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    構(gòu)建岸基雷達(dá)網(wǎng)輔助海上執(zhí)法智能平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)分析

    2020-06-12 04:38:18黃妙芬楊光照邢旭峰卓永強(qiáng)
    海洋技術(shù)學(xué)報(bào) 2020年2期
    關(guān)鍵詞:雷達(dá)網(wǎng)岸基態(tài)勢(shì)

    黃妙芬 ,楊光照 ,邢旭峰,黃 山 ,楊 鋒,卓永強(qiáng)

    (1.廣東海洋大學(xué),廣東 湛江 524088;2.湛江海蘭寰宇海洋科技信息有限公司,廣東 湛江 524088;3.湛江市海洋與漁業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)站,廣東 湛江 518052)

    為提升海洋綜合管理信息化水平、保障海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境,2014年12月9日,原國(guó)家海洋局印發(fā)了《全國(guó)海洋觀測(cè)網(wǎng)規(guī)劃(2014-2020年)》,其主要任務(wù)之一就是強(qiáng)化岸基觀測(cè)能力,并提出了在我國(guó)管轄海域的沿岸和島礁布局岸基海洋觀測(cè)站(點(diǎn))、岸基雷達(dá)站和海嘯預(yù)警觀測(cè)臺(tái)等具體任務(wù)[1]。為此,廣東省構(gòu)建了“岸基雷達(dá)網(wǎng)綜合監(jiān)控系統(tǒng)”,可對(duì)全省近海20 nmile以內(nèi)的海上目標(biāo)及其分布態(tài)勢(shì)進(jìn)行探測(cè)與跟蹤。

    岸基雷達(dá)系統(tǒng)具有捕獲海上目標(biāo)的信息量大、且能解決無(wú)船舶身份自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(Automatic Identification System,AIS)數(shù)據(jù)的目標(biāo)探測(cè)與跟蹤問(wèn)題等優(yōu)勢(shì)[2],成為海上目標(biāo)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)收集的一種有效的技術(shù)手段。另外,雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)具有更新快的特點(diǎn),實(shí)時(shí)入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)對(duì)響應(yīng)速度、穩(wěn)健性和整體性能都有較高的要求,若頻繁地建立與關(guān)閉連接會(huì)極大地降低系統(tǒng)的性能。線程池(Thread Pool)和數(shù)據(jù)庫(kù)連接池(Connection Pool)技術(shù)是保證雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)入庫(kù)的有效手段之一[3],這些技術(shù)已在遙感衛(wèi)星系統(tǒng)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的下傳、雷達(dá)數(shù)據(jù)處理、交通領(lǐng)域等方面得到了廣泛的應(yīng)用[4-6]。

    導(dǎo)航雷達(dá)的工作原理是通過(guò)回波獲取小目標(biāo)信息,然后實(shí)時(shí)地全部推送到屏幕上,由此會(huì)存在許多無(wú)效或冗余目標(biāo),因此進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)清洗是保證構(gòu)建的智能平臺(tái)高效運(yùn)行的前提。數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域常用的一種技術(shù)手段,得到了廣泛應(yīng)用[7]。目前,數(shù)據(jù)清洗技術(shù)提供了檢測(cè)并消除數(shù)據(jù)異常、檢測(cè)并消除近似重復(fù)記錄、特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)清洗等功能[8-10]。

    船舶態(tài)勢(shì)估計(jì)(Situation Assessment,SA)技術(shù)的發(fā)展比較迅速,通過(guò)態(tài)勢(shì)覺(jué)察、態(tài)勢(shì)理解和態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)等方式[11],可實(shí)現(xiàn)對(duì)近海小型船舶的有效監(jiān)測(cè)。近年來(lái),隨著學(xué)者們對(duì)態(tài)勢(shì)估計(jì)基礎(chǔ)理論的深入研究,概率圖、模板匹配算法、黑板算法、證據(jù)理論算法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等被引入到船舶態(tài)勢(shì)估計(jì)的研究中[12-16],為輔助海上執(zhí)法奠定了基礎(chǔ)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越多的相關(guān)算法應(yīng)用于船舶行為識(shí)別模型的建立[17-21],從而提高了復(fù)雜海洋環(huán)境下監(jiān)管船舶行為的效率。

