李紅祥 方 遜

（武漢船舶職業(yè)技術(shù)學(xué)院1） 武漢 430050） （武漢理工大學(xué)航運(yùn)學(xué)院2） 武漢 430063）

目前已有一些研究船舶交通流量統(tǒng)計(jì)方法，但據(jù)調(diào)查，現(xiàn)有的船舶交通流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)存在不穩(wěn)定、重復(fù)統(tǒng)計(jì)和漏統(tǒng)計(jì)等問(wèn)題.本文提出了一種基于AIS的船舶交通流量的統(tǒng)計(jì)方法，該方法構(gòu)建一個(gè)船舶交通流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，無(wú)需人工到航道現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)，工作人員在岸上的監(jiān)控中心即可實(shí)時(shí)觀測(cè)到航道內(nèi)船舶密度和船舶通過(guò)狀況，既可以人工記錄也可以自動(dòng)記錄某一時(shí)間段內(nèi)船舶通過(guò)航道某一斷面的數(shù)量.通過(guò)理論研究和模擬軟件實(shí)驗(yàn)的方法證明了基于AIS的船舶交通流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的可行性.

1 船舶交通流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)原理

1.1 系統(tǒng)的構(gòu)成

系統(tǒng)由通過(guò)某一觀測(cè)斷面的船載AIS、岸臺(tái)AIS及開(kāi)發(fā)的應(yīng)用軟件組成，其構(gòu)成框圖如圖1所示［1－2］.船載 AIS可以提供船舶的位置（經(jīng)緯度）信息，岸臺(tái)AIS可以接收該信息，開(kāi)發(fā)相關(guān)應(yīng)用軟件使其具有船舶交通流量的自動(dòng)統(tǒng)計(jì)功能就可以在電子海圖上實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)船舶通過(guò)某一斷面的交通流量.應(yīng)用軟件主要是基于VB，Map X控件，MATLAB和Microsoft Office Access數(shù)據(jù)庫(kù)而開(kāi)發(fā)的.

圖1 系統(tǒng)構(gòu)成框圖

1.2 系統(tǒng)的工作原理

圖2 交通流觀測(cè)現(xiàn)場(chǎng)圖

為了使研究具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，取武漢長(zhǎng)江大橋作為觀測(cè)現(xiàn)場(chǎng)，觀測(cè)通過(guò)大橋處航道斷面的船舶交通流量，如圖2所示.由于現(xiàn)在通過(guò)武漢長(zhǎng)江大橋的船舶大多數(shù)尚未安裝AIS，為了證明系統(tǒng)的可行性，在應(yīng)用軟件中用模擬數(shù)據(jù)代替AIS的接收數(shù)據(jù).

AD為觀測(cè)斷面，XYRS為上行航道，L MNP為下行航道，取上下2個(gè)航道斷面中點(diǎn)O2，O1為觀測(cè)中點(diǎn)，畫(huà)一個(gè)覆蓋航道大小的圓形觀測(cè)區(qū)，模擬軟件將目標(biāo)船的位置、船名、航向、MMSI等信息作為字段、每一艘船作為一條記錄保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中作為船舶的基本信息，將此數(shù)據(jù)庫(kù)與電子海圖捆綁在一起.在電子海圖中建立船舶層，通過(guò)船舶的位置、航向信息將船舶在電子海圖的相應(yīng)位置上顯示出來(lái).模擬軟件每隔一定周期，采取船舶的信息，并利用MMSI字段將船舶的信息更新到對(duì)應(yīng)船舶的記錄中去.利用兩次采樣的位置差值實(shí)現(xiàn)船舶在電子海圖上的移動(dòng).

船舶在航道中移動(dòng)，正常情況下一定會(huì)經(jīng)過(guò)圓形觀測(cè)區(qū)，模擬軟件利用電子海圖的空間分析函數(shù)Search within Distance判斷是否有船舶進(jìn)入圓形觀測(cè)區(qū)，如果有船舶進(jìn)入，經(jīng)過(guò)分析、識(shí)別船舶后，將船舶流量統(tǒng)計(jì)值加1，并將船名記入記錄文檔以備校驗(yàn)，避免重復(fù)計(jì)數(shù)、漏計(jì)數(shù)現(xiàn)象出現(xiàn)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)該航道船舶交通流量的自動(dòng)統(tǒng)計(jì).

