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专利名称：一种船舶轨迹聚类方法、系统、装置及存储介质

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202210403386.5

专利申请（专利权）人：武汉理工大学
权利人地址：湖北省武汉市珞狮路122号

专利发明（设计）人：谢磊,郭涛,赵建伟,杨洋,胡昕源,欧昌奎

专利摘要：本发明公开了一种船舶轨迹聚类方法、系统、装置及存储介质。方法包括：S101获取第一船舶轨迹；S102根据第一船舶轨迹获取第一轨迹点作为当前轨迹点；S103计算当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值；S104确认航向角差值大于航向阈值，保留当前轨迹点至第二船舶轨迹；S105确认第二轨迹点不是第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点，将第二轨迹点作为当前轨迹点，并返回S103这一步骤，直到第二轨迹点是第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点；S106根据所述第二船舶轨迹中的轨迹点对第二船舶轨迹进行分段，生成第一轨迹段集合；S107根据第一轨迹段集合进行分段插值生成第三船舶轨迹。本发明实现了高效的船舶轨迹聚类。

主权利要求：
1.一种船舶轨迹聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一船舶轨迹，所述第一船舶轨迹上包括多个轨迹点；
根据所述第一船舶轨迹获取第一轨迹点作为当前轨迹点，所述第一轨迹点为所述第一船舶轨迹的第一个轨迹点；
计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值，所述第二轨迹点为所述第一船舶轨迹上所述当前轨迹点的下一轨迹点；
确认所述航向角差值大于预设的航向阈值，保留所述当前轨迹点至第二船舶轨迹；
确认所述第二轨迹点不是所述第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点，将所述第二轨迹点作为所述当前轨迹点，并返回计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值这一步骤，直到所述第二轨迹点是所述第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点；
根据所述第二船舶轨迹中的轨迹点对所述第二船舶轨迹进行分段，生成第一轨迹段集合，所述第一轨迹段集合中的各段轨迹段的两端为相邻的两个轨迹点；
根据所述第一轨迹段集合进行分段插值生成第三船舶轨迹，完成船舶轨迹聚类，所述第三船舶轨迹中的轨迹点数量为第一数量，所述第一数量为预设的定值；
所述根据所述第一轨迹段集合进行分段插值生成第三船舶轨迹，包括：计算第二数量和第一长度，所述第二数量为所述第二船舶轨迹中的轨迹点数量，所述第一长度为所述第一轨迹段集合中所有轨迹段的总长度；
计算所述第一数量和所述第二数量的差值，得到第三数量，所述第三数量为待插入轨迹点的总数量；
从所述第一轨迹段集合中选取第一轨迹段作为当前轨迹段，并根据所述第三数量初始化第四数量，所述第一轨迹段为所述第一轨迹段集合中的第一段轨迹段，所述第四数量为所述待插入轨迹点的剩余轨迹点数量，所述第四数量等于所述第三数量；
计算第二长度，所述第二长度为所述当前轨迹段的长度；
计算所述第二长度和所述第一长度的比值，得到第一比例；
根据所述第一比例、所述第三数量和所述第四数量计算第五数量，所述第五数量为所述当前轨迹段需要插入的轨迹点数量；
将所述第五数量的所述待插入轨迹点插入所述当前轨迹段，生成第二轨迹段，并将所述第二轨迹段放入第二轨迹段集合中；
计算所述第四数量与所述第五数量的差值，得到第六数量，并将所述第六数量作为所述第四数量；
确认所述第四数量不等于0，将第三轨迹段作为所述当前轨迹段，并返回计算第二长度这一步骤，直到所述第四数量等于0，所述第三轨迹段为所述第一轨迹段集合中所述当前轨迹段的下一段轨迹段；
确认所述第四数量等于0，根据所述第二轨迹段集合生成所述第三船舶轨迹。
2.根据权利要求1所述的一种船舶轨迹聚类方法，其特征在于，所述获取第一船舶轨迹，包括：通过船舶自动识别系统或岸基海事雷达监测系统对航行中的船舶进行采样，生成第一采样结果，所述第一采样结果包括多个轨迹点和对应的采样时间；
根据所述第一采样结果生成所述第一船舶轨迹。
3.根据权利要求2所述的一种船舶轨迹聚类方法，其特征在于，所述根据所述第一采样结果生成所述第一船舶轨迹，包括：对所述第一采样结果进行预处理，生成第二采样结果，所述预处理包括数据格式统一、异常轨迹数据剔除以及数据标准化；
根据所述第二采样结果生成所述第一船舶轨迹。
