[发明专利]一种基于众源轨迹数据的航道网络提取方法

说明书

本发明公开了一种基于众源轨迹数据的航道网络提取方法。本发明通过从AIS中获取大量的船舶轨迹数据中提取航道、对航道边界进行平滑处理、对提取的航道进行三角化及三角形分类处理以过滤掉对航道无用的三角形、对航道进行中心线的提取、航道网络构建的方式实现更加精确的航道网络构建。与现有技术相比，本发明不仅提取海洋航道边界，而且提取中心线和交叉点。本发明提出的方法通过曲率过滤、线性插值、SMA边界平滑算法等各种方式解决了从存在噪声和密度不均匀的轨迹数据中提取完整、连续、平滑的航道网络的问题。

技术领域

本发明涉及数据挖掘技术领域，具体来说，涉及一种基于众源轨迹数据的数据提取方法，更具体地说，涉及一种基于众源轨迹数据的航道网络提取方法。

背景技术

目前，获取地理道路网络信息的传统方式是由训练有素的专职人员在街道上驾驶装有特殊配置的车辆，通过分析高分辨率卫星图像或通过人工众包方式来实现，例如OpenStreetMap就通过众多志愿者的贡献来编辑、完善地图。物联网和云计算技术的进步，使得收集更多的空间轨迹更加方便，例如收集表示汽车、自行车和移动电话等位置信息的数据，这种前所未有的大规模轨迹数据可用于交通监测和预警、轨迹预测、异常检测和旅行路线规划等，在基于位置的服务、城市计算和智能交通系统等领域具有广泛的应用。与传统方法相比，从轨迹数据中提取道路网络更具成本效益、灵活性和更高的时间性能。

在城市计算中，轨迹数据通常从全球定位系统(GPS)终端收集，而在海上交通中，自动识别系统(AIS)终端可以为我们提供可靠的船舶轨迹信息源。虽然海上没有人工建造的实物形式的航道，但船舶出于节省燃油、遵从政府管制等一系列原因，通常在事实上表现为遵循一定的海上航线。因此，如同从GPS数据中提取路网数据一样，人们也有可能从AIS数据中提取出航道。

与基于GPS轨迹数据的航道网络提取相比，从AIS轨迹数据中提取航道网络面临着一系列的挑战，例如：1)AIS数据的数据量大、噪音高、密度和质量不均匀，为航道网络提取提出巨大挑战。长期从大量船只收集的轨迹数据量非常大，并且往往会因为AIS设备采集到的位置数据有时不准确的现象而造成数据质量不好。在我们的全球AIS数据集中，每月有超过100GB的数十亿个轨迹点，超过370000个活跃船舶，每年产生的轨迹点超过1TB。在近海和近岸水域，轨迹点的采样频率在为5秒至100秒和2分钟至10分钟。近海、近岸地区和远海海域AIS数据的密度和质量差异很大。近海和近岸水域的船舶轨迹点比开阔海域更密集。此外，开阔海域的提取精度要求较低，而近海和近岸水域的提取精度要求较高。这些特点对航道网络提取算法提出了巨大挑战。2)面向大范围区域提取连续、平滑的航道网络面临较大挑战。航道网络不仅包括中心线，还需包括边界和交叉点信息等。例如，海洋交通监管系统在监测船只是否航行于合法区域的应用场景中，航道的矢量边界信息具有重要的应用价值。航道的提取方法必须能够保证提取出完整、连续、平滑的航道信息，只能够提取航道片段信息的航道提取方法并不能够在实际中真正应用。传统的聚类算法提取出的航道信息往往只是片段信息，并且应用于大范围海洋轨迹数据时，难以提取出连续、平滑、完整的航道。