當(dāng)然，由于信號(hào)的不穩(wěn)定、GPS天線的遮擋、AIS網(wǎng)絡(luò)堵塞及SOTDMA限制等原因，船舶在通過(guò)圓形觀測(cè)區(qū)的過(guò)程中可能出現(xiàn)自動(dòng)交通流量統(tǒng)計(jì)中的漏跟蹤問(wèn)題.解決該問(wèn)題的方法是擴(kuò)大檢測(cè)范圍提高接收船舶AIS信號(hào)的概率，雖然電子海圖中的Search Within Rectangle函數(shù)可以擴(kuò)大檢測(cè)范圍，但是對(duì)于指定區(qū)域難以建立矩形區(qū)域，船舶是否通過(guò)觀測(cè)斷面分類困難，在此引入感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速分類校驗(yàn)的方法.以觀測(cè)航道斷面為分界線，建立一個(gè)矩形感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域，如圖2中下行航道所示，一邊為未通過(guò)航道斷面區(qū)域TZNP，另一邊為已經(jīng)通過(guò)航道斷面區(qū)域L MZT，很顯然矩形區(qū)域面積遠(yuǎn)大于圓形區(qū)域，可以提高對(duì)船舶接收AIS信號(hào)的概率.當(dāng)船舶進(jìn)入感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域時(shí)即對(duì)船舶進(jìn)行分類處理，對(duì)分類后進(jìn)入通過(guò)區(qū)域的船舶進(jìn)行計(jì)數(shù)記錄校驗(yàn)，核對(duì)記錄文檔，該船舶通過(guò)圓形區(qū)域時(shí)是否被記錄，如果通過(guò)了而未被記錄則補(bǔ)充記錄.整個(gè)校驗(yàn)過(guò)程快速、準(zhǔn)確、實(shí)現(xiàn)了可視化監(jiān)控，形象逼真.

2 船舶交通流統(tǒng)計(jì)具體實(shí)現(xiàn)方法

2.1 地物層的建立

首先在電子海圖上將觀測(cè)區(qū)域的點(diǎn)、線、圓歸入一個(gè)層，并顯示在電子海圖上［3－4］，將觀測(cè)區(qū)域的實(shí)際位置的經(jīng)緯度采集下來(lái)，如表1所列.

表1 觀測(cè)區(qū)域各點(diǎn)的經(jīng)緯度

在VB中調(diào)用Map X控件，制作地物圖層.

REM將一條直線中的點(diǎn)加入點(diǎn)集

land＿wpts.Add XY p＿x，p＿y

REM將點(diǎn)集中的點(diǎn)連接成線段

land＿line.Parts.Add land＿wpts

REM將線段加入地物層

Map1.Layers.Item（“l(fā)and”）.Add Feature land＿line

REM將圓的中心點(diǎn)賦值給點(diǎn)圖元

t mp＿wpt.Set 114.283456，30.551805

REM畫(huà)一個(gè)60 m半徑的圓

Set ftr＝Map1.FeatureFactory.CreateCircular Region（mi Circle TypeScreen，t mp＿wpt，60，mi Unit Meter，300，Map1.Default Style）

REM將圓加入地物層

Set ftr new＝ Map1.Layers.Item（“l(fā)and”）.Add Feature（ftr）

在電子海圖中建立的觀測(cè)區(qū)域如圖3所示.

