一种用于航海模拟器仿真的雷达模拟数据自动简化方法
【专利摘要】本发明公开了一种用于航海模拟器仿真的雷达模拟数据自动简化方法，包括1、提取原始岸线数据并进行特征分析：对提取的岸线数据进行赋特征值处理，并进行统计分析；2、进行整体特征点的提取：使用前向长度控制、岸线弯曲识别方法实现对人工岸线和自然岸线的区分，并利用累积弯曲程度控制方法保证数据分段后每段数据的弯曲都是单调的且不会形成螺旋线；3、进行局部特征点提取：对整体分段后的若干个特征数据点组成的数据段使用以面积损失度为控制参数的探索算法进行局部特征点提取。本发明能够实现人工岸线几何特征的完整保留，自然岸线的精确、高效简化；解决了手工处理效率低，精度无法验证的问题，大大提高了航海模拟器中雷达回波的仿真效率。
【专利说明】一种用于航海模拟器仿真的雷达模拟数据自动简化方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及计算机数据处理与航海仿真应用领域，具体涉及了一种用于航海模拟器仿真的雷达模拟数据自动提取、处理与简化方法。
【背景技术】
[0002]随着计算机数据处理技术的快速发展与广泛应用，计算机数据处理技术与航海仿真应用也紧密结合在一起，如以航海模拟器中雷达模拟数据自动简化形式表现出来的计算机数据处理，就具备这种计算机数据处理结合航海仿真应用的典型特点。
[0003]国际海事组织(ΙΜ0)颁布的《1972年国际海上避碰规则》(InternationalRegulations for Preventing collisions at sea, 1972, C0LREG1972)提出 了正确使用雷达和进行雷达标绘的要求，《1974年国际海上人命安全公约1981年修正案》(1981Amendmentof1974International Conversion for the Safety of Life at Sea, S0LAS1974/81)规定了不同船舶安装雷达和ARPA的台数和最后期限。这就要求在使用雷达设备之前必须对相关操作人员进行专业的培训，而传统的航海培训方式是航海类院校及培训机构进行理论教育，学员通过海上实际航行积累经验，这诚然是行之有效的培训方式，但是这种传统途径周期长，培训费用也不菲。近年来随着航海模拟器的发展，雷达模拟器在航海教育中的优势得以充分体现。
[0004]2010年国际海事组织(MO)海员培训、发证和值班标准国际公约(STCW78/95公约)马尼拉修正案对航海模拟器的雷达图像模拟部分有相应的要求，其中第B - 1/12第11段中要求对照其他航标对雷达精度进行核对，第B - 1/12第17段中要求比较雷达显示的岸形和海图上的岸形，第B — 1/12第34段中要求对关键回波进行识别。以上要求都是对雷达回波仿真的精度提出了要求，即要求模拟的雷达图像能逼真的仿真出实际雷达设备的图像。
[0005]随着计算机技术和航海仿真技术的发展，航海模拟器中对雷达回波的仿真已能较为真实地模拟船用雷达图像。但是在目前的软硬件条件下，仿真雷达图像的显示效率还较低，特别是在数据密集的区域图像显示效率明显下降，针对这个问题目前还未见相关学者具体的研究成果。本 申请人:通过反复研究和实际测试发现，减少数据量的读取是提高仿真效率最有效途径，因此对原始数据进行高保真度的简化非常必要。
[0006]但是目前航海模拟器中对原始雷达模拟数据的简化工作主要是通过手工编辑完成，还没有学者针对雷达模拟数据的简化工作做具体的研究。对雷达模拟数据的简化即是满足雷达图像需要情况下的岸线数据简化，尽管相关学者在等高线简化及海岸线简化等相似领域上做了相关的研究，但是航海模拟器中雷达模拟数据简化的要求有别于一般的数据简化或综合，并且目前相关学者提出的算法对岸线数据的简化尚存在一些自身的缺陷。
[0007]综上所述，目前对航海模拟器中雷达模拟数据的简化主要存在以下问题:
