卫星AIS星座方案研究

船舶自动识别系统(AIS)的出现极大地提高了海事管理机构的工作效率,保障了船舶的海上运输安全。但受限于船舶自动识别系统的工作半径,只有海岸线附近区域的船舶可以得到有效的监管调度。卫星AIS系统可有效弥补岸基AIS的弱点,AIS卫星可以在海事交通管理领域提供全天候、大范围的监控服务,实现对船舶实时动态的多要素、全方位监测。该文针对我国AIS卫星星座方案进行了研究,提出了我国AIS卫星发展路线的建议和AIS卫星分步组网的思路,并分析了其效能,为将来我国AIS卫星计划的实施提供了借鉴。     

浅谈AIS监控系统在长江引航安全中的作用

随着现代化科技的发展,AIS被船舶广为应用,在AIS基础上的AIS监控系统越来越多的被应用到引航监控、海事监管、代理和船舶公司调度等各个领域.在船舶安全和提高工作效率等方面发挥着重要的作用,也是引航实现"智能引航"必不可少的技术.引航中心AIS监控系统是通过对船舶动态监控利用安全预警、安全信息收发、轨迹回放、视频监控等功能实现对引航船舶安全监控,从而提高和完善其对引航安全的作用和效率,减少引航违章、违法和事故发生.     

AIS在海事调查处理中的应用

为了提高人们对AIS技术在帮助调查和处理海事方面的认识,介绍了福建省辖区的海上交通事故情况及AIS对海事调查的影响,并分析了AIS在调查处理包括船舶碰撞、船舶搁浅、海洋污染和船舶肇事逃逸等不同类型的海事中的应用.     

上海打造安全高效的海事网络

上海作为长江出海口，承担着大量船舶管理、海事执法等事务。近年来，伴随着信息化进程的推进，上海海事局逐步实现和完善了海事业务的集中管理，统一调度，而接下来，上海将致力于打造一个信息高度集成、快速智能的海事信息管理平台。     

浅谈AIS在甘肃海事管理中的应用

近年来,AIS技术水平得到了快速发展并在我国沿海水域得到了极为广泛的应用,成为海事部门安全监管的有力手段。本文就利用现有AIS技术及网络,分析了AIS的结构功能、应用可行性以及在甘肃海事管理中的作用,并从AIS岸基雷达、船载终端、数据应用以及应用系统等多个方面提出了临夏州刘家峡库区AIS船舶航行安全监管系统建设方案。     

厦门港海上交通信息公共服务平台的设计

为了船舶进出厦门港的安全航行,本平台通过分析厦门港通航环境,采用了卫星遥感影像图技术、IBMR全景图(虚拟三维)的航行背景图显示与AIS信息的综合显示等新技术,在互联网上发布厦门港最新助航设施、航道锚地、码头泊位、水深、全景图、水文气象、海事信息服务和AIS信息等各类船舶助航信息.该项目能够帮助船舶用户获取厦门港的海上...     

基于样条卡尔曼算法的AIS数据修复

针对船舶自动识别系统（automatic identification system，AIS）的异常数据修复问题，提出一种样条卡尔曼（spline Kalman，SK）算法。该算法根据船舶动力学原理，构建反映运动特征变化约束关系的系统状态转移模型，并以样条插值得到的AIS修复数据作为卡尔曼滤波器的观测数据，进而实现AIS数据的精确修复。采用厦门港及附近水域的历史AIS数据检验SK算法的有效性，检验结果表明:对于低缺失率的AIS数据集，SK算法的修复效果与样条插值算法相近，均优于KNN、RF和SVM算法，但随着AIS数据集缺失率的上升，只有SK算法具有较好的修复稳定性。该研究成果可以更加有效地修复AIS的异常数据，从而为海事大数据分析及相关应用提供良好的数据基础。     

桥区船舶交通流可视分析系统

以武汉长江大桥桥区水域为研究对象,针对数据分析能力不足而造成海量AIS(Automatic Identification System)数据不仅无法更好地助力水上交通安全,反而为监管决策带来困扰的现状,研究了多维AIS数据的可视化表达和人机交互方法.提出了以电子航道图为载体的内河船舶交通状态平行坐标图模型,并针对传统网格划分法的不足,采用高斯密度函数为核函数利用二维核密度估计法生成热力图模型.在此基础上研发了船舶交通可视化系统,通过3组实例证明该系统有助于桥区船舶数据的异常分析和船舶行为模式识别,为海事管理人员提供有效的决策依据.     