4.根据权利要求3所述的一种船舶轨迹聚类方法，其特征在于，所述计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值，包括：根据所述第二采样结果计算第一航向角和第二航向角，所述第一航向角为所述当前轨迹点的航向角，所述第二航向角为所述第二轨迹点的航向角；
计算所述第一航向角和所述第二航向角的差值，得到所述航向角差值。
5.根据权利要求1所述的一种船舶轨迹聚类方法，其特征在于，在所述计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值这一步骤之后，还包括：确认所述航向角差值小于或者等于所述航向阈值，删除所述当前轨迹点。
6.根据权利要求1所述的一种船舶轨迹聚类方法，其特征在于，所述根据所述第二轨迹段集合生成所述第三船舶轨迹，包括：根据所述第二轨迹段集合计算第一长度集合，所述第一长度集合为所述第二轨迹段集合中各段轨迹段的长度的集合；
根据所述第一长度集合，将所述第二轨迹段集合中的各段轨迹段按照长度降序重新排列，得到第三轨迹段集合；
根据所述第三轨迹段集合得到所述第三船舶轨迹。
7.一种船舶轨迹聚类系统，其特征在于，包括：
第一船舶轨迹获取模块，用于获取第一船舶轨迹；所述第一船舶轨迹上包括多个轨迹点；
当前轨迹点选取模块，用于根据所述第一船舶轨迹获取第一轨迹点作为当前轨迹点；
所述第一轨迹点为所述第一船舶轨迹的第一个轨迹点；
航向角差值计算模块，用于计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值；所述第二轨迹点为所述第一船舶轨迹上所述当前轨迹点的下一轨迹点；
第二船舶轨迹生成模块，用于确认所述航向角差值大于预设的航向阈值，保留所述当前轨迹点至第二船舶轨迹；
循环模块，用于确认所述第二轨迹点不是所述第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点，将所述第二轨迹点作为所述当前轨迹点，并返回计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值这一步骤，直到所述第二轨迹点是所述第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点；
第一轨迹段集合生成模块，用于根据所述第二船舶轨迹中的轨迹点对所述第二船舶轨迹进行分段，生成第一轨迹段集合；所述第一轨迹段集合中的各段轨迹段的两端为相邻的两个轨迹点；
第三船舶轨迹生成模块，用于根据所述第一轨迹段集合进行分段插值生成第三船舶轨迹，完成船舶轨迹聚类；所述第三船舶轨迹中的轨迹点数量为第一数量，所述第一数量为预设的定值；
所述根据所述第一轨迹段集合进行分段插值生成第三船舶轨迹，包括：计算第二数量和第一长度，所述第二数量为所述第二船舶轨迹中的轨迹点数量，所述第一长度为所述第一轨迹段集合中所有轨迹段的总长度；
计算所述第一数量和所述第二数量的差值，得到第三数量，所述第三数量为待插入轨迹点的总数量；
从所述第一轨迹段集合中选取第一轨迹段作为当前轨迹段，并根据所述第三数量初始化第四数量，所述第一轨迹段为所述第一轨迹段集合中的第一段轨迹段，所述第四数量为所述待插入轨迹点的剩余轨迹点数量，所述第四数量等于所述第三数量；
计算第二长度，所述第二长度为所述当前轨迹段的长度；
计算所述第二长度和所述第一长度的比值，得到第一比例；
根据所述第一比例、所述第三数量和所述第四数量计算第五数量，所述第五数量为所述当前轨迹段需要插入的轨迹点数量；
将所述第五数量的所述待插入轨迹点插入所述当前轨迹段，生成第二轨迹段，并将所述第二轨迹段放入第二轨迹段集合中；
计算所述第四数量与所述第五数量的差值，得到第六数量，并将所述第六数量作为所述第四数量；
确认所述第四数量不等于0，将第三轨迹段作为所述当前轨迹段，并返回计算第二长度这一步骤，直到所述第四数量等于0，所述第三轨迹段为所述第一轨迹段集合中所述当前轨迹段的下一段轨迹段；
确认所述第四数量等于0，根据所述第二轨迹段集合生成所述第三船舶轨迹。
8.一种船舶轨迹聚类装置，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1?6中任一项所述的一种船舶轨迹聚类方法。
9.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于：所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现如权利要求1?6中任一项所述的一种船舶轨迹聚类方法。 说明书 : 一种船舶轨迹聚类方法、系统、装置及存储介质技术领域[0001] 本申请涉及监控技术领域，尤其是一种船舶轨迹聚类方法、系统、装置及存储介质。背景技术[0002] 船舶轨迹是船舶航行期间的位置和时间记录序列，船舶轨迹聚类作为一种轨迹数据分析的具体研究，可以帮助海事监管人员确定船舶航迹线所属的航道、挖掘其中的航行模式以及行为模式，正日益引起水上交通运输领域研究人员的重视。特别是在港口、出海口等监管部门重点监控区域，随着船舶流量的日益增加，非常需要一种高效的船舶轨迹聚类方法来对辖区内的船舶轨迹进行聚类，提升智能化管理水平和监管效率，降低繁忙水域出现重大及灾难性交通事故的风险。