一种基于AIS的水上智能监控管理方法及系统与流程

本发明涉及智能监控技术领域，更具体地说，它涉及一种基于ais的水上智能监控管理方法及系统。

背景技术：

目前在海事监管领域，包括水上交通管理，航运管理，航道通航管理等水上交通管理中，存在着两套独立的监管系统，一个是基于ais/gps的无线通讯手段的船舶航道管理系统，一个是基于视频的cctv视频监控系统。

这两套管理系统是独立运行，虽然形式上统一在管理部门的信息中心，但两套系统之间互不关联。比如，通过视频监控系统，发现图像中船舶发生事故，或者偏离航道，或者发生漏油污染，管理人员必须切换到ais系统去调取船舶的信息，并且要通过vhf无线通讯对话，人工的分辨出视频图像中对应的船舶信息，工作效率比较低，严重影响水上交通的应急反映速度。

技术实现要素：

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于ais的水上智能监控管理方法及系统，能大大提高岸基服务器的水上交通应急反映速度，提高水上管理部门的工作效率。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种基于ais的水上智能监控管理方法，包括以下步骤：

采集船舶的基本信息，并对所述基本信息进行预处理，得到对应的船舶航行信息；所述船舶航行信息包括船舶的船名、标识号、大小、转载货物信息、实时位置信息、航速、航向以及航行计划；

采集船舶的周边环境数据，并对周边环境数据进行处理，得到对应的船舶环境信息；所述船舶环境信息包括水上的风速、水浪、水深、等深线、锚地以及水上标志物；

将所述船舶航行信息和船舶环境信息上传至相应的岸基服务器；

根据所述船舶航行信息和船舶环境信息，结合实时气象水文预测信息，对船舶的航行路径和航行时间进行预测并得到预测结果；

对所述预测结果进行估算，计算出风险概率；

将所述风险概率与预设风险阈值进行比较，在所述风险概率大于预设风险阈值的情况下，对所述船舶发出警告信号。

进一步地，所述采集船舶的周边环境数据，并对周边环境数据进行处理，得到对应的船舶环境信息，包括：

采集船舶周边环境的实时视频，并上传至岸基服务器。

进一步地，所述采集船舶的周边环境数据，并对周边环境数据进行处理，得到对应的船舶环境信息，包括：

采集船舶的周边环境数据并转换为雷达回波数据，将雷达回波数据上传至岸基服务器，比对分析附近水域的实时情况。

进一步地，所述根据所述船舶航行信息和船舶环境信息，结合实时气象水文预测信息，对船舶的运行路径和时间进行预测并得到预测结果，包括：

根据船舶的航行计划、实时气象水文预测信息、船舶航行信息和船舶环境信息，结合岸基服务器的历史数据库中存储的历史航行数据，对船舶及其运行环境进行预测得到潜在危险信息，并回传给船舶。

进一步地，所述将所述风险概率与预设风险阈值进行比较，在所述风险概率大于预设风险阈值的情况下，对所述船舶发出警告信号，包括：

在对所述船舶发出警告信号的同时，根据船舶环境信息和实时气象水文预测信息，为船舶选择合适的锚地进行停泊；并对船舶的航行时间进行重新规划，得到新的航行时间段。

基于上述水上智能监控管理方法，本发明的还提供一种基于ais的水上智能监控管理系统，包括：

信息采集模块，用于获取ais系统发送的船舶的基本信息，并对所述基本信息进行预处理，得到对应的船舶航行信息；所述船舶航行信息包括船舶的船名、标识号、大小、转载货物信息、实时位置信息、航速、航向以及航行计划；

cctv视频采集模块，用于采集船舶的周边环境数据，并对周边环境数据进行处理，得到对应的船舶环境信息；所述船舶环境信息包括水上的风速、水浪、水深、等深线以及锚地、浮标的位置；

通信模块，用于将所述船舶航行信息和船舶环境信息上传至相应的岸基服务器；

分析模块，根据所述船舶航行信息和船舶环境信息，结合实时气象水文预测信息，对船舶的航行路径和航行时间进行预测并得到预测结果；

风险估算模块，用于对所述预测结果进行估算，计算出风险概率；

预警模块，用于将所述风险概率与预设风险阈值进行比较，在所述风险概率大于预设风险阈值的情况下，对所述船舶发出警告信号。

进一步地，还包括：上传模块，用于将cctv视频采集模块采集的船舶周边环境实时视频上传至岸基服务器。

进一步地，还包括：预测分析模块，用于根据船舶的实际航行计划、实时气象水文预测信息、船舶航行信息和船舶环境信息，结合岸基服务器的历史数据库中存储的历史航行数据，对船舶及其运行环境进行多方位预测得到潜在危险信息，并回传给船舶。

