利用DBSCAN 優(yōu)化船舶領(lǐng)域算法的實(shí)時(shí)碰撞預(yù)警模型

何 渡，肖絲雨，任俊偉，劉子恒，沈 昕，李凱文，陳智軍

（1.湖北省科技信息研究院，湖北武漢 430063；2.湖北大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，湖北武漢 430062）

0 引言

船舶碰撞預(yù)警是近年來(lái)智能航道領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一［1］。航船行駛極易受天氣、水域、航速等復(fù)雜多變因素的影響，從而導(dǎo)致船舶碰撞預(yù)警的時(shí)效性和準(zhǔn)確性不高［2］。如何提高船舶預(yù)警的時(shí)效性和準(zhǔn)確性，一直是船舶領(lǐng)域研究中的難點(diǎn)問(wèn)題［3］。本文利用DBSCAN 算法核心思想，結(jié)合船舶實(shí)時(shí)地理信息以及船首向，對(duì)船舶進(jìn)行碰撞預(yù)警。

船舶安全領(lǐng)域（Ship Safety Domain，簡(jiǎn)稱(chēng)SSD）是指為避免碰撞，每艘船舶前后左右會(huì)保持一個(gè)不受他船侵犯的區(qū)域［4］。本文根據(jù)船舶AIS 數(shù)據(jù)，改進(jìn)了船舶領(lǐng)域SSD 計(jì)算方法，并運(yùn)用DBSCAN 空間聚類(lèi)思想，結(jié)合船舶實(shí)時(shí)地理信息及船首向，預(yù)測(cè)短時(shí)間內(nèi)的船舶軌跡，最后對(duì)可能出現(xiàn)危險(xiǎn)的船舶進(jìn)行預(yù)警提示［5］。

目前已有大量學(xué)者針對(duì)該問(wèn)題展開(kāi)研究，國(guó)外的船舶領(lǐng)域模型比較具有代表性的有藤井模型、Goodwin 模型、橢圓領(lǐng)域模型等［6］。藤井在考慮了通航密度、潮流和船速等因素后，得出的船舶領(lǐng)域模型是一個(gè)長(zhǎng)軸8L 與短軸3.2L構(gòu)成的橢圓（L 為船舶長(zhǎng)度）［7］；Goodwin 對(duì)開(kāi)闊水域的船舶領(lǐng)域模型進(jìn)行研究，在考慮了船長(zhǎng)、操作性能、海域類(lèi)型等因素后，得出的船舶領(lǐng)域模型是以目標(biāo)船為中心的3 個(gè)扇形區(qū)域組合而成的；Tak 等專(zhuān)家結(jié)合前兩種模型的優(yōu)點(diǎn)，提出變更中心船位和船首向的橢圓領(lǐng)域模型［8］。國(guó)內(nèi)對(duì)于船舶領(lǐng)域的研究起步較晚，大連海事大學(xué)考慮了航行安全等因素，針對(duì)狹水道或航道中的船舶領(lǐng)域，在考慮了對(duì)遇和交叉會(huì)遇兩種會(huì)遇局面后，將領(lǐng)域模型確定為一橢圓［9］；賈傳熒［10］則綜合考慮船舶操縱性能、航行環(huán)境和航速等因素對(duì)船舶的影響，提出一種擁擠水域內(nèi)的船舶領(lǐng)域模型。

針對(duì)船舶避碰預(yù)警的研究也從未停止。2000 年左右，大連海事大學(xué)便將專(zhuān)家系統(tǒng)與船舶AIS 技術(shù)相結(jié)合，提出一種基于AIS 的航海避碰系統(tǒng)［11-12］。在模糊推理算法方面，Perera 等［14-16］將模糊最大優(yōu)先算法應(yīng)用于船舶自動(dòng)避碰，取得了一系列研究成果。近年來(lái)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的避碰系統(tǒng)也成為智能避碰系統(tǒng)的重要發(fā)展方向之一，西南交通大學(xué)對(duì)其作了一系列研究，包括使用高斯混合模型和連續(xù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行軌跡預(yù)測(cè)［17-18］；大連海事大學(xué)也提出基于混合遺傳算法的船舶避碰路徑規(guī)劃方法［19］。