[0008](I)目前航海模拟器中对原始雷达模拟数据的简化工作主要是通过手工编辑完成，还未见到针对雷达模拟数据自动简化具体方法的研究及公开；[0009](2)由于原始数据量很大，目前没有实现自动化,手工处理效率较低，受处理人员的主观意识影响，数据的处理精度不统一；
[0010](3)相近领域的算法均不满足雷达数据简化过程中人工岸线(包括码头、防波堤等人工建造岸线)的几何特征需要完整保留，而自然岸线(非人工建造的岸线)的几何特征需要精确、高效简化的要求。基于雷达图像仿真的特殊要求，即由于人工改造过的岸壁比较陡峭，有利于雷达的捕获，雷达信号完整准确；自然岸线比较平缓，雷达的反射图像精确度较低。因此，雷达模拟数据的简化也需要遵循这个规律；
[0011](4)相似领域的算法不能实现人工岸线和自然岸线的区分处理，所以并不能直接应用于模拟器中的雷达模拟数据的简化；
[0012](5)相似领域中的算法自身还存在对数据处理后的图像交叉及拓扑变异等问题，如果用到雷达模拟数据简化方法中依然会存在一定的问题。
【发明内容】
[0013]鉴于已有技术存在的缺陷，本发明的目的是提供一种针对航海模拟器使用的雷达模拟数据简化方法，用于实现航海模拟器中雷达模拟数据的自动简化；该简化方法能够很大程度上提高了数据处理的效率和精度以及航海模拟器中雷达图像的显示效率；同时能够实现自动提取人工海岸线和自然海岸线的特征并分别进行简化处理，有效避免了相似领域中算法存在的图像交叉和拓扑变异问题。
[0014]为实现上述目标，本发明的技术方案如下:
[0015]1、提取原始岸线数据并进行特征分析:通过提取算法在国际标准电子海图数据中提取出岸线数据，对提取的岸线数据进行赋特征值处理，并对所述经过赋特征值处理的岸线数据进行统计分析，抽取出所述电子海图岸线数据的特征规律，为人工岸线和自然岸线的区分奠定基础；
[0016]2、对电子海图的岸线数据进行整体特征点的提取:使用前向长度控制、岸线弯曲识别方法实现对人工岸线和自然岸线的区分，即整体分段，并利用累积弯曲程度控制方法保证数据分段后每段数据的弯曲都是单调的且不会形成螺旋线，为局部优化算法对局部特征点的提取提供基础条件；
[0017]3、对电子海图的岸线数据进行局部特征点提取:对整体分段后的若干个特征数据点组成的数据段，使用以面积损失度为控制参数的探索算法进行局部特征点提取，直到该数据段内面积损失降到设定阈值时停止探索。
[0018]本发明的有益效果在于:依据从整体到局部、从主要到次要的思想建立了雷达模拟数据简化方法，能够自动区分出人工岸线和天然岸线，以面积损失度作为控制参数挖掘出数据段内最优特征点，从而实现了人工岸线几何特征的完整保留，自然岸线的精确、高效简化；充分利用数据的可简化空间合理简化并自动生成雷达模拟数据，解决了手工处理效率低，精度无法验证的问题，大大提高了航海模拟器中雷达回波的仿真效率，使其符合STCW78/95公约、英国航运安全委员会(MSA)、挪威船级社(DNV)以及国际海上避碰规则对航海模拟器的雷达部分的相应要求，在航海仿真领域有广泛的应用前景。
【专利附图】
【附图说明】[0019]图1:本发明简化方法流程示意图；
[0020]图2:本发明特征夹角三维统计直方图；
[0021]图3:本发明特征夹角直方图；
[0022]图4:本发明小于四十个单位的前向长度直方图；
[0023]图5:两个相邻矢量线段的夹角示意图；
[0024]图6:面积损失度示意图；
[0025]图7:局部特征点提取步骤示意图；
[0026]图8:局部特征点提取步骤流程图；
[0027]图9:对于雷达数据简化前后数据点对比图；
[0028]图10:大连港海图岸线数据简化前后的自然岸线数据点对比图；
[0029]图11:大连港海图岸线数据简化前后以及叠加的图像对比图；
