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公开(公告)号：CN108806335A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810525934.5
申请日：2018-05-29
Applicant: 大连海事大学
CPC classification number: G08G3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于AIS轨迹大数据的船舶交通环境重构方法，所述方法的步骤为：步骤1‑1，将时间区间参数进行分割，细化为一个个时间片段，每次只请求在一个时间片段内指定地理范围的所有船舶的轨迹数据；步骤1‑2，Web前端对步骤1‑1中所述轨迹数据进行临时存储、预处理、空间关系计算和重构；步骤1‑3，Web前端再从服务器定期请求新的轨迹数据，进行动态更新；及重复上述步骤1‑1、1‑2、1‑3，实现Web前端交通环境持续重构。通过该方法为各个船载设备和海事监管部门的设备提供基于AIS数据的可视化技术手段，使内河航运更加畅通有序和平安高效，具有明显的经济和社会效益。
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公开(公告)号：CN102592202A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210067744.6
申请日：2012-03-15
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种综合船桥系统，包括综合信息集成显示模块、一体化应用与智能控制模块和一体化应用岸基支撑平台，所述的一体化应用与智能控制模块包括一体化应用模块和智能报警模块，所述的一体化应用模块分别与船舶业务管理模块、进出港管理模块、过坝申报模块和应急报警模块连接，所述的一体化应用岸基支撑平台与海图数据发布系统的输出端连接。本发明的一体化应用模块与一体化应用岸基支撑平台互联互通，可实现船载电子海图的自动更新及下载最新航行通告等航运相关信息，实现了信息获取的主动化。船舶可通过一体化应用模块与港口、船公司进行数据文件交换，实现了船岸一体化和船港一体化等一体化应用功能。
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公开(公告)号：CN111738500B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202010530842.3
申请日：2020-06-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/083 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的航行时间预测方法，包括：获取AIS数据；对所述获取到的AIS数据进行处理，得到不同航段、不同时间段的航行时间数据；构建航行时间预测模型，将所述航行时间数据输入到所述构建的航行时间预测模型中进行训练；将训练好的航行时间预测模型与航线规划技术结合，得到准确的航行时间预测值。本发明的技术方案能够准确的预测航行时间，使得船舶提前知道通过某个航段的预估时间，提前选择最优路径，从而提高航运的通行效
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公开(公告)号：CN113393027A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110648282.6
申请日：2021-06-10
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的航标漂移智能预测方法，涉及航标漂移预测技术领域，该方法包括：获取样本数据，并对样本数据进行预处理；其中，样本数据包括航标历史位置数据和水位历史数据；基于预处理后的样本数据构建时间序列；利用时间序列反映出的航标运动规律建立并训练航标漂移预测模型；所述航标漂移预测模型包括用于提取时间序列中的时序特征的门控循环单元和用于对时间序列的各时间步赋予不同权重的注意力机制；输入航标预设个时刻数据，利用训练好的航标漂移预测模型进行预测；输出航标预测位置。本发明基于深度学习的方法从大量航标、水位历史数据中学习时序特征，通过考虑水位因素影响和添加注意力机制进一步提高了模型预测精度。
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公开(公告)号：CN103914761A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410164396.3
申请日：2014-04-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种面向内河航运体系的岸基支撑系统，包括信息交换平台和综合信息服务平台，所述的信息交换平台和综合信息服务平台通过数据线连接；所述的信息交换平台通过移动互联网与航运相关要素连接，所述的信息交换平台包括数据接口、数据映射模块、数据处理模块、数据日志模块、消息调度模块和数据路由模块。本发明将信息交换平台和综合信息服务平台这两个平台融合在一起可实现航运要素间的信息交换与共享以及综合信息服务的一体化。本发明将整个内河的所有航运相关要素纳入到一个统一的应用平台，可形成一个具有一体化应用特点的网络运行体系，带动整个内河航运实现数字化、网络化，为内河智能航运各种应用提供支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102592202B
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201210067744.6
申请日：2012-03-15
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种综合船桥系统，包括综合信息集成显示模块、一体化应用与智能控制模块和一体化应用岸基支撑平台，所述的一体化应用与智能控制模块包括一体化应用模块和智能报警模块，所述的一体化应用模块分别与船舶业务管理模块、进出港管理模块、过坝申报模块和应急报警模块连接，所述的一体化应用岸基支撑平台与海图数据发布系统的输出端连接。本发明的一体化应用模块与一体化应用岸基支撑平台互联互通，可实现船载电子海图的自动更新及下载最新航行通告等航运相关信息，实现了信息获取的主动化。船舶可通过一体化应用模块与港口、船公司进行数据文件交换，实现了船岸一体化和船港一体化等一体化应用功能。
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公开(公告)号：CN113393027B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202110648282.6
申请日：2021-06-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06F16/29 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的航标漂移智能预测方法，涉及航标漂移预测技术领域，该方法包括：获取样本数据，并对样本数据进行预处理；其中，样本数据包括航标历史位置数据和水位历史数据；基于预处理后的样本数据构建时间序列；利用时间序列反映出的航标运动规律建立并训练航标漂移预测模型；所述航标漂移预测模型包括用于提取时间序列中的时序特征的门控循环单元和用于对时间序列的各时间步赋予不同权重的注意力机制；输入航标预设个时刻数据，利用训练好的航标漂移预测模型进行预测；输出航标预测位置。本发明基于深度学习的方法从大量航标、水位历史数据中学习时序特征，通过考虑水位因素影响和添加注意力机制进一步提高了模型预测精度。
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公开(公告)号：CN111738500A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010530842.3
申请日：2020-06-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的航行时间预测方法，包括：获取AIS数据；对所述获取到的AIS数据进行处理，得到不同航段、不同时间段的航行时间数据；构建航行时间预测模型，将所述航行时间数据输入到所述构建的航行时间预测模型中进行训练；将训练好的航行时间预测模型与航线规划技术结合，得到准确的航行时间预测值。本发明的技术方案能够准确的预测航行时间，使得船舶提前知道通过某个航段的预估时间，提前选择最优路径，从而提高航运的通行效率与经济效益，为船舶智能航行打下基础。
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公开(公告)号：CN105261239B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201510556458.X
申请日：2015-09-02
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明涉及一种基于移动互联网的VTS安全信息服务系统及方法，其特征在于：它包括若干设置于船舶的具有移动互联网通信能力的船舶导航应用客户端、一云服务平台、一VTS安全信息数据库和若干VTS指挥平台，且云服务平台运行于海事局外网，VTS安全信息数据库和VTS指挥平台运行于海事局内网综上。使用本发明的技术方案可为任何一条内河水系建成一个完备的、具有智能化特点的一体化VTS服务系统，使内河航运更加畅通有序和平安高效，具有明显的经济和社会效益。因此本发明可以广泛用于船舶交通管理领域。
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公开(公告)号：CN105137971A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510481757.1
申请日：2015-08-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种辅助船舶进行避碰决策的方法，它将遗传算法根据实际情况进行自适应改造后首次应用于船舶避碰领域，在整个选优过程中，结合船舶避碰相关理论，每一步都建立了量化公式来计算，不需要专家或驾驶员来确定评判指标，所以最大限度减少了人为因素的影响，使得结果具有较强的客观性，进而解决了由于船舶碰撞造成生命和财产损失的问题。鉴于以上理由，本发明可以广泛用于船舶避碰领域。
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