人工智能在海事管理中的應(yīng)用前景

（蘇州市地方海事局，江蘇 蘇州 215000）

1 人工智能應(yīng)用概述

黨的十九大報(bào)告提出，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革孕育興起，大數(shù)據(jù)的積聚、理論算法的革新、計(jì)算能力的提升及網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的演進(jìn)，驅(qū)動人工智能發(fā)展進(jìn)入新階段，人工智能正加快與經(jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域滲透融合，帶動技術(shù)進(jìn)步、推動產(chǎn)業(yè)升級、助力經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、促進(jìn)社會進(jìn)步。加快產(chǎn)業(yè)化和應(yīng)用是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵著力點(diǎn)。人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對人的思維、邏輯判斷等意識過程進(jìn)行模擬，人工智能從提出到發(fā)展到現(xiàn)在，其應(yīng)用領(lǐng)域已不斷深入到各行各業(yè)，可以預(yù)見隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，將會給當(dāng)前水上交通安全監(jiān)管和搜救存在的難點(diǎn)和問題提供解決方案，例如：違章識別、綜合信息處理、專家系統(tǒng)、智能機(jī)器人等科技產(chǎn)品或者系統(tǒng)方案。

2 人工智能在水上交通安全監(jiān)管中的應(yīng)用前景

2.1 水上交通違法行為智能辨識

以蘇州為例，目前主干線航道、省際、市際口門以及水上風(fēng)景旅游區(qū)客旅碼頭等重點(diǎn)單位均安裝了視頻監(jiān)控，光城區(qū)范圍就已達(dá)到470余個(gè)，根據(jù)規(guī)劃還將不斷提高覆蓋范圍。目前的水上交通安全監(jiān)管的電子巡航主要是人工定時(shí)巡查，對發(fā)現(xiàn)的一些水上交通違法行為或者異常情況進(jìn)行辨識。僅目前的470余個(gè)監(jiān)控?cái)z像頭，按每個(gè)點(diǎn)巡查2分鐘計(jì)算，兩名巡查人員連續(xù)工作8小時(shí)才能巡查一遍，急需通過智能化提高電子巡航的效率。當(dāng)前的人工智能技術(shù)已經(jīng)可以偵測視頻圖像中運(yùn)動的物體（比如船舶、作業(yè)人員），并運(yùn)用算法對識別出的物體進(jìn)行一定的邏輯判斷（基于預(yù)先學(xué)習(xí)的各類水上交通違法行為的特征），將符合篩選條件（可能存在水上交通違法行為的部分）的視頻數(shù)據(jù)調(diào)取并推送或者優(yōu)先予以播放。應(yīng)用這種方式可以避免巡查人員無目的、無針對性的視頻巡查,提高效率、降低巡檢成本，而且應(yīng)用人工智能技術(shù)的水上交通違法行為智能辨識系統(tǒng)可以依托云計(jì)算，快速處理大量信號源視頻數(shù)據(jù)，24小時(shí)不間斷工作。

2.2 智能巡航

根據(jù)水上交通安全監(jiān)管的需要，海事部門需要定期通過海巡艇、執(zhí)法車、無人機(jī)、視頻監(jiān)控等方式對轄區(qū)通航水域巡航。以蘇州為例，境內(nèi)有等級航道48條計(jì)1102.01公里，還有太湖、陽澄湖、金雞湖等湖區(qū)，僅太湖水域面積就達(dá)1600平方公里，巡航任務(wù)繁重。建議在對現(xiàn)有巡航手段智能化的基礎(chǔ)上進(jìn)一步引入衛(wèi)星圖人工智能這一新的智能巡航手段。人工智能技術(shù)在圖像處理方面的強(qiáng)大能力可以通過對多幅不同時(shí)間拍攝的同一區(qū)域衛(wèi)星圖像的差異性分析，找出發(fā)生變化的區(qū)域或者位置并將這些可能存在問題的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注以供監(jiān)管人員核查。由于基于人工智能技術(shù)的圖像對比可以達(dá)到像素級，因此在對比時(shí)需要運(yùn)用圖像增強(qiáng)技術(shù)，例如要強(qiáng)調(diào)通航水域等某些感興趣的特征，抑制岸上設(shè)施等不感興趣的特征，有效提升通航水域范圍圖像信息的質(zhì)量，滿足水上交通安全監(jiān)管分析的需要。

