基于船聯網調度平臺的航道船流量分析系統和智能體聯動機制

梅 魯 海

(浙江機電職業技術學院 浙江 杭州 310053)

0 引 言

航運、水利和環保等涉水系統等對信息化和智能化建設的需求在不斷提升，因為船舶在航行時是跨區域的，需要信息化系統的數據跟著船舶的移動而流轉，通過獲取航道的船舶流量情況，航運管理部門能夠從宏觀和微觀上掌握特定水域內水上交通的實際狀況、基本特征和一般規律，而現有的信息化系統解決方案往往無法很好地滿足信息共享等技術要求，這也導致了一些安全隱患，影響運輸效率。例如，以往的航運信息化都是各自獨立開發的系統，交互接口不一致，大航道內跨區域的數據共享和信息服務較難實現。此外，由于跨區域的航運信息系統的開發標準和主體不同，后臺數據中心和信息服務系統不兼容，經常會出現一種“信息孤島”的現象，從而影響信息化系統的整體性能和效益。另外，傳統的航道船流量檢測一般采用視頻監測方法，需要在航道的特定位置布置高清視頻探頭，通過捕捉實時的航道截面圖像，再對圖像進行圖形檢測來判斷過往船只和航行狀況，這種方法對于航道可見度和算法的依賴度較高，一旦航道可見度較差，當出現兩船部分重疊時，很可能會被識別為同一船只，從而影響到船舶流量檢測的準確性。

本文提出了一種基于船聯網調度平臺的航道船流量分析系統和智能體聯動機制，不需要在船舶上加裝裝置，通過將圖像采集與聲音檢測有機結合，船流量統計精確度高，船舶識別誤差小，對航道可見度和視頻算法的要求低。智能體聯動機制綜合利用傳感器、物聯網、分布式電子航道圖、數據融合、海量數據處理、傳輸和存儲檢索等新技術，有利于打造一種船聯網調度平臺的自動化和可視化決策支撐體系，并建立一種跨區域的管理部門之間的信息互通與共享的智能化業務服務系統[1]。

1 船聯網調度平臺的架構和組成

本平臺的組織架構由系統驅動層、支持層、功能層、數據管理層、人機交互層等組成，如圖1所示。平臺采用基于任務的軟件架構，每個任務完成特定的系統功能，很多任務完成系列功能。平臺具有組態便捷、數據分析控件實用、數據訪問方式開放、冗余可靠等優點，擴展性和靈活性強[2]。平臺可以完成數據的采集與查詢、測量與統計、設備監視與控制、信號報警與參數調節等工作。其中數據的采集與計算、量程的轉換、執行用戶腳本、濾波、歷史存儲、報警的檢查和事件的記錄等數據處理是多個機器上的服務器完成的，服務器之間可以進行相互通信。

圖1 船聯網指揮調度平臺架構

本船聯網調度平臺的管理子系統包含了航道視頻監控、AIS船舶動態監控、航道GIS地理信息、航道船流量分析、綜合監管的射頻識別和LED的顯示與發布等子系統，如圖2所示。在大數據和虛擬復合場景技術的支持下，平臺將這些子系統和技術有機融合，構建一種動態監測和指揮調度系統，完成各個子系統之間的融合與信息聯動，從而滿足管理部門對航道內航行的船舶的全天候和全方位的動態監管的需求。

圖2 船聯網指揮調度平臺子系統組成

航道視頻監控、AIS動態監控、航道交通流量分析、航道GIS和射頻識別等系統在航運行業的船舶監控中一直各自發揮著重要作用，但因為各個系統的獨自缺陷，已經無法跟上快速發展的船聯網指揮調度更高的要求。本系統設計克服了單一系統的不足，打通了視頻監控、AIS、流量分析、GIS和射頻識別等多系統之間的壁壘，采用面向服務的一種架構體系，實現多個子系統的多源異構數據的融合[3]。為了滿足應急指揮和電子警察的輔助決策需要，平臺建立了通航環境、執法力量和船舶歷史等動態和靜態數據庫，可以完成數據查詢、數據報表統計和事故分析，查詢、統計和分析結果可以用電子海圖的形式展現出來。

2 航道船流量分析系統

本船聯網調度平臺的航道船流量分析系統由水下聲音傳感器、傳輸單元、處理單元和圖像采集單元等組成。水下聲音傳感器設置在航道河床上，并垂直于航道延伸方向設置，相鄰兩個水下聲音傳感器之間的距離為航道標準寬度的一半，保證在船只駛過水下聲音傳感器對應河段時，至少有三個水下聲音傳感器能夠檢測到該船只產生的噪音，同時保證在這三個水下聲音傳感器中位于中間的水下聲音傳感器檢測到的噪音最大，還能夠減小相鄰船只對于這三個水下聲音傳感器檢測噪音的影響。圖像采集單元設置在水下聲音傳感器所處位置的上游和下游，圖像采集單元之間的航道段為圖像采集單元監控區間，圖像采集單元監控區間的長度為該航道級別對應船只最長長度的1.5倍，例如該航道為五級航道，則圖像采集單元監控區間長度為允許在五級航道內航行的船只的最長長度的1.5倍。圖像采集單元與水下聲音傳感器均通過傳輸單元與處理單元相連[4]。

