[发明专利]一种基于时空数据的多维船舶搜索方法和系统

权利要求书

1.一种基于时空数据的多维船舶搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、先基于AIS时空数据，并结合船舶动态业务数据和船舶静态数据，构建船舶多维关系业务数据模型；

B、再基于SQL构建包括若干动态过滤单元的SQL动态过滤链，各动态过滤单元分别与多维关系业务数据模型的业务数据相对应，且各动态过滤单元之间动态拼接；

C、将船舶多维关系业务数据模型在SQL动态过滤链中逐层过滤筛选处理实现多维船舶搜索。

2.根据权利要求1所述的多维船舶搜索方法，其特征在于，步骤B在构建SQL动态过滤链时，是将船舶多维关系业务数据模型中同一类业务模型数据的若干条件组合成一个动态过滤单元，同一个过滤单元内允许and和or两种逻辑；不同类的业务模型数据构成的动态过滤单元之间以and关系进行拼接；不同类的业务模型数据构成的动态过滤单元之间的and关系，利用高级程序语言的动态特性，实现动态拼接。

3.根据权利要求2所述的多维船舶搜索方法，其特征在于，步骤A基于AIS时空数据形成基于时间序列的三维的AIS轨迹数据，再结合船舶动态业务数据和船舶静态数据，构建船舶多维关系业务数据模型；所述AIS时空数据包括船舶MMSI、位置信息、速度、航行状态、目的地和时间，所述AIS轨迹数据包括船舶MMSI、当前AIS点、上一个AIS点、两点的里程、两点的时差和时间。

4.根据权利要求3所述的多维船舶搜索方法，其特征在于，步骤A基于AIS轨迹数据，结合包括港口数据和泊位数据的业务基础数据，进行船舶业务动态分析形成所述船舶动态业务数据，通过船舶动态业务数据，描述船舶某个航段的运行状态，所述船舶动态业务数据包括航行动态、启运港口信息、目的港口信息、抵港时间和离港时间；结合船舶动态业务数据、船舶静态数据和业务基础数据，构建船舶多维关系业务数据模型。

5.根据权利要求4所述的多维船舶搜索方法，其特征在于，步骤A进行船舶业务动态分析的步骤为：

A1、通过窗口算法，采样若干个速度连续接近0的AIS样本，当船舶的位置距离泊位小于设定的阈值，判断为靠泊行为，靠泊时获取到目的港口信息、泊位信息、抵港时间；

A2、若干个航行速度连续大于设定的阈值的AIS样本，定义为航行状态，从靠泊切换为航行状态，获取到航段的启运港口信息、离港时间；

A3、基于AIS历史轨迹，同连续的步骤A1和A2计算，计算得到某段时间的挂靠记录。

6.根据权利要求4所述的多维船舶搜索方法，其特征在于，步骤A所述的与船舶动态相关的业务基础数据为港口数据和泊位数据，所述港口数据包括港口代码、港口的国家代码、港口位置，所述泊位数据包括泊位所属港口代码、泊位位置、装卸类型、货物类型；船舶动态业务数据通过港口代码和港口数据关联，港口数据通过港口代码和泊位数据关联；

和/或，所述船舶静态数据包括船舶类型、载重吨、尺寸、运营、管理主体和设备制造商；所述船舶静态数据为船舶多维搜索的过滤筛选中的常用数据，也是返回信息的主体数据。

7.根据权利要求4至6之一所述的多维船舶搜索方法，其特征在于，步骤A还基于船舶静态数据和动态业务数据分析形成分类数据，所述分类数据包括船舶标签数据，所述船舶标签数据包括基于船型定义的LNG、巴拿马型标签数据，以及基于业务动态定义的内贸、外贸、兼营标签数据；所述船舶标签数据通过MMSI和船舶静态数据直接关联；结合船舶动态业务数据、船舶静态数据、业务基础数据和船舶标签数据，构建船舶多维关系业务数据模型。