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    基于AIS數(shù)據(jù)的船舶會(huì)遇挖掘與分析

    2022-09-04 03:13:02趙吟秋索永峰
    關(guān)鍵詞:會(huì)遇航向航行

    趙吟秋,索永峰,鮮 波

    (1.集美大學(xué)航海學(xué)院,福建 廈門361021;2.集美大學(xué)航海技術(shù)研究所,福建 廈門 361021)

    0 引言

    船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(automatic identification system,AIS)提供了豐富的船舶航行數(shù)據(jù),基于AIS船舶軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行通航水域風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、船舶自身行為特征分析、自動(dòng)避碰以及船舶會(huì)遇等方面的研究是當(dāng)前的熱點(diǎn)[1]。潘家財(cái)?shù)萚2]根據(jù)廈門灣內(nèi)水域特點(diǎn)以兩船會(huì)遇距離作為會(huì)遇判定條件,統(tǒng)計(jì)船舶會(huì)遇的空間分布以及會(huì)遇船長(zhǎng)分布等,分析了廈門灣船舶會(huì)遇狀況。任亞磊等[3]基于構(gòu)建的動(dòng)態(tài)船舶領(lǐng)域模型,對(duì)會(huì)遇類型、會(huì)遇船舶特征等進(jìn)行統(tǒng)計(jì),進(jìn)而評(píng)估相關(guān)水域的宏觀碰撞危險(xiǎn)度,該方法對(duì)開(kāi)闊水域船舶目標(biāo)航行數(shù)據(jù)較少的情況下難以確定每條船舶的動(dòng)態(tài)領(lǐng)域,因此在開(kāi)闊水域中該方法的適用性還有待驗(yàn)證。馬杰等[4]采用時(shí)空關(guān)系對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行約束,提取特定時(shí)間段內(nèi)船舶的位置和航向特征,形成會(huì)遇特征序列,利用支持向量機(jī)(SVM)對(duì)會(huì)遇特征進(jìn)行分類辨識(shí),但該方法并未列舉判定會(huì)遇態(tài)勢(shì)的篩選條件,也不適用于對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行船舶的會(huì)遇挖掘。甄榮等[5]提出運(yùn)用墨卡托算法計(jì)算船舶之間的距離,并通過(guò)DBSCAN算法識(shí)別船舶會(huì)遇。冮龍暉等[6]根據(jù)船舶AIS動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),結(jié)合插值方法計(jì)算船舶間相對(duì)運(yùn)動(dòng)參數(shù),提取船舶會(huì)遇信息。Du等[7]通過(guò)檢測(cè)船舶會(huì)遇,進(jìn)而對(duì)船舶可操縱余量,避讓有效性等指標(biāo)對(duì)會(huì)遇船舶的碰撞風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行劃分,檢測(cè)近距離會(huì)遇的船舶。Zhang等[8]通過(guò)對(duì)會(huì)遇的船舶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排序,考慮船舶領(lǐng)域和船舶尺寸計(jì)算碰撞風(fēng)險(xiǎn),檢測(cè)近距離會(huì)遇的船舶,該方法可以有效區(qū)分具有不同碰撞風(fēng)險(xiǎn)的會(huì)遇船舶,但缺少對(duì)會(huì)遇過(guò)程的量化分析。Kim等[9]運(yùn)用分布式隨機(jī)搜索算法,結(jié)合AIS數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)會(huì)遇的多船各自判斷會(huì)遇態(tài)勢(shì)。Chen等[10]運(yùn)用改進(jìn)的時(shí)間離散非線性速度障礙(TD-NLVO)算法識(shí)別特定區(qū)域AIS數(shù)據(jù)中的多船會(huì)遇局面。