    現(xiàn)有的“岸基雷達(dá)網(wǎng)綜合監(jiān)控系統(tǒng)”為實(shí)時(shí)目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。由于系統(tǒng)實(shí)時(shí)推送的目標(biāo)數(shù)據(jù)量非常龐大,因而僅靠人工分析很難充分發(fā)揮作用,另外為保障其安全與可靠、高效運(yùn)行,系統(tǒng)構(gòu)架相對(duì)封閉,難以拓展多樣化的涉海部門與機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)應(yīng)用。為此需要通過(guò)綜合運(yùn)用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)清洗和人工智能分析等技術(shù),充分挖掘雷達(dá)網(wǎng)的應(yīng)用與信息服務(wù)潛力,達(dá)到近海船舶作業(yè)、安全生產(chǎn)的智能化監(jiān)管,使管理人員更快、更準(zhǔn)確地獲取近海小型船舶作業(yè)模式與分布態(tài)勢(shì),輔助現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)管與執(zhí)法決策。本文將圍繞開(kāi)發(fā)智能平臺(tái)涉及的相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)分析與討論。

    1 現(xiàn)有岸基雷達(dá)綜合監(jiān)控系統(tǒng)

    1.1 硬件組成

    廣東省“岸基雷達(dá)網(wǎng)綜合監(jiān)控系統(tǒng)”由50多座岸基雷達(dá)系統(tǒng)構(gòu)成,每座雷達(dá)站由X波段導(dǎo)航雷達(dá)、光電觀察設(shè)備、船舶身份自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)AIS接收天線等組成,如圖1所示。圖中,A為X波段雷達(dá)傳感器,B為光電觀察設(shè)備,C為AIS接收天線,通過(guò)先進(jìn)的雷達(dá)信號(hào)處理算法及獨(dú)特的自適應(yīng)門限設(shè)計(jì)[16-17],實(shí)現(xiàn)對(duì)近海20 nmile以內(nèi)的海域目標(biāo)(特別是海上極小目標(biāo),即雷達(dá)截面積(Radar Cross-Section,RCS)≥0.1 m2和高度≥1 m的物體的全自動(dòng)探測(cè)、跟蹤和識(shí)別,提供海上目標(biāo)態(tài)勢(shì)信息。該系統(tǒng)不依賴于船舶自身定位與船位上報(bào)設(shè)備,就能實(shí)現(xiàn)對(duì)海上所有目標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。

    圖1 雷達(dá)系統(tǒng)

    岸基雷達(dá)網(wǎng)中單個(gè)雷達(dá)站能夠有效探測(cè)、跟蹤3 000批以上目標(biāo),探測(cè)概率達(dá)到90%以上。對(duì)于小型漁業(yè)船舶、竹排、舢板,乃至網(wǎng)箱、浮標(biāo)、漁網(wǎng)浮球、浮冰和海上漂浮垃圾等,均能實(shí)現(xiàn)探測(cè)跟蹤,可以滿足近岸海域所有作業(yè)船只,包括小型“三無(wú)”船舶(即無(wú)船名船號(hào)、無(wú)船舶證書(shū)、無(wú)船籍港的船舶)監(jiān)管的需求。圖2為通過(guò)雷達(dá)、光電、AIS等設(shè)備獲取的廣東省近海目標(biāo)信息圖。圖中圓圈為雷達(dá)傳感器獲取的小目標(biāo),這些小目標(biāo)或是未安裝AIS,或是關(guān)閉了AIS的船只,或者為RCS≥0.1 m2以上的其他物體;三角形符號(hào)為裝有AIS信息的船只。

    圖2 廣東省岸基雷達(dá)系統(tǒng)觀測(cè)目標(biāo)態(tài)勢(shì)分布圖

    1.2 軟件系統(tǒng)架構(gòu)

    系統(tǒng)軟件架構(gòu)分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)融合、中心顯示三級(jí),如圖3所示。整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)主要包括8個(gè)軟件模塊,其中數(shù)據(jù)采集層主要包括雷達(dá)處理軟件(RadPro)、雷達(dá)控制軟件(RadControl)、AIS接收軟件(AIS)、光電控制軟件(TVCtrl)4部分;數(shù)據(jù)融合層主要包括雷達(dá)電源管理器(RelayAdapter)、數(shù)據(jù)處理軟件Collector兩部分;中心顯示層主要包括終端顯示軟件(GeoViewer)、系統(tǒng)管理器(Systemconsole)。各軟件的主要功能描述如表1所示。

