公开(公告)号：CN113434622A

公开(公告)日：2021-09-24

申请号：CN202110721634.6

申请日：2021-06-28

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张新宇 ,  史建刚 ,  钱韦华超 ,  崔浩

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/25 ,  G06F9/54

Abstract: 本发明公开了一种基于gRPC的分布式电子海图信息系统及信息交互方法，系统主要包括分布式海事时空数据引擎、海事数据服务端、服务注册中心、代理服务器以及电子海图应用客户端。针对各类海事时空数据，基于时空索引、NoSQL数据库、分布式内存计算引擎构建分布式时空数据引擎；电子海图应用客户端通过gRPC调用海事服务进程并获得调用结果；海事服务端是基于gRPC构建的服务端进程；海事数据服务端将服务注册于服务注册中心，并生成相应的服务注册表，电子海图应用客户端通过发现服务即可订阅到相应的服务地址。本发明能够实现海事时空大数据的分布式跨进程处理，极大提升海事时空大数据分布式分析能力，为海事部门高效监管提供有力的信息支持。

公开(公告)号：CN116227652A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202211575285.2

申请日：2022-12-08

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张新宇 ,  钱韦华超 ,  姜玲玲 ,  章文俊 ,  李强 ,  史建刚

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/083 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及基于历史航行模式挖掘的可解释性两阶段船舶轨迹预测方法，包括可行候选轨迹集生成与候选轨迹判别两阶段，通过挖掘船舶历史AIS数据中的航行模式能有效提取AIS数据中潜在的航行环境与船舶运动特征信息；将航行模式应用于船舶当前轨迹实现基于船舶当前航行状态与历史行为模式的船舶可行候选轨迹集生成，使轨迹生成过程与结果具有较强的解释性；利用神经网络学习船舶当前轨迹与生成轨迹的关联性并进行判别选择，能有效保证轨迹预测模型的精度。本发明有效融合了船舶航行模式信息与船舶当前轨迹的特征，预测结果具有较好的可解释性，对于船舶行为分析、港口安全监管等任务提供技术支撑。

公开(公告)号：CN115545293A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211193969.6

申请日：2022-09-28

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张新宇 ,  史建刚 ,  姜玲玲 ,  钱韦华超 ,  李元奎 ,  郭文强 ,  崔浩

IPC: G06Q10/04 ,  G06F17/18 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明公开了一种基于多源异构船舶航运数据的船舶轨迹预测方法，包括：对多源异构船舶航运数据进行数据完整性分析、时空轨迹同步以及船舶轨迹提取；基于船舶轨迹状态构建三级轨迹缓存，并设计增量式轨迹状态挖掘算法，学习预测模型特征参数并实现船舶运动规律挖掘；利用挖掘规律构建船舶轨迹预测算法，输出预测船舶轨迹以及概率。本发明充分利用多源异构船舶航运数据信息互补优势，同时兼顾预测结果的可解释性，通过设计轨迹提取框架、增量式轨迹状态挖掘算法、轨迹预测算法等关键技术，实现港口水域中长期期序列的船舶轨迹预测，从而提前对船舶进行安全预警，指导驾驶员提前做出避障等安全驾驶行为，保障船舶的航行安全。