    綜上所述,根據(jù)海量AIS數(shù)據(jù)快速高效挖掘船舶會(huì)遇信息,定量多維度分析船舶的會(huì)遇過(guò)程方面的研究有待提高。為了能夠快速有效地挖掘船舶會(huì)遇局面,識(shí)別潛在的碰撞風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),監(jiān)測(cè)處于會(huì)遇過(guò)程中的船舶航行數(shù)據(jù),定量分析船舶會(huì)遇過(guò)程,本文改善傳統(tǒng)DBSCAN算法,分析船舶會(huì)遇時(shí)空演化特性,有效識(shí)別會(huì)遇船舶,并在此基礎(chǔ)上挖掘多船會(huì)遇局面,劃分船舶不同會(huì)遇類型,分析船舶的會(huì)遇避讓方式,建立會(huì)遇船舶數(shù)據(jù)庫(kù)。

    1 AIS數(shù)據(jù)預(yù)處理

    在現(xiàn)實(shí)條件下,由于各種原因?qū)е翧IS數(shù)據(jù)存在缺失、重復(fù)等數(shù)據(jù)異?,F(xiàn)象,給AIS數(shù)據(jù)處理以及分析帶來(lái)一定的難度。為提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度,首先對(duì)AIS數(shù)據(jù)中船舶位置、航速、航向等不符合常理的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除。由于在船速較低的情況下船舶的操縱性能較差,難以實(shí)施有效的避讓行為,分析會(huì)遇過(guò)程沒(méi)有實(shí)際意義,因此,刪除船速值小于4 kn的AIS數(shù)據(jù)。當(dāng)AIS數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)條目的時(shí)間間隔較大時(shí),容易導(dǎo)致后續(xù)插值補(bǔ)全的誤差很大,影響再現(xiàn)船舶真實(shí)航行情景,因此,刪除數(shù)據(jù)條目時(shí)間間隔大于30 min的數(shù)據(jù)。

    為了對(duì)海量的AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析,將AIS數(shù)據(jù)條目大于300條的船舶航行數(shù)據(jù)提取出來(lái),對(duì)船舶數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)統(tǒng)計(jì)分析,處理后的部分AIS數(shù)據(jù)如表1所示。

    表1 AIS數(shù)據(jù)處理項(xiàng)

    2 會(huì)遇挖掘算法模型與特征參數(shù)計(jì)算

    2.1 船舶潛在會(huì)遇的定義

    人們將海上航行船舶相遇而必須采取行動(dòng)的情況稱為“會(huì)遇”。會(huì)遇不包括無(wú)需采取避讓行為的船舶相遇的情況。在海上交通研究中,會(huì)遇是指與碰撞事故密切相關(guān)且在一定程度上表征海上交通危險(xiǎn)的一種特殊的船舶相遇情況[8]。本文將潛在會(huì)遇定義為:當(dāng)兩船位于某一給定距離以內(nèi)的一種實(shí)際情況。參考文獻(xiàn)[12]有關(guān)船舶最小安全會(huì)遇距離的模糊確定研究,本文采用0.5 n mile為潛在會(huì)遇判定的閾值條件。

    2.2 DBSCAN算法原理

    DBSCAN聚類算法應(yīng)用廣泛[1],其基本原理如圖1所示。在研究區(qū)域內(nèi),設(shè)定兩個(gè)參數(shù)閾值MinPoints和領(lǐng)域半徑E,以數(shù)據(jù)對(duì)象S為圓心,劃定一個(gè)半徑為E的圓形區(qū)域,在此區(qū)域內(nèi)檢測(cè)數(shù)據(jù)樣本數(shù)量Q,若Q≥MinPoints則S為核心對(duì)象,其余點(diǎn)稱為邊界對(duì)象,處于核心對(duì)象E領(lǐng)域中的樣本點(diǎn)為核心對(duì)象的直接密度可達(dá)樣本點(diǎn);如若Q

