基于AIS數據的船舶航線分析研究*

馮俊池 劉 海 安豐亮

（軍事科學院系統工程研究院后勤科學與技術研究所 北京 100071）

1 引言

船舶AIS（Automatic Identification System，自動識別系統），是由艦船、飛機之敵我識別器發展而成，應用于船和岸、船和船之間海事安全與通信的數字助航系統[1]。AIS系統配合全球定位系統將船位、船速、航向等船舶動態結合船名、呼號、吃水等船舶靜態資料向附近水域船舶及岸臺廣播，可用于船舶信息數據的采集，保障海上航行安全[2～3]。針對特定船舶的航線分析可識別其行為及位置，建立船舶畫像，對檢測船舶行駛異常[4～5]、預測船舶位置[6]，具有重要意義；通過針對指定區域內的船舶進行航線分析，可了解該區域內航線情況，為航線規劃[7]提供參考依據。本文針對船舶航線識別分析需求，基于船舶AIS位置數據，通過航行區間判斷、航線數據聚類、航線分析生成等流程，提出船舶航線生成方法；并針對所生成航線，給出誤差距離和航線控制點數量2類評價指標，用于航線優劣驗證和評估。

2 AIS數據預處理

2.1 數據描述

AIS數據內容包括靜態信息、動態信息、航行相關信息以及與安全有關的短消息等，船舶在航時，動態位置數據以最快2s、最慢3分鐘1次的速率發送[8]。靜態信息包括船舶MMSI（Maritime Mobile Service Identify，海上移動業務識別碼）、IMO（International Maritime Organization，國際海事組織）編號、船舶呼號、船舶名稱、船舶類型、船長、船寬等；動態信息包括經度、緯度、定位時間、航向、轉向率、航速、航行狀態等；航行相關信息包括目的地、預計到達時間等。部分字段信息說明如表1所示。

表1 AIS數據部分字段說明

2.2 數據清洗

由于干擾等各種因素的影響，AIS數據中會存在部分不規范的錯誤數據[9～10]，因此需要對數據進行清洗處理。主要針對明顯錯誤的數據采取刪除及補全等處理措施，相關規則如表2所示。

表2 AIS數據清洗判斷規則

2.3 數據篩選

針對船舶的航線進行分析，需要獲取一定時期內該船舶的全部位置數據。通過船名、MMSI或IMO編號篩選目的船舶的位置數據，由于AIS數據規模龐大，可采用Map Reduce框架[11]實現并行處理，提高效率。針對某個區域內船舶航線進行分析的情況下，首先確定位置在該區域內的船舶，然后針對相關船舶進行位置數據的篩選。為便于后續處理，可通過判斷航行狀態和航速參數，剔除指定船舶位置數據中開始和結束階段的非完整航線數據。

3 船舶航線分析生成

針對某一時期的航行數據，首先篩選出屬于特定航線的船舶航行區間，然后針對特定航線進行分析，將屬于該航線的航行區間AIS數據進行疊加，從中連續提取一定區域內的位置中心點，最后連接所有中心點，即得到該條船舶航線。

3.1 航行區間獲取

首先，通過航行狀態和航速字段確定船舶是否運行；然后，為避免船舶停留在港內以及數據不準等情況影響，采用位置距離矩陣分析判斷船舶啟航情況，獲取船舶航行軌跡的起點和終點；最后，針對起點和終點集合進行聚類，獲取屬于同一航線的航行軌跡起點和終點集合。

3.1.1 位置距離矩陣

位置距離矩陣描述了船舶位置點之間的相對距離，如圖1所示，其中行號和列號代表位置點編號，對應行和列的數據值則代表了兩個位置之間的距離。其中的每一行數據分別代表了該位置點與前面位置點的距離，在正常航行中，一般為遞減序列。

