本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種改進船舶航跡數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、目前，在船舶航跡監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，基于ais數(shù)據(jù)的船舶航跡分析面臨著以下技術(shù)瓶頸：

2、數(shù)據(jù)冗余與存儲壓力：傳統(tǒng)方法對原始ais數(shù)據(jù)進行全量存儲和處理，當單日數(shù)據(jù)量達到數(shù)千萬條時，存在存儲介質(zhì)占用率高、數(shù)據(jù)傳輸帶寬壓力大的問題，特別是在邊緣計算場景下難以實施。

3、實時處理能力不足：現(xiàn)有航跡生成算法的時間復雜度普遍為o(n2)量級，面對高密度船舶群時，單節(jié)點處理時延可達數(shù)小時，無法滿足海事監(jiān)管的實時性要求。

4、航跡分割精度缺陷：常規(guī)方法僅依賴航速閾值進行狀態(tài)劃分，可能導致約航跡誤分割現(xiàn)象。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)局限性問題。為此，本發(fā)明提出一種改進船舶航跡數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備及介質(zhì)，能夠高效進行船舶航跡數(shù)據(jù)處理。

2、一方面，本發(fā)明實施例提供了一種改進船舶航跡數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：

3、周期性獲取目標海域中各船舶的ais數(shù)據(jù)；ais數(shù)據(jù)包括時間戳、實時航行數(shù)據(jù)和航行狀態(tài)代碼；

4、對ais數(shù)據(jù)進行預處理，得到各船舶的ais數(shù)據(jù)序列；

5、基于實時航行數(shù)據(jù)和航行狀態(tài)代碼從ais數(shù)據(jù)序列中分割得到航行段數(shù)據(jù)；

6、基于航行段數(shù)據(jù)中各分段的拐點進行數(shù)據(jù)抽稀，生成抽稀航跡列表；

7、基于抽稀航跡列表整理得到各船舶的船舶航跡。

8、可選地，ais數(shù)據(jù)存儲在時序數(shù)據(jù)庫；周期性獲取目標海域中各船舶的ais數(shù)據(jù)，包括以下步驟：

9、響應于第一周期節(jié)點，利用多個線程周期性拉取目標海域中各船舶的ais數(shù)據(jù)并存儲到對應線程的臨時緩存區(qū)；

10、響應于第二周期節(jié)點，周期性將各個線程的臨時緩存區(qū)中的ais數(shù)據(jù)批量寫入時序數(shù)據(jù)庫。

11、可選地，ais數(shù)據(jù)還包括水上移動業(yè)務標識碼；對ais數(shù)據(jù)進行預處理，得到各船舶的ais數(shù)據(jù)序列，包括以下步驟：

12、基于水上移動業(yè)務標識碼和時間戳對ais數(shù)據(jù)進行分類排序，得到各船舶的原始ais數(shù)據(jù)序列；

13、基于實時航行數(shù)據(jù)對原始ais數(shù)據(jù)序列中的ais數(shù)據(jù)進行異常數(shù)據(jù)過濾，得到各船舶的目標ais數(shù)據(jù)序列。

14、可選地，實時航行數(shù)據(jù)包括實時經(jīng)緯度、實時航速和實時航向；基于實時航行數(shù)據(jù)對原始ais數(shù)據(jù)序列中的ais數(shù)據(jù)進行異常數(shù)據(jù)過濾，包括以下步驟：

15、將原始ais數(shù)據(jù)序列中的第一個ais數(shù)據(jù)作為第一ais數(shù)據(jù)；

16、當?shù)谝籥is數(shù)據(jù)的實時航速大于船舶設計最大航速，將第一ais數(shù)據(jù)從原始ais數(shù)據(jù)序列中剔除，返回執(zhí)行將原始ais數(shù)據(jù)序列中的第一個ais數(shù)據(jù)作為第一ais數(shù)據(jù)的步驟，直至第一ais數(shù)據(jù)的實時航速小于或等于船舶設計最大航速；