[0030]图12:大连港海图岸线数据简化前后人工岸线数据的对比；
[0031] 图13:简化前后电子海图模拟器生成的图像。
【具体实施方式】
[0032]下面结合附图和附表对本发明的技术方案作进一步地说明:
[0033]如图1所示，本方法包括三个步骤，原始数据提取和特征分析、整体特征提取、局部特征提取。第一个步骤通过提取算法对电子海图的岸线数据进行提取，并对原始岸线数据进行统计分析，赋予其量化特征；第二个步骤通过弯曲的识别、前向长度和累积弯曲程度的控制，识别出自然线人工和人工线岸线并完整保留人工岸线；最后一个步骤是通过局部优化算法抽取出局部的特征点，在保证简化效率的同时实现对自然岸线的精确简化。
[0034]具体的如下:
[0035]1、提取原始岸线数据并进行特征分析:通过提取算法在国际标准电子海图数据中提取出岸线数据，并对提取的岸线数据进行赋特征值处理，并对所述经过赋特征值处理的岸线数据进行统计分析，抽取出所述电子海图岸线数据的特征规律，为人工岸线和自然岸线的区分奠定基础；
[0036]其实现过程如下:1、首先根据国际标准电子海图数据，对电子海图岸线数据进行自动提取，并对提取的岸线数据进行赋特征值处理即对所述岸线数据点赋两个特征值——前向长度和特征夹角，其中所述特征夹角是指当前提取的岸线数据点以及其前后两个数据点所形成的小于180度的角，所述的前向长度是指当前提取的岸线数据点到前一数据点的距离；?、然后对具有这两个特征的数据点进行统计分析，所述的统计分析即对选取的若干张典型海图岸线数据的前向长度和特征夹角在其值域内的分布进行统计分析，得出其特征值的分布规律，为下一步区分人工岸线和自然岸线提供统计基础；ii1、依据对岸线数据的特征夹角以及前向长度的统计结果，分析所述岸线数据的特征规律，区分人工岸线和自然岸线。
[0037]如图2所示，所述的统计分析即建立特征夹角以及前向长度的直方图，图中三个坐标轴分别代表特征夹角、不同特征夹角段所占的比例、海图图号(可以使用不同颜色的直方代表不同的海图)，本发明中使用的数据点的坐标是电子海图岸线数据的投影坐标。
[0038]所述的岸线数据特征规律，区分人工岸线和自然岸线的分析过程是:从特征夹角直方图(如图2和图3)看，特征夹角在90度和180度附近出现两个峰值，通过对电子海图数据的深入分析发现，90度的夹角和直线是人工岸线的典型特征，自然岸线的数据点的特征夹角一般较靠近180度，由此规律能够初步区分人工岸线和自然岸线；从前向长度直方图(如图4)看，岸线数据的前向长度出现多个峰值，并且在数据表中前向长度的峰值数据出现连续分布的状况，对比连续分布的峰值数据和由这些数据绘制的岸形会发现另一个规律一峰值数据连续分布是为了表达一段自然岸线特征的需要；利用这两个规律就可以实现人工岸线和自然岸线的区分。
[0039]2、对电子海图的岸线数据进行整体特征点的提取:使用前向长度控制、岸线弯曲识别方法实现对人工岸线和自然岸线的区分，即整体分段，并保证数据分段后每段数据的弯曲都是单调的且不会形成螺旋线，为局部优化算法对局部特征点的提取提供基础条件。
[0040]经典算法处理形态复杂的岸线有时会出现一个问题:曲线在简化过程中有可能出现自相交和相互交所引起的拓扑异化问题。鉴于弯曲是地理岸线的几何单元，如果能够准确地识别弯曲就能准确地提取岸线的地理几何特征，前向长度控制可使局部简化算法处理的数据控制在一个相对均匀的环境中，有效提高算法的适应性，同时还能够准确地区分电子海图岸线数据中的人工线要素和自然线要素，为人工线要素在自动综合过程中保持几何特征完全不损失提供保障，因此，本发明采用结合弯曲识别和前向长度控制来解决上述问题。
[0041]本步骤可以通过建立相邻数据点的矢量线段，依据当前矢量线段判断下一个矢量线段的方向，以两个矢量线段的夹角判断岸线弯曲的程度；所述弯曲是指由岸线上相邻数据点组成的直线段中，其绕动方向一致(一致是指旋转的方向一样)的若干条相邻直线段的
