预测数据展现在电子海图上，实现基于预测数据的船舶碰撞风险的可视化；

步骤2：基于实时AIS数据，在船位场、航向场和航速场的基础上，构建区域船舶碰撞风险评判模型，运用高斯核函数核密度估计算法提出动态船舶碰撞风险可视方法，实现区域船舶碰撞风险的实时更新；

步骤2的具体实现包括以下子步骤：

步骤2.1：建立船舶碰撞风险评判模型；

基于对实时船舶AIS轨迹数据的分析与处理，得到船舶运动过程中的航向、位置、航速和船舶尺度信息；分析船舶在所研究区域内的运动模式，通过确定航向、位置、航速和船舶尺度信息对船舶碰撞风险的影响程度，构建区域船舶碰撞风险评判模型；

所述构建区域船舶碰撞风险评判模型，具体实现包括以下子步骤：

(1)确定船舶的安全领域，所述船舶的 安全领域为船舶为保持安全航行时，本船舶与他船之间保持的安全间隔范围，该范围内绝不允许其他船舶的侵犯；

(2)基于船舶安全领域的定义范畴，结合船舶所处的自然水域环境及船舶交通流特征，确定船舶安全领域的边界及公式；

(3)以船舶安全领域中的不同区域相对船舶方位和距离以及船舶的航速，尺度信息作为自变量，分别分析确定各区域船舶碰撞风险与其对应自变量的函数关系；

(4)结合历史AIS数据对所建船舶碰撞风险评判模型相关参数进一步的修正，所述相关参数包括航向改变量的加权因子、船舶所在地理位置交通流量的加权因子、船舶轨迹距航道中线垂直距离加权因子、船舶航速加权因子和船舶尺度加权因子；

步骤2.2：动态船舶碰撞风险可视化；

通过核密度估计算法对对研究水域的船舶船位场、航速场和航向场进行统计推断建模，然后将船舶航迹进行光栅化处理为KDE矩阵，以核密度函数为基础绘制出习惯性航路，在此基础上融入船舶AIS轨迹中的航向与航速的信息，从而完成船舶船位场、航速场、航向场的融合推断建模，实现动态船舶碰撞风险可视化。

2.根据权利要求1所述的基于AIS数据的船舶碰撞风险分析方法，其特征在于：步骤1.4中所述神经网络算法，采用的是小波神经网络；

所述小波神经网络是小波变换与神经网络相结合的产物，是一种以BP神经网络拓扑结构为基础，把小波基函数作为隐含层结点的传递函数，信号前向传播的同时，误差反向传播的神经网络。