一种航线距离测算方法及系统
阅读说明：本技术 一种航线距离测算方法及系统 (Course distance measuring and calculating method and system ) 是由 吴键 于 2021-07-31 设计创作，主要内容包括：本发明提供一种航线距离测算方法及系统,所述方法包括下列步骤：获得AIS数据集；建立交互感知神经网络,将所述AIS数据集以及时间集输入所述交互感知神经网络,获得加速度基于所述加速度以及时间t至时间t+i之间的差值,计算时间t至时间t+i的第一距离值S-(1)；在所述AIS数据集提取瞬时速度参数,基于多个速度参数建立速度集{V-(0),V-(1),…,V-(i)},基于速度集计算时间t至时间t+i的平均速度基于平均速度以及时间t至时间t+i之间的差值,计算时间t至时间t+i的第二距离值S-(2)；基于第一距离值S-(1)以及第二距离值S-(2),计算时间t至时间t+i的航程值S-(t),多个航程值之和构成航线距离。(The invention provides a method and a system for measuring and calculating route distance, wherein the method comprises the following steps: obtaining an AIS dataset; establishing an interactive perception neural network, inputting the AIS data set and the time set into the interactive perception neural network to obtain the acceleration Based on the acceleration And the difference value between the time t and the time t + i, and calculating a first distance value S between the time t and the time t + i 1 (ii) a Extracting instantaneous speed parameters from the AIS data set, and establishing a speed set { V } based on a plurality of speed parameters 0 ,V 1 ,…,V i Calculating the average speed from time t to time t + i based on the speed set Based on average speed And the difference value between the time t and the time t + i, and calculating a second distance value S between the time t and the time t + i 2 (ii) a Based on the first distance value S 1 And a second distance value S 2 Calculating the range value S from time t to time t + i t And the sum of the plurality of range values forms the course distance.)
技术领域
本发明涉及航线计算技术领域，尤其涉及一种航线距离测算方法及系统。
背景技术
在船舶航行中，由于海洋环境干扰的存在或者避让操作需要，船舶的实际航线距离会通过速度-时间方程所计算出来的理论航线距离存在偏差，因此造成航线距离计算不够精确。
发明内容
本发明的目的在于提供一种航线距离测算方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
本发明是通过以下技术方案实现的：本发明第一方面提供了一种航线距离测算方法，包括下列步骤：
获取AIS原始数据，对所述AIS原始数据进行预处理，获得AIS数据集；
在所述AIS数据集提取时间参数，基于多个时间参数建立时间集{t，t+15，t+30，…，t+i}，其中t为出发时间，建立交互感知神经网络，将所述AIS数据集以及时间集输入所述交互感知神经网络，获得时间t至时间t+i之间的加速度
基于所述加速度以及时间t至时间t+i之间的差值，计算时间t至时间t+i的第一距离值S1；
在所述AIS数据集提取瞬时速度参数，基于多个速度参数建立速度集{V0,V1,…，Vi}，基于速度集计算时间t至时间t+i的平均速度基于平均速度以及时间t至时间t+i之间的差值，计算时间t至时间t+i的第二距离值S2；
基于第一距离值S1以及第二距离值S2，计算时间t至时间t+i的航程值St，多个航程值之和构成航线距离。
可选的，获取AIS原始数据，所述AIS原始数据包括目的地、出发地、经度、纬度、采样时间、航速，提取AIS原始数据中包含相同目的地、相同出发地以及相同船号的所有数据，组成航线数据，采用线性插值的方法对所述航线数据进行插值及修正，获得AIS数据集。
可选的，所述交互感知神经网络包括卷积层、全连接层、编码器LSTM、解码器LSTM，所述卷积层作为社会张量提取器，所述全连接层作为社会特征的混合器，所述编码器LSTM用于实现深度特征的合并，所述解码器LSTM用于输出船舶在Δt时的加速度
可选的，计算时间t至时间t+i的第一距离值S1：
式中，Vt为t时刻的速度，Δt为时间t至时间t+i的差值。
可选的，所述速度V0对应的时间为t，所述速度Vi对应的时间为t+i，因此通过下式计算时间t至时间t+i的平均速度
可选的，将多个航程值St进行累加，获得航线的最终航程值。
可选的，所述方法还包括，获取任一相同船舶在不同时间段的最终航程值，取多个最终航程值的平均值作为航线距离。
本发明第二方面提供了一种航线距离测算系统，执行如本发明第一方面所述的航线距离测算方法，所述系统包括：
数据提取模块，用于接入船舶自动识别系统，获取AIS原始数据集，并从所述AIS原始数据集中提取航线数据，获得AIS数据集；
