一种基于船舶AIS轨迹数据的历史停靠港识别方法及装置与流程

本公开涉及船舶自动识别系统数据处理，尤其涉及一种基于船舶ais轨迹数据的历史停靠港识别方法及装置。

背景技术：

1、基于ais轨迹数据识别船舶历史停靠港，是航运历史分析、贸易网络构建、港口服务评估和海事监管等领域的关键技术环节。

2、目前，船舶停靠港识别方法主要分为以下几类：（1）基于港口区域相交法。将港口建模为地理围栏多边形，通过判断轨迹点是否落入区域内来识别停靠。该方法在港口边界数据不完整时精度不足，且无法区分港内锚泊等待与真实停靠。

3、（2）基于聚类分析的停留点识别法。使用dbscan等密度聚类算法对低速点集进行空间聚类，再与港口位置匹配。该类方法需要大量历史数据积累，计算复杂度高，难以对单船轨迹实时处理，且聚类参数敏感。

4、（3）基于滑动窗口的停泊事件判别法。采用单一时间窗口阈值判别停泊事件起止。船舶停泊期间ais数据常因卫星信号遮挡出现3至6小时稀疏间隔，单一阈值易将一次完整停泊误判为多次分段；航行期间则可能对正常数据稀疏过度敏感。

5、（4）基于航行状态编码的直接判断法。直接读取ais报文中的航行状态编码判定停泊状态。实际数据中普遍存在状态编码滞后更新问题——船舶已开航但编码仍显示系泊，导致严重误判。

6、（5）基于机器学习的状态分类法。使用knn、随机森林等分类器对轨迹点分类。需要大量标注数据训练，模型泛化能力受限于训练数据覆盖范围，难以适应不同船型与海域。

7、（6）基于船舶标识数据的贸易网络法。以船舶标识数据构建大宗货物贸易网络，停靠港识别仅作为前置步骤，未公开具体的识别算法逻辑，亦未见对数据噪声、飞点过滤、同港合并等实际问题的处理。

8、综上所述，现有技术主要存在以下不足：（1）停泊状态判定可靠性不足。现有方法通常依赖单一信息源进行停泊判断，或仅依据对地航速、或仅依据航行状态编码、或仅依据空间范围，在ais数据存在噪声、状态编码滞后更新或速度传感器异常时，误判率高，难以兼容状态编码持续报“在航”但速度极低的真实停泊场景。

9、（2）时间连续性检测机制僵化。现有方法采用单一时间阈值判别停泊事件的起止，无法同时适应航行状态（数据中断需快速分段以避免轨迹拼接错误）与停泊状态（数据稀疏需保持连续以避免一次停泊被拆分为多次）两种差异巨大的数据采样特征。

10、（3）港口匹配与停泊段表征缺乏精细化设计。现有方法多采用单一固定半径匹配港口，难以区分港内泊位停泊与港外锚地停泊；且常以均值中心作为停泊段的空间代表点，在港内移泊场景下，均值中心易偏移至码头之间的水域，导致港口匹配失准。

11、（4）停靠事件后处理机制不完善。现有方法缺乏对同港口多次短暂停靠（如码头a→锚地→码头b）的合理合并机制，也未对识别结果给出量化的置信度评估，导致下游应用无法区分高可靠停靠与存疑停靠，影响航次统计与贸易网络构建的准确性。

技术实现思路

1、本公开提供了一种基于船舶ais轨迹数据的历史停靠港识别方法及装置，可以有效解决上述问题。

2、本公开是这样实现的：

3、第一方面，本公开提供一种基于船舶ais轨迹数据的历史停靠港识别方法，所述方法包括：

4、获取船舶的ais原始报文，并将所述ais原始报文标准化为按时间排序的轨迹点列，其中，每个轨迹点至少包含纬度、经度、对地航速、航行状态编码和时间戳；

5、对缺失所述对地航速的所述轨迹点进行补全处理，使每个所述轨迹点均具有可用对地航速；

6、若当前存在未结束的停泊段，则当相邻所述轨迹点的时间间隔超过第一最大允许时间间隔时，结束该停泊段；若当前不存在未结束的停泊段，则当相邻所述轨迹点的时间间隔超过第二最大允许时间间隔时，进行航行分段处理，其中，；