圖1 位置距離矩陣

假設某點為船舶航行起點，則以該點開始，后續位置點與該點距離應不斷增大。在圖1中，在第7個點之前，如前5行數據所示，每個位置點之間距離均在很小范圍內變化，從第7個點開始，即第6行數據，與前6個點距離均明顯增加，因此，將第6個點視為船舶起點。船舶終點位置分析與之類似。

3.1.2 船舶航行起終位置生成

船舶航行起終位置生成算法如表3所示。

3.1.3 航線數據篩選

航線數據篩選算法如表4所示。

表4 船舶航線數據篩選算法

3.2 航線生成

在獲取屬于同一航線的船舶航行區間后，將其位置數據進行疊加，分別取所有的開始位置和結束位置的地理中心點確定開始點和結束點，并按一定距離間隔D取位置集合范圍的地理中心點，作為航線上的控制點，其中包含了航線必經的關鍵轉向點[12]，將得到的控制點連接即為船舶航線。具體算法如表5所示。在求解地理中心點時，將每個經緯度轉換為三維空間坐標，計算坐標系中心點并轉換為經緯度。

表5 船舶航線生成算法

4 航線評估

船舶航線生成算法中，涉及到超參數距離間隔D，其對航線生成質量有重要影響。生成航線的準確性，取決于對以下條件的滿足程度：航線的位置點在不偏離實際線路的基礎上覆蓋了路線之中必要的控制轉向點。為評估航線生成優劣程度，定義誤差距離、航線控制點數量兩類評估指標。

4.1 誤差距離

誤差距離用于評價船舶航線和實際航行位置的偏離程度，包括總誤差距離和平均誤差距離兩個指標，計算方式主要與航跡點誤差有關。航跡點誤差指船舶實際航行軌跡中的位置與船舶航線的最短距離。在計算航跡點誤差時，首先將位置經緯度轉換為三維空間中的點坐標，計算航跡點在航線上的投影；然后，將投影點坐標轉換為經緯度；最后，計算該航跡點與投影點的距離，即為航跡點誤差。

總誤差距離為對應指定航線的所有實際航行軌跡的航跡點誤差之和。平均誤差距離計算方式則為：總誤差距離/航跡點數量。誤差距離越小，說明生成的航線與實際航線的匹配程度越高，反之，則說明航線匹配程度越低。

4.2 航線控制點數量

航線控制點數量指計算得到的航線中所包含的位置點數量，在一定程度上反映了航線的平滑程度。

距離間隔D與位置點數量呈現反比關系，距離間隔D越小，位置點數量越多，航線會出現小范圍內過擬合情況，航線呈現鋸齒狀；距離間隔D越大，位置點數量越少，航線會出現欠擬合情況，航線與部分實際航行位置出現偏差。

5 實驗與分析

以某艘船舶為對象，針對以上方法開展實驗，選擇該船舶連續半年時間內全部位置數據，共74898條。經過分析，某條航線上的數據共35210條，完整航行數據140條，位置軌跡標示情況如圖2所示。選擇其中一條，共234個位置點，位置軌跡如圖3所示。

圖3 單次航行位置軌跡

通過設定不同距離間隔D，生成的航線評估指標如表6所示。隨著D值的增大，航線控制點數量逐漸減小，而平均誤差距離在該范圍內呈現出先下降、后上升的趨勢。

表6 不同距離間隔下結果對比

距離間隔為1.0km、1.8km、5.0km時生成的航線分別如圖4、圖5、圖6所示。距離間隔為1.0km時，航線呈鋸齒狀，為5.0km時，航線部分偏離軌跡范圍，為1.8km時，航線基本位于位置軌跡中心，較好地代表了船舶行駛路線。

圖4 距離間隔為1.0km時航線

圖5 距離間隔為1.8km時航線

圖6 距離間隔為5.0km時航線

6 結語

針對船舶航線獲取問題，提出基于AIS數據的船舶航線生成算法及評估指標，能夠從海量船舶航行位置數據中識別和提取船舶航線，并根據平均誤差距離和航線控制點數量指標評價航線優劣，為開展船舶位置預測及預警、區域航線規劃等分析提供了基礎。