(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210218239.0 (22)申请日 2022.03.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114565176 A (43)申请公布日 2022.05.31 (73)专利权人 上海迈利船舶科技有限公司 地址 201306 上海市浦东 新区中国 （上海） 自由贸易试验区临港新片区环湖西二 路888号C楼 (72)发明人 夏辉宇　 (74)专利代理 机构 上海科律专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 31290 专利代理师 袁亚军 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01)G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (56)对比文件 CN 114077926 A,202 2.02.22 CN 111340427 A,2020.0 6.26 EP 3739295 A1,2020.1 1.18 CN 113221449 A,2021.08.0 6 朱姣等.基 于轨迹的内河船舶行为模式挖 掘. 《交通信息与安全》 .2017,(第0 3期),全文. 段俊利等.基 于历史航迹的船舶任意 点到港 的航线规划算法. 《上海船舶运输科 学研究所 学 报》 .2020,(第02期),全 文. 审查员 涂丹辉 (54)发明名称 一种长期船舶轨 迹预测方法 (57)摘要 本发明公开了一种长期船舶轨迹预测方法， 包括： S1、 将预测水域空间按照规则网格进行划 分， 计算船舶轨迹分布密度图； S2、 由待预测船舶 初始状态点生成初始状态域， 在初始 状态域内利 用相似性搜索得到出发状态点集； S3、 计算出发 状态点集Δt时间后的点位集合； S4、 使用密度聚 类算法对点位集合聚类， 提取聚类结果主要集群 并计算代表点， 得到代表点集合Rc； S5、 计算Rc 各 点在船舶轨迹分布密度图对应的密度值； S6、 根 据Rc计算本轮预测状态点信息。 本发明 改进了已 有船舶轨迹预测方法精度不够高且仅能实现单 轨迹预测的缺陷， 通过灵活调节阈值的方式实现 多航行模式的轨迹预测， 兼顾 不同时刻航速及航 向等重要信息预测。 权利要求书2页 说明书6页 附图4页 CN 114565176 B 2022.11.22 CN 114565176 B 1.一种长期船舶轨 迹预测方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1、 将预测水域空间按照规则网格进行划分， 在网格化基础上计算船舶轨迹分布密度 图； S2、 由待预测船舶初始状态点生成初始状态域， 在初始状态域内利用相似性搜索得到 出发状态点 集； S3、 计算出发状态点 集Δt时间后的点 位集合predicti on_set； S4、 使用密度聚类算法对prediction_set聚类， 提取聚类结果主要集群并计算代表点， 得到代表点集合Rc； S5、 计算Rc各点在船舶轨迹分布密度图对应的密度值， 如果低于设定的密度阈值， 则将 该点从Rc中去除； S6、 根据Rc计算本轮预测状态点信息， 再将其作为输入返回步骤S2， 重复S2~S6， 直到满 足预测时长为止； S7、 从最后一轮计算得到的预测状态点逐轮向上， 根据预测状态点的生成关系连接得 到最终预测轨 迹； 所述步骤S2包括： S21、 确定待预测船舶的初始状态点， 所述初始状态点包含海上移动业务识别码、 瞬时 位置、 对地 航速、 对地 航向和时间戳； S22、 由待预测船舶初始状态点生成出发线， 所述出发线的中点为初始状态点的位置坐 标， 所述出发线的角度与初始状态点对地 航向保持垂直； S23、 计算初始状态域， 所述初始状态域由出发线生成的缓冲 区构成， 缓冲区计算方法 为单线定距缓冲； S24、 对初始状态域内历史AIS轨 迹点进行相似性搜索得到出发状态点 集； S24、 如果出发状态点集中存在多个具有相同MMSI值的元素， 则保留其中与出发线垂直 距离最近的一个元 素。 2.根据权利要求1所述 一种长期船舶轨 迹预测方法， 其特 征在于， 所述 步骤S1包括： S11、 确定待预测水域空间范围， 将其按照经纬网进行网格划分， 网格边长取5 ×10‑5度； S12、 使用线密度估计方法计算轨迹密度分布： 将历史AIS轨迹线集合叠加至网格， 计算 落入每个网格中的轨 迹线数量 n及其相交长度 Li， 得到网格值 ； S13、 对网格值进行全局归一化处理， 使其值域控制在[0,  1]区间内， 形成最终船舶轨 迹分布密度图。 3.根据权利要求1所述一种长期船舶轨迹预测方法， 其特征在于， 所述步骤S2中初始状 态域由出发线生成的缓冲区构成； 所述出发线由待预测船舶初始状态点生成， 出发线中点 为初始状态点的位置坐标， 出发线角度与初始状态点对地航向保持垂直； 所述缓冲区由出 发线单线定距缓冲生成。 4.根据权利要求1所述一种长期船舶轨迹预测方法， 其特征在于， 所述步骤S24中相似 性搜索采用下式计算： |sogs  ‑  sogi| < γ权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114565176 B 2|cogs  ‑  cogi| < λ |ts‑  ti| < τ 其中，sogs表示初始状态点航速， sogi为搜索点航速， γ为航速阈值， cogs表示初始状态 点航向，cogi为搜索点航向， λ为航向阈值， ts表示初始状态点时间戳， ti为搜索点时间戳， τ 为时间阈值。 5.根据权利要求4所述一种长期船舶轨迹预测方法， 其特征在于， 所述出发线长度为 100米， 缓冲值取值 为50米， γ取值 为1节， λ取值 为30度， τ 取值 为10天。 6.根据权利要求1所述一种长期船舶轨迹预测方法， 其特征在于， 所述步骤S3中Δt时 间后的位置由出发状态点所在的实际AIS轨迹以线性内插方式计算得到， 如果在某一时刻 无法定位到前、 后采样， 则判定该时刻已超过实际AIS轨 迹时间范围， 直接 舍弃该点。 7.根据权利要求1所述一种长期船舶轨迹预测方法， 其特征在于， 所述步骤S4中主要集 群是指聚类结果中除了离群点外， 元素数量占总 数量超出预设比值的集群； 所述代表点是 指主要集群中距离中心 点坐标最近的元素， 所述中心点由主要集群中所有 元素平均坐标计 算得到。 8.根据权利要求1所述一种长期船舶轨迹预测方法， 其特征在于， 所述步骤S5 中密度阈 值的选择区间设定如下：  对于单条常见航行规律的轨迹预测， 密度阈值区间为[0.2,0.5]； 对于存在支汊航道 航行的轨迹预测， 密度阈值区间为[0.1,0.2]； 对于更多 行为模式的轨迹 预测， 密度阈值区间为[0.0 5, 0.1]。 9.根据权利要求1所述一种长期船舶轨迹预测方法， 其特征在于， 所述步骤S6 中预测状 态点信息包括位置坐标、 航向及航速信息； 其中预测状态点位置坐标为Rc中各点的坐标， 预 测状态点航向为Rc中各点与上一轮预测状态点坐标形成的向量角度， 极坐标轴正方向为正 北， 值域范围在[0 °, 360°]； 预测状态点航速由Rc中各点与上一轮预测状态点之间的距离 d/Δt计算得到， 其中d为两点间的Haversi ne距离。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114565176 B 3