[0003] 目前已有大量的算法被提出并应用于船舶航轨迹聚类的研究中，如K?Medoids聚类算法和DBSCAN聚类算法等。在实际应用中，这些船舶轨迹聚类方法在面对海量数据和复杂水域船舶轨迹的分析时，常常展现出较低的执行效率。此外，船舶轨迹的相似度度量效率过低也限制了部分算法在轨迹聚类上的应用。发明内容[0004] 本发明的目的在于至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一。[0005] 为此，本发明实施例的一个目的在于提供一种船舶轨迹聚类方法、系统、装置及存储介质，以实现高效的船舶轨迹聚类。[0006] 为了达到上述技术目的，本发明实施例所采取的技术方案包括：[0007] 第一方面，本发明实施例提供了一种船舶轨迹聚类方法，包括以下步骤：[0008] 获取第一船舶轨迹，所述第一船舶轨迹上包括多个轨迹点；[0009] 根据所述第一船舶轨迹获取第一轨迹点作为当前轨迹点，所述第一轨迹点为所述第一船舶轨迹的第一个轨迹点；[0010] 计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值，所述第二轨迹点为所述第一船舶轨迹上所述当前轨迹点的下一轨迹点；[0011] 确认所述航向角差值大于预设的航向阈值，保留所述当前轨迹点至第二船舶轨迹；[0012] 确认所述第二轨迹点不是所述第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点，将所述第二轨迹点作为所述当前轨迹点，并返回计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值这一步骤，直到所述第二轨迹点是所述第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点；[0013] 根据所述第二船舶轨迹中的轨迹点对所述第二船舶轨迹进行分段，生成第一轨迹段集合，所述第一轨迹段集合中的各段轨迹段的两端为相邻的两个轨迹点；[0014] 根据所述第一轨迹段集合进行分段插值生成第三船舶轨迹，完成船舶轨迹聚类，所述第三船舶轨迹中的轨迹点数量为第一数量，所述第一数量为预设的定值。[0015] 本发明实施例的一种船舶轨迹聚类方法，通过遍历第一船舶轨迹的轨迹点，以航向角为因素剔除航向角差值小于或者等于航向阈值的轨迹点，实现对第一船舶轨迹的压缩，便于降低第二船舶轨迹进行分段插值后的轨迹点数量，提高船舶轨迹之间相似度计算的效率，实现了高效的船舶轨迹聚类；采用分段插值得到轨迹点数量相同的第三船舶轨迹，进一步提高了船舶轨迹之间相似度计算以及船舶轨迹聚类的效率。[0016] 另外，根据本发明上述实施例的一种船舶轨迹聚类方法，还可以具有以下附加的技术特征：[0017] 进一步地，本发明实施例的一种船舶轨迹聚类方法中，所述获取船舶轨迹，包括：[0018] 通过船舶自动识别系统或岸基海事雷达监测系统对航行中的船舶进行采样，生成第一采样结果，所述第一采样结果包括多个轨迹点和对应的采样时间；[0019] 根据所述第一采样结果生成所述第一船舶轨迹。[0020] 进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据所述第一采样结果生成所述第一船舶轨迹，包括：[0021] 对所述第一采样结果进行预处理，生成第二采样结果，所述预处理包括数据格式统一、异常轨迹数据剔除以及数据标准化；[0022] 根据所述第二采样结果生成所述第一船舶轨迹。[0023] 进一步地，在本发明的一个实施例中，所述计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值，包括：[0024] 根据所述第二采样结果计算第一航向角和第二航向角，所述第一航向角为所述当前轨迹点的航向角，所述第二航向角为所述第二轨迹点的航向角；[0025] 计算所述第一航向角和所述第二航向角的差值，得到所述航向角差值。[0026] 进一步地，在本发明的一个实施例中，在所述计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值这一步骤之后，还包括：[0027] 确认所述航向角差值小于或者等于所述航向阈值，删除所述当前轨迹点。[0028] 进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据所述第一轨迹段集合进行分段插值生成第三船舶轨迹，包括：[0029] 计算第二数量和第一长度，所述第二数量为所述第二船舶轨迹中的轨迹点数量，所述第一长度为所述第一轨迹段集合中所有轨迹段的总长度；[0030] 计算所述第一数量和所述第二数量的差值，得到第三数量，所述第三数量为待插入轨迹点的总数量；[0031] 从所述第一轨迹段集合中选取第一轨迹段作为当前轨迹段，并根据所述第三数量初始化第四数量，所述第一轨迹段为所述第一轨迹段集合中的第一段轨迹段，所述第四数量为所述待插入轨迹点的剩余轨迹点数量，所述第四数量等于所述第三数量；[0032] 