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港口是物流供应链中的核心环节,港口服务效率会决定整个物流供应链的效率。本文提出了一种基于海量船舶AIS（Automatic Identification System）轨迹数据的港口服务效率计算框架,利用集装箱船舶AIS轨迹、港口地理信息等海事大数据,采用滑动窗口算法等数据挖掘方法判断船舶在港内的状态,估算出反映港口服务效率的AWT/AST指标,从时间维度对港口服务效率评价,为港口管理运营部门和航运公司决策提供参考。并以上海港、宁波港、深圳港、釜山港为例,采用2018年全年全球5600余艘集装箱船舶的AIS轨迹数据,量化评价4个亚洲集装箱港口的服务效率。结果显示:① 船舶抵港泊位作业时间近似正太分布,正太分布均值在14~18 h之间,船舶泊位作业时间集中在10~30 h;② 船舶泊位作业时间与船舶船型大小成正相关,船型越大则泊位作业时间越长;③ 32%的船舶抵达上海港会发生等待时间,体现上海港集装箱码头整体处于供不应求的状态。宁波港整体服务效率较高,船舶发生等待事件较少。作为区域性枢纽港,釜山港近洋区域性运输频繁使得釜山港抵港船舶频率较高。④ 洋山四期码头为自动化码头,其港口装卸工艺与其他码头不同,但其码头作业效率并未高很多。 相似文献
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基于密度的轨迹时空聚类分析 总被引：1，自引：0，他引：1
通过轨迹聚类分析挖掘物体移动模式的空间分布和时间特征,对于认识运动的形成机制,预测运动的未来发展具有重要的意义。目前,轨迹聚类研究主要关注物体的空间位置变化,时空聚类中时间约束一般只是作为辅助信息,并不真正参与聚类。本文提出基于密度的轨迹时空聚类方法,在聚类过程中同时考虑轨迹包含的时空信息,在空间聚类的基础上提出了轨迹线段时间距离的度量方法和阈值确定原则,对时空邻域密度进行聚类分析,挖掘物体的时空移动模式。实验对南海涡旋轨迹进行时空聚类分析,得到了涡旋典型移动模式的空间分布和时间特征,验证了基于密度的轨迹时空聚类方法的有效性。加入时间约束后,移动通道主要发生缩短、分裂和消失的变化。和空间聚类相比,轨迹时空聚类可有效地划分发生在同一位置不同时间的轨迹,得到的聚类结果更加细化,移动模式更加准确,有利于物体的移动模式做更深入的分析。 相似文献
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港口目标识别是海事船舶监管的重中之重,船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）所获取的船舶活动信息,可为港口目标识别提供高时相和高精度的船舶航行数据。为了探究AIS数据在港口目标识别中的应用,提出一种基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别方法。通过数据挖掘和语义信息增强构建船舶停留轨迹语义模型,识别船舶港口停留轨迹;建立基于随机森林的船舶停留方式分类模型,分类船舶泊位停留轨迹和船舶锚地停留轨迹,并利用空间逐级合并方法提取港口泊位和港口锚地;综合船舶泊位停留轨迹、道路、海岸线、水深、土地利用与土地覆盖等数据,顾及情景-领域知识实现港口目标识别。基于2017年96 790艘船舶的超8300万条AIS轨迹记录,应用本文方法识别南海研究区的港口目标。实验结果表明,本文方法对于船舶轨迹停留行为总体分类精度为0.9477, Kappa系数为0.8948。提取出南海研究区447个港口区域,与Google Earth影像叠加验证结果表明,提取结果均位于真实的港口影像内,相较于Natural Earth数据集中包含的南海区域24个港口点位,提取结果的完整性大大增强。因此,基于多源数据和船舶停留语义建模的港口目标识别方法对于港口目标识别具有较高的准确性和完整性。此外,该方法提取的港口区域可为基于遥感影像的港口目标识别提供靶区,从而提高大区域甚至全球范围内港口目标动态识别的效率。 相似文献
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船舶行为特征挖掘与预测是水上智能交通系统的重要研究内容,也是交通运输工程领域的关键科学问题。为系统研究基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System, AIS）数据的船舶行为特征挖掘与预测的研究现状与发展趋势,本文首先针对Web of Science(WOS)和中国知网（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）收录的文献,用知识图谱分析软件VOSviewer对文献关键词进行处理,从文献计量学的角度生成高频关键词的聚类图谱和趋势演化。然后对基于AIS数据的水上交通要素挖掘、船舶行为聚类和船舶行为预测3个主题的研究内容、方法、存在问题进行了系统分析和展望,研究结果表明：① 在基于AIS的水上交通要素挖掘方面,主要集中在对AIS数据中表征船舶行为空间特征和交通流的时间特征单独挖掘分析,缺乏对AIS数据的时间、空间以及环境因素特征的关联挖掘,对于如何进行交通要素的关联融合挖掘研究还有待深入探索;② 在船舶行为聚类方面,研究主要是运用无监督聚类方法研究船舶航迹点和航迹段聚类,得到船舶航行行为模式的时空分布和船舶操纵意图辨识模型,然而融合多维特征的船舶轨迹的相似性计算方法、聚类参数的自适应选取以及船舶行为的语义特征建模有待进一步研究;③ 在船舶行为预测方面,主要集中在基于动力学方程、传统智能算法和深度循环神经网络的船舶行为预测研究,考虑船舶行为的随机性、多样性和耦合性的特点,运用混合神经网络模型以及神经网络与向量机、注意力机制相结合的模型实现多维的船舶航行行为特征的实时预测将是新的研究方向。最后提出了基于语义模型的船舶行为特征挖掘、基于深度卷积神经网络的船舶行为的预测和基于知识图谱的船舶行为特征挖掘和预测结果可视化等有待进一步研究的方向。 相似文献