2.3 智能輔助決策

目前水上交通安全監(jiān)管缺乏高效的輔助決策系統(tǒng)，可以預(yù)見復(fù)雜情況下水上交通安全監(jiān)管往往需要對專家意見、數(shù)據(jù)、圖像、視頻等方面的各類信息進(jìn)行綜合處理，尤其是海量視頻、圖片等一般人可能無法在短時(shí)間內(nèi)獲取足夠及有用的信息，目前人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)、圖像處理等方面的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過一般人，同時(shí)人工智能技術(shù)在專家系統(tǒng)和綜合信息處理方面可以在輔助決策方面提供有效支持。智能輔助決策系統(tǒng)可以對人的邏輯思維和分析決策進(jìn)行模擬，在水上交通安全監(jiān)管人員應(yīng)對復(fù)雜情況或者緊急情況時(shí)，提供有效的人工智能決策支持。這種決策支持是基于建立的各種支持模型，通過算法對水上交通安全監(jiān)管相關(guān)的各類信息化系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則分析和推理，最終選擇合適的模型提供給水上交通安全監(jiān)管人員。

3 人工智能在水上搜救中的應(yīng)用前景

3.1 極端惡劣天氣條件搜救

受制于搜救船艇的抗風(fēng)等級等安全技術(shù)條件，在極端惡劣天氣條件下搜救人員是無法出動搜救的，而極端惡劣天氣容易導(dǎo)致船舶遇險(xiǎn)。應(yīng)用人工智能技術(shù)的無人船艇和智能搜救設(shè)備是解決這一矛盾的突破點(diǎn)。例如在極端大風(fēng)條件下，智能無人船可以利用自動導(dǎo)航系統(tǒng)，規(guī)劃一條可行的路線，并利用圖像識別、周圍環(huán)境傳感、雷達(dá)避障、路線跟蹤等各項(xiàng)無人駕駛技術(shù)，到達(dá)，遇險(xiǎn)船舶、人員位置，提供應(yīng)急救助措施。

3.2 遇險(xiǎn)船舶、人員定位

目前水上搜救中，尤其是太湖等湖區(qū)的搜救，遇險(xiǎn)船舶和人員的定位是搜救是否成功的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在遇險(xiǎn)船舶和人員缺乏衛(wèi)星定位設(shè)備或者通訊中斷的情況下，如何準(zhǔn)備定位或者確定搜救區(qū)域是搜救的難題，需要通過調(diào)查大量的船舶歷史軌跡、水域歷史遇險(xiǎn)船區(qū)域、視頻監(jiān)控、AIS、雷達(dá)等方面的數(shù)據(jù)以及當(dāng)事人或者其它人員提供的一些遇險(xiǎn)信息，根據(jù)搜救員的經(jīng)驗(yàn)來確定搜救的范圍或者地點(diǎn)，由于信息量大且往往碎片化，需要團(tuán)隊(duì)協(xié)作且要有豐富的搜救經(jīng)歷，人工智能在數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)計(jì)算方面的能力可以提供極大的幫助。例如人工智能機(jī)器人可以承擔(dān)空中搜索、水下探測任務(wù)，應(yīng)用人工智能技術(shù)對無人機(jī)、無人船、水上水下機(jī)器人等設(shè)備拍攝的圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)的目標(biāo)識別處理和分析，可以快速和高效識別水域中的船舶、人以及污染物等有效信息，當(dāng)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)時(shí)進(jìn)行報(bào)警并傳輸當(dāng)前定位以及實(shí)時(shí)圖像，實(shí)現(xiàn)自動搜救。

3.3 搜救及應(yīng)急處置專家系統(tǒng)

在復(fù)雜的搜救和應(yīng)急處置情況下，在專業(yè)人員不能或者無法及時(shí)到達(dá)現(xiàn)場的情況下，專家系統(tǒng)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)隱藏的危險(xiǎn)因素，并給出相應(yīng)的預(yù)警。海事領(lǐng)域的搜救及應(yīng)急處置事件往往需要大量經(jīng)驗(yàn)性和理論性專家知識，理論性的專家知識可以建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型；經(jīng)驗(yàn)性的專家知識往往比較模糊或者不完全。因此搜救及應(yīng)急處置專家系統(tǒng)需要運(yùn)用人工智能技術(shù)將經(jīng)驗(yàn)性和理論性專家知識結(jié)合起來，在已知的理論性專家知識基礎(chǔ)上，運(yùn)用算法模糊搜索經(jīng)驗(yàn)性專家知識，綜合分析并進(jìn)行邏輯推理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)模擬人類專家求解水上搜救及應(yīng)急處置特定領(lǐng)域的問題。