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航行险评估方法、装置、设备及存储介质

申请号 CN202311684124.1 申请日 2023-12-08 公开(公告)号 CN117935616A 公开(公告)日 2024-04-26
申请人 国能远海航运有限公司; 发明人 郭桦; 高鹏; 尹成斐; 周长根; 吴翊钧; 付则开; 耿雄飞; 文捷; 洛佳男; 李春旭; 丁格格; 王艳娟;
摘要 本 申请 提供的一种航行 风 险评估方法、装置、设备及存储介质,获取目标智能 船舶 的第一航行计划,将第一航行计划的航行路线划分为若干个子路线,并获取子路线所在的子区域,获取历史预设时间段内在子区域内航行的智能船舶的历史子区域航行数据,基于历史子区域航行数据,确定智能船舶在子区域中的平均通行时间和每个子区域的航行风险数据,根据每个子区域的航行风险数据对目标智能船舶的航行风险进行总体评估,得到目标智能船舶的航行风险评估报告,根据平均通行时间、航行风险评估报告对第一航行计划进行更正,得到第二航行计划,获取每个子区域的 涡流 发生预测概率数据,根据涡流发生预测概率数据对所述第二航行计划进行更正,得到第三航行计划。
权利要求

1.一种航行险评估方法,其特征在于,包括:
获取目标智能船舶的第一航行计划;
将所述第一航行计划的航行路线划分为若干个子路线,并获取所述子路线所在的子区域;
获取历史预设时间段内在子区域内航行的智能船舶的历史子区域航行数据;
基于所述历史子区域航行数据,确定智能船舶在子区域中的平均通行时间和每个子区域的航行风险数据;
根据每个子区域的航行风险数据对目标智能船舶的航行风险进行总体评估,得到目标智能船舶的航行风险评估报告;
根据所述平均通行时间、所述航行风险评估报告对所述第一航行计划进行更正,得到第二航行计划;
获取每个子区域的涡流发生预测概率数据;
根据涡流发生预测概率数据对所述第二航行计划进行更正,得到第三航行计划。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取历史预设时间段内在子区域内航行的智能船舶的历史子区域航行数据,包括:
基于链技术构建航行数据共享平台,并创建智能合约
获取智能船舶历史航行数据,对所述智能船舶历史航行数据进行标准化,得到标准化历史航行数据;
将标准化历史航行数据通过智能合约存储到航行数据共享平台中;
根据航行数据共享平台获取历史预设时间段内在子区域中航行的多艘智能船舶历史子区域航行数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述历史子区域航行数据,确定智能船舶在子区域中的平均通行时间和每个子区域的航行风险数据,包括:
将所述历史子区域航行数据中的每项数据进行结合,得到多艘智能船舶的航行路线中各个位置的综合航行数据;
基于DBSCAN聚类算法对所述综合航行数据随机选择若干个航行路线中的数据点作为初始中心点;
将初始中心点中的航行速度、航行方向、避障数据作为每个初始中心点的聚类标签;
循环计算每个聚类标签所在的数据点到达每个初始中心点的距离,将距离初始中心点最近的数据点分配到最近的初始中心点所属的簇,得到若干个中心点簇,计算每个中心点簇中所有数据点的平均值,将所述平均值作为新的中心点的位置,直至中心点位置不再发生变化,停止循环,得到每个数据点的聚类标签;
将所述聚类标签进行可视化,得到每个子区域的智能船舶的航行数据聚类结果;
根据航行数据聚类结果计算智能船舶在子区域中的平均通行时间;
基于所述航行数据聚类结果判断智能船舶的航行特征,通过对每个子区域的智能船舶的航行特征对智能船舶的航行风险进行评估,得到每个子区域的航行风险数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据每个子区域的航行风险数据对目标智能船舶的航行风险进行总体评估,得到目标智能船舶的航行风险评估报告,包括:
根据每个子区域的航行风险数据对每个子区域进行风险评分,得到每个子区域的风险系数;
将每个子区域的风险系数进行平均值计算,对目标智能船舶的总体航行风险进行评估,得到目标智能船舶的航行风险报告。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取每个子区域的涡流发生预测概率数据,包括:
基于历史预设时间段内在子区域中航行的智能船舶的传感设备,按时间序列获取每个子区域中不同位置的盐度信息和温度信息;
根据每个子区域中不同位置的水体盐度信息和温度信息计算每个子区域不同位置之间的盐度差异和温度差异;
基于支持向量机模型,对基于时间序列的盐度差异和温度差异的变化趋势进行分析,得到每个子区域的盐度变化趋势和温度变化趋势;
根据所述盐度变化趋势和温度变化趋势预测目标智能船舶行驶至每个子区域时的不同位置之间的预测盐度差异和预测温度差异;
获取历史发生水体涡流时的区域的水体盐度和温度信息,根据所述水体盐度和温度信息判断涡流发生的水体盐度差异条件和温度差异条件;
根据所述水体盐度差异条件和温度差异条件与每个子区域不同位置之间的预测盐度差异和预测温度差异进行对比,预测子区域产生涡流的概率,得到涡流发生预测概率数据。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据涡流发生预测概率数据对所述第二航行计划进行更正,得到第三航行计划,包括:
若涡流发生预测概率数据高于预设概率值,根据预测盐度差异和预测温度差异预测涡流发生强度;
根据涡流发生强度判断涡流对目标智能船舶的影响程度;
若影响程度大于预设值,更正目标智能船舶的第二航行计划的航行路线,得到第三航行计划;