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针对大型船舶长航道乘潮进港窗口期时长不充足问题,本文提出了基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）数据、港口潮汐数据、官方电子海图数据和航道地理位置数据等多源海事数据的大型船舶长航道精细化分段乘潮模型。首先,基于AIS数据采用K中心点算法对大型船舶乘潮航行行为特征进行挖掘,识别出大型船舶乘潮航迹关键点,计算大型船舶乘潮航行行为变化关键船位点。接着,结合长航道地理环境特征和大型船舶航行行为特征对长航道进行精细化分段,在此基础上基于港口潮汐数据构建大型船舶精细化分段乘潮窗口期计算模型。其次,设计乘潮历时自适应排列算法求解大型船舶乘潮最长窗口期;然后,以黄骅港综合港区航道为例验证了本文所提出的精细化分段乘潮模型。最后,基于电子海图数据利用地理信息系统平台实现大型船舶精细化分段乘潮三维动态推演,进一步验证大型船舶精细化分段乘潮航行的安全性。结果表明,该模型能够有效增加大型船舶乘潮进港窗口期时长,提高大型船舶乘潮进港效率,可为港航管理部门制定大型船舶进港计划提供理论指导。 相似文献
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利用2013-01-01~2021-11-01期间甘肃甘东南及邻近地区（32°~36°N,102°~106°E）地震目录中的11 659次地震震中位置数据,使用硬聚类方法中的K-means和软聚类方法高斯混合模型GMM聚类方法对地震原始目录以及地震精定位目录的空间位置进行聚类分析。为确定最佳聚类数,使用AIC和BIC模型选择法,最终将原始目录和精定位目录分别聚类成6个和14个地震群。结果显示,精定位地震目录和GMM聚类方法结合可以更好地从地震大数据中找到具有不同空间分布特征的地震群。 相似文献
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时空聚类是数据挖掘研究的主要内容之一,在环境保护、疾病预防与控制、犯罪预防与打击等领域具有重要的应用价值。已有的时空聚类方法中,时间“距离”都认为是真实的间隔,而对于具有社会属性的案事件而言,其在不同时间尺度下具有明显的周期性特征,忽略这些特征将很难反映出案事件真实的时空规律。本文综合考虑多时间尺度下的时间属性,构建等效时空邻近域,并借鉴经典的密度聚类算法,提出了多时间尺度等效时空邻近域密度聚类算法（MTS-ESTN DBSCAN）。通过对福州市区2013年案事件数据的聚类分析表明,该方法在案事件时空聚类方面具有可行性,对于进一步深入研究城市犯罪地理具有一定的理论意义和实际价值。 相似文献
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针对栅格数据,传统聚类方法大都基于专题属性进行聚类,分裂了栅格对象的空间特性与专题属性,而兼顾空间与专题属性的现有空间聚类方法又存在算法复杂、参数设置多等问题,因此本文提出了一种面向栅格的空间-属性双重约束聚类算法（A Raster-oriented Clustering Method with Space-Attribute Constraints, RoCMSAC）。RoCMSAC利用栅格数据空间邻域和空间连通特性,重新定义栅格簇的相似性度量准则,通过属性均质簇生成,空间相邻栅格簇合并和空间邻近栅格簇合并3个步骤对栅格数据进行空间-属性双重约束聚类。利用太平洋海域海表温度栅格数据对算法的可行性以及有效性进行验证,并与现有算法进行对比分析。通过实例验证与对比发现：① RoCMSAC方法能够保证栅格簇空间域的邻近性和属性域的均质性;② RoCMSAC方法可发现复杂形状的栅格簇,且算法时间复杂度低,需输入参数较少。 相似文献
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针对OD流向聚类中语义信息考虑不足和流向语义提取困难的问题,本文提出了一种基于隐含狄利克雷分布模型（Latent Dirichlet Allocation,LDA）和优化蚁群的OD流向语义聚类算法。算法首先以流向终点的POI类别为词汇构建流向文档,采用LDA主题模型提取流向语义,量化OD流向间的语义相似度,融合时间、空间和语义相似度构建流向时空语义相似度;接着以流向为节点,以流向时空语义相似度为边构建流向图,利用高斯函数映射以及图连通分量,剔除不相似的流向,实现数据精简;之后借鉴了密度峰值聚类算法思想,利用节点的介数中心性优化蚁群初始位置选取;最后基于多路切图准则（Multiway Normalized Cut, MNCUT）强化蚁群搜索的目的性,优化蚁群搜索的聚类效果,实现OD流向的时空语义聚类。以厦门市出租车公开数据集与厦门市高德地图POI数据为例进行分析与验证,结果表明本文基于LDA模型的语义提取方法可以有效提取流向的语义信息,构建有效的流向相似度度量;基于高斯函数和图连通分量特性的映射策略可以有效剔除了流向数据中的噪音,有效节省无向图构建的计算开支,大约节省了88.5%~88.8%的运行时间;基于介数中心性和多路切图准则优化的蚁群搜索聚类算法,可以有效进行流向语义聚类。相比已有方法本文方法能够更好地衡量流向间的语义相似程度,可实现按主题进行聚类划分,划分更加精细,更方便有效地进行流向语义的相关分析。 相似文献