基于AIS的船舶代理业务监控系统

船舶自动识别系统fAutomatic Identification System，简称AIS）是一种新型的助航系统及设备。目前已发展成通用自动识别系统（UAIS）。AIS采用自控时分多址联接技术，在海事VHF频段自动连续发送本船静态、动态和航次信息及安全短消息，同时也自动接收周围船舶发出的这些信息，并与海岸基站进行信息交换。国际海事组织（IMO）在《关于全球船载自动识别系统fAIS）性能标准的建议案》中对AIS的功能做出了描述，     

基于Spark和小波分析的水上交通异常数据实时检测方法研究

针对不断增加的水路运输产生的水上交通数据量增长,导致的水上交通监测难度更大、处理时间更长,提出一种基于Spark的交通异常数据实时检测方法,通过对船舶自动识别系统(AIS)数据进行处理,对不同类型的交通数据进行分析并写入分布式文件系统HDFS中。然后通过小波分析的方法对AIS数据进行多层分解,去除高频噪声并对数据进行重构,找出AIS数据中的异常信息。通过对异常信息进行分析,结合Spark的数据处理结果,最终实时检测出交通异常数据。实验结果表明能够在短时间内对异常数据进行检测和分析,处理速度快,异常数据检测结果符合该水域的交通情况,检测方法能够为海事部门提供实时、稳定的监管服务。     

AIS在航海中的应用及展望

本文探讨了AIS在船舶避碰、海事管理、船舶交通管理(VTS)等相关领域的应用,并展望了其在航海领域的应用前景.     

基于神经网络的异常船舶航迹特征因子模型

船舶异常行为研究是海事安全科学理论研究的重要组成部分,它对于船舶监管以及海上安全通行具有重要意义,目前是航海领域的热点研究方向之一。根据船舶航迹分析船舶航行状态以及规范性,研究船舶航迹行为特征,发现隐藏于航迹数据集中的船舶异常行为模型。针对目前危险船舶向外播放伪造数据造成的船舶监控不准确的异常船舶行为,提出了基于神经网络的异常船舶航迹特征因子模型。通过中分纬度算法分析轨迹数据的隐藏关系,选取实际舶船舶自动识别系统(Automatic identification system, AIS)的数据对多层前馈神经网络（Back Propagation,BP）进行训练,使其完成对关系规则的学习,通过测试集数据对模型准确性进行判断。实验结果表明,该模型对于伪造船舶数据判断的准确率高于0.985。     

基于宽卷积核神经网络与BiLSTM的渔船轨迹分类方法

【目的】针对使用船舶自动识别系统(automatic identification system, AIS)数据进行船舶类型识别中原始特征较少和时空特征利用不充分的问题,提出了基于数据块的双向长短期记忆卷积神经网络的渔船类型分类方法。【方法】首先将数据以数据块的形式输入模型,保留短时内的时序特征;然后利用宽卷积核深度卷积神经网络(wide convolutional kernel deep convolutional neural network, WDCNN)模型首层的大卷积对数据进行特征提取;最后采用双向长短期记忆网络(bidirectional long-short-term memory networks, BiLSTM)提取数据的深层时间信息,得到最终的船舶分类结果。【结果】在真实的船舶AIS数据集上进行测试后发现：本模型较主流船舶分类模型对渔船分类的正确率有一定的提升,F₁值达到了5%左右的提高。【结论】本试验模型更有利于海事部门对渔船的监管,同时对海上渔场、鱼群分布的研究也有一定的参考价值。     

基于AIS的船舶三维显示与避碰系统研究

介绍了基于AIS的船舶三维显示与避碰系统的功能特点和关键技术.通过研究多分辨率地形绘制技术和海浪运动模型等虚拟现实技术,实现三维海床的实时绘制和逼真海面的模拟生成.通过对AIS报文解析,获取周边船舶的位置和态势信息,最终实现了海床、海面和周边船舶组成的三维场景一体可视化;并通过在逼真的海上三维场景上叠加显示AIS信息和避碰辅助决策信息,更直观有效地保障了船舶航行安全.     