7、当所述轨迹点的所述航行状态编码指示停泊状态，而该轨迹点的所述可用对地航速超过状态冲突速度阈值时，以该轨迹点的所述可用对地航速是否不超过第二速度阈值作为该轨迹点是否处于停泊状态的判定依据；

8、对于每个所述轨迹点，当所述航行状态编码指示停泊状态，且所述可用对地航速不超过第一速度阈值，判定该轨迹点处于停泊状态；当所述航行状态编码缺失或指示航行状态，而所述可用对地航速不超过，判定该轨迹点处于停泊状态，其中，；

9、当一所述轨迹点被判定为停泊状态且其前一所述轨迹点被判定为航行状态时，开启新的停泊段，并将停泊点持续加入当前停泊段，所述停泊点为被判定为停泊状态的所述轨迹点；在所述当前停泊段的累积过程中，对出现的连续航行点进行计数，所述航行点为被判定为航行状态的所述轨迹点；当当前停泊段内的连续航行点数超过航行中断确认阈值时，结束该停泊段，得到结束停泊段；对所述结束停泊段进行有效性确认，若该结束停泊段内所述轨迹点数少于最小停泊点数或停泊时长小于最小停靠时长，则丢弃该结束停泊段；

10、以通过有效性确认的所述结束停泊段的空间代表点查询港口数据库，在第一匹配半径范围内查找匹配港口，若匹配成功，则将距离所述空间代表点最近的港口记录为该结束停泊段对应的停靠港口，并将该结束停泊段作为一条停靠记录；若在所述第一匹配半径内匹配失败，则在第二匹配半径范围内查找匹配港口，若匹配成功，则将距离所述空间代表点最近的港口记录为该结束停泊段对应的停靠港口，并将该结束停泊段作为一条所述停靠记录，其中；

11、当满足以下合并条件时，将对应于同一所述停靠港口的相邻所述停靠记录合并为一条所述停靠记录：上一停靠记录离港后至当前停靠记录到港前的ais轨迹累计航程不超过最大合并航程，且当前停靠记录的到港时间与上一停靠记录的离港时间之差不超过最长离开时间；

12、根据所述停靠记录对应的停泊段内轨迹点的状态支持率、停泊时长、港口匹配距离和轨迹连续性加权计算得到停泊置信度；输出停靠港序列，所述停靠港序列中的每条所述停靠记录至少包含所述停靠港口、到港时间、离港时间和所述停泊置信度。

13、第二方面，本公开提供一种基于船舶ais轨迹数据的历史停靠港识别装置，所述装置包括：

14、标准化模块，用于获取船舶的ais原始报文，并将所述ais原始报文标准化为按时间排序的轨迹点列，其中，每个轨迹点至少包含纬度、经度、对地航速、航行状态编码和时间戳；

15、速度补全模块，用于对缺失所述对地航速的所述轨迹点进行补全处理，使每个所述轨迹点均具有可用对地航速；

16、连续性检测模块，用于若当前存在未结束的停泊段，则所述轨迹点的时间间隔超过第一最大允许时间间隔时，结束该停泊段；若当前不存在未结束的停泊段，则所述轨迹点的时间间隔超过第二最大允许时间间隔时，进行航行分段处理，其中，；

17、冲突检测模块，用于当所述轨迹点的所述航行状态编码指示停泊状态，而该轨迹点的所述可用对地航速超过状态冲突速度阈值时，以该轨迹点的所述可用对地航速是否不超过第二速度阈值作为该轨迹点是否处于停泊状态的判定依据；

18、状态判定模块，用于对于每个所述轨迹点，当所述航行状态编码指示停泊状态，且所述可用对地航速不超过第一速度阈值，判定该轨迹点处于停泊状态；当所述航行状态编码缺失或指示航行状态，而所述可用对地航速不超过，判定该轨迹点处于停泊状态，其中，；