进一步地，还包括：规划模块：用于将所述风险概率与预设风险阈值进行比较，在所述风险概率大于预设风险阈值的情况下，根据船舶环境信息和实时气象水文预测信息，为船舶选择合适的锚地进行停泊；并对船舶的航行时间进行重新规划，得到新的航行时间段。

进一步地，还包括：雷达数据信息模块，用于采集船舶的周边环境数据并转换为雷达回波数据，将雷达回波数据上传至岸基服务器，比对分析附近水域的实时情况。

综上所述，本发明具有以下有益效果：

其一，本发明的监控管理系统，以ais系统为基础，结合cctv视频采集系统对水上过往船舶以及船舶周边环境进行监控和识别，并将得到的船舶航行信息和船舶环境信息，通过通信模块上传至该船舶所对应的岸基服务器，对船舶的航行路径和航行时间进行预测并得到预测结果，计算风险概率，并与预设风险阈值进行比较；当所述风险概率大于预设风险阈值，对所述船舶发出警告信号；通过直接将目标船舶的信息回传到相应的岸基服务器，可有效提高水上交通应急反映速度，提升管理人员的的工作效率。

其二，通过获取实时气象水文预测信息及船舶航行计划，根据船舶航行计划、实时气象水文预测信息、船舶航行信息和船舶环境信息，结合岸基服务器的历史数据库中存储的历史航行数据，对船舶及其运行环境进行多方位预测得到潜在危险信息，并回传给船舶，安全性能更高。

其三，通过采集船舶的周边环境数据并转换为雷达回波数据，将雷达回波数据上传至岸基服务器，与cctv视频采集模块采集的船舶周边环境进行比对分析，能更加准确得出附近水域的实时情况，方便指导船舶上的工作人员作出准确的应变。

其四，通过与水上单位信息互换和共享，提升水上交通管理的能力和效率。

附图说明

图1为本发明提供的基于ais的水上智能监控管理方法的流程示意图；

图2为图1中步骤200的流程示意图；

图3为图1中步骤400的流程示意图；

图4为图1中步骤600的流程示意图；

图5为本发明提供的基于ais的水上智能监控管理系统的结构框图；

图6是本发明本发明提供的管理系统的其中一个实施例的结构框图；

图7是本发明本发明提供的管理系统的其中一个实施例的结构框图；

图8是本发明本发明提供的管理系统的其中一个实施例的结构框图。

图中：10、信息采集模块；20、cctv视频采集模块；30、通信模块；40、分析模块；50、风险估算模块；60、预警模块；70、上传模块；80、预测分析模块；90、规划模块；91、雷达数据信息模块。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供了一种基于ais的水上智能监控管理方法及系统,如图1所示，包括以下步骤：

步骤100、采集船舶的基本信息，并对所述基本信息进行预处理，得到对应的船舶航行信息；所述船舶航行信息包括船舶的船名、标识号、大小、转载货物信息、实时位置信息、航速、航向以及航行计划；

步骤200、采集船舶的周边环境数据，并对周边环境数据进行处理，得到对应的船舶环境信息；所述船舶环境信息包括水上的风速、水浪、水深、等深线、锚地以及水上标志物；

步骤300、将所述船舶航行信息和船舶环境信息上传至相应的岸基服务器；

步骤400、根据所述船舶航行信息和船舶环境信息，结合实时气象水文预测信息，对船舶的航行路径和航行时间进行预测并得到预测结果；

步骤500、对所述预测结果进行估算，计算出风险概率；

步骤600、将所述风险概率与预设风险阈值进行比较，在所述风险概率大于预设风险阈值的情况下，对所述船舶发出警告信号。

通过将采集到的船舶航行信息和船舶环境信息上传至相应的岸基服务器，结合实时气象水文预测信息，对船舶的航行路径和航行时间进行预测并得到预测结果，可根据水上的实时气象水文预测信息，提前对船舶作出及时、准确的指导，能有效避免船舶在航行过程中可能存在的危险，安全性能更高。

