(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211139055.1 (22)申请日 2022.09.19 (71)申请人 武汉理工大 学三亚科教创新园 地址 572025 海南省三 亚市崖州区崖州湾 科技城用友产业园9号楼 (72)发明人 何正伟　容煜　 (74)专利代理 机构 武汉菲翔 知识产权代理有限 公司 42284 专利代理师 吕小娜 (51)Int.Cl. G06V 10/40(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于轨迹大数据的船舶航路网络提取 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于轨迹大数据的船舶 航路网络提取方法， 通过分析航路网络的基本特 性， 明确航路网络特征要素， 构建船舶航路网络 自动生成模型， 实现船舶航路网络快速自动生 成。 本发明主要包括以下几个步骤： 基于图论， 将 船舶航路网络视为可航水域内航路点及其之间 的连接线组成的拓扑结构， 实现大区域航路的快 速提取和低维表示； 基于深度学习网络， 充分考 虑船舶活动的时空约束， 以船舶活动的规律和特 点设计船舶航路网络特征要素匹配机制， 构建船 舶航路网络自动生成模型， 实现从时空轨迹到船 舶经验航路的转换。 权利要求书1页 说明书5页 附图2页 CN 115546497 A 2022.12.30 CN 115546497 A 1.一种基于 轨迹大数据的船舶航路网络提取 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤； S1、 船舶航路网络结构特性分析； S2、 通航水域航路网络特 征进行提取； S3、 智能生成船舶航路网络 。 2.根据权利要求1所述的一种基于轨迹大数据的船舶航路网络提取方法， 其特征在于， 所述船舶航路网络结构特性分析为； 针对水路交通的复杂性， 在提出了船舶航路网络定义 后， 阐述船舶航路网络特征要 素的具体内容， 并考虑船舶轨迹时空特征， 挖掘各类特征要 素 之间的相互关系， 实现船舶航路网络 拓扑结构构建。 3.根据权利要求2所述的一种基于轨迹大数据的船舶航路网络提取方法， 其特征在于， 所述航路 网络特征包括动态性、 复杂性和时效性， 所述特征要 素包括点状特征要 素、 线状特 征要素和面状特 征要素。 4.根据权利要求3所述的一种基于轨迹大数据的船舶航路网络提取方法， 其特征在于， 所述通航水域航路 网络特征进 行提取的方法为； 将船舶轨迹数据与网格模 型划分的研究区 域进行匹配， 改进核密度估计方法提取船舶经验航路， 并通过捕捉群体船舶的交通流特征 实现航路点提取， 利用数字图像处理技术构建经验航路的边界形态， 将所提取到的网格边 界信息转换为矢量信息 。 5.根据权利要求4所述的一种基于轨迹大数据的船舶航路网络提取方法， 其特征在于， 所述智能生成船舶航路网络的方法为； 将船舶航路网络特征要素叠加分析， 考虑船舶航行 经验， 设计船舶航路 网络特征要 素匹配机制， 并针对船舶航路 网络动态变化的特性， 提出深 度学习方法完成船舶航路网络生成任务， 实现了船舶航路网络结构快速生成。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115546497 A 2一种基于轨 迹大数据的船舶航路网 络提取方 法 技术领域 本发明涉及大数据挖掘技术领域， 具体是分析处理历史船舶AIS大数据以分析基 础上， 改进轨迹核密度分析算法， 提出新的航路点提取方法， 并基于生成对抗网络构建生成 模型， 完成船舶航路网络 自动生成， 特别涉及一种基于轨迹大数据的船舶航路网络提取方 法。 背景技术 随着智能设备 中传感器的逐渐普及以及定位技术的迅速发展让捕捉与采集车辆、 船舶、 行人等 目标对象的运动信息变得更加便捷， 将这些目标对 象在空间中的运动信息按 时间先后顺序进 行组合便构成了相应的轨迹数据。 A IS提供了几乎全球性的空间覆盖， 这些 AIS相关设施在很大程度上提高了水路交通监管效率， 电子海图及语义信息丰富的航路信 息成为了必不可少的空间数据资源。 国内外专家在船舶航路网络提取领域进 行了深入的研 究， 针对通航水域提出了几何分析法、 聚类分析法等算法。 这些算法取得了一定成果， 极大 地推进了智慧航道技 术的进步。 但是， 当前船舶航路网络信息研究方法主要分析识别转向点、 转向点连接和提取 航路中心线的问题， 较少考虑环境的特征， 导致研究内容用于指导船舶航行和定线制设计 参考缺乏合理性。 现有的船舶航路网络提取研究存在以下问题： 计算量大难以适用于大范 围水域， 无法处 理复杂水域的动态 环境、 未考虑航道特 征等。 发明内容 本发明要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷， 提供一种基于轨迹大数据的船 舶航路网络提取 方法。 本发明针对通航水域的复杂性和动态性带来的船舶航路网络信息获取困难的问 题， 从数据驱动的角度展开研究和探索， 设计了船舶经验航路提取方法， 基于船舶轨迹大数 据分析船舶历史航迹的范围和热点区域， 提出了自适应航道宽度和轨迹点密度的航路点提 取算法， 考虑整体船舶交通 流时空特 征， 构建了船舶航路网络自动生成模型。 复杂水域下船舶航路网络结构特性分析。 针对水路交通的复杂性， 提出船舶航路 网络结构定义， 并研究航线、 船舶轨迹等相关定义， 结合自然环境与交通环境等因素， 分析 船舶航路 网络时空特征， 并研究船舶航路网络结构的复杂性、 动态性和时效性等特性， 通过 综合分析航线规划、 路径规划 和路网提取的研究， 总结 船舶航路网络提取 方法的需求。 基于海量AIS数据的通航水域交通特征要素提取方法研究。 为了捕捉船舶和交通 的潜在特征， 以通航水域交通特征为研究对 象， 首先， 挖掘船舶轨迹密度特性， 提取船舶航 路网络点状特征要 素。 然后， 利用图像处理技术构建经验航路的边界形态， 其中包括边界检 测、 边界光滑、 边界补全， 提出可回溯的链码跟踪算法实现线状特征要素矢量化， 最后实现 面状特征要素提取。 面向复杂水域的船舶航路网络智能生成方法研究。 针对通航水域航路网络特征要说　明　书 1/5 页 3 CN 115546497 A 3