若影响程度小于预设值,根据影响程度更正目标智能船舶的第二航行计划在对应子区域的航行速度,得到第三航行计划。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述第三航行计划的航行更正路线信息;
获取所述航行更正路线信息中是否存在与其它智能船舶相同的航行路线,若存在,将相同的航行路线的智能船舶进行标记,得到标记智能船舶;
根据所述标记智能船舶的实时航行速度和航行方向、目标智能船舶的实时航行速度和航行方向,分析两船是否存在相遇问题;
若存在,生成两船的避让操作建议;
若不存在,获取标记智能船舶的航行轨迹,将所述航行轨迹作为目标智能船舶的安全行驶轨迹引导方案。
8.一种航行风险评估装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取目标智能船舶的第一航行计划;
划分模块,用于将所述第一航行计划的航行路线划分为若干个子路线,并获取所述子路线所在的子区域;
第二获取模块,用于获取历史预设时间段内在子区域内航行的智能船舶的历史子区域航行数据;
确定模块,用不基于所述历史子区域航行数据,确定智能船舶在子区域中的平均通行时间和每个子区域的航行风险数据;
评估模块,用于根据每个子区域的航行风险数据对目标智能船舶的航行风险进行总体评估,得到目标智能船舶的航行风险评估报告;
第一更正模块,用于根据所述平均通行时间、所述航行风险评估报告对所述第一航行计划进行更正,得到第二航行计划;
第三获取模块,用于获取每个子区域的涡流发生预测概率数据;
第二更正模块,用于根据涡流发生预测概率数据对所述第二航行计划进行更正,得到第三航行计划。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,该计算机程序被所述处理器执行时,执行如权利要求1至7任意一项所述方法。
10.一种存储介质,其特征在于,该存储介质存储的计算机程序,能够被一个或多个处理器执行,能够用来实现如权利要求1至7任意一项所述方法。

说明书全文

航行险评估方法、装置、设备及存储介质

技术领域

[0001] 本申请涉及船舶风险评估技术领域,特别地涉及一种航行风险评估方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

[0002] 当前,智能船舶的运输方式逐渐普及,但在复杂海洋环境中航行仍存在一定风险。传统的航行风险评估方法往往依赖于有限的历史数据和经验,难以全面准确地评估风险,并且缺乏实时性和动态性。此外,环境因素如盐度温度等对航行安全具有重要影响,但传统方法未能充分整合这些数据进行风险评估和预测。
发明内容
[0003] 针对上述的问题,本申请提供一种航行风险评估方法、装置、设备及存储介质,能够提供全面的风险评估和更正方案,从而提升航行安全性和效率。
[0004] 本申请实施例提供航行风险评估方法,包括:
[0005] 获取目标智能船舶的第一航行计划;
[0006] 将所述第一航行计划的航行路线划分为若干个子路线,并获取所述子路线所在的子区域;
[0007] 获取历史预设时间段内在子区域内航行的智能船舶的历史子区域航行数据;
[0008] 基于所述历史子区域航行数据,确定智能船舶在子区域中的平均通行时间和每个子区域的航行风险数据;
[0009] 根据每个子区域的航行风险数据对目标智能船舶的航行风险进行总体评估,得到目标智能船舶的航行风险评估报告;
[0010] 根据所述平均通行时间、所述航行风险评估报告对所述第一航行计划进行更正,得到第二航行计划;
[0011] 获取每个子区域的涡流发生预测概率数据;
[0012] 根据涡流发生预测概率数据对所述第二航行计划进行更正,得到第三航行计划。
[0013] 在一些实施例中,所述获取历史预设时间段内在子区域内航行的智能船舶的历史子区域航行数据,包括:
[0014] 基于链技术构建航行数据共享平台,并创建智能合约
[0015] 获取智能船舶历史航行数据,对所述智能船舶历史航行数据进行标准化,得到标准化历史航行数据;
[0016] 将标准化历史航行数据通过智能合约存储到航行数据共享平台中;
[0017] 根据航行数据共享平台获取历史预设时间段内在子区域中航行的多艘智能船舶历史子区域航行数据。
[0018] 在一些实施例中,所述基于所述历史子区域航行数据,确定智能船舶在子区域中的平均通行时间和每个子区域的航行风险数据,包括:
[0019] 将所述历史子区域航行数据中的每项数据进行结合,得到多艘智能船舶的航行路线中各个位置的综合航行数据;
[0020] 基于DBSCAN聚类算法对所述综合航行数据随机选择若干个航行路线中的数据点作为初始中心点;
[0021] 将初始中心点中的航行速度、航行方向、避障数据作为每个初始中心点的聚类标签;
[0022] 循环计算每个聚类标签所在的数据点到达每个初始中心点的距离,将距离初始中心点最近的数据点分配到最近的初始中心点所属的簇,得到若干个中心点簇,计算每个中心点簇中所有数据点的平均值,将所述平均值作为新的中心点的位置,直至中心点位置不再发生变化,停止循环,得到每个数据点的聚类标签;
[0023] 将所述聚类标签进行可视化,得到每个子区域的智能船舶的航行数据聚类结果;
[0024] 根据航行数据聚类结果计算智能船舶在子区域中的平均通行时间;
[0025] 基于所述航行数据聚类结果判断智能船舶的航行特征,通过对每个子区域的智能船舶的航行特征对智能船舶的航行风险进行评估,得到每个子区域的航行风险数据。
[0026] 在一些实施例中,所述根据每个子区域的航行风险数据对目标智能船舶的航行风险进行总体评估,得到目标智能船舶的航行风险评估报告,包括:
[0027] 根据每个子区域的航行风险数据对每个子区域进行风险评分,得到每个子区域的风险系数;