    2.3 船舶會(huì)遇特征參數(shù)計(jì)算

    以時(shí)間戳為關(guān)鍵字提取船舶航行數(shù)據(jù),建立時(shí)空約束下不同船舶的軌跡狀態(tài)時(shí)間序列traj={(p1,t1),(p2,t2),(p3,t3),…,(pn,tn)},p={mmsi,postime,lon,lat,speed,course,heading}表示標(biāo)志碼為mmsi的船舶在某一時(shí)刻的航行狀態(tài)數(shù)據(jù),為了避免應(yīng)用DBSCAN算法挖掘船舶會(huì)遇時(shí),出現(xiàn)船舶A與船舶B之間的相對(duì)距離值dAB(A,B=1,2,…,n)重復(fù)計(jì)算的情況,構(gòu)建船舶相對(duì)距離矩陣D,計(jì)算不同船舶之間的距離[13]。該矩陣與全矩陣計(jì)算相比較,將算法的運(yùn)算量減小了50%。

    (1)

    給定兩船經(jīng)緯度坐標(biāo)A(Lon1,Lat1),B(Lon2,Lat2),采用恒向線方位距離計(jì)算公式計(jì)算兩船方位角C和距離d[11]。具體計(jì)算公式如下:

    C=arctan(ΔLon/Δq)

    (2)

    (3)

    式中:經(jīng)度差ΔLon=Lon2-Lon1;Δq為AB間緯度漸長(zhǎng)率差值;SLati為點(diǎn)到赤道的子午線弧長(zhǎng);r1為L(zhǎng)at1緯度處的等緯圈半徑。其中,SLati的計(jì)算式為:

    (4)

    式中:a為地球橢圓體長(zhǎng)半軸長(zhǎng);e為偏心率。

    A、B間緯度漸長(zhǎng)率差值Δq計(jì)算公式如下:

    (5)

    Lat1緯度處的等緯圈半徑r1為:

    (6)

    本文在兩船會(huì)遇起始點(diǎn)計(jì)算兩船航向差與相對(duì)方位關(guān)系,并將此作為依據(jù)劃分船舶的會(huì)遇類型,兩船航向差ΔH以及目標(biāo)船的相對(duì)方位計(jì)算如下。

    (7)

    式中:AO為目標(biāo)船的相對(duì)方位;HO,HT分別為本船和目標(biāo)船船首向;ΔH為兩船的航向交叉的角度。

    2.4 改進(jìn)的船舶會(huì)遇挖掘算法流程設(shè)計(jì)

    首先對(duì)原始AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,按照位置時(shí)間作為關(guān)鍵字進(jìn)行升序排序,以1 min為時(shí)間間隔提取時(shí)間段內(nèi)船舶航行數(shù)據(jù),將該數(shù)據(jù)按照船舶識(shí)別號(hào)分別進(jìn)行插值補(bǔ)全到同一時(shí)刻T1,T2,…Tn,且每分鐘內(nèi)每條船只保留一條AIS數(shù)據(jù)。遍歷每一個(gè)時(shí)間片,計(jì)算相對(duì)距離矩陣,調(diào)用DBSCAN算法。DBSCAN 聚類算法設(shè)計(jì)的關(guān)鍵參數(shù)為MinPoints≥2,E=0.5,以相對(duì)距離矩陣D為算法輸入數(shù)據(jù),輸出潛在會(huì)遇船舶狀態(tài)信息,并將其存儲(chǔ)在對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中,運(yùn)用CPA算法,驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫(kù)中的船舶會(huì)遇情況,最后結(jié)合船舶會(huì)遇分類劃分船舶會(huì)遇類型,進(jìn)行會(huì)遇過(guò)程分析。算法流程如2圖所示。

    3 算法實(shí)驗(yàn)