通过直接将目标船舶的信息回传到相应的岸基服务器，可有效提高水上交通应急反映速度，提升管理人员的的工作效率。

进一步地，如图2所示，所述采集船舶的周边环境数据，并对周边环境数据进行处理，得到对应的船舶环境信息，包括：

步骤201、采集船舶周边环境的实时视频，并上传至岸基服务器。

进一步地，所述采集船舶的周边环境数据，并对周边环境数据进行处理，得到对应的船舶环境信息，包括：

步骤202、采集船舶的周边环境数据并转换为雷达回波数据，将雷达回波数据上传至岸基服务器，比对分析附近水域的实时情况。

通过船舶的周边环境数据并转换为雷达回波数据上传至岸基服务器，结合船舶周边环境的实时视频和船舶环境信息，得出更为准确的环境信息，能为航行船舶提供更为专业的指导和建议。

进一步地，如图3所示，所述根据所述船舶航行信息和船舶环境信息，结合实时气象水文预测信息，对船舶的运行路径和时间进行预测并得到预测结果，包括：

步骤401、根据船舶的航行计划、实时气象水文预测信息、船舶航行信息和船舶环境信息，结合岸基服务器的历史数据库中存储的历史航行数据，对船舶及其运行环境进行预测得到潜在危险信息；

步骤402、将潜在危险信息回传给船舶。

通过历史数据库中存储的历史航行数据，可以筛选出航道上的事故多发路段，当船舶航行到事故多发路段时，可将预测得到的可能存在的危险信息回传给船舶，以减少事故的发生。

进一步地，如图4所示，所述将所述风险概率与预设风险阈值进行比较，在所述风险概率大于预设风险阈值的情况下，对所述船舶发出警告信号，包括：

步骤601、在对所述船舶发出警告信号的同时，根据船舶环境信息和实时气象水文预测信息，为船舶选择合适的锚地进行停泊；

步骤602、对船舶的航行时间进行重新规划，得到新的航行时间段。

在船舶航行过程中，当水上的水浪和风速过大时，会对船舶的航行造成阻碍，严重时会造成意外事故的发生，本申请的管理方法，在对船舶发出警告信号的同时，需要对船舶的航行时间进行重新规划，得到新的航行时间段。当新的航行时间需要等待过长时间时，船舶需要选择合适的锚地进行停泊，本申请的管理方法，通过为船舶选择合适的锚地进行停泊，可避免船舶在等待航行时存在的潜在危险，进一步提高船舶的航行安全。

基于上述水上智能监控管理方法，本申请还提供了一种基于ais的水上智能监控管理系统，如图5所示，包括：

信息采集模块10，用于获取ais系统发送的船舶的基本信息，并对所述基本信息进行预处理，得到对应的船舶航行信息；所述船舶航行信息包括船舶的船名、标识号、大小、转载货物信息、实时位置信息、航速、航向以及航行计划；

cctv视频采集模块20，用于采集船舶的周边环境数据，并对周边环境数据进行处理，得到对应的船舶环境信息；所述船舶环境信息包括水上的风速、水浪、水深、等深线以及锚地、浮标的位置；

通信模块30，用于将所述船舶航行信息和船舶环境信息上传至相应的岸基服务器；

分析模块40，根据所述船舶航行信息和船舶环境信息，结合实时气象水文预测信息，对船舶的航行路径和航行时间进行预测并得到预测结果；

风险估算模块50，用于对所述预测结果进行估算，计算出风险概率；

预警模块60，用于将所述风险概率与预设风险阈值进行比较，在所述风险概率大于预设风险阈值的情况下，对所述船舶发出警告信号。

通过cctv视频采集模块20采集船舶周边环境的实时画面，其中船舶周边环境具体设为多少半径范围内的周边环境可根据实地情况而定，例如设置以船舶为中心的周边半径2-5km的圆周区域为船舶的周边环境，对周边环境区域内的变化进行重点监测。

其中，所述信息采集模块10可采用vts系统、卫星遥感系统等采集系统，也可采用直升机、无人机、无人艇以及水文气象水文仪多种可以采集水上通航环境要素和船舶动态信息的仪器与装备；以方便对船舶的位置信息、大小、航速、航向以及船舶标识号等基本信息进行采集；使得采集到的信息更准确。