[0028] 将每个子区域的风险系数进行平均值计算,对目标智能船舶的总体航行风险进行评估,得到目标智能船舶的航行风险报告。
[0029] 在一些实施例中,所述获取每个子区域的涡流发生预测概率数据,包括:
[0030] 基于历史预设时间段内在子区域中航行的智能船舶的传感设备,按时间序列获取每个子区域中不同位置的水体盐度信息和温度信息;
[0031] 根据每个子区域中不同位置的水体盐度信息和温度信息计算每个子区域不同位置之间的盐度差异和温度差异;
[0032] 基于支持向量机模型,对基于时间序列的盐度差异和温度差异的变化趋势进行分析,得到每个子区域的盐度变化趋势和温度变化趋势;
[0033] 根据所述盐度变化趋势和温度变化趋势预测目标智能船舶行驶至每个子区域时的不同位置之间的预测盐度差异和预测温度差异;
[0034] 获取历史发生水体涡流时的区域的水体盐度和温度信息,根据所述水体盐度和温度信息判断涡流发生的水体盐度差异条件和温度差异条件;
[0035] 根据所述水体盐度差异条件和温度差异条件与每个子区域不同位置之间的预测盐度差异和预测温度差异进行对比,预测子区域产生涡流的概率,得到涡流发生预测概率数据。
[0036] 在一些实施例中,所述根据涡流发生预测概率数据对所述第二航行计划进行更正,得到第三航行计划,包括:
[0037] 若涡流发生预测概率数据高于预设概率值,根据预测盐度差异和预测温度差异预测涡流发生强度;
[0038] 根据涡流发生强度判断涡流对目标智能船舶的影响程度;
[0039] 若影响程度大于预设值,更正目标智能船舶的第二航行计划的航行路线,得到第三航行计划;
[0040] 若影响程度小于预设值,根据影响程度更正目标智能船舶的第二航行计划在对应子区域的航行速度,得到第三航行计划。
[0041] 在一些实施例中,所述方法还包括:
[0042] 获取所述第三航行计划的航行更正路线信息;
[0043] 获取所述航行更正路线信息中是否存在与其它智能船舶相同的航行路线,若存在,将相同的航行路线的智能船舶进行标记,得到标记智能船舶;
[0044] 根据所述标记智能船舶的实时航行速度和航行方向、目标智能船舶的实时航行速度和航行方向,分析两船是否存在相遇问题;
[0045] 若存在,生成两船的避让操作建议;
[0046] 若不存在,获取标记智能船舶的航行轨迹,将所述航行轨迹作为目标智能船舶的安全行驶轨迹引导方案。
[0047] 本申请实施例提供一种航行风险评估装置,包括:
[0048] 第一获取模块,用于获取目标智能船舶的第一航行计划;
[0049] 划分模块,用于将所述第一航行计划的航行路线划分为若干个子路线,并获取所述子路线所在的子区域;
[0050] 第二获取模块,用于获取历史预设时间段内在子区域内航行的智能船舶的历史子区域航行数据;
[0051] 确定模块,用不基于所述历史子区域航行数据,确定智能船舶在子区域中的平均通行时间和每个子区域的航行风险数据;
[0052] 评估模块,用于根据每个子区域的航行风险数据对目标智能船舶的航行风险进行总体评估,得到目标智能船舶的航行风险评估报告;
[0053] 第一更正模块,用于根据所述平均通行时间、所述航行风险评估报告对所述第一航行计划进行更正,得到第二航行计划;
[0054] 第三获取模块,用于获取每个子区域的涡流发生预测概率数据;
[0055] 第二更正模块,用于根据涡流发生预测概率数据对所述第二航行计划进行更正,得到第三航行计划。
[0056] 本申请实施例提供一种电子设备,包括:
[0057] 存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,该计算机程序被所述处理器执行时,执行上述任意一项所述方法。
[0058] 本申请实施例提供一种保温装置,包括:上述所述的电子设备。
[0059] 本申请实施例提供一种存储介质,该存储介质存储的计算机程序,能够被一个或多个处理器执行,能够用来实现上述任意一项所述航行风险评估方法。
[0060] 本申请提供的一种航行风险评估方法、装置、设备及存储介质,通过获取目标智能船舶的第一航行计划,将所述第一航行计划的航行路线划分为若干个子路线,并获取所述子路线所在的子区域,获取历史预设时间段内在子区域内航行的智能船舶的历史子区域航行数据,基于所述历史子区域航行数据,确定智能船舶在子区域中的平均通行时间和每个子区域的航行风险数据,根据每个子区域的航行风险数据对目标智能船舶的航行风险进行总体评估,得到目标智能船舶的航行风险评估报告,根据所述平均通行时间、所述航行风险评估报告对所述第一航行计划进行更正,得到第二航行计划,获取每个子区域的涡流发生预测概率数据,根据涡流发生预测概率数据对所述第二航行计划进行更正,得到第三航行计划,能够提供全面的风险评估和更正方案,从而提升航行安全性和效率。附图说明
[0061] 在下文中将基于实施例并参考附图来对本申请进行更详细的描述。
[0062] 图1为本申请实施例提供的一种航行风险评估方法的实现流程示意图;
[0063] 图2为本申请实施例提供的一种航行风险评估装置的结构示意图;
[0064] 图3为本申请实施例提供的电子设备的组成结构示意图。
[0065] 在附图中,相同的部件使用相同的附图标记,附图并未按照实际的比例绘制。

具体实施方式

[0066] 为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述,所描述的实施例不应视为对本申请的限制,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本申请保护的范围。
[0067] 在以下的描述中,涉及到“一些实施例”,其描述了所有可能实施例的子集,但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集,并且可以在不冲突的情况下相互结合。