17、將第一ais數(shù)據(jù)在原始ais數(shù)據(jù)序列中的下一個ais數(shù)據(jù)作為第二ais數(shù)據(jù)；

18、基于實時經(jīng)緯度結(jié)合地球平均半徑運算得到第一ais數(shù)據(jù)與第二ais數(shù)據(jù)之間的航跡點距離；

19、基于航跡點距離結(jié)合時間戳運算得到第二ais數(shù)據(jù)對應航跡點的平均速度；

20、當平均速度與第二ais數(shù)據(jù)的實時航速的差值比例大于第一閾值，確定第二ais數(shù)據(jù)為航速異常數(shù)據(jù)；

21、基于實時經(jīng)緯度運算得到第一ais數(shù)據(jù)與第二ais數(shù)據(jù)航跡點之間的實際航向角；

22、當?shù)诙is數(shù)據(jù)的實時航向角與實際航向角的差值大于第二閾值，確定第二ais數(shù)據(jù)為航向異常數(shù)據(jù)；

23、若第二ais數(shù)據(jù)為航速異常數(shù)據(jù)或者航向異常數(shù)據(jù)，將第二ais數(shù)據(jù)從原始ais數(shù)據(jù)序列中剔除并將第二ais數(shù)據(jù)在原始ais數(shù)據(jù)序列中的下一個ais數(shù)據(jù)作為第二ais數(shù)據(jù)，返回執(zhí)行基于實時經(jīng)緯度結(jié)合地球平均半徑運算得到第一ais數(shù)據(jù)與第二ais數(shù)據(jù)之間的航跡點距離的步驟，否則，將第二ais數(shù)據(jù)作為第一ais數(shù)據(jù)，返回執(zhí)行將第一ais數(shù)據(jù)在原始ais數(shù)據(jù)序列中的下一個ais數(shù)據(jù)作為第二ais數(shù)據(jù)的步驟，直至遍歷完原始ais數(shù)據(jù)序列中的所有ais數(shù)據(jù)。

24、可選地，實時航行數(shù)據(jù)包括實時經(jīng)緯度和實時航速；基于實時航行數(shù)據(jù)和航行狀態(tài)代碼從ais數(shù)據(jù)序列中分割得到航行段數(shù)據(jù)，包括以下步驟：

25、基于實時航行數(shù)據(jù)和航行狀態(tài)代碼確定ais數(shù)據(jù)序列中每個ais數(shù)據(jù)對應的船舶狀態(tài)；

26、其中，船舶狀態(tài)包括停泊狀態(tài)和航行狀態(tài)；當ais數(shù)據(jù)的航行狀態(tài)代碼為第一類型、實時航速不超過第三閾值且實時經(jīng)緯度處于停泊區(qū)，確定ais數(shù)據(jù)對應的船舶狀態(tài)為停泊狀態(tài)；當ais數(shù)據(jù)的航行狀態(tài)代碼為第二類型且實時航速在第四閾值以上，確定ais數(shù)據(jù)對應的船舶狀態(tài)為航行狀態(tài)；

27、若ais數(shù)據(jù)序列中兩個停泊狀態(tài)的ais數(shù)據(jù)之間的所有ais數(shù)據(jù)均為航行狀態(tài)，根據(jù)相應航行狀態(tài)的ais數(shù)據(jù)確定初始航行段數(shù)據(jù)；

28、基于預設的數(shù)據(jù)數(shù)量窗口將初始航行段數(shù)據(jù)劃分為目標航行段數(shù)據(jù)；

29、其中，當初始航行段數(shù)據(jù)中ais數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量小于兩倍的數(shù)據(jù)數(shù)量窗口，將初始航行段數(shù)據(jù)劃分為一段目標航行段數(shù)據(jù)；否則，將初始航行段數(shù)據(jù)劃分為n段目標航行段數(shù)據(jù)，n通過初始航行段數(shù)據(jù)中ais數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量預數(shù)據(jù)數(shù)量窗口的比值向下取整得到，前n-1段目標航行段數(shù)據(jù)中ais數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量等于數(shù)據(jù)數(shù)量窗口。

30、可選地，實時航行數(shù)據(jù)包括實時經(jīng)緯度和實時航速；基于航行段數(shù)據(jù)中各分段的拐點進行數(shù)據(jù)抽稀，生成抽稀航跡列表，包括以下步驟：

31、將航行段數(shù)據(jù)作為目標航行段；

32、根據(jù)目標航行段的起始點和終點構(gòu)建目標線段，將目標航行段中距離目標線段的垂直距離最大的航跡點對應的ais數(shù)據(jù)作為候選拐點；

33、其中，垂直距離基于起始點、終點和航跡點對應的實時經(jīng)緯度利用位置幾何關(guān)系計算得到；

34、當目標航行段對應的候選拐點與目標線段的垂直距離小于或者等于預設的動態(tài)閾值，將目標航行段的起始點和終點對應的ais數(shù)據(jù)加入抽稀航跡列表；否則，

