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公开(公告)号：CN112465671B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202011475576.5
申请日：2020-12-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于物联网的智能浮标锚链管理系统及方法。系统包括：射频识别标签，所述射频识别标签安装在锚链设备上，其用于存储和发送锚链设备的全生命周期数据，所述全生命周期数据包括设备编号以及特性参数；手持终端，所述手持终端内置有射频读写模块和无线通信模块，所述手持终端一方面通过射频读写模块读取或者修改射频标签内存储的全生命周期数据，另一方面通过无线通信模块将读取或者修改的全生命周期数据发送至服务器；服务器，所述服务器用于接收并存储所述手持终端发送的锚链设备的全生命周期数据。本发明对科学记录评估航标链的使用和更换情况，实现笨重浮标锚链信息流闭环，管理更精细化，对助航设施的信息化建设具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117494017A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311280109.0
申请日：2023-09-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种考虑船舶运动状态的海量船舶轨迹自适应重建方法，包括如下步骤：S1、将船舶自动识别系统数据中的动态数据与静态数据合并成轨迹数据表；S2、基于滑动窗口算法根据相邻轨迹点时间间隔将海量的轨迹点划分为不同航次轨迹段；S3、识别与剔除每个航次轨迹段中的位置、航向和航速异常值；S4、基于滑动窗口算法将S3处理后的航次轨迹段中的轨迹点识别为转向运动状态和直航运动状态；S5、依据每个运动段的运动状态特征自适应采取特定的线性插值方法或三次样条插值方法重建轨迹段，将重建后的每个运动段合并成完整的航次轨迹段。本发明提出了一种海量船舶轨迹自适应重建的新思路，能够为船舶行为模式挖掘和海上交通流特征提取提供支持。
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公开(公告)号：CN118154394A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410256282.5
申请日：2024-03-06
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q50/40 , G06Q10/083 , G06N5/022 , G06F40/279 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供一种知识驱动的港口船舶交通异常检测方法，包括：根据船舶在港口水域的交通行为，分析船舶在作业过程中涉及的知识要素，从五个维度构建港口水域船舶交通知识图谱框架；基于港口多源海事数据提取知识要素并对框架进行实例填充，完成港口水域船舶交通知识图谱的构建；根据航行规则从航行安全以及作业规范角度构建船舶港口航行规则知识库，在图谱中加入规则节点，实现异常交通活动及交通实体检测，并追溯违反的规则以及致异因素。本发明通过构建港口水域船舶交通知识图谱，结合港口地方规则及《1972年国际海上避碰规则》，实现多源海事数据整合及知识驱动的港口船舶交通异常的可解释性检测，为海上交通安全，船舶活动异常检测提供科学依据。
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公开(公告)号：CN108346319A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810348923.4
申请日：2018-04-18
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种进出大型海港复杂航道的全局交通组织优化方法，包括：制定复杂航道航路指派及航路内部交通模式转换；以航道利用率最优解及船方等待时间最少为全局目标函数，建立进出大型海港复杂航道全局交通组织优化模型，所述优化模型包括复杂航道入口冲突消解子模型、平行航道交通流交叉转换子模型、多航道汇聚交通流疏散子模型；通过启发式算法，求得优化后的交通组织方案。本发明首次从全局角度出发，针对船舶进出大型海港复杂航道，设计船舶进出复杂航道的全局交通组织方法，可为港口调度员提供理论指导，大大改善以往仅依靠人工经验的低效调度模式，进而确保船舶航行安全及效率，提升海港运作效益。
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公开(公告)号：CN111240325B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202010037849.1
申请日：2020-01-14
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于航行态势本体建模的无人驾驶船舶场景理解方法，包括分析无人驾驶船舶航行环境的场景要素，依据驾驶场景要素进行实体构建，分析驾驶船舶与障碍物以及航行环境的关系；将场景要素的实体和实体属性的OWL语言转化为Prolog语言，依据国际海上避碰规则、专家经验以及船员船艺先验知识对无人驾驶船舶的航行规则采用Prolog语言形式进行规则表述，构建Prolog航行规则库；根据获取的船舶航行状态信息进行实体和实体属性的实例化，将实例化后的信息传入到推理机中进行航行规则的匹配和查询以及实时航行环境的重构，采用Prolog航行规则库进行基于先验知识的航行场景理解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108346319B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201810348923.4