[0068] 如果申请文件中出现“第一\第二\第三”的类似描述则增加以下的说明,在以下的描述中,所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象,不代表针对对象的特定排序,可以理解地,“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序,以使这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
[0069] 除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的,不是旨在限制本申请。
[0070] 基于相关技术中存在的问题,本申请实施例提供一种航行风险评估方法,该航行风险评估方法的执行主体可以为电子设备。电子设备可以是保温装置、笔记本电脑平板电脑、台式计算机、机顶盒、移动设备(例如,移动电话,便携式音乐播放器,个人数字助理,专用消息设备,便携式游戏设备)等各种类型的终端,也可以实施为服务器。服务器可以是独立的物理服务器,也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统,还可以是提供服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDeliveryNetwork,CDN)、以及大数据人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
[0071] 本申请实施例提供的航行风险评估方法所实现的功能可以通过电子设备的处理器调用程序代码来实现,其中,程序代码可以保存在计算机存储介质中。
[0072] 本申请实施例提供一种航行风险评估方法,图1为本申请实施例提供的一种航行风险评估方法的实现流程示意图,如图1所示,包括:
[0073] 步骤S1:获取目标智能船舶的第一航行计划;
[0074] 本申请的实施例中,第一航行计划指的是目标智能船舶根据出发地点和目标地点、出发时间、到达时间、航行路线等建立的航行计划,其中,航行计划可以包括航行路线和航行时间、航行速度等参数,可以通过与目标智能船舶建立通信关系,从而获取目标智能船舶的第一航行计划。
[0075] 步骤S2:将所述第一航行计划的航行路线划分为若干个子路线,并获取所述子路线所在的子区域;
[0076] 本申请的实施例中,将所述航行路线划分为若干个子路线,并通过地理信息系统获取子路线所在的水域的子区域,得到子区域的地理环境数据。需要说明的是,所述将所述航行路线划分为若干个子路线和子区域,有利于对目标智能船舶的每段子路线和子区域进行详细分析,每个子路线和子区域都会有其特定的地理环境数据,如潮流、水深、航道状况等,划分子路线和子区域可以使评估更具体、更针对性,进而提高船舶航行风险评估的准确性。
[0077] 步骤S3:获取历史预设时间段内在子区域内航行的智能船舶的历史子区域航行数据;
[0078] 本申请的实施例中,历史子区域航行数据可以通过通过网络爬虫技术从网络上进行获取,例如航海数据共享平台,所述历史子区域航行数据可以包括智能船舶在子区域航行路线、航行速度、航行方向、避障数据、航行模式等。
[0079] 步骤S4:基于所述历史子区域航行数据,确定智能船舶在子区域中的平均通行时间和每个子区域的航行风险数据;
[0080] 本申请的实施例中,在获得到历史子区域航行数据的情况下,可以根据历史子区域航行数据计算历史预设时间段内所有智能船舶通过对应子区域的平均通行时间以及航行风险数据。
[0081] 步骤S5:根据每个子区域的航行风险数据对目标智能船舶的航行风险进行总体评估,得到目标智能船舶的航行风险评估报告;
[0082] 本申请的实施例中,可以根据每个子区域的航行风险数据对每个子区域进行风险评分,得到每个子区域的风险系数,从而基于每个子区域的风险系数对目标智能船舶的航行风险进行总体评估,从而得到目标智能船舶的航行风险评估报告。
[0083] 步骤S6:根据所述平均通行时间、所述航行风险评估报告对所述第一航行计划进行更正,得到第二航行计划;
[0084] 本申请的实施例中,综合平均通行时间和航行风险评估报告对第一航行计划进行更正,保证航行效率的基础上,能够减少风险,提高航行安全性。
[0085] 步骤S7:获取每个子区域的涡流发生预测概率数据;
[0086] 本申请的实施例中,每个子区域的涡流发生预测概率数据可以通过子区域不同位置之间的水体盐度信息和温度信息计算子区域不同位置之间的盐度差异和温度差异,然后对基于时间序列的盐度差异和温度差异的变化趋势进行分析,从而预测子区域产生涡流的概率,得到涡流发生预测概率数据。
[0087] 步骤S8:根据涡流发生预测概率数据对所述第二航行计划进行更正,得到第三航行计划。
[0088] 本申请的实施例中,涡流发生预测概率数据可以包括涡流的发生概率和涡流发生强度,根据涡流的发生概率和涡流发生强度对目标智能船舶第二航行计划进行更正,避免因涡流的发生对目标智能船舶的安全造成影响。
[0089] 综上所述,通过获取目标智能船舶的第一航行计划,将所述第一航行计划的航行路线划分为若干个子路线,并获取所述子路线所在的子区域,获取历史预设时间段内在子区域内航行的智能船舶的历史子区域航行数据,基于所述历史子区域航行数据,确定智能船舶在子区域中的平均通行时间和每个子区域的航行风险数据,根据每个子区域的航行风险数据对目标智能船舶的航行风险进行总体评估,得到目标智能船舶的航行风险评估报告,根据所述平均通行时间、所述航行风险评估报告对所述第一航行计划进行更正,得到第二航行计划,获取每个子区域的涡流发生预测概率数据,根据涡流发生预测概率数据对所述第二航行计划进行更正,得到第三航行计划,能够提供全面的风险评估和更正方案,从而提升航行安全性和效率。