    圖3 雷達(dá)系統(tǒng)軟件系統(tǒng)構(gòu)架

    表1 雷達(dá)系統(tǒng)軟件功能描述

    1.3 系統(tǒng)功能提升需求分析

    由表1可見(jiàn),終端顯示軟件GeoViewer為用戶直觀地展示近海實(shí)時(shí)監(jiān)控的全部信息。但在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,發(fā)現(xiàn)其不能覆蓋全面客戶應(yīng)用需求,主要表現(xiàn)在兩方面:(1)缺少數(shù)據(jù)的預(yù)處理(大數(shù)據(jù)清洗)?,F(xiàn)有的雷達(dá)網(wǎng)單站3 000目標(biāo),整個(gè)雷達(dá)網(wǎng)按50個(gè)站計(jì)算可達(dá)15萬(wàn)個(gè)目標(biāo),其中包括了一些靜態(tài)目標(biāo)、重復(fù)目標(biāo)、目標(biāo)不連續(xù)情況下ID不統(tǒng)一、虛假目標(biāo)等。(2)缺少目標(biāo)行為的智能挖掘與分析功能。雷達(dá)系統(tǒng)主要提供實(shí)時(shí)目標(biāo)數(shù)據(jù),船舶行為需要值班人員利用經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷,工作量大,容易出現(xiàn)疑似違法目標(biāo)的判斷與跟蹤疏漏。

    這些問(wèn)題的存在限制了岸基雷達(dá)網(wǎng)對(duì)海上船舶的輔助執(zhí)法、行政監(jiān)管、安全生產(chǎn)等方面的業(yè)務(wù)應(yīng)用與信息服務(wù)能力的提升,為此需要開(kāi)發(fā)一套基于岸基雷達(dá)網(wǎng)的輔助海上執(zhí)法智能平臺(tái),以便提升雷達(dá)網(wǎng)業(yè)務(wù)應(yīng)用效能。

    2 構(gòu)建智能平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)分析與實(shí)現(xiàn)

    2.1 線程池與連接池的應(yīng)用

    對(duì)于雷達(dá)探測(cè)的目標(biāo)和AIS接收到的信息,其工作流程為:(1)雷達(dá)探測(cè)到的數(shù)據(jù)先通過(guò)雷達(dá)卡,采用tcpip鏈接模式,將雷達(dá)系統(tǒng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)流送入Collector;(2)AIS接受軟件將接收到的AIS信號(hào),按照國(guó)標(biāo)進(jìn)行解碼,解碼后的AIS信息也送入Collector;(3)Collector接收各個(gè)雷達(dá)站目標(biāo)數(shù)據(jù)和AIS數(shù)據(jù)后進(jìn)行目標(biāo)融合;對(duì)融合后的數(shù)據(jù)按照區(qū)域、目標(biāo)特性分發(fā),再輸送到Gateway軟件,通過(guò)Gateway送到數(shù)據(jù)服務(wù)器,最后提供一個(gè)http接口連到數(shù)據(jù)服務(wù)器。Gateway主要功能是接收Collector內(nèi)部的數(shù)據(jù),其基本內(nèi)核與客戶端Geoviewer一致,相當(dāng)于一個(gè)固定接入且身份特殊的客戶,但它沒(méi)有顯示功能,沒(méi)有地圖服務(wù)或用戶輸入,只是將所獲取的目標(biāo)數(shù)據(jù)、報(bào)警事件、光電列表等所需導(dǎo)出的數(shù)據(jù)按一定的時(shí)間間隔(默認(rèn)值是6 s)發(fā)送給指定地址。

