[发明专利]一种基于大数据平台针对AIS信息源的数据挖掘系统

说明书

一种基于大数据平台针对AIS信息源的数据挖掘系统，包括数据采集系统、数据存储系统、数据挖掘系统及数据分析系统；所述数据存储系统为分布式存储系统，所述数据挖掘系统包括对数据的分类统计、目标运动特征分析、目标密度分布分析、目标航迹分布分析、活动规律分析、异常行为检测分析。通过对AIS数据挖掘任务，如轨迹模式挖掘，轨迹不确定性、异常值检测、停留点、分类。如异常值检测可以发现“异常行为船舶”；分类帮助分析不同类型的船舶的航行情况等共同特征；停留点检测可以帮助确定热点港口并侧面了解该港口的进出口贸易指标。

技术领域

本发明属于大数据领域，涉及一种基于大数据平台针对AIS信息源的数据挖掘系统；AIS是船舶自动识别系统，海量数据的采集、存储、挖掘，特别是数据挖掘的算法和模型是大数据领域的难点和重点。

背景技术

在船舶智能避碰研究当中，为了生成更为可靠有效的避碰决策，信息源的种类不仅仅局限于当前时刻两船的位置、航向、速度等因素，同样还应考虑他船的航行意图，接下来的船舶动向，未来他船可能到达的位置，使得整体的智能避碰系统具有先验性，预见性，可以使得最后生成的避碰决策更加可靠，可以有效的降低碰撞风险，避免由于碰撞所引起的人身以及财产的损失。

同时在港口监管部门对所管理区域进行安全监控时，需要动态的去识别船舶的异常行为，发现有异常行为的船舶需要重点关注，这样可以有效的降低监管人员的工作量，同时降低监控系统的误报警率。所以实时、高精度的预测船舶航行行为是需要进行深入研究的问题。船舶航行行为又称为机动行为，它是船舶的运动过程。船舶轨迹中每3个点就构成一个运动过程，即每3个轨迹点包含1个船舶操纵行为事件。

应用船舶自动识别系统(Automatic Identification System，AIS)大数据作为学习样本，在海事研究当中AIS数据获取简单，数据来源可靠精度高，船舶自动识别系统(AIS)已经被国际航行的300总吨以上的船舶和国内航行500吨以上的货船和客船强制安装，并且也逐渐在越来越多的渔船上安装。适用范围广，可以说在非近岸海域的区域当中，AIS的覆盖率极高，几乎和实际船舶一一对应。同时也随着各国AIS基站网络的建立和星载AIS群的出现，AIS数据的收集也得到了解决，AIS已成为近乎实时的全球海上交通信息来源。AIS数据为多元多维数据，其中包含各种船舶信息，AIS轨迹数据可描述船舶的空间位置和属性随时间的变化。船舶AIS轨迹点由船舶采样点位置(GPS位置)、采样时间、海上移动识别码(Maritime Mobile Service Identify，MMSI)、对地速度(SOG)、对地航向(COG)、航行状态和转向速率等构成。这些轨迹点数据信息根据时间采样先后顺序构成了轨迹点序列。

随着航海信息技术的迅速进步，船舶自动识别系统产生的航行数据(简称AIS数据)呈现爆发式增长。这些海量的AIS数据蕴含有丰富的物流、航运、海上交通等有用知识。传统的数据分析方法已不能满足现代航运业快速发展的要求，急需有效的理论与技术对这些大量的AIS数据进行分析和应用。数据挖掘和聚类作为一种从海量数据中挖掘有用的、具有潜在效用知识的理论与方法，已经成为海量AIS数据的主要分析技术。