计算第二长度，所述第二长度为所述当前轨迹段的长度；[0033] 计算所述第二长度和所述第一长度的比值，得到第一比例；[0034] 根据所述第一比例、所述第三数量和所述第四数量计算第五数量，所述第五数量为所述当前轨迹段需要插入的轨迹点数量；[0035] 将所述第五数量的所述待插入轨迹点插入所述当前轨迹段，生成第二轨迹段，并将所述第二轨迹段放入第二轨迹段集合中；[0036] 计算所述第四数量与所述第五数量的差值，得到第六数量，并将所述第六数量作为所述第四数量；[0037] 确认所述第四数量不等于0，将第三轨迹段作为所述当前轨迹段，并返回计算第二长度这一步骤，直到所述第四数量等于0，所述第三轨迹段为所述第一轨迹段集合中所述当前轨迹段的下一段轨迹段；[0038] 确认所述第四数量等于0，根据所述第二轨迹段集合生成所述第三船舶轨迹。[0039] 进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据所述第二轨迹段集合生成所述第三船舶轨迹，包括：[0040] 根据所述第二轨迹段集合计算第一长度集合，所述第一长度集合为所述第二轨迹段集合中各段轨迹段的长度的集合；[0041] 根据所述第一长度集合，将所述第二轨迹段集合中的各段轨迹段按照长度降序重新排列，得到第三轨迹段集合；[0042] 根据所述第三轨迹段集合得到所述第三船舶轨迹。[0043] 第二方面，本发明实施例提出了一种船舶轨迹聚类系统，包括：[0044] 第一船舶轨迹获取模块，用于获取第一船舶轨迹；[0045] 当前轨迹点选取模块，用于根据所述第一船舶轨迹获取第一轨迹点作为当前轨迹点；[0046] 航向角差值计算模块，用于计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值；[0047] 第二船舶轨迹生成模块，用于确认所述航向角差值大于预设的航向阈值，保留所述当前轨迹点至第二船舶轨迹；[0048] 循环模块，用于确认所述第二轨迹点不是所述第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点，将所述第二轨迹点作为所述当前轨迹点，并返回计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值这一步骤，直到所述第二轨迹点是所述第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点；[0049] 第一轨迹段集合生成模块，用于根据所述第二船舶轨迹中的轨迹点对所述第二船舶轨迹进行分段，生成第一轨迹段集合；[0050] 第三船舶轨迹生成模块，用于根据所述第一轨迹段集合进行分段插值生成第三船舶轨迹，完成船舶轨迹聚类。[0051] 第三方面，本发明实施例提供了一种船舶轨迹聚类装置，包括：[0052] 至少一个处理器；[0053] 至少一个存储器，用于存储至少一个程序；[0054] 当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现所述的一种船舶轨迹聚类方法。[0055] 第四方面，本发明实施例提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现所述的一种船舶轨迹聚类方法。[0056] 本发明的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到：[0057] 本发明实施例通过遍历第一船舶轨迹的轨迹点，以航向角为因素剔除航向角差值小于或者等于航向阈值的轨迹点，实现对第一船舶轨迹的压缩，便于降低第二船舶轨迹进行分段插值后的轨迹点数量，提高船舶轨迹之间相似度计算的效率，实现了高效的船舶轨迹聚类；采用分段插值得到轨迹点数量相同的第三船舶轨迹，进一步提高了船舶轨迹之间相似度计算以及船舶轨迹聚类的效率。附图说明[0058] 为了更清楚地说明本申请实施例或者现有技术中的技术方案，下面对本申请实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本申请的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员来说，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。[0059] 图1为本发明一种船舶轨迹聚类方法具体实施例的流程示意图；[0060] 图2为本发明一种船舶轨迹聚类系统具体实施例的结构示意图；[0061] 图3为本发明一种船舶轨迹聚类装置具体实施例的结构示意图。具体实施方式[0062] 下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。[0063] 本发明的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。[0064] 在本发明中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。