[0090] 在一些实施例中,所述步骤S2,包括:
[0091] 步骤S31:基于区块链技术构建航行数据共享平台,并创建智能合约;
[0092] 步骤S32:获取智能船舶历史航行数据,对所述智能船舶历史航行数据进行标准化,得到标准化历史航行数据;
[0093] 步骤S33:将标准化历史航行数据通过智能合约存储到航行数据共享平台中;
[0094] 步骤S34:根据航行数据共享平台获取历史预设时间段内在子区域中航行的多艘智能船舶历史子区域航行数据。
[0095] 本申请的实施例中,基于区块链技术构建航行数据共享平台,区块链技术提供了去中心化、不可篡改的数据存储方式,智能合约包括数据字段和操作,智能合约确保数据字段和操作的可编程性,从而保证了数据的安全性和透明性;航行数据共享平台促进了不同船舶间的信息交换与共享;所述智能合约是一种基于区块链技术的自动化协议,旨在执行、强制和管理合约的软件代码。
[0096] 在一些实施例中,所述步骤S4,包括:
[0097] 步骤S41:将所述历史子区域航行数据中的每项数据进行结合,得到多艘智能船舶的航行路线中各个位置的综合航行数据;
[0098] 步骤S42:基于DBSCAN聚类算法对所述综合航行数据随机选择若干个航行路线中的数据点作为初始中心点;
[0099] 步骤S43:将初始中心点中的航行速度、航行方向、避障数据作为每个初始中心点的聚类标签;
[0100] 步骤S44:循环计算每个聚类标签所在的数据点到达每个初始中心点的距离,将距离初始中心点最近的数据点分配到最近的初始中心点所属的簇,得到若干个中心点簇,计算每个中心点簇中所有数据点的平均值,将所述平均值作为新的中心点的位置,直至中心点位置不再发生变化,停止循环,得到每个数据点的聚类标签;
[0101] 步骤S45:将所述聚类标签进行可视化,得到每个子区域的智能船舶的航行数据聚类结果;
[0102] 步骤S46:根据航行数据聚类结果计算智能船舶在子区域中的平均通行时间;
[0103] 步骤S47:基于所述航行数据聚类结果判断智能船舶的航行特征,通过对每个子区域的智能船舶的航行特征对智能船舶的航行风险进行评估,得到每个子区域的航行风险数据。
[0104] 本申请的实施例中,通过DBSCAN聚类算法对每个子区域内的多条智能船舶的综合航行数据进行分析,得到每个子区域的航行风险数据;通过DBSCAN聚类算法能够精准的分析出智能船舶在子区域中的航行特征,提高了数据聚类的效率和准确率;所述综合航行数据为在智能船舶的航行路线中,智能船舶在航行路线中的各个位置的航行速度、方向、模式和避障数据进行标注得到的数据;所述聚类结果为将历史预设时间段内在子区域中航行具有相似的航行速度、方向、避障动作的船舶进行聚类的结果,将子区域内具有相同航行特征的船舶聚为一类,例如将具有避让操作的船舶聚为一类,该避让操作作为该子区域的聚类标签,即可认为在该子区域中行驶的船舶具有避让特征,风险系数随之升高;所述航行特征为智能船舶航行速度、方向和避障操作的特征,例如,在子区域中行驶的智能船舶是否出现在同一位置范围内进行减速或加速或避障或改变行驶方向的情况;所述对智能船舶的航行风险进行评估为基于航行特征,分析智能船舶在子区域中行驶的风险,例如,多艘智能船舶在子区域中出现了避障的操作,则可认为该子区域中出现了障碍物,航行风险随之提高;所述航行风险数据包括风险等级、风险可能出现的航线位置。
[0105] 在一些实施例中,所述步骤S5,包括:
[0106] 步骤S51:根据每个子区域的航行风险数据对每个子区域进行风险评分,得到每个子区域的风险系数;
[0107] 步骤S52:将每个子区域的风险系数进行平均值计算,对目标智能船舶的总体航行风险进行评估,得到目标智能船舶的航行风险报告。
[0108] 本申请的实施例中,所述航行风险报告包括每个子区域的航行风险、风险类型,能够识别并调整航线中存在高风险子区域或风险类型,从而减少风险,提高航行安全性,船舶可以根据风险报告中的建议,调整航线或采取其他措施,从而节约时间和资源,提高航行效率。
[0109] 在一些实施例中,所述步骤S7,包括:
[0110] 步骤S71:基于历史预设时间段内在子区域中航行的智能船舶的传感设备,按时间序列获取每个子区域中不同位置的水体盐度信息和温度信息;
[0111] 步骤S72:根据每个子区域中不同位置的水体盐度信息和温度信息计算每个子区域不同位置之间的盐度差异和温度差异;
[0112] 步骤S73:基于支持向量机模型,对基于时间序列的盐度差异和温度差异的变化趋势进行分析,得到每个子区域的盐度变化趋势和温度变化趋势;
[0113] 步骤S74:根据所述盐度变化趋势和温度变化趋势预测目标智能船舶行驶至每个子区域时的不同位置之间的预测盐度差异和预测温度差异;
[0114] 步骤S75:获取历史发生水体涡流时的区域的水体盐度和温度信息,根据所述水体盐度和温度信息判断涡流发生的水体盐度差异条件和温度差异条件;
[0115] 步骤S76:根据所述水体盐度差异条件和温度差异条件与每个子区域不同位置之间的预测盐度差异和预测温度差异进行对比,预测子区域产生涡流的概率,得到涡流发生预测概率数据。
[0116] 本申请的实施例中,在目标智能船舶的航行路线中,可能会经过两条不同水域的交汇处,由于两条水域之间的盐度或温度可能存在较大差异,从而造成交汇处的水体的密度的不同,最终形成水体涡流,极大影响了船舶的航行安全或船舶航行速度;通过本发明实施例,根据支持向量机算法对每个子区域的温度变化趋势和盐度变化趋势进行预测,并基于水体盐度差异条件和温度差异条件与每个子区域不同位置之间的预测盐度差异和预测温度差异进行对比。预测子区域中发生涡流的概率;通过支持向量机能够准确的预测子区域的温度和盐度的变化趋势,为后续产生涡流的概率提供了基础;所述水体盐度信息和温度信息为水体表面的温度和盐度信息;所述涡流发生预测概率数据包括每个子区域的发生概率、涡流强度,所述涡流强度为预测盐度差异和预测温度差异越大,则涡流强度越大。