綜合來(lái)看，針對(duì)船舶避碰預(yù)警研究的算法很多，但大部分算法均存在計(jì)算量較大，難以廣泛應(yīng)用推廣的問(wèn)題。另外大多數(shù)實(shí)驗(yàn)是基于仿真模擬環(huán)境進(jìn)行的，對(duì)船舶航行過(guò)程中的復(fù)雜性考慮不夠，缺乏在真實(shí)環(huán)境中的模擬實(shí)驗(yàn)［20-21］。

本文首先簡(jiǎn)要介紹現(xiàn)有船舶碰撞預(yù)警方法的優(yōu)缺點(diǎn)，給出船舶領(lǐng)域的明確定義，然后在此基礎(chǔ)上，利用DBSCAN空間聚類(lèi)思想改進(jìn)傳統(tǒng)船舶領(lǐng)域計(jì)算方法，提出實(shí)時(shí)航情預(yù)警模型，最后基于大規(guī)模真實(shí)的長(zhǎng)江流域船舶AIS 數(shù)據(jù)進(jìn)行模型測(cè)試及對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

本文主要貢獻(xiàn)包括：

（1）模型充分考慮了船舶行駛過(guò)程的復(fù)雜性，結(jié)合AIS數(shù)據(jù)中的船長(zhǎng)、船速、船首向、地理位置以及行駛時(shí)間等動(dòng)靜態(tài)因素，改進(jìn)傳統(tǒng)船舶領(lǐng)域計(jì)算及軌跡預(yù)測(cè)方法，從而較大程度上提高了船舶預(yù)警的準(zhǔn)確性。

（2）運(yùn)用DBSCAN 空間聚類(lèi)思想，基于改進(jìn)的船舶領(lǐng)域范圍，結(jié)合船舶實(shí)時(shí)地理信息和船首向，對(duì)中心船和目標(biāo)船進(jìn)行船舶領(lǐng)域的相對(duì)位置判斷。與傳統(tǒng)方法相比，減少了大量實(shí)時(shí)計(jì)算工作量，提高了智能船舶碰撞預(yù)警的時(shí)效性。

（3）采用大規(guī)模真實(shí)的長(zhǎng)江航道船舶AIS 數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)建模，并對(duì)模型的可靠性和有效性進(jìn)行客觀(guān)、真實(shí)的評(píng)價(jià)。

1 相關(guān)工作

1.1 船舶領(lǐng)域相關(guān)概念

AIS 是船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（Automatic Identification Sys?tem）的簡(jiǎn)稱(chēng)，船舶AIS 系統(tǒng)能實(shí)時(shí)接收其它船和平臺(tái)發(fā)送的AIS 信息，并對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行解析、處理、存儲(chǔ)與顯示［5］。船舶AIS 數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)船舶地理位置定位、船舶動(dòng)態(tài)信息展示以及船舶信息獲取等功能。船舶AIS 數(shù)據(jù)包括MMSI、船名、呼號(hào)、船舶類(lèi)型等靜態(tài)信息［19］，以及經(jīng)度、緯度、船首向等動(dòng)態(tài)信息［17］。

對(duì)船舶領(lǐng)域的影響因素可劃分為人為因素、環(huán)境因素和船舶因素［6］。人為因素來(lái)自于船員航行經(jīng)驗(yàn)及目測(cè)，但該方法過(guò)于依賴(lài)于船員個(gè)人素質(zhì)，存在很強(qiáng)的不確定性；在環(huán)境因素中，自然條件、水文條件、航道條件等都會(huì)影響船舶領(lǐng)域大??；船舶因素則受船舶尺寸大小、船舶可操縱性等影響。

1.2 常用船舶避碰方法介紹

（1）碰撞點(diǎn)時(shí)間估計(jì)（Time to Collision Point Estima?tion）。該模型給出了TTCP（Time to Collision Point）用于獲得碰撞點(diǎn)時(shí)間。此類(lèi)判別方法對(duì)于體積較小、速度較快且穩(wěn)定的船舶比較適用，但對(duì)于大型船舶的適用性較差。由于船舶的長(zhǎng)度相對(duì)較長(zhǎng)，無(wú)法忽略船長(zhǎng)帶來(lái)的影響［22］。

