本申請涉及水上智能交通，尤其涉及一種港口水域水上交通活動事件識別方法和相關(guān)設(shè)備。
背景技術(shù)：
1、港口水上交通管理依賴于實時監(jiān)測船舶航行、靠泊、錨泊、作業(yè)等活動，以支持調(diào)度指揮、港航監(jiān)管與安全管理。相應(yīng)地，船舶動態(tài)主要通過自動識別系統(tǒng)（ais）獲取，而港口作業(yè)計劃、泊位計劃、引航計劃等信息則由港口管理系統(tǒng)（port?call或terminaloperating?system）提供。相關(guān)技術(shù)中，基于ais的船舶行為識別普遍依賴人工規(guī)則或簡單閾值（如速度、航向變化等），難以準(zhǔn)確區(qū)分復(fù)雜工況，如靠泊與慢速靠近的差異、正常等待錨泊與異常漂航的區(qū)分、引航登輪時的判別等，并且對于交通事件識別的準(zhǔn)確性較低。
2、綜上，相關(guān)技術(shù)中存在的技術(shù)問題有待得到改善。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本申請實施例的主要目的在于提出一種港口水域水上交通活動事件識別方法和相關(guān)設(shè)備，能夠有效提高港口水域水上交通活動事件識別的準(zhǔn)確性，并且提高了事件識別在復(fù)雜水域環(huán)境下的可靠性與泛化能力。
2、為實現(xiàn)上述目的，本申請實施例的一方面提出了一種港口水域水上交通活動事件識別方法，所述方法包括：
3、獲取目標(biāo)港口水域內(nèi)的第一港口數(shù)據(jù)；其中，所述第一港口數(shù)據(jù)包括船舶ais數(shù)據(jù)和港口業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；
4、對所述第一港口數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到第二港口數(shù)據(jù)；
5、根據(jù)所述第二港口數(shù)據(jù)構(gòu)建得到預(yù)設(shè)語義特征數(shù)據(jù)；
6、根據(jù)所述預(yù)設(shè)語義特征數(shù)據(jù)通過預(yù)設(shè)事件識別決策樹模型進(jìn)行交通活動事件識別，得到交通活動事件類型數(shù)據(jù)；其中，所述預(yù)設(shè)事件識別決策樹基于id3算法構(gòu)建得到。
7、在一些實施例中，所述獲取目標(biāo)港口水域內(nèi)的第一港口數(shù)據(jù)，包括：
8、獲取原始ais報文數(shù)據(jù)，進(jìn)而根據(jù)預(yù)設(shè)空間邊界條件對所述原始ais報文數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域裁剪，得到船舶ais數(shù)據(jù)；
9、獲取所述港口業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，進(jìn)而將所述港口業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和所述船舶ais數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到所述第一港口數(shù)據(jù)。
10、在一些實施例中，所述對所述第一港口數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到第二港口數(shù)據(jù)，包括：
11、對所述船舶ais數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值刪除處理，得到第一ais數(shù)據(jù)；
12、根據(jù)預(yù)設(shè)字段遍歷所述第一ais數(shù)據(jù)，進(jìn)行重復(fù)記錄識別，得到重復(fù)數(shù)據(jù)識別結(jié)果；其中，所述重復(fù)數(shù)據(jù)識別結(jié)果包括數(shù)據(jù)完全重復(fù)的第一數(shù)據(jù)行或數(shù)據(jù)部分重復(fù)的第二數(shù)據(jù)行；
13、根據(jù)所述重復(fù)數(shù)據(jù)識別結(jié)果對所述第一ais數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)設(shè)重復(fù)刪除處理，得到第二ais數(shù)據(jù)；其中，所述預(yù)設(shè)重復(fù)刪除處理包括對所述第一數(shù)據(jù)行進(jìn)行部分刪除處理，或者對所述第二數(shù)據(jù)行進(jìn)行全部刪除處理；
14、根據(jù)所述第二ais數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值處理，得到所述第三ais數(shù)據(jù)；
15、根據(jù)所述第三ais數(shù)據(jù)結(jié)合所述港口業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建得到所述第二港口數(shù)據(jù)。
16、在一些實施例中，所述根據(jù)所述第二港口數(shù)據(jù)構(gòu)建得到預(yù)設(shè)語義特征數(shù)據(jù)，包括：
17、構(gòu)建事件語義特征標(biāo)簽體系；其中，所述事件語義特征標(biāo)簽體系包括位置語義特征類型、運動狀態(tài)語義特征類型、交互關(guān)系語義特征類型以及業(yè)務(wù)作業(yè)語義特征類型；
18、通過所述事件語義特征標(biāo)簽體系將所述第二港口數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散語義標(biāo)簽，得到所述預(yù)設(shè)語義特征數(shù)據(jù)。
19、在一些實施例中，在執(zhí)行所述根據(jù)所述預(yù)設(shè)語義特征數(shù)據(jù)通過預(yù)設(shè)事件識別決策樹模型進(jìn)行交通活動事件識別，得到交通活動事件類型數(shù)據(jù)之前，所述方法還包括：
20、根據(jù)預(yù)設(shè)事件分層分類體系對歷史船舶軌跡樣本進(jìn)行事件標(biāo)簽標(biāo)注，構(gòu)建得到模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；
21、對所述模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的連續(xù)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，構(gòu)建得到候選屬性集合；