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位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务（Location-based Service,LBS）领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法（Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型（Long Short-Term Memory,LSTM）挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。 相似文献
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为了保障大型船舶靠泊操纵工作更加安全、高效,本文介绍了船舶靠泊仪及其发展,分析了大型船舶靠泊过程,研究了DGPS组合定位技术,建立以DGPS组合定位技术的大型船舶靠泊数学模型。在此模型基础之上,建立了船基平面坐标系,并通过此坐标系计算船舶靠泊时船首、 船尾相对码头的距离与速度,船首向与船舶转向率等船舶动态参数。最后,采用DGPS定位组合技术、AIS技术和WIFI技术等设计大型船舶靠泊系统(包括硬件和软件),并通过实例验证此靠泊仪的可行性和有效性。实例证明:大型船舶靠泊仪为引航员靠泊操纵时提供高精度的船位信息,船舶移动速度和船舶与码头岸线距离等辅助信息,船舶位置精度可达60cm,速度精度可达5m/s,有效地提高了大型船舶靠泊安全 性和工作效率,为引航员的船舶靠泊工作提供了更加直观、方便、快捷的航行靠泊导航过程。 相似文献
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海洋渔业是高风险行业,各类海洋灾害频繁发生,海上航行、作业环境复杂,因此,海上快速救援对保护渔民的生命财产安全具有重要意义。本文基于空间剖分的格网化编码,提出一种根据有效救援距离和失事船舶位置进行邻域搜索以查找失事船只相邻和最邻近可供救援的船只的方法,其中有效救援距离通过救援船舶的类型和航速来设定,根据有效救援距离设置不同的编码搜索长度。本文将模拟实验区域设定为我国东海海域,随机生成1×104个船位点,在时间检索效率和内存占用两方面,实验结果表明,与传统的船舶间距离的计算方法相比,基于格网化邻域搜索的查询方法编码后船位数据较编码转换前船位数据占用内存空间减少56.47%,同时,编码后检索运算的用户时间是编码前用户时间的17.67%,因此,基于格网化邻域搜索的查询方法占用内存小,且运算效率较高,能够有效提升对遇险船舶邻域救援船只的查询效率。 相似文献
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台湾海峡船舶定线制设计的数据空间处理与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
船舶定线制是指定船舶在水上某些区域航行时所遵循或采用的航线、航路或通航分道的一种制度,是水上交通繁忙区域实施有效管理的主要手段,是对航路合理规划、有效利用的重要方法,代表着水上船舶航行秩序管理的发展方向。本文针对台湾海峡船舶定线制设计中对船舶交通数据的空间处理及分析需求,经过大量实测数据分析和实践验证,提出了一些符合台湾海峡船舶定线制设计的数据空间处理及分析方法,并就船舶定线制推荐方案的空间表达形式作了简要介绍。 相似文献
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The maritime administrative department employs synthetic aperture radar(SAR)satellite remote sensing technology to obtain evidence of illegal discharge of ships.If the ship is discharged during navigation,it forms a long dark wake on the SAR image due to the suppression of the Bragg wave by the oil film.This study investigates key techniques for rapid detection of long ship wakes,thereby providing law enforcement agencies with candidate ships for possible discharge.This paper presents a rapid long ship wake detection method that uses satellite imaging parameters and the axial direction of the ship in images to determine the potential detection area of the wake.Then,the threshold of long ship wake detection is determined using statistical analysis,the area is binarized,and isolated points are removed using a morphological filter operator.The method was tested with ENVISAT Synthetic Aperture Radar and GF-3 SAR data,and results showed that the method was effective,and the overall accuracy of the decision reaches 71%.We