（2）會(huì)遇距離判別（DCPA）。一旦發(fā)現(xiàn)有發(fā)生碰撞的可能性，馬上采取規(guī)避碰撞風(fēng)險(xiǎn)的措施，以達(dá)到碰撞預(yù)警效果。此類(lèi)預(yù)警模式對(duì)船舶AIS 數(shù)據(jù)的時(shí)效性有較高要求，計(jì)算所需參數(shù)為：最近會(huì)遇時(shí)間（TCPA）、最近會(huì)遇距離（DCPA）、兩船船首向夾角、兩船之間距離。輸出內(nèi)容是目標(biāo)船舶的船首向和速度，此類(lèi)方法也是根據(jù)對(duì)船舶相遇點(diǎn)的計(jì)算考慮是否存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)［23］。

（3）船舶領(lǐng)域判別（SSD）。船舶領(lǐng)域是指在該范圍內(nèi)，目標(biāo)船舶不會(huì)與周?chē)鞍l(fā)生碰撞的安全區(qū)域，即當(dāng)周?chē)啊扒址浮钡侥繕?biāo)船舶的船舶領(lǐng)域，則認(rèn)為目標(biāo)船舶存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)，從而進(jìn)行碰撞預(yù)警。船舶領(lǐng)域的判別指標(biāo)受多種因素影響，SSD 的形狀和大小也隨著指標(biāo)度量結(jié)果的變化而改變。通過(guò)SSD 進(jìn)行預(yù)警，船舶之間的關(guān)系非常清晰，并且SSD 的形狀與大小在不同情況下可使用不同參數(shù)作為控制因素，但也因?yàn)镾SD 的形狀與大小受多種因素控制，各個(gè)控制因素之間的比重很難確定，這也是SSD 所面臨的問(wèn)題之一。

1.3 DBSCAN 算法

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applica?tion with Noise）是一種經(jīng)典的基于密度的聚類(lèi)算法，其將“簇”定義為密度相連點(diǎn)的最大集合，能夠?qū)⒕哂凶銐蚋呙芏鹊膮^(qū)域劃分為簇，并可在噪聲的空間數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類(lèi)。

DBSCAN 算法被廣泛應(yīng)用于密度聚類(lèi)、熱點(diǎn)挖掘等領(lǐng)域，主要應(yīng)用于空間數(shù)據(jù)聚類(lèi)。本文借鑒DBSCAN 算法中的聚類(lèi)思想和遍歷思想，將其應(yīng)用于改進(jìn)的船舶領(lǐng)域?qū)崟r(shí)航情避碰算法。

2 實(shí)時(shí)碰撞預(yù)警模型

2.1 算法整體設(shè)計(jì)

船舶碰撞預(yù)警利用船舶實(shí)時(shí)航情AIS 數(shù)據(jù)中的船長(zhǎng)、船速、船首向以及地理位置經(jīng)緯度作為輸入?yún)?shù)，結(jié)合船舶領(lǐng)域SSD 的思想模式，計(jì)算出形狀為橢圓的船舶領(lǐng)域SSD，并根據(jù)橢圓SSD 進(jìn)一步計(jì)算出菱形SSD，接下來(lái)根據(jù)DBSCAN 空間聚類(lèi)思想，通過(guò)各個(gè)船舶的實(shí)時(shí)AIS 數(shù)據(jù)進(jìn)行船舶領(lǐng)域SSD 之間關(guān)系的判斷，完成中心船舶碰撞風(fēng)險(xiǎn)判斷，以達(dá)到船舶碰撞預(yù)警的目的。

實(shí)時(shí)航情碰撞預(yù)警模型算法流程如圖1 所示。

Fig.1 Real-time air traffic collision warning model圖1 實(shí)時(shí)航情碰撞預(yù)警模型算法流程

2.2 利用DBSCAN 優(yōu)化船舶領(lǐng)域算法

2.2.1 實(shí)時(shí)航情定義

船舶發(fā)送AIS 數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔根據(jù)船舶的船速、所處狀態(tài)與航行方向而有所不同，但將AIS 數(shù)據(jù)作為實(shí)時(shí)船舶運(yùn)行記錄是目前較為合理的方式。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)使用最新替換方法，保證當(dāng)前時(shí)刻實(shí)時(shí)航情庫(kù)內(nèi)所有船舶數(shù)據(jù)均為最新的AIS 數(shù)據(jù)，從而確保AIS 數(shù)據(jù)的時(shí)效性。采用該方法可以減少實(shí)時(shí)航情庫(kù)的數(shù)據(jù)總量，提高讀取速度，從而提高算法的實(shí)用性。

