內(nèi)河船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)的可視分析

雷進(jìn)宇， 初秀民,3， 蔣仲廉， 鐘誠(chéng)， 吳明洋， 郭濤

(1. 國(guó)家水運(yùn)安全工程技術(shù)研究中心, 湖北 武漢 430063；2. 武漢理工大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院, 湖北 武漢 430063；3. 閩江學(xué)院 物理與電子信息工程學(xué)院, 福建 福州 350108；4. 武漢理工大學(xué) 物流工程學(xué)院, 湖北 武漢, 430063)

自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(automatic identification system, AIS)是集現(xiàn)代通信、網(wǎng)絡(luò)和信息科技于一體的多門(mén)類(lèi)高科技新型助航設(shè)備和安全信息系統(tǒng)，廣泛應(yīng)用于海事通信及安全監(jiān)測(cè)中。作為海事數(shù)據(jù)分析的主要數(shù)據(jù)源，大量的數(shù)據(jù)必然引起“臟”數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。受制于通信鏈路、信道干擾以及器件自身固有誤差等因素，伴隨有數(shù)據(jù)異常、數(shù)據(jù)缺失等現(xiàn)象。上述現(xiàn)象產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也被稱(chēng)之為“臟”數(shù)據(jù)。因此在自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析前，數(shù)據(jù)往往需要對(duì)臟數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后將處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型進(jìn)行交通流的分析。

目前，面對(duì)“臟”數(shù)據(jù)的主要預(yù)處理處理方法有數(shù)據(jù)清洗及數(shù)據(jù)重構(gòu)。數(shù)據(jù)清洗通常是依據(jù)某種規(guī)則或多種規(guī)則的結(jié)合對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選過(guò)濾。然后對(duì)篩選出不符合要求的數(shù)據(jù)直接剔除[1-2]。數(shù)據(jù)重構(gòu)則是依據(jù)數(shù)據(jù)本身規(guī)律及特點(diǎn)，對(duì)原數(shù)據(jù)缺失部分進(jìn)行修復(fù)還原等工作，文獻(xiàn)[3]利用ER推理的方法過(guò)濾自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)并結(jié)合船舶動(dòng)力學(xué)對(duì)過(guò)濾的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行還原。這意味著其中的一些異常的原始數(shù)據(jù)和缺失的數(shù)據(jù)(也稱(chēng)作臟數(shù)據(jù))將被完全濾除。

上述方法的主旨思想均在于如何將“臟”數(shù)據(jù)剔除或者是將“臟”數(shù)據(jù)變“好”，但是卻忽略了“臟”數(shù)據(jù)本身蘊(yùn)藏的價(jià)值。例如數(shù)據(jù)的丟失能反映出內(nèi)河沿線基站的覆蓋范圍和其存在的盲區(qū)?！芭K”數(shù)據(jù)中的信息及特征如果得到有效挖掘利用，對(duì)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)數(shù)據(jù)維護(hù)管理、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)產(chǎn)生致因等問(wèn)題，可以提供重要的數(shù)據(jù)支撐。

可視分析方法已經(jīng)成功的應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，特別是數(shù)據(jù)分析以及地理信息GIS系統(tǒng)中。文獻(xiàn)[4]提出了基于特征解選取的n維圖表可視化技術(shù)有效去除 了Pareto最優(yōu)解集中性能相近的冗余解。文獻(xiàn)[5]利用標(biāo)簽云可視化模型將文本信息和地理信息結(jié)合分析了位置關(guān)聯(lián)信息中的總體特征和信息。WILLEMS等[6]通過(guò)對(duì)海上船舶軌跡進(jìn)行可視化，分析船舶的異常行為和航行風(fēng)險(xiǎn)，證明可視分析方法在船舶異常行為模式方面也有廣闊應(yīng)用前景。