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[0042]所述的对岸线弯曲的识别，如图5所示，通过计算可以得出矢量线段AB的方向，然后判定C点在矢量线段AB的上下方来确定矢量线段BC相对于矢量线段AB的绕动方向，β角是矢量线段AB和BC的夹角，α是β的补角，可以利用余弦公式求得α，从图上可以看出矢量线段的绕动方向，矢量线段的夹角可以直接反应两段矢量线段弯曲程度。矢量线段夹角的累加和的变化率可以反应一段曲线整体弯曲程度，通过对曲线整体弯曲程度的控制来保证数据分段后每段数据的弯曲都是单调的且不会形成螺旋线，为局部优化算法对局部特征点的提取提供基础条件。
[0043]尽管整体弯曲程度跟人工岸线和自然岸线的区分没有直接关系，但是整体弯曲程度反应了岸线的形态，其邻域内整体弯曲程度小说明该段岸线弯曲比较平缓。整体弯曲程度是切分复杂岸线的依据，例如为避免在处理区域内出现螺旋岸线而需要在矢量线段累加和小于360度时进行控制，否则会出现螺旋线。
[0044]所述利用前向长度选取特征点:由上步的统计分析可以发现，前向长度相近的数据点是为了表达同一岸线特征。具体的:自然岸线由于弯曲比较平缓，为了表达这种平缓，该段数据的前向长度会比较接近，这样就不会出现明显折角失真；相对应的人工岸线，由于岸线较直，折角分明，其数据的前向长度分布就散乱，甚至出现跳跃，但是有时自然岸线也会出现这种情况，例如一段弯曲的防波堤。因此上述规律对岸线的区分很重要，为分开表现不同特征的数据段提供了条件。如果该数据点的前向长度过分大于或过分小于领域内前向长度的均值时，就把本数据点选为特征点，这是识别人工岸线和自然岸线的关键步骤。[0045]整体特征点的提取具体实施的步骤如下:
[0046]1、前期岸线数据的去重赋值处理:按照从电子海图提取岸线数据的自然顺序，连接两个相邻的数据点形成一个矢量线段，矢量线段方向是从前一个点到后一个点，同时给每个数据点赋两个特征:前向长度和特征夹角。
[0047]U、整体特征点提取:以i步中的矢量线段为标准，依次判断下一个数据点与其前一数据点构成的矢量线段在i步中的矢量线段的左侧还是右侧，并记录各个矢量线段的绕动方向和夹角，判断在左侧还是在右侧是判断矢量线段绕动方向的依据，若连续出现判断矢量线段是同一侧，则能够证明上述矢量线段绕动方向一致；如果下列三种情况发生其一:a.某个矢量线段绕动方向发生变化，则该矢量线段的起点即岸线弯曲方向改变的拐点；b.弯曲程度超出判断条件，由于螺旋线会导致局部算法的失效，所以弯曲程度不能超过360度，本方法的判断条件是整体特征点之间的弯曲程度不能超过360度；c.矢量线段的长度在邻域内出现跳跃现象，则认为该数据点是特征点并进行保留，特征点之间的数据使用步骤三的局部特征提取方法进行进一步简化处理，直到满足条件。
[0048]ii1:循环ii步直到最后一个数据点。
[0049]所述矢量线段的长度在邻域内出现跳跃现象即当前数据的前向长度大于5倍或小于1/5倍邻域内前向长度的均值时，将该数据点选为特征点。
[0050]由于拐点是岸线曲线弯曲方向改变的标志，而弯曲是岸线的基本特征，所以拐点的保留是岸线基本特征提取的关键因素之一，因此拐点是重要的特征点。
[0051]整体特征点是对岸线几何精度和位置精度贡献大的数据点，将这些整体特征点保留并做为局部特征处理的分段点，是本方法的核心步骤之一，因此整体特征点的提取是人工岸线完整保留，自然岸线合理拟合的基础。
[0052]3、局部特征点提取:对整体分段后的若干个特征数据点组成的数据段，使用以面积损失度为控制参数的探索算法进行局部特征点提取，直到该数据段内面积损失降到设定阈值时停止探索。这一步很大程度上提高了简化后数据的几何精度和位置精度。