實(shí)時(shí)航情數(shù)據(jù)的意義有兩點(diǎn)：①可以將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)分開(kāi)存放，方便分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是否存在問(wèn)題，提高對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理速率；②在對(duì)船舶進(jìn)行碰撞預(yù)警時(shí)，加快對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的獲取速度，從而縮短船舶碰撞預(yù)警算法運(yùn)算時(shí)間，能更高效地計(jì)算出船舶碰撞預(yù)警結(jié)果，提高碰撞預(yù)警的時(shí)效性。

2.2.2 最大限值假想范圍

最大限值假想范圍即假定一個(gè)最大數(shù)值，使得所有對(duì)象的數(shù)值都小于該值，將該值作為數(shù)據(jù)獲取范圍的上限，以此剔除不需要的其它數(shù)據(jù)。算法輸入?yún)?shù)為一個(gè)包含中心船舶與周邊船舶AIS 數(shù)據(jù)的對(duì)象集合A（Aggregate），通過(guò)最大限值假想范圍獲取周邊船舶，可減少計(jì)算量，提高計(jì)算效率。

根據(jù)資料顯示，商用、民用船舶速度一般不會(huì)超過(guò)30nm/h，即54km/h（15m/s），船長(zhǎng)一般不會(huì)超過(guò)300m。因此，本文在中心船舶的橢圓SSD 領(lǐng)域基礎(chǔ)上，再外接多個(gè)以最大速度54km/h 和最大船長(zhǎng)300m 作為參數(shù)計(jì)算出來(lái)的橢圓領(lǐng)域（1 145.455），并與中心船舶領(lǐng)域相結(jié)合，即為選取對(duì)象集合A 的范圍（最大限值假想范圍）。接下來(lái)根據(jù)計(jì)算得到的SSD，以中心船舶為原點(diǎn)，找出對(duì)象集合A。最大限值假想范圍如圖2 所示。

Fig.2 The hypothetical range of maximum limit圖2 最大限值假想范圍

2.2.3 船舶領(lǐng)域計(jì)算

船舶在行駛過(guò)程中，船舶速度、船長(zhǎng)、船首向（船舶移動(dòng)的方向）是重要的影響因素。本文根據(jù)船舶運(yùn)行速度V（單位m/s）與船舶長(zhǎng)度L（單位m）計(jì)算船舶領(lǐng)域SSD。SSD 可根據(jù)不同情況定義不同形狀，因此本文將船舶領(lǐng)域SSD 定義為一個(gè)規(guī)則橢圓，橢圓長(zhǎng)軸方向與船首向相同，橢圓長(zhǎng)軸長(zhǎng)度LAL（Long axis length）是短軸長(zhǎng)度SAL（Short axis length）的兩倍。具體長(zhǎng)軸長(zhǎng)度LAL 計(jì)算公式如下：

2.2.4 利用DBSCAN 思想判斷船舶領(lǐng)域空間關(guān)系

（1）判斷中心船舶SSD 中包含的船舶。根據(jù)目標(biāo)船舶領(lǐng)域面積與其它船舶位置，在集合A 中將直接包含于中心船舶領(lǐng)域內(nèi)的船舶記為對(duì)象集合I（in），所需數(shù)據(jù)有：中心船舶SSD 長(zhǎng)軸長(zhǎng)LAL 與短軸長(zhǎng)SAL、中心船舶經(jīng)緯度位置（sx，sy）、周邊船舶經(jīng)緯度（x，y）。

利用公式（2）計(jì)算Result，若Result=1，該船在SSD 的橢圓上；若Result≤1，該船在SSD 的橢圓內(nèi)；若Result＞1，該船在SSD 的橢圓外。即當(dāng)Result≤1 時(shí)，該船必定與中心船舶有碰撞風(fēng)險(xiǎn)。

（2）判斷中心船舶SSD 與剩余船舶SSD 的關(guān)系。經(jīng)過(guò)步驟（1）的計(jì)算后，可得到在中心船舶SSD 之外的對(duì)象集合O（out）。根據(jù)DBSCAN 的思想依次循環(huán)遍歷，找出對(duì)象集合O 中船舶SSD 與中心船舶SSD 存在相交或相切的對(duì)象，并聚類(lèi)在集合中。所需數(shù)據(jù)如下：中心船舶領(lǐng)域長(zhǎng)軸長(zhǎng)centricLal、中心船舶領(lǐng)域短軸長(zhǎng)centricSal、中心船舶經(jīng)緯度位置（sx，sy）、中心船舶船首向（角度α）、周邊船舶長(zhǎng)軸長(zhǎng)otherLal、周邊船舶短軸長(zhǎng)otherSal、周邊船舶經(jīng)緯度位置（x，y）、周邊船舶船首向（角度β）。