    在構(gòu)建智能平臺(tái)時(shí),將通過(guò)兩個(gè)HTTP從數(shù)據(jù)服務(wù)器獲取目標(biāo)數(shù)據(jù),其中一個(gè)是下載所有目標(biāo),另外一個(gè)是下載每個(gè)目標(biāo)的所有詳細(xì)信息。要保證10 s數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新入庫(kù),會(huì)頻繁地建立、關(guān)閉連接,這樣極大地降低了系統(tǒng)的性能,如果不用線程池就會(huì)與數(shù)據(jù)服務(wù)器有成百上千條連接,耗費(fèi)數(shù)據(jù)服務(wù)器資源。HTTP協(xié)議基于TCP協(xié)議,每發(fā)起一個(gè)獨(dú)立的請(qǐng)求,TCP都需要經(jīng)過(guò)3次握手的過(guò)程,而釋放連接需要經(jīng)過(guò)4次握手的過(guò)程,效率不高。連接池技術(shù)最基本的思想就是預(yù)先建立一些連接,放置于內(nèi)存對(duì)象中以備使用。當(dāng)程序中需要建立連接時(shí),只須從內(nèi)存中取一個(gè)來(lái)用而不用新建。同樣,使用完畢后,只需放回內(nèi)存即可。而通過(guò)重用已經(jīng)連接過(guò)的Socket(HTTP1.1支持),連接過(guò)程將會(huì)省去大量連接建立與釋放的時(shí)間,減少對(duì)系統(tǒng)資源的占用。因而采用線程池和連接池技術(shù),可實(shí)現(xiàn)全省近海5萬(wàn)海上目標(biāo)數(shù)據(jù)10 s實(shí)時(shí)更新,確保目標(biāo)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)入庫(kù)。

    為此,對(duì)于所有目標(biāo)的入庫(kù)采用連接池技術(shù),而對(duì)于每個(gè)目標(biāo)的所有詳細(xì)信息的入庫(kù)同時(shí)采用連接池和線程池。圖4為獲取所有目標(biāo)信息的技術(shù)流程,圖5為獲取單個(gè)目標(biāo)詳細(xì)信息的技術(shù)流程。分析圖4~圖5可見(jiàn),具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為:(1)啟動(dòng)主線程:查詢目標(biāo)列表→寫(xiě)入日志→轉(zhuǎn)換成json數(shù)組→循環(huán)數(shù)組獲取目標(biāo)id,扔給線程池→休眠60 s。(2)線程池:查詢單個(gè)目標(biāo)→寫(xiě)入日志、查詢單個(gè)目標(biāo)→寫(xiě)入日志、查詢單個(gè)目標(biāo)→寫(xiě)入日志、……,共20個(gè)。

    圖4 獲取所有目標(biāo)信息的技術(shù)流程

    圖5 獲取單個(gè)目標(biāo)詳細(xì)信息的技術(shù)流程

    2.2 雷達(dá)網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗策略的確定

    對(duì)于構(gòu)建岸基雷達(dá)智能平臺(tái)所涉及的數(shù)據(jù)清洗(Data Cleaning/cleansing)內(nèi)容主要包括:(1)確定靜態(tài)目標(biāo)的去除算法。岸基雷達(dá)系統(tǒng)探測(cè)到的網(wǎng)箱、浮標(biāo)、漁網(wǎng)浮球、竹排等屬于靜態(tài)目標(biāo),會(huì)占用大量數(shù)據(jù)空間。(2)目標(biāo)斷續(xù)ID不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)唯一性入庫(kù)算法。由于雷達(dá)工作機(jī)理是通過(guò)回波獲取小目標(biāo)信息,并立即分配一個(gè)ID號(hào),那么存在的問(wèn)題是只要該目標(biāo)存在這個(gè)ID號(hào)就一直伴隨,但是信號(hào)捕捉中斷后,同一個(gè)目標(biāo)再次出現(xiàn)時(shí)就會(huì)重新獲得一個(gè)ID號(hào)。(3)虛假目標(biāo)的去除算法。例如發(fā)生大波浪時(shí),具有一定規(guī)模的浪花都會(huì)獲得ID號(hào)然后消失,由此足夠大的浪花會(huì)占用較多的ID。(4)針對(duì)時(shí)效性強(qiáng)與時(shí)效性弱情況下雷達(dá)網(wǎng)獲取的數(shù)據(jù)的歸類算法。對(duì)于非實(shí)時(shí)應(yīng)用來(lái)說(shuō),原始的雷達(dá)網(wǎng)目標(biāo)數(shù)據(jù)過(guò)密,不利于建立行為智能分析算法;對(duì)于實(shí)時(shí)應(yīng)用來(lái)說(shuō),例如海上交通事故、應(yīng)急處置等實(shí)時(shí)監(jiān)控,大量目標(biāo)信息是不需要的,因而需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。圖6為數(shù)據(jù)清洗流程,由圖6可見(jiàn),確定清洗檢測(cè)算法是關(guān)鍵技術(shù)。