19、停泊段提取模块，用于当一所述轨迹点被判定为停泊状态且其前一所述轨迹点被判定为航行状态时，开启新的停泊段，并将停泊点持续加入当前停泊段，所述停泊点为被判定为停泊状态的所述轨迹点；在所述当前停泊段的累积过程中，对出现的连续航行点进行计数，所述航行点为被判定为航行状态的所述轨迹点；当当前停泊段内的连续航行点数超过航行中断确认阈值时，结束该停泊段，得到结束停泊段；对所述结束停泊段进行有效性确认，若该结束停泊段内所述轨迹点数少于最小停泊点数或停泊时长小于最小停靠时长，则丢弃该结束停泊段；

20、港口匹配模块，用于以通过有效性确认的所述结束停泊段的空间代表点查询港口数据库，在第一匹配半径范围内查找匹配港口，若匹配成功，则将距离所述空间代表点最近的港口记录为该结束停泊段对应的停靠港口，并将该结束停泊段作为一条停靠记录；若在所述第一匹配半径内匹配失败，则在第二匹配半径范围内查找匹配港口，若匹配成功，则将距离所述空间代表点最近的港口记录为该结束停泊段对应的停靠港口，并将该结束停泊段作为一条所述停靠记录，其中；

21、记录合并模块，用于当满足以下合并条件时，将对应于同一所述停靠港口的相邻所述停靠记录合并为一条所述停靠记录：上一停靠记录离港后至当前停靠记录到港前的ais轨迹累计航程不超过最大合并航程，且当前停靠记录的到港时间与上一停靠记录的离港时间之差不超过最长离开时间；

22、序列输出模块，用于根据所述停靠记录对应的停泊段内轨迹点的状态支持率、停泊时长、港口匹配距离和轨迹连续性加权计算得到停泊置信度；输出停靠港序列，所述停靠港序列中的每条所述停靠记录至少包含所述停靠港口、到港时间、离港时间和所述停泊置信度。

23、与现有技术相比，本公开的有益效果是：

24、（1）提升了停泊状态判定的可靠性。通过航行状态编码与对地航速的联合判定机制，并引入状态冲突检测与回退规则，该机制能够兼容状态编码持续上报“在航”但实际速度极低的真实停泊场景，也能够消除状态编码滞后更新导致的停泊误判，显著提升了停泊状态识别的准确率。

25、（2）增强了时间连续性检测对多场景的适应性。采用双阈值时间间隔连续性检测机制，能够同时适应航行状态下数据中断需快速分段、以及停泊状态下数据稀疏需保持连续两种差异巨大的采样特征，避免了单一阈值带来的误分段或过度敏感问题。

26、（3）提升了港口匹配的精度与空间适应性。采用两级匹配半径策略，有效区分了泊位停泊与锚地停泊两种类型，解决了单一固定半径导致的锚地漏识别或泊位误识别问题，降低了对精确港口边界数据的依赖。

27、（4）完善了停靠事件后处理与结果可信度评估。引入同港口三维合并机制，通过港口相同、相邻停靠记录之间ais轨迹累计航程约束以及时间间隔约束，将因港内移泊、锚地转移或短暂离泊等原因被分割的相邻停靠记录准确合并为同一次停靠，避免了同一港口的同一次停靠被错误地计为多次独立停靠。有效避免了短时离泊再靠泊的误合并问题。同时，通过状态支持率、停泊时长、港口匹配距离和轨迹连续性四项因素加权计算停泊置信度，将识别结果从单纯的二元判断升级为可信度评估体系，使下游系统能够根据置信度对停靠记录进行差异化处理，提升了航次统计与贸易网络构建的数据质量。

28、（5）算法轻量，单船轨迹即可处理。本公开对轨迹点列进行单次遍历即可完成识别，无需大量历史数据积累或标注数据训练，算法复杂度低，适用于单船历史轨迹的批量处理场景。