（3）以中心船舶經(jīng)緯度為原點(diǎn)，得到中心船舶關(guān)于橢圓SSD 的橢圓方程：

（4）根據(jù)中心船舶與周邊船舶的位置關(guān)系，得出周邊船舶的橢圓SSD，接下來(lái)對(duì)該橢圓SSD 進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，在橢圓SSD 內(nèi)計(jì)算出一個(gè)菱形SSD，并得出該菱形SSD 4 條邊的線(xiàn)性表達(dá)式：

γ=90-船首向差值（進(jìn)行判定的船舶β-中心船舶α）

（5）以中心船舶位置為原點(diǎn)建立直角坐標(biāo)系，得到周邊船舶的坐標(biāo)（x，y）；通過(guò)長(zhǎng)軸otherLal 與短軸otherSal 計(jì)算出長(zhǎng)軸、短軸與橢圓相交的4 個(gè)頂點(diǎn)（A、B、C、D），如圖3所示。

（6）根據(jù)兩點(diǎn)成線(xiàn)的定理，可得到AC、AD、BC、BD 4 條線(xiàn)組成的菱形。對(duì)所得菱形SSD 4 條邊的直線(xiàn)方程分別與中心船舶橢圓SSD 的關(guān)系進(jìn)行判斷，將菱形SSD 4 條邊所得的4 條直線(xiàn)方程分別與中心船舶的橢圓SSD 方程聯(lián)立，得到4 個(gè)一元二次方程。

Fig.3 Four points inside the ellipse圖3 橢圓內(nèi)4 點(diǎn)

（7）通過(guò)判別式Δ=n^2-4mp 求解直線(xiàn)與橢圓是否有交點(diǎn)，若Δ＞1，即有兩個(gè)交點(diǎn)；Δ=1，即有一個(gè)交點(diǎn)；Δ＜1，即沒(méi)有交點(diǎn)。

若有交點(diǎn)，下一步判斷交點(diǎn)是否在船舶領(lǐng)域內(nèi)。通過(guò)求根公式x=（-n±√Δ）/2m，判斷x 是否在x1與x2的范圍內(nèi)。若在范圍內(nèi)，則直線(xiàn)與橢圓SSD 相交，即中心橢圓與當(dāng)前周?chē)暗臋E圓相交；若不在范圍內(nèi)，則繼續(xù)判斷菱形SSD 的下一條邊是否與橢圓相交。只要存在一條相交的直線(xiàn)，即判斷兩橢圓相交，若4 條直線(xiàn)均未與目標(biāo)橢圓相交，則判斷兩橢圓不相交，把相交的船舶歸類(lèi)于對(duì)象集合IT（intersects）中，如圖4 所示。

Fig.4 The interchange of the marine field and other marine fields圖4 船舶領(lǐng)域與其它船舶領(lǐng)域交匯

船舶實(shí)時(shí)航情碰撞預(yù)警的計(jì)算使用了船舶實(shí)時(shí)AIS數(shù)據(jù)中的船長(zhǎng)、船速、船首向以及地理坐標(biāo)位置經(jīng)緯度，通過(guò)本文設(shè)計(jì)的模型判斷出在最大限值假想范圍內(nèi)所有與中心船舶具有碰撞風(fēng)險(xiǎn)的船舶，并返回有碰撞風(fēng)險(xiǎn)的船舶信息。在此基礎(chǔ)上，對(duì)危險(xiǎn)船舶的位置進(jìn)行標(biāo)記，實(shí)現(xiàn)船舶碰撞預(yù)警可視化，從而實(shí)現(xiàn)更加靈活的碰撞預(yù)警效果。

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文實(shí)驗(yàn)使用長(zhǎng)江流域真實(shí)的AIS 數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度范圍為2017 年5 月16 日0 點(diǎn)0 分-2017 年5 月16 日0 點(diǎn)49 分，時(shí)間長(zhǎng)度為49′31″，所有數(shù)據(jù)記錄數(shù)為64 999 條。AIS 數(shù)據(jù)分為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)與靜態(tài)數(shù)據(jù)。

