[发明专利]一种水上船舶交通流复杂度计算方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种水上船舶交通流复杂度计算方法，其特征在于，包括：

获取目标水域的船舶AIS数据；

利用改进的DBSCAN算法根据所述船舶AIS数据确定所述目标水域中的船舶聚类簇；

对所述船舶聚类簇进行船舶状态特征聚类，得到所述船舶聚类簇的状态特征概率分布；

根据所述状态特征概率分布，基于信息熵确定所述目标水域的船舶交通流复杂度。

2.根据权利要求1所述的一种水上船舶交通流复杂度计算方法，其特征在于，利用改进的DBSCAN算法根据所述船舶AIS数据确定所述目标水域中的船舶聚类簇，包括：

根据所述船舶AIS数据得到所述目标水域中的船舶样本集；

遍历所述船舶样本集中任一船舶与其他船舶的相对位置；

根据所述相对位置得到所述目标水域的船舶领域；

根据所述船舶领域确定核心对象；

根据所述核心对象确定所述目标水域的船舶聚类簇。

3.根据权利要求2所述的一种水上船舶交通流复杂度计算方法，其特征在于，根据所述相对位置确定所述目标水域的船舶领域，包括：

对所述船舶样本集中任一船舶在不同时刻与其他船舶的相对位置进行叠加，得到叠加位置数据；

利用椭圆一般方程对所述叠加位置数据进行拟合，得到所述目标水域中每个船舶的船舶领域。

4.根据权利要求2所述的一种水上船舶交通流复杂度计算方法，其特征在于，根据所述船舶领域确定核心对象，包括：

以所述目标水域中任一船舶的船舶领域作为搜索范围，当存在其他船舶位于所述搜索范围内时，将所述船舶确定为核心对象。

5.根据权利要求2所述的一种水上船舶交通流复杂度计算方法，其特征在于，根据所述核心对象确定所述目标水域的船舶聚类簇，包括：

确定所述核心对象的船舶领域中的目标船舶；

将具有相同核心对象的目标船舶进行合并，得到簇内对象；

根据所述核心对象和簇内对象，确定所述目标水域的船舶聚类簇。

6.根据权利要求1所述的一种水上船舶交通流复杂度计算方法，其特征在于，所述船舶状态特征包括船舶航速和船首向；

对所述船舶聚类簇进行船舶状态特征聚类，得到所述船舶聚类簇的状态特征概率分布，包括：

确定所述船舶聚类簇的船舶航速船首向集合；

通过DBSCAN算法对所述船舶航速船首向集合进行聚类，得到每个所述聚类簇的航速航向聚类后的概率分布。

7.根据权利要求6所述的一种水上船舶交通流复杂度计算方法，其特征在于，根据所述状态特征概率分布，基于信息熵确定所述目标水域的船舶交通流复杂度，包括：

根据每个所述聚类簇的航速航向的概率分布，确定每个所述聚类簇的复杂度；

对所述目标水域中所有聚类簇的复杂度进行叠加，得到所述目标水域的交通流复杂度。

8.一种水上船舶交通流复杂度计算装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取目标水域的船舶AIS数据；

聚类模块，用于利用改进的DBSCAN算法根据所述船舶AIS数据确定所述目标水域中的船舶聚类簇；

概率分布计算模块，用于对所述船舶聚类簇进行船舶状态特征聚类，得到所述船舶聚类簇的状态特征概率分布；

复杂度计算模块，用于根据所述状态特征概率分布，基于信息熵确定所述目标水域的船舶交通流复杂度。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7任一所述的一种水上船舶交通流复杂度计算方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一所述的一种水上船舶交通流复杂度计算方法。