[0117] 在一些实施例中,所述步骤S8,包括:
[0118] 步骤S81:若涡流发生预测概率数据高于预设概率值,根据预测盐度差异和预测温度差异预测涡流发生强度;
[0119] 步骤S82:根据涡流发生强度判断涡流对目标智能船舶的影响程度;
[0120] 步骤S83:若影响程度大于预设值,更正目标智能船舶的第二航行计划的航行路线,得到第三航行计划;
[0121] 步骤S84:若影响程度小于预设值,根据影响程度更正目标智能船舶的第二航行计划在对应子区域的航行速度,得到第三航行计划。
[0122] 本申请的实施例中,根据涡流的发生概率和涡流发生强度对目标智能船舶的第二航行计划进行更正,避免因涡流的发生对目标智能船舶的安全造成影响;同时在涡流发生强度对智能船舶的安全不造成威胁的时候,由于涡流会造成目标智能船舶的航行速度的损失,当在当前子区域的航行速度损失较大时,下一航行子区域在安全的前提下随之推荐目标智能船舶提升航行速度,得到推荐智能船舶在每个子区域的航行速度,最终对目标智能船舶的第二航行计划进行更正,有效避免了可能对智能船舶造成威胁的涡流影响,使得船舶在安全的前提下可以根据涡流影响适度调整航行速度,从而减少因涡流而造成的航行时间损失。
[0123] 在一些实施例中,所述方法还包括:
[0124] 步骤S91:获取所述第三航行计划的航行更正路线信息;
[0125] 步骤S92:获取所述航行更正路线信息中是否存在与其它智能船舶相同的航行路线,若存在,将相同的航行路线的智能船舶进行标记,得到标记智能船舶;
[0126] 步骤S93:根据所述标记智能船舶的实时航行速度和航行方向、目标智能船舶的实时航行速度和航行方向,分析两船是否存在相遇问题;
[0127] 步骤S94:若存在,生成两船的避让操作建议;
[0128] 步骤S95:若不存在,获取标记智能船舶的航行轨迹,将所述航行轨迹作为目标智能船舶的安全行驶轨迹引导方案。
[0129] 本申请的实施例中,在进行智能船舶的第二航行计划的更正后,可能存在更正后的目标智能船舶的航行路线与其它智能船舶存在冲突,若存在冲突则进行发出避让操作预警,若不存在冲突,获取其它船舶的航行轨迹,使目标智能船舶能够沿着该航行轨迹进行安全航行,提高了目标智能船舶的航行安全性。
[0130] 在一些实施例中,所述方法还包括:
[0131] 步骤S101:在预设时间段内,若目标智能船舶的航行风险高于预设风险,设置目标智能船舶巡检方案;
[0132] 步骤S102:根据目标智能船舶巡检方案获取船舶动设备日常巡检工作规范流程数据和历史巡检项目流程视频数据;
[0133] 步骤S103:基于OpenCv对所述历史巡检项目流程视频数据中目标人物进行识别并标记人物框;
[0134] 步骤S104:根据时间序列提取所述标记人物框中目标人物的轮廓变化数据,对所述轮廓变化数据进行每个巡检项目的动作特征进行识别,得到每个巡检项目的项目巡检动作特征;
[0135] 步骤S105:获取目标智能船舶的机舱内工作人员日常巡检过程中的实时视频数据;
[0136] 步骤S106:提取所述实时视频数据的视频数据,将所述视频帧数据进行人物轮廓检测,得到人物轮廓信息;
[0137] 步骤S107:将所述人物轮廓信息按时间序列进行分析,得到人物连续轮廓信息,对连续人物轮廓信息进行识别,得到人物巡检动作特征;
[0138] 步骤S108:将所述人物巡检动作特征与项目巡检动作特征进行对比,得到人物所进行的巡检项目;
[0139] 步骤S109:根据人物所进行的巡检项目与船舶动力设备日常巡检工作规范流程数据进行分析,判断巡检人员的巡检规范,生成巡检规范评分表。
[0140] 本申请的实施例中,在预设时间段内获取目标智能船舶的航行报告,航行报告包括目标智能船舶的航行风险,在目标智能船舶的航行风险高于预设风险的情况下,设置目标智能船舶巡检方案。设置目标智能船舶巡检方案是为了避免目标智能船舶的动力设备行驶过程中出现故障,以保证船舶的航行安全,通过对巡检人员的巡检流程进行识别,并判断巡检人员的巡检流程是否规范,避免因巡检人员的主观行为对某些项目漏检的情况,最大程度保证了船舶航行的安全;所述OpenCv为图像识别中的软件库,在进行目标识别时可直接调用该软件库进行使用;所述巡检规范评分表包括巡检项目数据、巡检得分,能够很好的对巡检人员的巡检项目进行识别和评分,给船舶管理人员提供决策建议;所述目标智能船舶巡检方案包括巡检时间、巡检周期。
[0141] 基于前述的实施例,本申请实施例提供一种航行风险评估装置,该装置包括的各模块、以及各模块包括的各单元,可以通过计算机设备中的处理器来实现;当然也可通过具体的逻辑电路实现;在实施的过程中,处理器可以为中央处理器(CPU,CentralProcessingUnit)、微处理器(MPU,MicroprocessorUnit)、数字信号处理器(DSP,DigitalSignalProcessing)或现场可编程阵列(FPGA,FieldProgrammableGateArray)等。
[0142] 本申请实施例提供一种航行风险评估装置,图2为本申请实施例提供的一种航行风险评估装置的结构示意图,如图2所示,包括:
[0143] 第一获取模块,用于获取目标智能船舶的第一航行计划;
[0144] 划分模块,用于将所述第一航行计划的航行路线划分为若干个子路线,并获取所述子路线所在的子区域;
[0145] 第二获取模块,用于获取历史预设时间段内在子区域内航行的智能船舶的历史子区域航行数据;
[0146] 确定模块,用不基于所述历史子区域航行数据,确定智能船舶在子区域中的平均通行时间和每个子区域的航行风险数据;