神经网络模块，用于构建神经网络，所述神经网络包括卷积层、全连接层、编码器LSTM、解码器LSTM，所述卷积层作为社会张量提取器，所述全连接层作为社会特征的混合器，所述编码器LSTM用于实现深度特征的合并，所述解码器LSTM用于输出船舶在Δt时的加速度
第一数据收集模块，用于从所述AIS数据集中提取时间参数，构建时间集；
第二数据收集模块，用于从所述AIS数据集中提取速度参数，构建速度集；
第一距离计算模块，用于根据加速度计算第一距离值；
第二距离计算模块，用于根据速度参数以及时间参数，计算第二距离值；
航程计算模块，用于根据第一距离值、第二距离值计算航行的航程。
与现有技术相比，本发明达到的有益效果如下：
本发明提供的一种航线距离测算方法及系统，通过分析同一个航线大量的船舶AIS、船期信息，以时间t为一个节点计算一个航向内所有AIS节点的距离总和就能计算出各个航线的实际航行距离，通过不断地大量计算可以不断的修正数据偏差，以此测算出每一个航线的实际航行距离，从而为船期规划、船舶动态提醒提供了良好的数据基础。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的优选实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种航线距离测算方法的流程图；
图2为本发明提供的一种航线距离测算系统的架构图。
具体实施方式
为了更好理解本发明技术内容，下面提供具体实施例，并结合附图对本发明做进一步的说明。
参见图1，本发明第一方面提供了一种航线距离测算方法，包括下列步骤：
S1、获取AIS原始数据，对所述AIS原始数据进行预处理，获得AIS数据集；
S2、在所述AIS数据集提取时间参数，基于多个时间参数建立时间集{t，t+15，t+30,…,t+i}，其中t为出发时间，建立交互感知神经网络，将所述AIS数据集以及时间集输入所述交互感知神经网络，获得时间t至时间t+i之间的加速度
S3、基于所述加速度以及时间t至时间t+i之间的差值，计算时间t至时间t+i的第一距离值S1；
S4、在所述AIS数据集提取瞬时速度参数，基于多个速度参数建立速度集{V0,V1,…,Vi}，基于速度集计算时间t至时间t+i的平均速度基于平均速度以及时间t至时间t+i之间的差值，计算时间t至时间t+i的第二距离值S2；
S5、基于第一距离值S1以及第二距离值S2，计算时间t至时间t+i的航程值St，多个航程值之和构成航线距离。
在本申请的实施例中，获取AIS原始数据，例如从AIS系统中获取到AIS信息中包括了该船舶的中文船名、船类型、位置、航行速度、目的地、出发地、经度、纬度、采样时间，由于采集到的AIS数据可能存在错误数据，需对原始数据进行适当预处理，减少后期处理中可能出现较大误差。AIS数据中的明显错误记录大体有如下几类：(1)船舶的水上移动通信业务标识码(MMSI)长度不是9位数的或不合理记录；(2)船舶的经纬度超过了合理范围(如经经纬度为负值)；(3)船舶的航速和航向超过了合理的范围；(4)船舶信息的采集时间超过了合理范围。同时，AIS数据由于设备老化、发送系统故障等造成缺失，需对缺失数据进行处理，这里采用线性插值的方法对AIS原始数据进行插值及修正；
然后以目的地、出发地作为关键字，提取与目的地、出发地相对应的航线信息，在该条航线信息中，包含了若干个采样信息点，每个采样信息点均包含了在时间t下的船舶瞬时速度、加速度、经度、纬度等信息，获得AIS数据集。
在步骤S2中，所述交互感知神经网络包括卷积层、全连接层、编码器LSTM、解码器LSTM，所述卷积层作为社会张量提取器，所述全连接层作为社会特征的混合器，所述编码器LSTM用于实现深度特征的合并，所述解码器LSTM用于输出船舶在Δt时的加速度
其交互感知加速度的表达式为：
其中，为已记录的船舶加速度，为已记录的船舶长度，为已记录的船舶精度，为已记录的船舶的纬度，为已记录的偏航角，为与环境的排斥性相互作用力，并且可通过下式进行表达：
此外，针对于神经网络模型可能会出现的过拟合问题，这里采用了Dropout方法来处理，阈值设定为0.5。
在步骤S3中，计算时间t至时间t+i的第一距离值S1：
式中，Vt为t时刻的速度，Δt为时间t至时间t+i的差值。
在步骤S4中，所述速度V0对应的时间为t，所述速度Vi对应的时间为t+i，因此通过下式计算时间t至时间t+i的平均速度
进一步的，通过平均速度以及时间差值Δt计算第二距离值
在前述步骤中，将航线进行分段，即以采样时间为间隔，将航线分成N个小段，每个小段的距离由第一距离值S1、第二距离值S2来进行计算，其计算方式如下：
将N个航程值St进行累加，获得航线的最终航程值。
可选的，所述方法还包括，获取任一相同船舶在不同时间段的最终航程值，取多个最终航程值的平均值作为航线距离。
作为示例性的，通过上述步骤计算船舶1在6号早上从港口A至港口B的最终航程值，同时继续计算船舶1在8号早上从港口A至港口B的最终航程值，取多个最终航程值的平均值作为航线距离。
参见图2，本发明第二方面提供了一种航线距离测算系统，执行如本发明第一方面所述的航线距离测算方法，所述系统包括：
数据提取模块，用于接入船舶自动识别系统，获取AIS原始数据集，并从所述AIS原始数据集中提取航线数据，获得AIS数据集；
神经网络模块，用于构建神经网络，所述神经网络包括卷积层、全连接层、编码器LSTM、解码器LSTM，所述卷积层作为社会张量提取器，所述全连接层作为社会特征的混合器，所述编码器LSTM用于实现深度特征的合并，所述解码器LSTM用于输出船舶在Δt时的加速度
第一数据收集模块，用于从所述AIS数据集中提取时间参数，构建时间集；
第二数据收集模块，用于从所述AIS数据集中提取速度参数，构建速度集；
第一距离计算模块，用于根据加速度计算第一距离值；
第二距离计算模块，用于根据速度参数以及时间参数，计算第二距离值；
航程计算模块，用于根据第一距离值、第二距离值计算航行的航程。
综上所述，本申请所公开的一种航线距离测算方法及系统，通过分析同一个航线大量的船舶AIS、船期信息，以时间t为一个节点计算一个航向内所有AIS节点的距离总和就能计算出各个航线的实际航行距离，通过不断地大量计算可以不断的修正数据偏差，以此测算出每一个航线的实际航行距离，从而为船期规划、船舶动态提醒提供了良好的数据基础。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
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