本文實(shí)驗(yàn)使用的數(shù)據(jù)主要為船舶AIS 數(shù)據(jù)中的動(dòng)態(tài)信息，由于數(shù)據(jù)并未隨著真實(shí)時(shí)間的改變而改變，所以從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中的最早時(shí)間（2017 年5 月16 日0 點(diǎn)0 分）開(kāi)始，每隔3min 為一個(gè)時(shí)間間隔片段，存儲(chǔ)動(dòng)態(tài)信息與靜態(tài)信息相結(jié)合的船舶實(shí)時(shí)航情數(shù)據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

船舶AIS 數(shù)據(jù)在初始階段（進(jìn)行數(shù)據(jù)處理前），每一條信息都是一段有規(guī)律的字符串片段，字符串是由數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的編號(hào)、代號(hào)、縮寫(xiě)組成的。因此，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)變成本文所需的鍵值對(duì)形式。

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)清洗等操作，最后得出的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如圖5、圖6 所示。

Fig.5 Experimental data 1圖5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)1

Fig.6 Experimental data 2圖6 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)2

3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

本次實(shí)驗(yàn)使用的AIS 數(shù)據(jù)包括船舶的唯一標(biāo)識(shí)碼MMSI、船舶經(jīng)度、船舶緯度、船長(zhǎng)、船速與船首向。其中，船舶經(jīng)緯度為WGS84 下地理坐標(biāo)系的數(shù)值，船長(zhǎng)單位為米（m），船速單位為nm/h，船首向單位為度（°）。選取的數(shù)據(jù)如表1 所示。

Table 1 Experimental data表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)分為兩組進(jìn)行，第一組實(shí)驗(yàn)以1 號(hào)船舶為中心船舶進(jìn)行船舶碰撞預(yù)警，通過(guò)本文算法得出可能與1 號(hào)船舶有碰撞風(fēng)險(xiǎn)的船舶；第二組實(shí)驗(yàn)是利用第一組實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)實(shí)驗(yàn)一中可能與1 號(hào)船舶存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)的其它船舶進(jìn)行反向碰撞預(yù)警檢測(cè)，以判斷船舶碰撞預(yù)警的準(zhǔn)確性與相互性。

3.3.1 第一組：可行性實(shí)驗(yàn)

在第一組實(shí)驗(yàn)中，可以發(fā)現(xiàn)中心船舶的危險(xiǎn)程度較高，與中心船舶可能發(fā)生碰撞的船舶數(shù)目較多。其中，2 號(hào)船舶在中心船舶（1 號(hào)）的船舶領(lǐng)域SSD 橢圓范圍內(nèi)，3、4、6號(hào)船舶的SSD 與中心船舶有相交情況。本次實(shí)驗(yàn)從數(shù)據(jù)獲取到計(jì)算得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果，共用時(shí)0.86s，其中模型計(jì)算花費(fèi)時(shí)間0.39s，具體結(jié)果如表2、圖7 所示。

Table 2 The first set of experimental results表2 第一組實(shí)驗(yàn)結(jié)果

Fig.7 Experimental results圖7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.3.2 第二組：準(zhǔn)確性實(shí)驗(yàn)

第二組實(shí)驗(yàn)共進(jìn)行3 次，分別以2、4、6 號(hào)船舶為中心船舶，1 號(hào)船舶作為周?chē)斑M(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，中心船與周?chē)爸g仍存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)。

Table 3 The second set of experimental results表3 第二組實(shí)驗(yàn)結(jié)果

Fig.8 Ship experiment results centered on ship 2圖8 以2 號(hào)船為中心船舶實(shí)驗(yàn)結(jié)果

Fig.9 Ship experiment results centered on ship 4圖9 以4 號(hào)船為中心船舶實(shí)驗(yàn)結(jié)果

Fig.10 Ship experiment results centered on ship 6圖10 以6 號(hào)船為中心船舶實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.3.3 第三組：與碰撞點(diǎn)時(shí)間估計(jì)法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)

前文介紹了船舶碰撞預(yù)警的碰撞點(diǎn)時(shí)間估計(jì)法，本組實(shí)驗(yàn)使用該方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)使用的數(shù)據(jù)為第一組實(shí)驗(yàn)使用的數(shù)據(jù)，中心船舶的選取點(diǎn)也與第一組實(shí)驗(yàn)相同。使用船舶碰撞預(yù)警的碰撞點(diǎn)時(shí)間估計(jì)法進(jìn)行碰撞預(yù)警，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4 所示。