加强船艇装备建设 适应海事监管需求

水运发展与水上交通安全息息相关,这都要求我们海事监管力度与效率要不断发展。工欲善其事,必先利其器,我们不仅加强海事船艇装备建设,加大船艇的更新率,而且要努力提高船艇管理水平,通过完善海事船舶"管、用、养、修"长效化机制,不断提升海事船舶"管用养修"工作精细化管理能力,满足海事监管需求。     

基于场方法的船舶交通流分析

为大范围、高精度地研究船舶交通流特征,引入场方法对船舶交通流进行分析.该过程基于理想的网格布置,以AIS船舶交通流数据为样本值,运用Delaunay剖分进行三角插值,得到船舶交通流流场分布图.与实际交通流情况的对比分析表明,场的形式能够较好地表征船舶交通流分布特征和航行水域安全状态;采用船舶交通流流场分析结果,可以提高船舶航行安全预警和海事安全监管的有效性.     

船舶自动识别系统数据在港口地理学研究中的应用与展望

梳理综合类、地理类(人文)、交通研究类(非工程类)、海事研究类(非工程类)、工程大类下海洋学(与人文地理主题相关)和中文人文地理类等六类学术期刊中AIS数据在港口地理学领域应用的相关文献，研究发现，目前AIS数据在国内外港口地理学研究中主要用于表征国际贸易流动、评价港口连通性、细化港城关系互动研究、捕捉外部冲击影响等。港口地理学研究主题的内容深度在AIS数据的应用下获得提升：研究维度更加多元，从历史时空规律总结扩展至未来趋势预测；研究主体更加丰富，个体小至船舶点位大至全球流动均可作为研究对象。AIS数据的运用可以将全球尺度下的渔业捕捞港口网络纳入港口地理学研究范畴，而这一议题在传统港口地理学中尚未得到充分讨论。此外，AIS数据将海洋上碳排放与港口和航线联系起来，结合生态学和环境科学的观点，拓展了港口地理学研究广度。结合数据特性，提出未来AIS数据在港口地理学研究中的三大应用展望：基于AIS全球覆盖且研究尺度灵活缩放特征的全球海事相关社会重大问题研究、基于细颗粒度特征的港口城市精细化治理研究和基于时空动态性和海洋特性的结论检验和科学预测研究。     

港口国监督在履行海事安全标准中的地位和发展方向(英文)

港口国监督在有效履行海事安全标准和排除低标准船舶等方面具有重要的作用和意义.讨论港口国监督在海事监管中的地位,分析港口国监督中出现的问题和不足,针对不足之处提出建议,指出发展方向.     

用心浇铸安全之锚——平江县地方海事处凭借“四心”换来水上交通安宁

正没有办公场所,没有技术人员,没有执法车船,没有监管细则,这就是2012年10月组建时的平江县地方海事处(以下简称平江海事)。没有一个船员持有证书,没有一位乘客穿救生衣,没有一艘旅游船舶注册登记,没有一个打击非法运营的案例,这就是成立之初的平江海事面临的现状。平江海事就是这样在逆境中启航,用心浇铸安全之锚,换来水上交通安宁。诚心,叩开求知路上每一扇门不懂业务是刚成立的平江海事工作人员的硬伤。当时,除了2名从岳阳市地方海事局调入的同志较为熟悉海     

基于GA-LPA算法的船舶图像识别方法研究

随着海事监管自动化的发展,大量船舶图像需要进行自动标注和追踪,传统的图像信息标注方式已经不能适应海事监管的需求,基于内容的图像信息标注技术在海事监管方面得到越来越多的应用。标签传播算法(label propagation algorithm,LPA)是一种复杂度较低的模式分类方法,适合于处理船舶图像的标注和追踪问题,为此,分别介绍了标签传播算法和遗传算法(genetic algorithm,GA)的原理,分析了LPA算法的参数确定问题,并针对此问题提出了基于GA的LPA算法,建立了GA-LPA算法用于船舶图像识别的方法。通过实例进行计算分析,验证了采用GA-LPA算法进行船舶图像标注和识别的可行性和效率。