[0147] 评估模块,用于根据每个子区域的航行风险数据对目标智能船舶的航行风险进行总体评估,得到目标智能船舶的航行风险评估报告;
[0148] 第一更正模块,用于根据所述平均通行时间、所述航行风险评估报告对所述第一航行计划进行更正,得到第二航行计划;
[0149] 第三获取模块,用于获取每个子区域的涡流发生预测概率数据;
[0150] 第二更正模块,用于根据涡流发生预测概率数据对所述第二航行计划进行更正,得到第三航行计划。
[0151] 在一些实施例中,所述第二获取模块,包括:
[0152] 构建单元,用于基于区块链技术构建航行数据共享平台,并创建智能合约;
[0153] 标准化单元,用于获取智能船舶历史航行数据,对所述智能船舶历史航行数据进行标准化,得到标准化历史航行数据;
[0154] 存储单元,用于将标准化历史航行数据通过智能合约存储到航行数据共享平台中;
[0155] 获取单元,用于根据航行数据共享平台获取历史预设时间段内在子区域中航行的多艘智能船舶历史子区域航行数据。
[0156] 在一些实施例中,所述确定模块,包括:
[0157] 结合单元,用于将所述历史子区域航行数据中的每项数据进行结合,得到多艘智能船舶的航行路线中各个位置的综合航行数据;
[0158] 选择单元,用于基于DBSCAN聚类算法对所述综合航行数据随机选择若干个航行路线中的数据点作为初始中心点;
[0159] 聚类单元,用于将初始中心点中的航行速度、航行方向、避障数据作为每个初始中心点的聚类标签;
[0160] 第一计算单元,用于循环计算每个聚类标签所在的数据点到达每个初始中心点的距离,将距离初始中心点最近的数据点分配到最近的初始中心点所属的簇,得到若干个中心点簇,计算每个中心点簇中所有数据点的平均值,将所述平均值作为新的中心点的位置,直至中心点位置不再发生变化,停止循环,得到每个数据点的聚类标签;
[0161] 可视化单元,用于将所述聚类标签进行可视化,得到每个子区域的智能船舶的航行数据聚类结果;
[0162] 第二计算单元,用于根据航行数据聚类结果计算智能船舶在子区域中的平均通行时间;
[0163] 评估单元,用于基于所述航行数据聚类结果判断智能船舶的航行特征,通过对每个子区域的智能船舶的航行特征对智能船舶的航行风险进行评估,得到每个子区域的航行风险数据。
[0164] 在一些实施例中,所述评估模块,包括:
[0165] 评分单元,用于根据每个子区域的航行风险数据对每个子区域进行风险评分,得到每个子区域的风险系数;
[0166] 第二评估单元,用于将每个子区域的风险系数进行平均值计算,对目标智能船舶的总体航行风险进行评估,得到目标智能船舶的航行风险报告。
[0167] 在一些实施例中,所述第三获取模块,包括:
[0168] 第二获取单元,用于基于历史预设时间段内在子区域中航行的智能船舶的传感设备,按时间序列获取每个子区域中不同位置的水体盐度信息和温度信息;
[0169] 第三计算单元,用于根据每个子区域中不同位置的水体盐度信息和温度信息计算每个子区域不同位置之间的盐度差异和温度差异;
[0170] 分析单元,用于基于支持向量机模型,对基于时间序列的盐度差异和温度差异的变化趋势进行分析,得到每个子区域的盐度变化趋势和温度变化趋势;
[0171] 预测单元,用于根据所述盐度变化趋势和温度变化趋势预测目标智能船舶行驶至每个子区域时的不同位置之间的预测盐度差异和预测温度差异;
[0172] 判断单元,用于获取历史发生水体涡流时的区域的水体盐度和温度信息,根据所述水体盐度和温度信息判断涡流发生的水体盐度差异条件和温度差异条件;
[0173] 第二预测单元,用于根据所述水体盐度差异条件和温度差异条件与每个子区域不同位置之间的预测盐度差异和预测温度差异进行对比,预测子区域产生涡流的概率,得到涡流发生预测概率数据。
[0174] 在一些实施例中,所述第二更正模块,包括:
[0175] 第三预测单元,用于若涡流发生预测概率数据高于预设概率值,根据预测盐度差异和预测温度差异预测涡流发生强度;
[0176] 第二判断单元,用于根据涡流发生强度判断涡流对目标智能船舶的影响程度;
[0177] 更正单元,用于若影响程度大于预设值,更正目标智能船舶的第二航行计划的航行路线,得到第三航行计划;
[0178] 第二更正单元,用于若影响程度小于预设值,根据影响程度更正目标智能船舶的第二航行计划在对应子区域的航行速度,得到第三航行计划。
[0179] 在一些实施例中,所述航行风险评估装置还包括:
[0180] 第四获取模块,用于获取所述第三航行计划的航行更正路线信息;
[0181] 标记模块,用于获取所述航行更正路线信息中是否存在与其它智能船舶相同的航行路线,若存在,将相同的航行路线的智能船舶进行标记,得到标记智能船舶;
[0182] 分析模块,根据所述标记智能船舶的实时航行速度和航行方向、目标智能船舶的实时航行速度和航行方向,分析两船是否存在相遇问题;
[0183] 生成模块,用于若存在,生成两船的避让操作建议;
[0184] 第五获取模块,用于若不存在,获取标记智能船舶的航行轨迹,将所述航行轨迹作为目标智能船舶的安全行驶轨迹引导方案。
[0185] 在一些实施例中,所述航行风险评估装置还包括:
[0186] 设置模块,用于在预设时间段内,若目标智能船舶的航行风险高于预设风险,设置目标智能船舶巡检方案;
[0187] 第六获取模块,用于根据目标智能船舶巡检方案获取船舶动力设备日常巡检工作规范流程数据和历史巡检项目流程视频数据;
[0188] 标记模块,用于基于OpenCv对所述历史巡检项目流程视频数据中目标人物进行识别并标记人物框;
[0189] 识别模块,用于根据时间序列提取所述标记人物框中目标人物的轮廓变化数据,对所述轮廓变化数据进行每个巡检项目的动作特征进行识别,得到每个巡检项目的项目巡检动作特征;