圖3 電子海圖上的觀測(cè)區(qū)域

2.2 船舶層的建立

岸臺(tái)AIS接收到船舶信息經(jīng)過(guò)解碼處理后將其保存到 Access數(shù)據(jù)庫(kù)中［5－6］，取其位置經(jīng)緯度、航向數(shù)據(jù)在電子海圖上以△符號(hào)代表船舶顯示出來(lái)，△的旋轉(zhuǎn)方向取航向值.

rs.MoveFirst

REM循環(huán)讀數(shù)據(jù)庫(kù)中的船舶位置數(shù)據(jù)

Do While Not rs.EOF

pt New.Set rs.Fields（“x”），rs.Fields（“y”）

REM在對(duì)應(yīng)的位置顯示船舶符號(hào)

Set ftr new ＝ ff.CreateSy mbol（pt New，Map1.Default Style）

REM加入船舶層

Set ftr new ＝lyr New.Add Feature（ftr new，r vs）rs.Move Next Loop

建立的船舶層如圖4所示，同樣將2次采樣之間的位置差值作為偏移量，使用obj.Offset△X，△Y可以實(shí)現(xiàn)船舶在電子海圖上的移動(dòng).本模擬軟件則是在航道中取的位置值代替實(shí)際接收的位置值.

圖4 二種特殊情況的船舶通過(guò)模擬圖

2.3 船舶交通流量的統(tǒng)計(jì)方法

在如圖3所示的圓形觀測(cè)區(qū)域，當(dāng)有船舶經(jīng)過(guò)該區(qū)域，系統(tǒng)將會(huì)自動(dòng)對(duì)該船進(jìn)行識(shí)別，并記錄該船名，船舶流量統(tǒng)計(jì)值加1.

當(dāng)船舶正常通過(guò)圓形區(qū)域時(shí)，使用語(yǔ)句：

center＿point1.Set 114.283456，30.551805

Set mon＿down＿ship＝ Map1.Layers.Item（“ship”）.Search Within Distance（center＿point1，60，mi Unit Meter，miSearch TypePartially Within）

根據(jù)mon＿down＿ship的值可以判斷觀測(cè)圓形區(qū)域內(nèi)是否有船舶存在，為了準(zhǔn)確記錄通過(guò)觀測(cè)斷面的船舶，選定的圓形觀測(cè)區(qū)域不能太小，否則可能無(wú)法覆蓋航道，且對(duì)于速度較快的船舶容易出現(xiàn)前后兩次采樣時(shí)船舶均不出現(xiàn)在觀測(cè)圓形區(qū)域的情況，即跳躍過(guò)觀測(cè)圓形區(qū)域，造成漏統(tǒng)計(jì)；當(dāng)然也不能太大，否則會(huì)出現(xiàn)采樣時(shí)多艘船舶同時(shí)出現(xiàn)在觀測(cè)圓形里面的情況，造成重復(fù)計(jì)數(shù).

結(jié)合該航道船舶的速度，將觀測(cè)區(qū)域選定為半徑60 m的圓形區(qū)域較合適，如圖3中⊙所示.

正常情況下每次采樣時(shí)mon＿down＿ship＝0或者1或者2，如果采樣時(shí)mon＿down＿ship＝1，即觀測(cè)圓形區(qū)域內(nèi)只有一艘船的情況，則檢查記錄文檔中該船舶是否被記錄，如果已經(jīng)被記錄則無(wú)需記錄，否則記錄數(shù)加1，并且將其船舶名字記錄到記錄文檔中.

如果采樣時(shí)mon＿down＿ship＝2，即觀測(cè)圓形區(qū)域內(nèi)同時(shí)有兩艘船舶的情況，則檢查記錄文檔中有沒(méi)有前面一艘船舶的記錄，如果已經(jīng)被記錄則無(wú)需記錄，否則記錄數(shù)加1，并且將其船舶名字記錄到記錄文檔中.

為了模擬mon＿down＿ship＝2情況，將上行航道的觀測(cè)圓形區(qū)域的半徑設(shè)置為160 m，如圖4所示，△4，△5同時(shí)出現(xiàn)在一個(gè)觀測(cè)圓形區(qū)域內(nèi)，多次試驗(yàn)證明該方法記錄準(zhǔn)確，沒(méi)有出現(xiàn)重復(fù)計(jì)數(shù)的情況.

為了模擬因?yàn)榻邮詹坏紸IS信號(hào)等原因造成的漏統(tǒng)計(jì)情況，在下行航道中使用一艘速度較快的船舶、前后兩次采樣時(shí)船舶均不出現(xiàn)在觀測(cè)圓形區(qū)域，即跳過(guò)觀測(cè)圓形區(qū)域的情況，如圖4中△7船.