缺失數(shù)據(jù)經(jīng)常被忽視，即使缺失數(shù)據(jù)很重要仍然有些可視分析僅僅利用剩余數(shù)據(jù)并得出相應(yīng)的結(jié)論。文獻(xiàn)[7]利用帶有斷層的折線圖來(lái)可視化數(shù)據(jù)中的缺失。文獻(xiàn)[8]采用的可視化方法是在保持輪廓光滑明亮的情況下通過(guò)調(diào)低色調(diào)來(lái)展示缺失數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)[9]則利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法計(jì)算出缺失數(shù)據(jù)的可能范圍并采用類(lèi)似盒圖的方法來(lái)可視化缺失數(shù)據(jù)的不確定性。文獻(xiàn)[10]則利用了空缺，模糊以及空缺加注釋的方法來(lái)進(jìn)行可視化展示，經(jīng)過(guò)實(shí)踐分析表明，空缺加注釋的方法更有助于用戶(hù)對(duì)缺失數(shù)據(jù)的理解。文獻(xiàn)[11]提出一套利用可視分析來(lái)理解數(shù)據(jù)質(zhì)量的流程和方法，并采用不同的可視化模型對(duì)移動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行展示分析，發(fā)現(xiàn)了其中一些數(shù)據(jù)的缺失并解釋了其發(fā)生的原因。然而并沒(méi)有對(duì)這些異常數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，未對(duì)異常數(shù)據(jù)的規(guī)律及其間接反映出來(lái)的周?chē)h(huán)境特征進(jìn)行深入研究。

異常值是指與大多數(shù)數(shù)據(jù)偏離較大的數(shù)據(jù)。交通定位數(shù)據(jù)可視分析中常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)、聚類(lèi)等方法表達(dá)的則是海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息，無(wú)法揭開(kāi)單個(gè)軌跡點(diǎn)中的臟數(shù)據(jù)信息。為了解決這種弊端，文獻(xiàn)[12]利用最原始的地圖路網(wǎng)信息，在經(jīng)過(guò)后臺(tái)的判斷之后，將含有異常的軌跡映射到二維平面地圖進(jìn)行可視化。由于平行坐標(biāo)可視化模型可以表征高維數(shù)據(jù)中各維度的隱含關(guān)系，因此文獻(xiàn)[13]在網(wǎng)絡(luò)安全異常檢測(cè)中采用了平行坐標(biāo)，結(jié)果表明該方法可及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵行為。文獻(xiàn)[14]則提出一種基于3D多層球面空間可視化模型的異常行為識(shí)別模型，該方法能夠更好地表現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)，服務(wù)于網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)督。文獻(xiàn)[15-16]中結(jié)合可視化與人機(jī)交互的手段來(lái)從原始定位數(shù)據(jù)中選取出異常數(shù)據(jù)并利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法尋找更多的異常值，從而來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估。然而并未對(duì)這些檢測(cè)出的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的挖掘研究。

因此本文試圖通過(guò)可視分析方法研究自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)從而對(duì)內(nèi)河水路交通中存在的幾種主要自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)“臟”數(shù)據(jù)和其致因加以討論分析并循環(huán)利用充分挖掘其中的價(jià)值。本文首先對(duì)幾種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題及其可視方法進(jìn)行介紹，然后分別闡述了總體分析流程和各個(gè)可視化模型的具體功能及其交互手段。最后在實(shí)際內(nèi)河的船舶交通流數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上結(jié)合典型的案例分析對(duì)可視分析方法進(jìn)行實(shí)證測(cè)試。

1 異常數(shù)據(jù)可視分析方法

1.1 分析框架

本文通過(guò)綜合自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)數(shù)據(jù)可視化展示和人機(jī)交互手段來(lái)探索異常自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)數(shù)據(jù)中的規(guī)律，具體的異常數(shù)據(jù)的分析框架如圖1所示。首先將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行相鄰點(diǎn)間的時(shí)空距離差分計(jì)算，然后將計(jì)算結(jié)果投影在散點(diǎn)圖中，其次用戶(hù)可對(duì)散點(diǎn)圖中的正常、異常、靜止以及丟失等不同區(qū)域的軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行交互篩選探索感興趣的數(shù)據(jù)，然后通過(guò)對(duì)篩選出的軌跡數(shù)據(jù)聚類(lèi)變換映射在OpenStreetMap(OSM)地圖中，通過(guò)人機(jī)交互對(duì)不同軌跡進(jìn)行標(biāo)記存儲(chǔ)進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行下一步分析。