    圖6 數(shù)據(jù)清洗流程

    在對(duì)2019年廣東省岸基雷達(dá)網(wǎng)雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,確定了目標(biāo)類型檢測(cè)算法。通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),靜態(tài)固定目標(biāo)的特點(diǎn)是隨著漲落潮的變化,有一個(gè)固定的漂移范圍,所以設(shè)定在36 h內(nèi),目標(biāo)長(zhǎng)度小,漂移距離閾值為20 m以內(nèi)的為靜態(tài)目標(biāo);對(duì)于目標(biāo)斷續(xù)ID不統(tǒng)一的情況,往往出現(xiàn)在有遮擋,或者從一個(gè)雷達(dá)監(jiān)控區(qū)進(jìn)入到另外一個(gè)雷達(dá)監(jiān)控區(qū)時(shí),此時(shí)采用的檢測(cè)策略是根據(jù)軌跡變化的連續(xù)性或者AIS的MMSI號(hào),可以將其統(tǒng)一起來(lái);對(duì)于虛假目標(biāo),主要特征是ID號(hào)存在的時(shí)間短,一定時(shí)間間隔讀取數(shù)據(jù)時(shí)(例如設(shè)為1 min時(shí)長(zhǎng)),其在第一組數(shù)據(jù)中有,在第二組數(shù)據(jù)中沒(méi)有,就認(rèn)為是無(wú)效目標(biāo)。表2列出了不同目標(biāo)類型清洗所采取的策略。針對(duì)時(shí)效性強(qiáng)與時(shí)效性弱情況下雷達(dá)網(wǎng)獲取的數(shù)據(jù)的歸類算法,采用表3的檢測(cè)算法。清洗后的數(shù)據(jù)就可進(jìn)入到系統(tǒng)中,為后續(xù)海上目標(biāo)數(shù)據(jù)智能挖掘與分析模型的建立提供有效的數(shù)據(jù)源。

    表2 不同目標(biāo)類型清洗檢測(cè)算法

    表3 考慮時(shí)效性的目標(biāo)數(shù)據(jù)檢測(cè)算法

    2.3 船舶態(tài)勢(shì)估計(jì)模型的建立

    態(tài)勢(shì)估計(jì)是在一定時(shí)間與空間范圍內(nèi),對(duì)特定環(huán)境中相關(guān)元素理解并預(yù)測(cè)未來(lái)變化趨勢(shì)的智能處理過(guò)程。船舶態(tài)勢(shì)估計(jì)模型中的運(yùn)動(dòng)態(tài)勢(shì)代表下一刻船舶的航行趨勢(shì),通過(guò)態(tài)勢(shì)推理計(jì)算船舶當(dāng)前時(shí)刻不同航向的概率分布來(lái)體現(xiàn)[22]。

    為了得到船舶的運(yùn)動(dòng)態(tài)勢(shì),首先需要對(duì)模型中的態(tài)勢(shì)要素進(jìn)行選取,其次是將態(tài)勢(shì)要素及其屬性輸入到態(tài)勢(shì)推理機(jī)中,最后根據(jù)模型輸出態(tài)勢(shì)結(jié)果。態(tài)勢(shì)要素的選取主要包括4部分:雷達(dá)數(shù)據(jù)、AIS數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)、海浪數(shù)據(jù)。其中雷達(dá)數(shù)據(jù)、AIS數(shù)據(jù)由廣東省岸基雷達(dá)網(wǎng)觀測(cè)得到,經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗后的入庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)。海浪數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家海洋環(huán)境預(yù)報(bào)中心(http://www.nmefc.cn/),天氣數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)天氣網(wǎng)(http://www.weather.com.cn/)。結(jié)合態(tài)勢(shì)察覺(jué)、態(tài)勢(shì)理解的需求進(jìn)行選擇,最終確定態(tài)勢(shì)要素由船舶類型、船舶速度、船舶航向、船舶所在區(qū)域、船舶與觀測(cè)點(diǎn)的距離、天氣、風(fēng)浪和航行態(tài)勢(shì)組成,并對(duì)每個(gè)要素賦予屬性值,如表4所示。表4中的船舶航行態(tài)勢(shì)要素為模型的輸出,由所建立的船舶態(tài)勢(shì)分析模型計(jì)算得到[11]。