[0065] 船舶轨迹是船舶航行期间的位置和时间记录序列，船舶轨迹聚类作为一种轨迹数据分析的具体研究，可以帮助海事监管人员确定船舶航迹线所属的航道、挖掘其中的航行模式以及行为模式，正日益引起水上交通运输领域研究人员的重视。特别是在港口、出海口等监管部门重点监控区域，随着船舶流量的日益增加，非常需要一种高效的船舶轨迹聚类方法来对辖区内的船舶轨迹进行聚类，提升智能化管理水平和监管效率，降低繁忙水域出现重大及灾难性交通事故的风险。[0066] 目前已有大量的算法被提出并应用于船舶航轨迹聚类的研究中，如K?Medoids聚类算法和DBSCAN聚类算法等。在实际应用中，这些船舶轨迹聚类方法在面对海量数据和复杂水域船舶轨迹的分析时，常常展现出较低的执行效率。此外，船舶轨迹的相似度度量效率过低也限制了部分算法在轨迹聚类上的应用。[0067] 为此，本发明提出了一种船舶轨迹聚类方法和系统，不同于传统的船舶航轨迹聚类算法存在执行效率低和相似度度量效率低的问题，本发明通过遍历第一船舶轨迹的轨迹点，以航向角为因素剔除航向角差值小于或者等于航向阈值的轨迹点，实现对第一船舶轨迹的压缩，便于降低第二船舶轨迹进行分段插值后的轨迹点数量，提高船舶轨迹之间相似度计算的效率，实现了高效的船舶轨迹聚类；采用分段插值得到轨迹点数量相同的第三船舶轨迹，进一步提高了船舶轨迹之间相似度计算以及船舶轨迹聚类的效率。[0068] 下面参照附图详细描述根据本发明实施例提出的一种船舶轨迹聚类方法和系统，首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的一种船舶轨迹聚类方法。[0069] 参照图1，本发明实施例中提供一种船舶轨迹聚类方法，本发明实施例中的一种船舶轨迹聚类方法，可应用于终端中，也可应用于服务器中，还可以是运行于终端或服务器中的软件等。终端可以是平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等，但并不局限于此。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。本发明实施例中的一种船舶轨迹聚类方法主要包括以下步骤：[0070] S101、获取第一船舶轨迹；[0071] 其中，所述第一船舶轨迹上包括多个轨迹点。[0072] S101可以进一步划分为以下步骤S1011?S1012：[0073] 步骤S1011、通过船舶自动识别系统或岸基海事雷达监测系统对航行中的船舶进行采样，生成第一采样结果；[0074] 其中，所述第一采样结果包括多个轨迹点和对应的采样时间。[0075] 具体地，船舶的轨迹点是在时空环境下，通过船舶自动识别系统(AutomaticIdentificationSystem,AIS)或岸基海事雷达监测系统对一条或多条船舶的航行轨迹进行采样所获得的数据信息，这些轨迹点的数据信息根据采样时间的先后顺序构成了船舶的轨迹数据。其中，船舶自动识别系统是一种新型的现代化数字助航设备和系统，是保障船舶航行安全的重要信息系统；岸基海事雷达监测系统是另一种常见的船舶轨迹数据源，包括一套固态有源相控阵雷达系统，可以对视距外的海面和低空目标进行搜索，一旦发现有目标进入搜索范围，就会立即跟踪目标，建立目标航行轨迹。岸基海事雷达监测系统具有对目标航向、航速等运动属性的测量功能，同时可接收并显示AIS数据信息，实现监测区域内的全面覆盖，从而保障监测区域的安全。通过海上多目标跟踪技术，可以实时执行船舶轨迹数据的采集任务[0076] 步骤S1012、根据所述第一采样结果生成所述第一船舶轨迹。[0077] 其中，结合步骤S1011可知，对所述第一采样结果中的轨迹点进行预处理后按照轨迹点的采样时间的先后顺序构成所述第一船舶轨迹。[0078] 具体地，包括以下步骤：[0079] (1)对所述第一采样结果进行预处理，生成第二采样结果；[0080] 其中，所述预处理包括数据格式统一、异常轨迹数据剔除以及数据标准化。[0081] 具体地，由于，卷积神经网络的多层网络中，每一层的特征图参数都通过卷积核与上一层的特征图卷积计算而成，特有的卷积操作能够更好地提取数据空间特征。在本发明实施例中，通过对所述第一采样结果进行数据格式统一、异常轨迹数据剔除以及数据标准化，便于后续将生成的船舶轨迹转化为高维、抽象的数据，提高船舶轨迹聚类的计算效率。[0082] (2)根据所述第二采样结果生成所述第一船舶轨迹。[0083] 具体地，根据预处理后得到的第二采样结果，根据所述第二采样结果中的轨迹点，按照轨迹点的采样时间的先后顺序构成所述第一船舶轨迹。[0084] S102、根据所述第一船舶轨迹获取第一轨迹点作为当前轨迹点；[0085] 其中，所述第一轨迹点为所述第一船舶轨迹的第一个轨迹点。根据步骤S101可知，根据轨迹点的采样时间，选取所述第一船舶轨迹上采样时间最早的轨迹点作为所述第一轨迹点。[0086] 具体地，根据步骤S101可知，所述第一船舶轨迹中包括多个轨迹点。在本发明的实施例中，从所述第一船舶轨迹中的第一个轨迹点开始(即将所述第一轨迹点作为当前轨迹点)遍历所述第一船舶轨迹上所有的轨迹点。