1.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

OSM開(kāi)放平臺(tái)提供了基礎(chǔ)地圖編輯組件，用戶(hù)根據(jù)自身數(shù)據(jù)內(nèi)容自由繪制點(diǎn)、線等數(shù)據(jù)，如圖2所示。因此本在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一套可交互的散點(diǎn)圖設(shè)計(jì)來(lái)對(duì)“臟”數(shù)據(jù)進(jìn)行可視分析。散點(diǎn)圖視圖設(shè)計(jì)為一個(gè)橫軸和縱軸分別為同一水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI)船舶的相鄰軌跡點(diǎn)的時(shí)間差和距離差如圖3所示。

圖2 基于開(kāi)放街道地圖的地圖展示Fig.2 Map display based on open street map

圖3 軌跡點(diǎn)散點(diǎn)圖示意Fig.3 Scatter plot of space-time difference

圖中實(shí)線、點(diǎn)劃線和虛線依次分別代表最大速度線、最小速度線和最大時(shí)間線，由這3條線則把散點(diǎn)圖分為正常行駛區(qū)域、異常區(qū)域、船舶靜止區(qū)域與自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)數(shù)據(jù)丟失區(qū)域，實(shí)際效果如圖4所示，圓點(diǎn)和方框軌跡點(diǎn)分別代表選定的不同種類(lèi)軌跡點(diǎn)。

圖4 軌跡點(diǎn)時(shí)空差分的散點(diǎn)Fig.4 Scatter plot of space-time difference of track point

2 可視化交互

可視化交互是對(duì)異常自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)數(shù)據(jù)可視分析起著關(guān)鍵作用?？傮w的交互界面如圖5所示，主要由左、中、右3個(gè)部分組成。界面左邊部分可通過(guò)MMSI列表或時(shí)間范圍對(duì)異常數(shù)據(jù)實(shí)施篩選；界面中間部分可通過(guò)與地圖的放大、縮小以及平移等基本操作交互來(lái)觀察異常數(shù)據(jù)在航道中的位置分布；界面右邊部分可通過(guò)對(duì)散點(diǎn)圖的圈選，縮放等操作來(lái)進(jìn)一步探索感興趣的異常數(shù)據(jù)。

圖5 交互界面Fig.5 User interface

2.1 地圖劃選操作

地圖部分除了放大、縮小、平移等基本操作外還包括：拉索圈選、方框圈選、方框放大等，其中拉索圈選可以更自由的對(duì)任意形狀的軌跡進(jìn)行篩選。如圖6中有多條軌跡且相對(duì)密集的情況下用拉索圈選更加自由方便。

圖6 地圖圈選交互Fig.6 Circle the map selection interaction

2.2 散點(diǎn)數(shù)據(jù)圈選

散點(diǎn)圖圈選操作與地圖部分類(lèi)似，被圈選的點(diǎn)用圓點(diǎn)，其中散點(diǎn)圖選中的相應(yīng)的點(diǎn)在地圖中也以相同方式展示，例如圖7(a)和圖7(b)中的相互對(duì)應(yīng)圓點(diǎn)。

圖7 Gps漂移點(diǎn)Fig.7 The Gps drift points

此外，如圖8所示當(dāng)選擇提示工具時(shí)將鼠標(biāo)懸停在對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)上則可以展示該數(shù)據(jù)的具體信息，例如時(shí)間、水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI)，航速等。

圖8 信息懸停Fig.8 Information hover

2.3 時(shí)空特征過(guò)濾

時(shí)空過(guò)濾的系統(tǒng)部分由時(shí)間選擇、水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI)列表構(gòu)成。由散點(diǎn)圖圈選中的點(diǎn)所代表的船舶水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI)以列表形式展現(xiàn)在左側(cè)板塊。當(dāng)在列表選中一個(gè)水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI)時(shí)，OSM地圖和散點(diǎn)圖對(duì)該水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI)進(jìn)行相應(yīng)的展示如圖9。圓點(diǎn)為所有圈選中的水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI)軌跡點(diǎn)，而當(dāng)前選定的水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI)點(diǎn)以方框以便區(qū)別。在OSM地圖將其相鄰軌跡點(diǎn)聯(lián)結(jié)成軌跡線，這樣便可以清楚識(shí)別出軌跡的漂移圖9左半部分。

圖9 交互工具Fig.9 Interactive tools

3 案例分析

3.1 基站盲區(qū)檢測(cè)