    3.1 DBSCAN聚類實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    以2020年6月臺(tái)灣海峽的AIS數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,原始AIS數(shù)據(jù)為1000萬(wàn)條,經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理后剩余400萬(wàn)條。通過(guò)設(shè)置滑動(dòng)時(shí)間窗口以提取研究水域內(nèi)會(huì)遇場(chǎng)景的特征序列數(shù)據(jù)。根據(jù)算法流程和參數(shù)計(jì)算法公式,可以得出某一時(shí)刻T的潛在會(huì)遇船舶信息,如圖3所示。其中:紅色點(diǎn)(-1)表示沒(méi)有達(dá)到會(huì)遇篩選條件的船舶,即為噪聲點(diǎn);圖3中其余顏色(標(biāo)識(shí)分別為1,2,…,8)各自代表一組潛在會(huì)遇船舶,通過(guò)標(biāo)記可以得到潛在會(huì)遇船舶的標(biāo)識(shí)碼和相關(guān)航行狀態(tài)信息。

    將圖3部分類別數(shù)據(jù)導(dǎo)出,并去除噪聲點(diǎn),得到表2。將表2中數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)參數(shù)計(jì)算,可得兩船的相對(duì)距離和方位以及航向差信息。

    表2 潛在會(huì)遇船舶狀態(tài)數(shù)據(jù)

    3.2 會(huì)遇類型劃分

    當(dāng)會(huì)遇船舶相互位于各自正前方以相反或接近相反的方向相互逼近時(shí),通常是指船首向交叉在6°范圍內(nèi)構(gòu)成對(duì)遇局面;當(dāng)船首向交叉大于6°且小于112.5°時(shí),構(gòu)成交叉會(huì)遇;若滿足后船于前船正橫大于22.5°范圍內(nèi),以較大速度趕超前船的情況,則構(gòu)成追越局面。其方位關(guān)系如圖4所示。

    根據(jù)圖4方位關(guān)系,結(jié)合會(huì)遇船舶相對(duì)方位關(guān)系和會(huì)遇船舶航向差可以實(shí)現(xiàn)不同會(huì)遇局面的識(shí)別。

    3.3 會(huì)遇挖掘結(jié)果與分析

    根據(jù)DBSCAN算法得出的潛在會(huì)遇船舶,結(jié)合圖4的會(huì)遇局面劃分關(guān)系,進(jìn)行船舶會(huì)遇局面的識(shí)別與分析。本文選擇追越、交叉和對(duì)遇3種典型局面進(jìn)行展示,結(jié)果如圖5所示。

    為避免碰撞發(fā)生,圖5b和圖5c都有典型的避讓行為發(fā)生。圖5b中A船舶(藍(lán)色,下同)保持直航,B船舶(紅色,下同)向右改向,完成避讓后回到原航向。圖5c中B船舶為完成避讓采取了向右改向,待避讓完成后回到原航向繼續(xù)行駛。這也表示船舶嚴(yán)格遵守了《規(guī)則》中的向右改向避讓他船的要求。

    4 結(jié)論

    為保障船舶在海上的航行安全,提高船舶危險(xiǎn)會(huì)遇的識(shí)別率,本文基于AIS數(shù)據(jù),通過(guò)改進(jìn)DBSCAN算法的相對(duì)距離矩陣,減小了DBSCAN算法的運(yùn)算量。同時(shí)在數(shù)據(jù)不失真的前提下,合理處理AIS數(shù)據(jù),減小了CPA算法的運(yùn)算量,并且處理過(guò)程中保證了數(shù)據(jù)時(shí)空的一致性,減小了會(huì)遇的誤判與漏判。本文以臺(tái)灣海峽部分?jǐn)?shù)據(jù)為基礎(chǔ),結(jié)合會(huì)遇局面方位關(guān)系,驗(yàn)證了算法的有效性。通過(guò)定量描述船舶會(huì)遇過(guò)程,可加深對(duì)會(huì)遇態(tài)勢(shì)的整體感知,再現(xiàn)船舶會(huì)遇過(guò)程,為后續(xù)基于AIS的船舶避碰行為研究提供參考,也為自動(dòng)避碰決策優(yōu)化提供一種可行的驗(yàn)證方法。目前算法僅對(duì)兩船會(huì)遇進(jìn)行了研究,后續(xù)還需對(duì)多船會(huì)遇進(jìn)行深入研究。

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