申请日：2018-04-18
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种进出大型海港复杂航道的全局交通组织优化方法，包括：制定复杂航道航路指派及航路内部交通模式转换；以航道利用率最优解及船方等待时间最少为全局目标函数，建立进出大型海港复杂航道全局交通组织优化模型，所述优化模型包括复杂航道入口冲突消解子模型、平行航道交通流交叉转换子模型、多航道汇聚交通流疏散子模型；通过启发式算法，求得优化后的交通组织方案。本发明首次从全局角度出发，针对船舶进出大型海港复杂航道，设计船舶进出复杂航道的全局交通组织方法，可为港口调度员提供理论指导，大大改善以往仅依靠人工经验的低效调度模式，进而确保船舶航行安全及效率，提升海港运作效益。
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公开(公告)号：CN111240325A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010037849.1
申请日：2020-01-14
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于航行态势本体建模的无人驾驶船舶场景理解方法，包括分析无人驾驶船舶航行环境的场景要素，依据驾驶场景要素进行实体构建，分析驾驶船舶与障碍物以及航行环境的关系；将场景要素的实体和实体属性的OWL语言转化为Prolog语言，依据国际海上避碰规则、专家经验以及船员船艺先验知识对无人驾驶船舶的航行规则采用Prolog语言形式进行规则表述，构建Prolog航行规则库；根据获取的船舶航行状态信息进行实体和实体属性的实例化，将实例化后的信息传入到推理机中进行航行规则的匹配和查询以及实时航行环境的重构，采用Prolog航行规则库进行基于先验知识的航行场景理解。
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公开(公告)号：CN113537386B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202110878368.8
申请日：2021-08-01
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/10 , G06F18/241 , G06F16/29 , G06F16/215
Abstract: 本发明涉及一种基于改进K‑Medoids聚类的船舶典型运动轨迹自适应挖掘方法，包括将AIS动、静态数据清洗，数据表匹配与排序，运用线性插值算法将缺失数据补全；提取所需的数据字段，构成船舶轨迹点数据结构；基于航速、航向变化率对船舶轨迹进行压缩，提取用于聚类的特征点集；计算每一段子轨迹的分段均方根误差，并将其与传统的K‑Medoids算法相结合，实现聚类参数的自适应选择，分别提取每一类簇的聚类中心点并依次相连，得到不同类型、吨级及进出港条件下的船舶典型运动轨迹；对提出算法的准确率进行评估。本发明提出了一种挖掘船舶典型运动轨迹的新思路，避免了典型轨迹段的特征缺失，所得的典型轨迹与实际相符合，提高了挖掘的自适应程度。研究结果对于辅助船舶轨迹异常检测及挖掘海上交通特征具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117494801A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311277049.7
申请日：2023-09-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种基于语义知识表示的智能船舶设备故障诊断方法，涉及船舶设备检测与维护技术领域，包括如下步骤：S1、定义船舶设备故障诊断系统统一知识表示方式；S2、运用统一知识表示方式构建船舶设备故障诊断系统概念模型；S3、获取船舶设备状态数据对概念模型进行实例填充得到现实模型；S4、将现实模型结合专家知识转化为贝叶斯网络模型；S5、根据故障现象在贝叶斯网络模型上实现故障原因诊断推理。本发明可以有效解决船舶异构系统设备间数据孤岛问题，实现不同系统的互操作，以及解决设备间的映射关系存在不确定性所导致的故障原因难以实时有效诊断等问题。
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公开(公告)号：CN113537386A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110878368.8
申请日：2021-08-01
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/29 , G06F16/215
Abstract: 本发明涉及一种基于改进K‑Medoids聚类的船舶典型运动轨迹自适应挖掘方法，包括将AIS动、静态数据清洗，数据表匹配与排序，运用线性插值算法将缺失数据补全；提取所需的数据字段，构成船舶轨迹点数据结构；基于航速、航向变化率对船舶轨迹进行压缩，提取用于聚类的特征点集；计算每一段子轨迹的分段均方根误差，并将其与传统的K‑Medoids算法相结合，实现聚类参数的自适应选择，分别提取每一类簇的聚类中心点并依次相连，得到不同类型、吨级及进出港条件下的船舶典型运动轨迹；对提出算法的准确率进行评估。本发明提出了一种挖掘船舶典型运动轨迹的新思路，避免了典型轨迹段的特征缺失，所得的典型轨迹与实际相符合，提高了挖掘的自适应程度。研究结果对于辅助船舶轨迹异常检测及挖掘海上交通特征具有重要意义。
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