[0190] 第七获取模块,用于获取目标智能船舶的机舱内工作人员日常巡检过程中的实时视频数据;
[0191] 检测模块,用于提取所述实时视频数据的视频帧数据,将所述视频帧数据进行人物轮廓检测,得到人物轮廓信息;
[0192] 第二分析模块,用于将所述人物轮廓信息按时间序列进行分析,得到人物连续轮廓信息,对连续人物轮廓信息进行识别,得到人物巡检动作特征;
[0193] 对比模块,用于将所述人物巡检动作特征与项目巡检动作特征进行对比,得到人物所进行的巡检项目;
[0194] 第二生成模块,用于根据人物所进行的巡检项目与船舶动力设备日常巡检工作规范流程数据进行分析,判断巡检人员的巡检规范,生成巡检规范评分表。
[0195] 需要说明的是,本申请实施例中,如果以软件功能模块的形式实现上述的航行风险评估方法,并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘只读存储器(ROM,ReadOnlyMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样,本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0196] 相应地,本申请实施例提供一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中提供的航行风险评估方法中的步骤。
[0197] 本申请实施例提供一种电子设备;图3为本申请实施例提供的电子设备的组成结构示意图,如图3所示,所述电子设备400包括:一个处理器401、至少一个通信总线402、用户接口403、至少一个外部通信接口404、存储器405。其中,通信总线402配置为实现这些组件之间的连接通信。其中,用户接口403可以包括显示屏,外部通信接口404可以包括标准的有线接口和无线接口。所述处理器401配置为执行存储器中存储的航行风险评估方法的程序,以实现以上述实施例提供的航行风险评估方法中的步骤。
[0198] 这里需要指出的是:以上存储介质、电子设备实施例的描述,与上述方法实施例的描述是类似的,具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请存储介质和设备实施例中未披露的技术细节,请参照本申请方法实施例的描述而理解。
[0199] 应理解,说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此,在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外,这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解,在本申请的各种实施例中,上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
[0200] 需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、对象或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、对象或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、对象或者装置中还存在另外的相同要素。
[0201] 在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,如:多个单元或组件可以结合,或可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口,设备或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性的、机械的或其它形式的。
[0202] 上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元;既可以位于一个地方,也可以分布到多个网络单元上;可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0203] 另外,在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中,也可以是各单元分别单独作为一个单元,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中;上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0204] 本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:移动存储设备、只读存储器(ROM,ReadOnlyMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0205] 或者,本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台控制器执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括:移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0206] 以上所述,仅为本申请的实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
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