[发明专利]一种基于AIS信息的船舶实时准确位置获取方法

说明书

本发明公开了一种基于AIS信息的船舶实时准确位置获取方法，该方法包含以下步骤：1)划定被检测航段，通过采集到的船舶AIS信息实时数据，解析AIS数据，并整理航段内的所有船舶随时间变化的轨迹数据；2)对采集到的船舶轨迹数据进行清洗，剔除脏数据，得到原始数据集；3)填充原始数据集中每条船舶轨迹点与点间的真实轨迹信息数据，得到含输入和标签对的数据训练集；4)对数据训练集按比例进行抽样分割，将数据训练集划分为模型训练数据集和模型验证数据集；5)使用长短时记忆网络LSTM对船舶模型数据训练集进行船舶实时位置模型训练，并使用模型验证数据集进行模型验证，得到船舶实时位置模型；6)使用船舶实时位置模型，对被测船舶实时准确位置进行获取。

技术领域

本发明涉及深度学习技术，尤其涉及一种基于AIS信息的船舶实时准确位置获取方法。

背景技术

随着我国经济飞速发展，内河航运行业也得到了空前的发展，成为国民经济中举足轻重的产业类型。AIS在内河船舶管理中占据重要地位。作为水运交通领域的主要讯息手段，AIS保障了内河水运的安全和高效。

由于AIS讯息被限定只能在在VHF频段传输，当某一航段在航或在泊船舶较多时，如锚地、坝区，会造成船舶AIS传输频段阻塞，AIS讯息抢频段、延迟、丢包等问题。这些问题会对以AIS作为通航讯息手段的内河管理单位及船舶方造成恶劣影响。而基于深度学习的AIS大数据预测船舶实时准确的方法能够解决和改善上述问题，保障内河通航安全和效率。

发明内容

本发明主要解决和改善的问题应对现有技术中的不足，提出一种基于AIS信息的船舶实时准确位置获取方法。

本发明采用的技术方案是：一种基于AIS信息的船舶实时准确位置获取方法，其特征包括以下步骤：

1)划定被检测航段，通过采集到的船舶AIS信息实时数据，解析AIS数据，并整理航段内的所有船舶随时间变化的轨迹数据；

2)对采集到的船舶轨迹数据进行清洗，剔除脏数据，得到原始数据集；

3)填充原始数据集中每条船舶轨迹点与点间的真实轨迹信息数据，得到含输入和标签对的数据训练集；

4)对数据训练集按比例进行抽样分割，将数据训练集划分为模型训练数据集和模型验证数据集；

5)使用长短时记忆网络LSTM对船舶模型数据训练集进行船舶实时位置模型训练，并使用模型验证数据集进行模型验证，得到船舶实时位置模型；

6)使用船舶实时位置模型，对被测船舶实时准确位置进行获取。

按上述方案，所述步骤1)划定被检测航段，通过附近船舶或岸边建筑上的AIS设备采集到的连续船舶AIS信息实时数据，解析AIS数据，并整理航段内的所有船舶随时间变化的轨迹数据具体包括：

依靠经纬度坐标划定需被测航段范围；

1.1)解析AIS报文数据后，比对划定后的航段经纬度范围，剔除范围外的AIS船舶信息；

1.2)整理航段内的所有船舶随时间变化的轨迹数据，如下：

式中：SMMSI_i表示任意一条划定范围内的船舶航迹数据，lat_n表示某一时刻该船舶航迹位置的纬度坐标，lng_n表示某一时刻该船舶航迹位置的精度坐标，θ_n表示表示某一时刻该船舶的航行角度，t_n表示某一时刻时间。

所述步骤2)中对采集到的船舶轨迹数据进行清洗，剔除脏数据，得到原始数据集具体包括：

3.1)剔除停靠船舶的轨迹数据，剔除违反航道航行规定的船舶轨迹数据；