[0053]虽然在上一步骤提取出了整体特征点，已经能够反应出岸线的地理几何特征，但是自然岸线位置精度损失严重。为了解决上述问题，本发明使用优化算法实现了对岸线数据局部特征点的提取，从而使简化结果满足要求。
[0054]本发明的局部优化算法有一个关键假设:就是简化的分段内数据顺序连线必须为一个凸多边形，不满足这个假设就会造成控制参数失效。然而通过上一步骤的弯曲程度的控制，使得分段后的数据连线是分布较均匀、弯曲方向相同、弯曲度不大的单调曲线，收尾相连就是凸多边形。
[0055]具体的优化实现过程:
[0056]1、利用三角形切割方法求出上一步骤提取的特征点中两个相邻特征点数据段组成凸多边形的面积，如图7中第一步所示，设两个相邻特征点之间有若干个数据点；设两个相邻特征点之间有η个数据点，该凸多边形面积用S表示，各个相邻的数据点组成等每个小三角形的面积用数字i表示，则
[0057]
[0058]i1、连接两个相邻特征点，以两个相邻特征点为底边，随机选取该相邻两个特征点之间的任一数据点为顶点，求出上述相邻特征点与选取的数据点组成的三角形的面积，进行局部探索，探索出面积最大的三角形，如图7中第二步所示；所述的局部探索为以两个相邻特征点组成的数据段为底边，选取所述特征点数据段之间的任一数据点为顶点，依次求出相邻特征点数据段内与全部数据点组成的各个三角形的面积，并选取出面积最大的三角形对应的数据点。
[0059]ii1、保留ii中探索出的面积最大的三角形为凸多边形的一部分，计算所述凸多边形相对应的面积损失度，若是面积损失度小于预设值，保留面积最大三角形对应的数据点，并将该数据点保留为局部特征点，如图7中第三步所示，进入下一数据段，重复第步，直到最后一个数据段；若是面积损失度不小于预设值，则进行iv步。
[0060]所述面积损失度为凸多边形去除被简化的数据点后损失的面积和原凸多边形面积的比值，记作δ。
[0061]iv、保留上述面积最大的三角形对应的数据点，将上述两个特征点以及保留下来的数据点为局部分段点进行分段，并对分段后的各个数据段分别进行第ii步，比较所述各个数据段中的最大三角形的面积，选取出这些三角形中面积最大的三角形，并重复第iii步，直到计算出的凸多边形的面积损失度小于预设值，保留该面积最大三角形对应的数据点，保留为局部特征点，如图7中第四步所示。
[0062]下面以具体实施例进行说明:
[0063]所述面积损失度记作δ，其演示实例如图6所示，假设去掉a、c、e、f顶点，原凸多边形就会失去Aab, bed, defB等多边形的面积。
[0064]凸多边形面积用S表示，那么面积损失度就是
【权利要求】
1.一种用于航海模拟器仿真的雷达模拟数据自动简化方法，其特征在于:包括如下步骤: (1)、提取原始岸线数据并进行特征分析:通过提取算法在国际标准电子海图数据中提取出岸线数据，对提取的岸线数据进行赋特征值处理，并对所述经过赋特征值处理的岸线数据进行统计分析，抽取出所述电子海图岸线数据的特征规律，为人工岸线和自然岸线的区分奠定基础； (2)、对电子海图的岸线数据进行整体特征点的提取:使用前向长度控制、岸线弯曲识别方法实现对人工岸线和自然岸线的区分，即整体分段，并利用累积弯曲程度控制方法保证数据分段后每段数据的弯曲都是单调的且不会形成螺旋线，为局部优化算法对局部特征点的提取提供基础条件； (3)、对电子海图的岸线数据进行局部特征点提取:对整体分段后的若干个特征数据点组成的数据段，使用以面积损失度为控制参数的探索算法进行局部特征点提取，直到该数据段内面积损失降到设定阈值时停止探索。