模擬試驗(yàn)表明，本方法無(wú)法記錄△7船跳過(guò)觀測(cè)斷面這種特殊情況，造成漏統(tǒng)計(jì)現(xiàn)象.因此，為了避免漏統(tǒng)計(jì)現(xiàn)象，必須對(duì)交通流量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行核實(shí)校驗(yàn)，補(bǔ)充漏掉的記錄數(shù)值.

3 交通流量統(tǒng)計(jì)值的校驗(yàn)

3.1 感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立

為了有效的校驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的船舶交通流量，提出一種利用感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的校驗(yàn)方法，船舶交通流量的統(tǒng)計(jì)是以航道斷面作為分界線，船舶分為未通過(guò)、通過(guò)兩類，屬于典型的線性可分問(wèn)題，使用單層感知器即可處理船舶的分類問(wèn)題.通過(guò)建立一個(gè)感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域，選取合適的樣本值來(lái)調(diào)整權(quán)值和閥值，使分界線恰好位于觀測(cè)交通流量的航道斷面，船舶進(jìn)入該感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域，船舶的位置作為輸入樣本數(shù)據(jù)，感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以快速將其分為未通過(guò)船舶和通過(guò)船舶.

單層感知器的數(shù)學(xué)模型為：設(shè)輸入向量X＝（x1，y1）T，則2個(gè)輸入分量在幾何上構(gòu)成一個(gè)二維平面.輸入樣本（船舶）可以用該平面上的一個(gè)點(diǎn)表示.節(jié)點(diǎn)的輸出為

如圖5中的L MZNPT為所建立的感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域，由于實(shí)際觀測(cè)位置決定了該區(qū)域不是一個(gè)沿經(jīng)緯線建立的矩形區(qū)域，直接使用樣本空間值歸一化較困難，所以采取先將其旋轉(zhuǎn)到經(jīng)緯線上，再進(jìn)行歸一化處理的方法.

圖5 建立的感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域

該區(qū)域6個(gè)點(diǎn)位置經(jīng)緯度如表2所列.

表2 感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域位置點(diǎn)

通過(guò)計(jì)算，該區(qū)域需圍繞TZ中點(diǎn)O1（114.283 455 555 556E，30.551 805 555 555 6N），順時(shí)針旋轉(zhuǎn)57.49°，從而得到一個(gè)新的區(qū)域，如圖5中的L′M′Z′N′P′T′.該區(qū)域滿足L′，T′，P′，M′，Z′，N′各自在同一經(jīng)度線上；L′，M′，T′，Z′和P′，N′分別在同一緯度線上.旋轉(zhuǎn)后的各點(diǎn)坐標(biāo)如表3所列.

表3 旋轉(zhuǎn)后各點(diǎn)位置信息及歸一化結(jié)果

旋轉(zhuǎn)后得到的是一個(gè)對(duì)應(yīng)于經(jīng)緯線的標(biāo)準(zhǔn)矩形區(qū)域，橫坐標(biāo)對(duì)應(yīng)于經(jīng)度，縱坐標(biāo)對(duì)應(yīng)于緯度，從而可以容易地對(duì)該區(qū)域內(nèi)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化 處 理， 如 L′（114.289 325 000 000E，30.552 344 444 444 4 N）對(duì)應(yīng)于XY坐標(biāo)軸中的L′（1，1），區(qū)域各邊界點(diǎn)L′M′Z′N′P′T′歸一化后的值見(jiàn)表3，而船舶的實(shí)際位置值經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)、歸一化處理后可以容易地被分類.

3.2 感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序?qū)崿F(xiàn)

MATLAB是一個(gè)具有強(qiáng)大功能的數(shù)學(xué)處理軟件，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是Matlab環(huán)境下開(kāi)發(fā)出來(lái)的許多工具箱之一，它以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，應(yīng)用Matlab語(yǔ)言構(gòu)造典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳遞函數(shù)，并針對(duì)特定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和仿真.