[0087] S103、计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值；[0088] 其中，所述第二轨迹点为所述第一船舶轨迹上所述当前轨迹点的下一轨迹点。[0089] 具体地，计算当前轨迹点与下一轨迹点，即所述第二轨迹点的航向角差值。[0090] S103可以进一步划分为以下步骤S1031?S1032：[0091] 步骤S1031、根据所述第二采样结果计算第一航向角和第二航向角；[0092] 其中，所述第一航向角为所述当前轨迹点的航向角，所述第二航向角为所述第二轨迹点的航向角；[0093] 具体地，根据步骤S101可知，所述第二采样结果中记录了轨迹点的位置和采样时间，以及船舶在各个轨迹点(采样点)处的航向和航速，以此计算得到所述第一航向角和所述第二航向角。[0094] 步骤S1032、计算所述第一航向角和所述第二航向角的差值，得到所述航向角差值。[0095] S104、确认所述航向角差值大于预设的航向阈值，保留所述当前轨迹点至第二船舶轨迹；[0096] 其中，在本发明的实施例中，还包括：确认所述航向角差值小于或者等于所述航向阈值，删除所述当前轨迹点。[0097] 具体地，在本发明的实施例中仅保留第一船舶轨迹中所述航向角差值大于预设的航向阈值的轨迹点，并根据保留下来的轨迹点生成所述第二船舶轨迹。[0098] S105、确认所述第二轨迹点不是所述第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点，将所述第二轨迹点作为所述当前轨迹点，并返回步骤S103，直到所述第二轨迹点是所述第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点；[0099] 具体地，结合步骤S102可知，根据所述第一船舶轨迹上轨迹点的采样时间，判断所述第二轨迹点是否为所述第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点。若否，则所述第一船舶轨迹上轨迹点的遍历过程未结束，并将所述第二轨迹点作为当前轨迹点，返回执行步骤S103继续计算所述当前轨迹点与下一个轨迹点的航向角差值；若是，则所述第一船舶轨迹上轨迹点的遍历过程结束。经过对所述第一船舶轨迹的轨迹点遍历(步骤S102?S105)，压缩了所述第一船舶轨迹上的轨迹点数量，生成轨迹点数量更少的第二船舶轨迹，便于后续降低第二船舶轨迹进行分段插值后的轨迹点数量，提高船舶轨迹之间相似度计算的效率，实现了高效的船舶轨迹聚类。[0100] S106、根据所述第二船舶轨迹中的轨迹点对所述第二船舶轨迹进行分段，生成第一轨迹段集合；[0101] 其中，所述第一轨迹段集合中的各段轨迹段的两端为相邻的两个轨迹点。[0102] 具体地，在所述第二船舶轨迹上，按照相邻轨迹点为最小单位对所述第二船舶轨迹进行分段，生成第一轨迹段集合。可以理解的是，所述第一轨迹段集合中轨迹段的数量比所述第二船舶轨迹中轨迹点的数量少1。[0103] S107、根据所述第一轨迹段集合进行分段插值生成第三船舶轨迹，完成船舶轨迹聚类。[0104] 其中，所述第三船舶轨迹中的轨迹点数量为第一数量，所述第一数量为预设的定值。[0105] 具体地，在本发明的实施例中，通过对所述第一轨迹段集合进行分段插值，得到轨迹点数量相同的第三船舶轨迹(均为所述第一数量)，结合步骤S102?S105的轨迹点遍历，进一步提高了船舶轨迹之间相似度计算以及船舶轨迹聚类的效率。[0106] S107可以进一步划分为以下步骤S1071?S1078：[0107] 步骤S1071、计算第二数量和第一长度；[0108] 其中，所述第二数量为所述第二船舶轨迹中的轨迹点数量，所述第一长度为所述第一轨迹段集合中所有轨迹段的总长度。[0109] 步骤S1072、计算所述第一数量和所述第二数量的差值，得到第三数量；[0110] 其中，所述第三数量为待插入轨迹点的总数量。[0111] 具体地，为了使所述第一轨迹段集合(所述第二船舶轨迹)分段插值后所述第三船舶轨迹中的轨迹点数量达到所述第一数量，根据所述第二船舶轨迹中已有的轨迹点数量(所述第二数量)，计算待插入轨迹点的总数量，即所述第三数量。[0112] 步骤S1073、从所述第一轨迹段集合中选取第一轨迹段作为当前轨迹段，并根据所述第三数量初始化第四数量；[0113] 其中，所述第一轨迹段为所述第一轨迹段集合中的第一段轨迹段。所述第四数量为所述待插入轨迹点的剩余轨迹点数量，所述第四数量等于所述第三数量。[0114] 具体地，对所述第一轨迹段集合进行遍历，从所述第一轨迹段集合中的第一段轨迹段开始(即选取第一轨迹段作为当前轨迹段)遍历所述第一轨迹段集合中所有的轨迹段，并在进行分段插值之前使所述待插入轨迹点的剩余轨迹点数量(所述第四数量)等于所述待插入轨迹点的数量(所述第三数量)。[0115] 步骤S1074、计算第二长度；[0116] 其中，所述第二长度为所述当前轨迹段的长度。[0117] 步骤S1075、计算所述第二长度和所述第一长度的比值，得到第一比例；[0118] 具体地，计算当前轨迹段与第一轨迹段集合中所有轨迹段总长度的比值，得到第一比例。