35、將目標航行段對應的候選拐點作為目標拐點；

36、其中，動態(tài)閾值的表達式為：

37、

38、式中，delt表示候選拐點對應的動態(tài)閾值；basedelt表示預設的最小抽稀距離；和表示預設的相關(guān)系數(shù)；表示候選拐點的實時航速；表示起始點到終點的平均航速；表示候選拐點相較于起始點的航向角；表示終點相較于起始點的航向角；

39、將目標拐點對應的ais數(shù)據(jù)加入抽稀航跡列表，基于目標拐點將目標航行段拆分為兩個子航行段；

40、將子航行段作為目標航行段，返回執(zhí)行根據(jù)目標航行段的起始點和終點構(gòu)建目標線段的步驟，直至目標航行段對應的候選拐點與目標線段的垂直距離小于或者等于相應目標航行段的動態(tài)閾值，將目標航行段的起始點和終點對應的ais數(shù)據(jù)加入抽稀航跡列表。

41、可選地，基于抽稀航跡列表整理得到各船舶的船舶航跡，包括以下步驟：

42、基于時間戳對抽稀航跡列表中的所有ais數(shù)據(jù)進行排序，得到時序航跡列表；

43、基于第一間距對時序航跡列表中的ais數(shù)據(jù)進行等距抽稀，得到等距航跡列表；

44、其中，等距抽稀具體執(zhí)行操作包括：當時序航跡列表中相鄰兩個航跡點的間距小于或者等于第一間距，將后一個航跡點對應的ais數(shù)據(jù)從時序航跡列表中剔除；

45、基于等距航跡列表中各個航跡點的ais數(shù)據(jù)，利用lstm進行航跡預測，得到目標航跡列表；

46、其中，航跡預測包括對等距航跡列表中間距大于第二間距的相鄰航跡點之間的缺失航跡點補齊和對下一步航跡點的預測；

47、根據(jù)目標航跡列表中各個航跡點的ais數(shù)據(jù)繪制得到船舶航跡。

48、另一方面，本發(fā)明實施例提供了一種改進船舶航跡數(shù)據(jù)處理裝置，包括：

49、第一模塊，用于周期性獲取目標海域中各船舶的ais數(shù)據(jù)；ais數(shù)據(jù)包括時間戳、實時航行數(shù)據(jù)和航行狀態(tài)代碼；

50、第二模塊，用于對ais數(shù)據(jù)進行預處理，得到各船舶的ais數(shù)據(jù)序列；

51、第三模塊，用于基于實時航行數(shù)據(jù)和航行狀態(tài)代碼從ais數(shù)據(jù)序列中分割得到航行段數(shù)據(jù)；

52、第四模塊，用于基于航行段數(shù)據(jù)中各分段的拐點進行數(shù)據(jù)抽稀，生成抽稀航跡列表；

53、第五模塊，用于基于抽稀航跡列表整理得到各船舶的船舶航跡。

54、另一方面，本發(fā)明實施例提供了一種電子設備，包括：處理器以及存儲器；存儲器用于存儲程序；處理器執(zhí)行程序?qū)崿F(xiàn)上述改進船舶航跡數(shù)據(jù)處理方法。

55、另一方面，本發(fā)明實施例提供了一種計算機存儲介質(zhì)，其中存儲有處理器可執(zhí)行的程序，處理器可執(zhí)行的程序在由處理器執(zhí)行時用于實現(xiàn)上述改進船舶航跡數(shù)據(jù)處理方法。

56、本發(fā)明實施例通過周期性獲取目標海域中各船舶的ais數(shù)據(jù)；ais數(shù)據(jù)包括時間戳、實時航行數(shù)據(jù)和航行狀態(tài)代碼；對ais數(shù)據(jù)進行預處理，得到各船舶的ais數(shù)據(jù)序列；基于實時航行數(shù)據(jù)和航行狀態(tài)代碼從ais數(shù)據(jù)序列中分割得到航行段數(shù)據(jù)；基于航行段數(shù)據(jù)中各分段的拐點進行數(shù)據(jù)抽稀，生成抽稀航跡列表；基于抽稀航跡列表整理得到各船舶的船舶航跡。本發(fā)明采用分段式抽稀策略，能夠有效降低數(shù)據(jù)存儲量同時保持關(guān)鍵軌跡特征完整度；并且，本發(fā)明通過基于狀態(tài)代碼的預分割機制，有效優(yōu)化數(shù)據(jù)處理效率；此外，本發(fā)明通過融合航行狀態(tài)代碼與實時航行數(shù)據(jù)的運動特征的雙重校驗機制，有效提升航跡分割準確率。本發(fā)明實施例能夠高效準確實現(xiàn)船舶航跡數(shù)據(jù)處理。