所述水上标志物可以是无人船、浮标或水上碍航物等标志物，也可以为海上的永久固定建筑物。

进一步地，所述信息采集模块10：还用于当船舶进入ais系统的覆盖区域时，ais系统中的ais接收机接收船舶的ais信息并对其进行预处理，得到对应的船舶航行信息。

当船舶进入ais系统的覆盖区域时，ais接收机会自动接收船舶的ais信息并对其进行预处理，实现对船舶的自动智能监控。

通过预警模块60发出的语音警告信号，可及时提醒船舶上的工作人员，船舶的前方存在异常，需及时对航速、航向的选择作出调整；指引工作人员作出正确的选择。

进一步地，所述通信模块30包括vhf通讯系统与vdes系统；所述预警模块60通过vhf通讯系统和/或vdes系统发出“路径存在异常”的语音警告信号。

通过vhf通讯系统与vdes系统的通信模块30的配合使用，可发出“路径存在异常”的语音警告信号；受到vhf通讯系统传播距离以及警笛上传距离的限制，语音警告信号传递的距离限制在较小范围内，接收到语音警告信号的船只数量有限，减少了无关船舶收到垃圾信息的数量，有利于提高警示效能。

在一个实施例中，如图6所示，还包括：上传模块70，用于将cctv视频采集模块20采集的船舶周边环境实时视频上传至岸基服务器。

通过上传模块70，在对船舶发布预警信号之后，通过cctv视频数据模块对接收了预警信号的船舶进行自动跟踪和抓拍，并存储对应的自动跟踪和抓拍数据，上传至岸基服务器。

将cctv视频采集模块20采集的船舶实时视频画面上传至岸基服务器，方便岸基服务器的工作人员对水上现场有更全面的了解，从而给出更专业、更准确和更及时的指导意见，进一步提高水上交通应急反映速度。

在一个实施例中，如图6所示，还包括：雷达数据信息模块70，用于采集船舶的周边环境数据并转换为雷达回波数据，将雷达回波数据上传至岸基服务器，比对分析附近水域的实时情况。

通过雷达数据信息模块70采集船舶的周边环境数据并转换为雷达回波数据上传至岸基服务器，结合船舶周边环境的实时视频和船舶环境信息，得出更为准确的环境信息，能为航行船舶提供更为专业的指导和建议。

在一个实施例中，如图7所示，还包括：预测分析模块80，用于根据船舶的实际航行计划、实时气象水文预测信息、船舶航行信息和船舶环境信息，结合岸基服务器的历史数据库中存储的历史航行数据，对船舶及其运行环境进行多方位预测得到潜在危险信息，并回传给船舶。

通过历史数据库中存储的历史航行数据，可以筛选出航道上的事故多发路段，当船舶航行到事故多发路段时，可将预测得到的可能存在的危险信息回传给船舶，以减少事故的发生。

在一个实施例中，如图8所示，还包括：规划模块90：用于将所述风险概率与预设风险阈值进行比较，在所述风险概率大于预设风险阈值的情况下，根据船舶环境信息和实时气象水文预测信息，为船舶选择合适的锚地进行停泊；并对船舶的航行时间进行重新规划，得到新的航行时间段。

在船舶航行过程中，当水上的水浪和风速过大时，会对船舶的航行造成阻碍，严重时会造成意外事故的发生，本申请的管理系统，在对船舶发出警告信号的同时，通过规划模块90对船舶的航行时间进行重新规划，得到新的航行时间段。当新的航行时间需要等待过长时间时，船舶需要选择合适的锚地进行停泊，通过为船舶选择合适的锚地进行停泊，可避免船舶在等待航行时存在的潜在危险，进一步提高船舶的航行安全。

本发明的基于ais的水上智能监控管理方法及系统，包括以下步骤：采集船舶的基本信息，并对所述基本信息进行预处理，得到对应的船舶航行信息；所述船舶航行信息包括船舶的船名、标识号、大小、转载货物信息、实时位置信息、航速、航向以及航行计划；

采集船舶的周边环境数据，并对周边环境数据进行处理，得到对应的船舶环境信息；所述船舶环境信息包括水上的风速、水浪、水深、等深线、锚地以及水上标志物；

将所述船舶航行信息和船舶环境信息上传至相应的岸基服务器；

根据所述船舶航行信息和船舶环境信息，结合实时气象水文预测信息，对船舶的航行路径和航行时间进行预测并得到预测结果；

对所述预测结果进行估算，计算出风险概率；

将所述风险概率与预设风险阈值进行比较，在所述风险概率大于预设风险阈值的情况下，对所述船舶发出警告信号。

本申请的管理方法，能大大提高岸基服务器的水上交通应急反映速度，提高水上管理部门的工作效率。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。