通過(guò)散點(diǎn)圖中選取位于自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)數(shù)據(jù)丟失區(qū)域的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)對(duì)應(yīng)的軌跡點(diǎn)位于左邊地圖中的位置，如果某區(qū)域數(shù)據(jù)缺失點(diǎn)密集則認(rèn)為是盲區(qū)。點(diǎn)擊選擇左側(cè)相應(yīng)的水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼則可以從自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)軌跡更直觀得展示出明顯的數(shù)據(jù)缺失斷層現(xiàn)象如圖10所示，由于長(zhǎng)時(shí)間無(wú)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)信號(hào)發(fā)出而造成缺失數(shù)據(jù)的區(qū)域呈現(xiàn)出長(zhǎng)條直線的模式。如果有多條軌跡線在某個(gè)區(qū)域出現(xiàn)這種模式，則可以認(rèn)定該區(qū)域存在盲區(qū)。

圖10 缺失數(shù)據(jù)軌跡Fig.10 Missing data trajectory

由圖11可以看出，左側(cè)存在3處數(shù)據(jù)大量丟失的基站盲區(qū)。

圖11 基站盲區(qū)檢測(cè)Fig.11 Base station blind area detection

3.2 船舶異常行為監(jiān)測(cè)

船舶異常點(diǎn)可以通過(guò)觀察散點(diǎn)圖可得進(jìn)行提取即其中時(shí)間間隔短但行駛距離過(guò)長(zhǎng)的軌跡點(diǎn)則被認(rèn)為是異常的船舶行為。首先圈選散點(diǎn)圖中的異常軌跡點(diǎn)如圖12所示。

圖12 異常點(diǎn)圈選Fig.12 Selection of abnormal data

被圈選的軌跡點(diǎn)則在地圖和散點(diǎn)圖中皆被標(biāo)記為圓點(diǎn)并且所屬的水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI)號(hào)出現(xiàn)在左側(cè)列表中。通過(guò)點(diǎn)選水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI)，發(fā)現(xiàn)其中存在2種常見(jiàn)軌跡異?，F(xiàn)象。

第1種是軌跡的跳變從而形成了Z字形的軌跡線如圖13所示，它是由一個(gè)運(yùn)動(dòng)和一個(gè)靜止的船舶形成的軌跡圖。經(jīng)過(guò)分析，該異常是由于長(zhǎng)江航道中存在的船員私自篡改水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI)的現(xiàn)象，因此引發(fā)多個(gè)運(yùn)行的船舶在同一時(shí)間段內(nèi)發(fā)出了多條水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI)相同的AIS數(shù)據(jù)因此產(chǎn)生蛇形軌跡。

圖13 船舶Z字形軌跡Fig.13 Zigzag trajectory

第2種異常軌跡通常是一段正常軌跡中間出現(xiàn)1、2處的軌跡偏移如圖14所示。經(jīng)過(guò)調(diào)查該現(xiàn)象是由于長(zhǎng)江內(nèi)河信號(hào)經(jīng)常受岸邊無(wú)線電干擾以及通航建筑的遮蔽造成了行駛過(guò)程中的軌跡跳變。

圖14 軌跡跳變Fig.14 Trajectory jitter

4 結(jié)論

1)在武漢段的實(shí)例測(cè)試中，通過(guò)對(duì)缺失數(shù)據(jù)分析，得到了武漢段基站覆蓋盲區(qū)的分布。

2)通過(guò)武漢段異常數(shù)據(jù)的可視分析得出該處異常軌跡發(fā)生往往是因?yàn)榇按?hào)現(xiàn)象和環(huán)境干擾。

當(dāng)前研究中，可視化模型的展示略顯單一，擬增加更為豐富的可視化模型對(duì)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行多元化的展示。此外，在后續(xù)研究中，將引入Web Graphics Library(webgl)技術(shù)，提升可視化圖像生成的效果和效率，使得人機(jī)交互更為流暢高效。目前借助先進(jìn)VR設(shè)備，開(kāi)發(fā)的三維虛擬可視化系統(tǒng)能給用戶(hù)提供一個(gè)更好的沉浸式顯示環(huán)境。在水路交通監(jiān)管中可為控制決策和預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)等提供重要依據(jù)。