    表4 態(tài)勢(shì)要素和屬性列表

    態(tài)勢(shì)推理機(jī)所涉及的具體推理方法有很多,本研究要構(gòu)建的智能平臺(tái)主要采用基于概率論的概率圖推理方法。概率圖能夠用圖結(jié)構(gòu)的形式將復(fù)雜的概率模型可視化,并計(jì)算模型的輸入與輸出。概率圖的表達(dá)式為:

    式中:G表示概率圖;N表示圖中所有節(jié)點(diǎn)的集合;E表示圖中節(jié)點(diǎn)間關(guān)系的集合。具體的節(jié)點(diǎn)集合如表4的態(tài)勢(shì)要素所示,一共有8個(gè)節(jié)點(diǎn)。

    對(duì)于式(1)所示的概率圖,采用的是有向圖模型,即貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)采用聯(lián)合條件概率方法描述事件之間的因果關(guān)系,且構(gòu)建的決策網(wǎng)絡(luò)模型具備處理不確定性問(wèn)題的能力。令X=Xi為節(jié)點(diǎn)i代表的隨機(jī)變量,則節(jié)點(diǎn)X的聯(lián)合概率表示為[23]:

    式中:pa(i)代表父節(jié)點(diǎn),對(duì)于任意的隨機(jī)變量,其聯(lián)合概率可由局部條件概率的乘積表示:

    概率圖的推理問(wèn)題屬于后驗(yàn)概率問(wèn)題,故對(duì)其推理采用聯(lián)合樹(shù)算法。聯(lián)結(jié)樹(shù)算法將有向圖模型轉(zhuǎn)化為一種二次結(jié)構(gòu)(Second Structure,SS),并在這個(gè)結(jié)構(gòu)上執(zhí)行置信傳播,從而完成有向圖的推理。由于篇幅所限制,模型輸出態(tài)勢(shì)結(jié)果在此不贅述。

    3 結(jié)語(yǔ)

    基于現(xiàn)有的廣東省“近岸雷達(dá)網(wǎng)綜合監(jiān)控系統(tǒng)”所提供的實(shí)時(shí)目標(biāo)數(shù)據(jù),攻克了全省近海海域5萬(wàn)以上海上目標(biāo)數(shù)據(jù)2 s實(shí)時(shí)更新的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和針對(duì)不同應(yīng)用目的雷達(dá)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的清洗技術(shù),并建立了針對(duì)不同應(yīng)用需求的多源海上目標(biāo)數(shù)據(jù)船舶航行態(tài)勢(shì)智能挖掘與分析模型,在此基礎(chǔ)上,開(kāi)發(fā)了“廣東省岸基雷達(dá)網(wǎng)輔助海上執(zhí)法智能平臺(tái)”,能拓展現(xiàn)有雷達(dá)網(wǎng)的應(yīng)用范圍,真正實(shí)現(xiàn)近海目標(biāo)的智能化24 h實(shí)時(shí)/非實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)化自動(dòng)監(jiān)控,并輔助現(xiàn)場(chǎng)(執(zhí)法船)行政監(jiān)管和執(zhí)法。

    引入線程池和連接池的技術(shù),可實(shí)現(xiàn)全省近海海域5萬(wàn)以上海上目標(biāo)數(shù)據(jù)2 s實(shí)時(shí)更新;針對(duì)不同雷達(dá)目標(biāo)特性建立不同的清洗檢測(cè)算法和清洗策略,可為后續(xù)海上目標(biāo)數(shù)據(jù)智能挖掘與分析模型的建立提供可靠的數(shù)據(jù)源。引入智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),結(jié)合航行態(tài)勢(shì)分析知識(shí)庫(kù),通過(guò)態(tài)勢(shì)覺(jué)察、態(tài)勢(shì)理解和態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)等方式,構(gòu)建近海小型船舶航行態(tài)勢(shì)估算模型,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)海上船舶的非法單拖/雙拖、非法采砂、違規(guī)拋錨、違規(guī)進(jìn)入/滯留/穿越等行為進(jìn)行自動(dòng)判斷、告警、軌跡跟蹤等。

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