REM選擇合適的樣本空間數(shù)據(jù)P，按T規(guī)則分類

REM使用newp函數(shù)建立一個(gè)感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，默認(rèn)使用硬限幅傳遞函數(shù)har dli m，感知器權(quán)重及偏置.

net＝newp（［－1 1；－1 1］，1）；

REM在已繪制的圖上加上感知器分類線

handle＝ plotpc（net1.iw｛1｝，net1.b｛1｝）；

REM利用樣本點(diǎn)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)并繪出得到的分類線

REM adapt是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)函數(shù)，sse是網(wǎng)絡(luò)平方和誤差函數(shù)

E＝1；

while（sse（E））

［net，Y，E］＝adapt（net，P，T）；

Handle＝plotpc（net.iw｛1｝，net.b｛1｝，handle）；

end；

REM將船舶位置數(shù)據(jù)shippoints進(jìn)行分類并得到結(jié)果

ans＝sim（net，shippoints）

MATLAB與Visual Basic語(yǔ)言接口可以采用DDE（Dynamic Data Exchange），DDE允許 Microsoft Windows應(yīng)用程序通過(guò)交換數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)彼此間的通信.

在本模擬軟件中，VB通過(guò)DDE將進(jìn)入感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶位置數(shù)據(jù)傳遞給MATLAB并發(fā)出分類的指令，MATLAB將分類的結(jié)果通過(guò)DDE傳遞給VB，并將分類結(jié)果以圖形的形式顯示出來(lái)，如圖6所示，可以清楚地看到上行航道感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一艘船通過(guò)、兩艘船未通過(guò)的情景，分類結(jié)果為［0 0 1］，這和電子海圖上的船舶通過(guò)情況完全一致.

3.3 船舶交通流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的校驗(yàn)

只要船舶進(jìn)入感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域內(nèi)，就被分類為未通過(guò)、通過(guò)兩類，如圖6所示在下行航道感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域內(nèi)的△3、△7船舶均為通過(guò)類型.

對(duì)于在感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中被分類到通過(guò)類的每一艘船，則核對(duì)記錄文本中船名是否被記錄，如果被記錄則屬于在通過(guò)圓形觀測(cè)區(qū)域時(shí)被正確記錄的船舶，如果未被記錄，例如圖6中的△7，則是因?yàn)槠渫ㄟ^(guò)圓形觀測(cè)區(qū)域時(shí)跳過(guò)了該區(qū)域而未被記錄，屬于漏記錄情況，在此需要補(bǔ)充上統(tǒng)計(jì)值記錄，同時(shí)將船名記錄到記錄文本中.

在正常情況下船舶經(jīng)過(guò)圓形觀測(cè)區(qū)都會(huì)被記錄.該軟件在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，雖然實(shí)際環(huán)境更為復(fù)雜，存在不同的船舶尺度、航速和船舶類型，但由于感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域遠(yuǎn)大于圓形觀測(cè)區(qū)，即使是在特殊情況下漏記錄，也會(huì)被感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校驗(yàn).在實(shí)際應(yīng)用中，可以取1 d、1周、1月等時(shí)間段統(tǒng)計(jì)船舶交通流量的值，根據(jù)撐握的數(shù)據(jù)還可繪出該地段交通流量的規(guī)律（如泊松分布、正態(tài)分布等），以更好的為海事管理部分服務(wù).

圖6 感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校驗(yàn)過(guò)程圖

4 結(jié)束語(yǔ)

由于內(nèi)河大多數(shù)船舶暫時(shí)還沒(méi)有裝載AIS，采用了模擬的方法來(lái)證明基于AIS的船舶交通流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的可行性.基于長(zhǎng)江干線的AIS網(wǎng)絡(luò)正在建設(shè)中，由于本模擬環(huán)境是以實(shí)際場(chǎng)景作為背景，很容易與AIS網(wǎng)絡(luò)連接，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義.

基于AIS的船舶交通流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)如在海事部門進(jìn)行推廣，將為海事部門大大節(jié)省人力資源，特別是在天氣惡劣的情況下，系統(tǒng)可能效改善船舶流統(tǒng)計(jì)工作者的工作環(huán)境，減小統(tǒng)計(jì)工作者的工作強(qiáng)度，提高統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確度.

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