present two innovations;one is a method that draws a Doppler shift curve,and uses the SAR imaging parameters to determine the detection area of the long wake to achieve rapid detection and reduce the image detection area.The other is where a classical linear fitting method is used to quickly and accurately determine whether the detected dark area is a long ship wake and realizes the twisted long ship wake detection caused by the sea surface flow field,which is otherwise difficult to detect by the traditional Radon and Hough transform methods.This method has good suppression performance for the dark spot false alarm formed by low speed wind region or upward flow.The method is developed for maritime ship monitoring system and will promote the operational application of maritime ship monitoring system. 相似文献
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重要经济发展区域间海运网络时空演变特性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
“海上丝绸之路”沿线国家（MSR）、金砖国家（BRICS）、美日韩（AJK）是重要经济发展区域。研究其海运网络的时空演变规律有助于国家层面的贸易竞争均衡分析,对海运战略科学部署和智慧应对具有十分重要的意义。AIS（Automatic Identification System）数据具有实时性,且已基本覆盖全球港口的近海区域,能为海运网络提供及时分析的数据支撑。本文利用AIS数据挖掘MSR、BRICS、AJK的运输网络时空演变规律,结果表明,MSR散货、集装箱、油轮的内部网络结构的变化明显大于AJK和BRICS,说明“一带一路”倡议促进了MSR的内部海运贸易;MSR、AJK和BRICS的外部网络结构变化2013-2016年都较大,说明“一带一路”倡议的实施期间,MSR、AJK和BRICS 3个区域之间的海运贸易变化较大;3个区域的集装箱、油轮吞吐量加权的内外部海运网络结构2015-2016年较2013-2014年更为稳定,随着“一带一路”倡议的实施,这3个区域内部和区域之间的吞吐量加权海运网络结构变化幅度逐步减小。“一带一路”倡议对不同的经济发展区域的影响不同,对MSR的内外部海运网络结构都产生了一定影响,对BRICS散货、集装箱、油轮型海运网络的影响呈现差异化特征,对AJK内部海运网络没有影响,对AJK的外部网络产生了部分影响。提高MSR的海运贸易吞吐量,提升MSR在海运网络中的贸易地位,仍是当前的发展重点。 相似文献
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随着港口信息化建设的推进,积累了大量来源多样、结构各异的海事大数据,为了解港口城市的生产力和区域经济发展水平提供了新的契机。本文综合介绍了作者近期关于如何利用海事大数据进行港口感知计算的工作,给出了一个基于海事大数据的港口感知计算框架,利用船舶GPS轨迹、船舶属性、港口地理信息和港口设施参数等多源异构海事大数据,估算出一系列反映港口生产力的指标,从而对港口进行综合评价和比较。首先,利用船舶轨迹和港口地理信息数据,自动检测船舶在港口码头中的靠泊装卸事件;然后,利用船舶属性和港口设施数据,自动估计出每次靠泊装卸事件的货物吞吐量;最后,对各个港口码头的靠泊船数和货物吞吐量进行统计,从而计算出一系列港口生产力指标,包括到港船数、货物吞吐量、码头作业效率和泊位利用率等。在2011年的海事大数据上的实验结果表明,本框架能准确地估算出上述港口生产力指标。同时,以香港为例对上述港口的生产力指标进行分析,探讨基于海事大数据的港口感知计算框架在提高港口生产效率、优化海运航线中的积极作用。 相似文献
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台湾海峡是东北亚各国与东南亚、印度洋沿岸各国间的海上捷径,其交通主流是通行海峡的南北向航次,然而海峡两岸启动大三通后,穿越海峡的客货运船舶日益增多,导致闽台直航航次与台湾海峡南北干线主交通流交叉现象凸显,台湾海峡西侧水域冲突日益加剧。本文根据船舶轨迹观测数据,抽样出通行海峡南北及横穿海峡的航次样本,应用轨迹栅格化方法建立统计推断模型,以概率形式表达南北干线、两岸直航的海运利用分布,推断出2种交通流的主航迹带,识别南北向交通主流与两岸直航交通支流的显著冲突区,以此调整现有警戒区设置方案。研究结果表明：轨迹统计推断法能定量化分析海西现有交通流模式,易于辨识横越海峡的船舶与通行海峡在航船舶的冲突区中心,为优化警戒区布局提供有效的方法支撑;调整后的海西警戒区中心可与台湾本岛西岸港口外侧的直航船舶通过点对接,形成海峡两岸直航的固定航线,可降低台湾海峡船舶冲突隐患,规范台湾海峡的船舶交通秩序。 相似文献