22、根據(jù)所述候選屬性集合進(jìn)行信息增益計算，進(jìn)而通過計算得到的特征信息增益數(shù)據(jù)確定期望分裂特征；
23、根據(jù)所述期望分裂特征遞歸生成決策樹判別結(jié)構(gòu)，得到所述預(yù)設(shè)事件識別決策模型。
24、在一些實施例中，在執(zhí)行所述根據(jù)所述預(yù)設(shè)語義特征數(shù)據(jù)通過預(yù)設(shè)事件識別決策樹模型進(jìn)行交通活動事件識別，得到交通活動事件類型數(shù)據(jù)之后，所述方法還包括：
25、根據(jù)預(yù)設(shè)事件編碼體系對所述交通活動事件類型數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化編碼，得到事件識別數(shù)據(jù)包；其中，所述預(yù)設(shè)事件編碼體系通過對船舶事件行為場景進(jìn)行分類和編碼構(gòu)建得到。
26、為實現(xiàn)上述目的，本申請實施例的另一方面提出了一種港口水域水上交通活動事件識別裝置，所述裝置包括：
27、第一模塊，用于獲取目標(biāo)港口水域內(nèi)的第一港口數(shù)據(jù)；其中，所述第一港口數(shù)據(jù)包括船舶ais數(shù)據(jù)和港口業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；
28、第二模塊，用于對所述第一港口數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到第二港口數(shù)據(jù)；
29、第三模塊，用于根據(jù)所述第二港口數(shù)據(jù)構(gòu)建得到預(yù)設(shè)語義特征數(shù)據(jù)；
30、第四模塊，用于根據(jù)所述預(yù)設(shè)語義特征數(shù)據(jù)通過預(yù)設(shè)事件識別決策樹模型進(jìn)行交通活動事件識別，得到交通活動事件類型數(shù)據(jù)；其中，所述預(yù)設(shè)事件識別決策樹基于id3算法構(gòu)建得到。
31、為實現(xiàn)上述目的，本申請實施例的另一方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：
32、至少一個處理器；
33、至少一個存儲器，用于存儲至少一個程序；
34、當(dāng)所述至少一個程序被所述至少一個處理器執(zhí)行，使得所述至少一個處理器實現(xiàn)上述的方法。
35、為實現(xiàn)上述目的，本申請實施例的另一方面提出了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的方法。
36、為實現(xiàn)上述目的，本申請實施例的另一方面提出了一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的方法
37、本申請實施例至少包括以下有益效果：本申請?zhí)峁┮环N港口水域水上交通活動事件識別方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方案通過獲取目標(biāo)港口水域內(nèi)的船舶ais數(shù)據(jù)和港口業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，即第一港口數(shù)據(jù)，并對第一港口數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到第二港口數(shù)據(jù)，進(jìn)而根據(jù)第二港口數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)設(shè)語義特征數(shù)據(jù)。接著，本發(fā)明實施例根據(jù)預(yù)設(shè)語義特征數(shù)據(jù)通過基于id3算法構(gòu)建得到的預(yù)設(shè)事件識別決策樹模型進(jìn)行交通活動事件識別，得到交通活動事件類型數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)港口水域水上交通活動事件識別。容易理解的是，本發(fā)明實施例通過結(jié)合船舶ais數(shù)據(jù)和港口業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行交通活動事件的識別，能夠提高事件識別在復(fù)雜水域環(huán)境下的可靠性與泛化能力，同時結(jié)合基于id3算法構(gòu)建的預(yù)設(shè)事件決策樹進(jìn)行水上交通活動事件的識別，有效提高了港口水域水上交通活動事件識別的準(zhǔn)確性。
1.一種港口水域水上交通活動事件識別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標(biāo)港口水域內(nèi)的第一港口數(shù)據(jù)，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述第一港口數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到第二港口數(shù)據(jù)，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第二港口數(shù)據(jù)構(gòu)建得到預(yù)設(shè)語義特征數(shù)據(jù)，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在執(zhí)行所述根據(jù)所述預(yù)設(shè)語義特征數(shù)據(jù)通過預(yù)設(shè)事件識別決策樹模型進(jìn)行交通活動事件識別，得到交通活動事件類型數(shù)據(jù)之前，所述方法還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在執(zhí)行所述根據(jù)所述預(yù)設(shè)語義特征數(shù)據(jù)通過預(yù)設(shè)事件識別決策樹模型進(jìn)行交通活動事件識別，得到交通活動事件類型數(shù)據(jù)之后，所述方法還包括：
7.一種港口水域水上交通活動事件識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：
8.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：
9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項所述的方法。
10.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項所述的方法。