[0119] 步骤S1076、根据所述第一比例、所述第三数量和所述第四数量计算第五数量；[0120] 其中，所述第五数量为所述当前轨迹段需要插入的轨迹点数量。[0121] 具体地，第五数量：[0122][0123] 其中，N表示待插入轨迹点的总数量，即所述第三数量；li表示所述当前轨迹段的长度，即所述第二长度；L表示第一轨迹段集合中所有轨迹段总长度，即所述第一长度； 表示第一比例；M表示所述待插入轨迹点的剩余轨迹点数量，即所述第四数量。[0124] 步骤S1077、将所述第五数量的所述待插入轨迹点插入所述当前轨迹段，生成第二轨迹段，并将所述第二轨迹段放入第二轨迹段集合中；[0125] 具体地，根据步骤S1076计算得到的第五数量，将所述待插入轨迹点中第五数量的轨迹点插入到所述当前轨迹段，生成第二轨迹段，并将所述第二轨迹段放入第二轨迹段集合中。[0126] 步骤S1078、计算所述第四数量与所述第五数量的差值，得到第六数量，并将所述第六数量作为所述第四数量。[0127] 具体地，将所述待插入轨迹点中第五数量的轨迹点插入到所述当前轨迹段后，更新所述待插入轨迹点的剩余轨迹点数量(第四数量)：[0128] M＝M?n[0129] 可以理解的是，当所述第四数量等于0时，表示所述待插入轨迹点已全部插入，即所述第一轨迹段集合的轨迹段遍历结束。具体如下：[0130] (1)确认所述第四数量不等于0，将第三轨迹段作为所述当前轨迹段，并返回步骤S1074继续计算当前轨迹段的长度，直到所述第四数量等于0；[0131] 其中，所述第三轨迹段为所述第一轨迹段集合中所述当前轨迹段的下一段轨迹段。[0132] (2)确认所述第四数量等于0，完成分段插值过程，并根据步骤S1077中生成的所述第二轨迹段集合生成所述第三船舶轨迹。[0133] 具体地，所述第三船舶轨迹的生成包括以下步骤：[0134] a.根据所述第二轨迹段集合计算第一长度集合，所述第一长度集合为所述第二轨迹段集合中各段轨迹段的长度的集合；[0135] b.根据所述第一长度集合，将所述第二轨迹段集合中的各段轨迹段按照长度降序重新排列，得到第三轨迹段集合；[0136] c.根据所述第三轨迹段集合得到所述第三船舶轨迹。[0137] 经过对所述第二船舶轨迹的分段插值(步骤S106?S107)，得到了轨迹点数量相同的第三船舶轨迹(均为所述第一数量)，结合步骤S102?S105的轨迹点遍历对所述第一船舶轨迹的压缩，进一步提高了船舶轨迹之间相似度计算以及船舶轨迹聚类的效率。[0138] 本发明实施例的一种船舶轨迹聚类方法，通过步骤S101?S107构建了船舶轨迹聚类模型，并对船舶轨迹聚类模型进行无监督训练，包括：[0139] (1)数据集的归一化；[0140] (2)实验环境的选。籟0141] (3)学习率和迭代次数的设置；[0142] (4)训练集数量和标签格式的设定；[0143] (5)优化器与损失函数的使用；[0144] (6)训练结果的分析和对比。[0145] 在步骤S1078(2)b中，根据所述第一长度集合，将所述第二轨迹段集合中的各段轨迹段按照长度降序重新排列，并设置船舶轨迹聚类模型的损失函数：[0146][0147] 其中，x表示需要进行轨迹特征提取的AIS动态数据，z为x对应的隐变量；q(x|z)是2均值为G(x)，方差为常数的正态分布，即解码器的输出；p(z|x)是均值为μ(x)，方差为δ (x)2的正态分布，μ(x)和δ (x)是通过神经网络计算得到的结果，即编码器输出；q(z)是标准正态分布。[0148] 可以理解的是，在模型训练过程中，要求损失函数的值取得最小值。本发明的实施例中以损失函数达到全局极小值作为训练结束条件。其中，IEz～p(z|x)即为z分布为p(z|x)情况下求表达式的期望。使用Adam优化算法求解损失函数的最小值。[0149] IEz～p(z|x)[?logq(x|z)]表示要求输入至编码器中的x与解码器的输出x’最接近；相当于正则化项，使所有的p(z|x)向标准正态分布看起，保证模型的生成能力。[0150] 将船舶轨迹数据输入到无监督训练后地船舶轨迹聚类模型中即可得到船舶轨迹聚类结果。此外，在本发明的一个实施例中，采用TensorFlow中的Tensorboard数据分析可视化工具分析船舶轨迹聚类模型的训练效果。分析结果表明，相较于传统的船舶轨迹聚类方法，本发明实施例的一种船舶轨迹聚类方法聚类评价指标更高，聚类效果更理性。并且随着迭代次数的增加，船舶航迹线图像特征提取的loss曲线整体呈收敛趋势，本发明实施例的一种船舶轨迹聚类方法可以有效地识别出水域内具有代表性航道的船舶轨迹类簇。[0151] 其次，参照附图描述根据本申请实施例提出的一种船舶轨迹聚类系统。[0152] 图2是本申请一个实施例的一种船舶轨迹聚类系统结构示意图。