2.根据权利要求1所述的简化方法，其特征在于:所述的提取原始岸线数据并进行特征分析其实现过程如下:1、首先根据国际标准电子海图数据的数据格式，对电子海图岸线数据进行自动提取，并对提取的岸线数据进行赋特征值处理即对所述岸线数据点赋两个特征值——前向长度和特征夹角，其中所述特征夹角是指当前提取的岸线数据点以及其前后两个数据点所形成的小于180度的角，所述的前向长度是指当前提取的岸线数据点到前一数据点的距离；?、然后对具有这两个特征的数据点进行统计分析，所述的统计分析即对选取的若干张典型海图岸 线数据的前向长度和特征夹角在其值域内的分布进行统计分析，得出其特征值的分布规律，为下一步区分人工岸线和自然岸线提供统计基础；ii1、依据对岸线数据的特征夹角以及前向长度的统计结果，分析所述岸线数据的特征规律，并实现人工岸线和自然岸线的区分。
3.根据权利要求1所述的简化方法，其特征在于:所述的对岸线数据进行整体特征点的提取，其实现过程如下:1、前期岸线数据的去重赋值处理:按照从电子海图提取岸线数据的自然顺序，连接两个相邻的数据点形成一个矢量线段，矢量线段方向是从前一个点到后一个点，去除相邻的重复点，同时给每个数据点赋两个特征:前向长度和特征夹角； i1、整体特征点提取:以i步中的矢量线段为标准，依次判断下一个数据点与其前一数据点构成的矢量线段在i步中的矢量线段的左侧还是右侧，并记录各个矢量线段的绕动方向和夹角，判断在左侧还是在右侧是判断矢量线段绕动方向的依据，若连续出现判断的矢量线段是同一侧，则能够证明上述矢量线段绕动方向一致；若下列三种情况发生其一:a.某个矢量线段绕动方向发生变化，则该矢量线段的起点即是岸线弯曲方向改变的拐点；b.曲线弯曲程度超出判断条件；c.矢量线段的长度在邻域内出现跳跃现象；则认为该数据点是整体特征点并进行保留，整体特征点之间的数据使用步骤三的局部特征提取方法进行进一步简化处理，直到满足条件；ii1:循环?步直到最后一个数据点。
4.根据权利要求3所述的简化方法，其特征在于:所述曲线弯曲程度超出判断条件是指整体特征点之间曲线的弯曲程度不能超过360度。
5.根据权利要求3所述的简化方法，其特征在于:所述矢量线段的长度在邻域内出现跳跃现象是指当前数据点的前向长度大于5倍或小于1/5倍邻域内前向长度的均值时，将该数据点选为特征点。
6.根据权利要求1所述的简化方法，其特征在于:局部特征点提取的优化实现过程: i、利用三角形切割方法求出上一步骤提取的特征点中两个相邻特征点数据段组成凸多边形的面积，设两个相邻特征点之间有若干个数据点； ?、连接两个相邻特征点，以两个相邻特征点为底边，随机选取该相邻两个特征点之间的任一数据点为顶点，求出上述相邻特征点与选取的数据点组成的三角形的面积，进行局部探索，探索出面积最大的三角形； ii1、保留ii中探索出的面积最大的三角形为凸多边形的一部分，计算所述凸多边形相对应的面积损失度，若是面积损失度小于预设值，保留面积最大三角形对应的数据点，并将该数据点保留为局部特征点，进入下一数据段，重复第步，直到最后一个数据段；若是面积损失度不小于预设值，则进行iv步； iv、保留上述面积最大的三角形对应的数据点，将上述两个特征点以及保留下来的数据点为局部分段点进行分段，并对分段后的各个数据段分别进行第?步，比较所述各个数据段中的最大三角形的面积，选取出这些三角形中面积最大的三角形，并重复第iii步，直到计算出的凸多边形的面积损失度小于预设值，保留该面积最大三角形对应的数据点，保留为局部特征点。
7.根据权利要求6所述的简化方法，其特征在于:所述的局部探索为以两个相邻特征点组成的数据段为底边，选取所述特征点数据段之间的任一数据点为顶点，依次求出相邻特征点数据段内与全部数据点组成的各个三角形的面积，并选取出面积最大的三角形对应的数据点。
【文档编号】G06F19/00GK103646158SQ201310391137
【公开日】2014年3月19日 申请日期:2013年8月30日 优先权日:2013年8月30日
【发明者】张新宇, 尹勇, 金一丞, 任鸿翔, 张显库, 王金涛, 张秀凤, 任俊生, 孙霄峰, 刘秀文, 神和龙, 丛林, 熊欣 申请人:大连海事大学