Table 4 Collision point time estimation experiment results表4 碰撞點(diǎn)時(shí)間估計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，第一組實(shí)驗(yàn)結(jié)果與采用碰撞點(diǎn)時(shí)間估計(jì)法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果差別在于6 號(hào)船舶的預(yù)警結(jié)果。通過(guò)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，碰撞點(diǎn)時(shí)間估計(jì)法未對(duì)6 號(hào)船舶進(jìn)行預(yù)警。碰撞點(diǎn)時(shí)間估計(jì)法將船舶看作質(zhì)點(diǎn)，根據(jù)船舶速度與方向的關(guān)系實(shí)現(xiàn)對(duì)船舶的碰撞預(yù)警，一旦兩艘船舶方向相同或相反，并且不位于同一條直線(xiàn)內(nèi)，碰撞點(diǎn)時(shí)間估計(jì)法則認(rèn)為它們不存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)。但在實(shí)際航行中，若航道發(fā)生改變，也可能發(fā)生碰撞事故，因此本文所作的碰撞預(yù)警比該預(yù)警方法效果更好、更全面。

3.4 結(jié)果分析

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，本文模型預(yù)警準(zhǔn)確性較高，但模型計(jì)算時(shí)間相比對(duì)比模型慢0.11s，且時(shí)間差別隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)。碰撞點(diǎn)時(shí)間估計(jì)法將船舶視為質(zhì)點(diǎn)，只需判斷點(diǎn)與線(xiàn)的關(guān)系，根據(jù)兩艘船舶速度與船首向的關(guān)系實(shí)現(xiàn)碰撞預(yù)警，因此模型計(jì)算速度稍快。但若航道發(fā)生改變，該算法則無(wú)法識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)（如6 號(hào)船），且模型計(jì)算速度與本文模型相差極小。因此，在實(shí)際碰撞預(yù)警應(yīng)用中，本算法優(yōu)勢(shì)明顯。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示了基于船舶AIS 數(shù)據(jù)的船舶碰撞預(yù)警的準(zhǔn)確性，只需在數(shù)據(jù)處理時(shí)確保AIS 數(shù)據(jù)的正確更新，即能保證船舶實(shí)時(shí)航情碰撞預(yù)警的準(zhǔn)確性。

利用本文的碰撞預(yù)警模型，在某船舶時(shí)空大數(shù)據(jù)系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)了船舶碰撞預(yù)警功能，模型應(yīng)用效果如圖11、12 所示。

Fig.11 Model application圖11 模型應(yīng)用效果

Fig.12 The local magnification effect of model application圖12 模型應(yīng)用局部放大效果

圖11 中的內(nèi)容包括中心船舶以及與中心船舶可能發(fā)生碰撞風(fēng)險(xiǎn)的其它船舶，用不同顏色標(biāo)注展示在系統(tǒng)上，綠色標(biāo)記為中心船舶，紅色標(biāo)記為可能與中心船舶發(fā)生碰撞的其它船舶。圖12 為該時(shí)空大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的局部放大圖，能更清晰地看出模型應(yīng)用效果。由此證明了本文模型的可用性與實(shí)用性。

4 總結(jié)與展望

本文借鑒DBSCAN 空間聚類(lèi)方法，基于大規(guī)模船舶實(shí)時(shí)AIS 數(shù)據(jù)，考慮到船舶行駛速度、船舶形狀、船首方向等因素，提出基于DBSCAN 改進(jìn)船舶領(lǐng)域算法的實(shí)時(shí)碰撞預(yù)警模型。該模型能對(duì)船舶行駛實(shí)時(shí)航情進(jìn)行航情監(jiān)測(cè)及碰撞風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，為保障水上交通安全提供了一種有效、可行的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法。

現(xiàn)階段有關(guān)船舶碰撞預(yù)警的方法較多，均有不同的優(yōu)缺點(diǎn)。如何對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，使得船舶碰撞預(yù)警方法更加科學(xué)、實(shí)用，對(duì)智能航道的實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要。本文模型后續(xù)應(yīng)考慮更多可能影響船舶領(lǐng)域的因素，如船舶類(lèi)型、水下地形等，以進(jìn)一步提高船舶碰撞預(yù)警的精準(zhǔn)度和實(shí)用性。