[0153] 所述系统具体包括：[0154] 第一船舶轨迹获取模块201，用于获取第一船舶轨迹；[0155] 当前轨迹点选取模块202，用于根据所述第一船舶轨迹获取第一轨迹点作为当前轨迹点；[0156] 航向角差值计算模块203，用于计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值；[0157] 第二船舶轨迹生成模块204，用于确认所述航向角差值大于预设的航向阈值，保留所述当前轨迹点至第二船舶轨迹；[0158] 循环模块205，用于确认所述第二轨迹点不是所述第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点，将所述第二轨迹点作为所述当前轨迹点，并返回计算所述当前轨迹点与第二轨迹点的航向角差值这一步骤，直到所述第二轨迹点是所述第一船舶轨迹上的最后一个轨迹点；[0159] 第一轨迹段集合生成模块206，用于根据所述第二船舶轨迹中的轨迹点对所述第二船舶轨迹进行分段，生成第一轨迹段集合；[0160] 第三船舶轨迹生成模块207，用于根据所述第一轨迹段集合进行分段插值生成第三船舶轨迹，完成船舶轨迹聚类。[0161] 可见，上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。[0162] 参照图3，本申请实施例提供了一种船舶轨迹聚类装置，包括：[0163] 至少一个处理器301；[0164] 至少一个存储器302，用于存储至少一个程序；[0165] 当所述至少一个程序被所述至少一个处理器301执行时，使得所述至少一个处理器301实现所述的一种船舶轨迹聚类方法。[0166] 同理，上述方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。[0167] 在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本申请的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。[0168] 此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本申请，但应当理解的是，除非另有相反说明，功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本申请是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本申请。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本申请的范围，本申请的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。[0169] 所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干程序用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read?OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0170] 在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行程序的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供程序执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从程序执行系统、装置或设备取程序并执行程序的系统)使用，或结合这些程序执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供程序执行系统、装置或设备或结合这些程序执行系统、装置或设备而使用的装置。[0171] 计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。[0172] 应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的程序执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。[0173] 在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。[0174] 尽管已经示出和描述了本申请的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本申请的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本申请的范围由权利要求及其等同物限定。[0175] 以上是对本申请的较佳实施进行了具体说明，但本申请并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本申请精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

专利地区：湖北

专利申请日期：2022-04-18

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN114936588B