本實施例還提供一種航道船流量分析方法，如圖3所示。

圖3 航道船流量分析方法

(1) 水下聲音傳感器檢測船舶噪聲，并通過傳輸單元傳輸給處理單元。

(2) 處理單元將所有水下聲音傳感器傳輸的數據轉換為波形圖。

(3) 處理單元截取前一段時間內的波形圖作為檢測波形，檢測波形的起始時間為圖像采集單元檢測到有船駛入到圖像采集單元監控區間的時間點，檢測波形的終止時間為圖像采集單元檢測到所有船駛出圖像采集單元監控區間的時間點。

(4) 選擇檢測波形中若干個檢測時間點，檢測時間點的選擇。統計船開始駛入到圖像采集單元監控區間至所有船駛出圖像采集單元監控區間所用的時間t；將時間t平均劃分為n個時間段，n=b+c，b為選擇的檢測時間點的個數，c為忽略的時間段；在第d個時間段到第e個時間段的每一個時間段中隨機選取一個檢測時間點，d=1+c/2，e=n-c/2。在確定檢測時間點后，截取這幾個檢測時間點每個水下聲音傳感器檢測到的船舶噪聲。

(5) 以水下聲音傳感器排序為橫坐標，以船舶噪聲為縱坐標，給每個檢測時間點建立曲線圖。

圖4 噪聲集合建立和差分向量運算

首先建立船舶噪聲集合V=[v1,v2,v3,v4,…,vi,]，i為水下聲音傳感器個數，同時表示水下聲音傳感器的排序號，本實施例中以位于航道水流流向為正方向的左邊的第一個水下聲音傳感器為起始水下聲音傳感器，排序號為1。

計算差分向量：

D1(n)=V(n+1)-V(n)n∈1,2,…,i-1

(1)

進行取符號運算，形成新的集合V1：

(2)

從尾部開始遍歷集合V1，生成新的集合V2，遍歷規則如下：

計算集合V2的差分向量：

D2(j)=V2(j+1)-V2(j)j∈1,2,…,k-1

(3)

最終得到的船舶流量數sum即為該航道船舶的總流量，基于本實施例系統及方法，可以檢測航道日船流量、周船流量、月船流量等數據，便于航運管理部門對航道進行管理。

本平臺的航道船流量檢測不需要安裝昂貴的岸基基站設施和在船舶上加裝特定的自動識別系統，也不需要布設大量視頻監測探頭，檢測成本低；圖像采集單元僅檢測是否有船只駛入和駛出，對于航道可見度和視頻算法的要求低，船舶識別誤差小；聲音檢測波形時間點選擇和船舶噪聲集合的差分向量運算精確，船流量統計準確；圖像采集與聲音檢測有機結合，船流量檢測的精準度更高[5]。

3 船聯網調度平臺的智能體聯動機制

本平臺的航運視頻監控系統負責提供現場的航運相關的視頻圖像，AIS系統負責提供船舶的航向航速信息以及船舶的位置數據，為了完成視頻監控與AIS之間的控制信息的聯動以及船舶的自動跟蹤，可以由聯動追蹤算法組件反饋信息給智能控制單元，然后由智能控制單元去精確控制攝像機的云臺以及鏡頭的運動。根據船舶的位置信息和航向航速信息，視頻監控與AIS的數據融合和聯動可以自動選取攝像機，準確跟蹤行駛中的船舶。此外，激光與AIS目標數據的融合聯動也可以解決移動目標的重復和錯誤識別定位問題。

本平臺還借助激光三維船舶動態監測等技術手段，配合AIS、圖像識別、RFID等船舶身份識別技術，以及數據集成和交換技術、借助數字虛擬和虛擬復合場景技術，依據大數據結構數據庫，進行對特定船舶的綜合身份識別，可以取證判斷船舶是否超載，還有對危化品的檢查、對船舶動態分布、欠逃費船舶、AIS和RFID的裝機情況進行統計等[6]。

平臺中的VTS系統、CCTV系統和監控系統的工作方式和工作內容可以等效看作一種“信息智能體”的工作組。為了對自身的行為進行組織與分類，根據輸入響應消息的類型，每個工作組都設有消息-行為映射表。智能體工作組是通過消息-行為的映射表去維護這種消息-行為的規則性。從自身的多種行為中，可以集中找到相應正確的行為，然后做出執行動作，這里所有的行為產生的唯一依據是輸入消息的觸發動作。智能體工作組可以通過傳感器感知外部環境，然后通過控制器進行學習和理解，并通過執行器來控制監控環境內的任何對象和事物。

為了聯盟智能體協同完成平臺的整體任務，平臺的多個信息智能體工作組是組成一種信息聯盟智能體的形式。這里，這些信息聯盟智能體之間遵守的通信規范包括通信協議、通信范式與通信語言三種形式。通信協議包括網絡傳輸協議，通信范式包括共享全局內存規范和消息傳遞規范，通信語言負責承擔信息聯盟智能體之間傳輸的有效性[7]。為保證多個信息智能體之間的協調和統一的工作，根據獨占式與共享協調策略，必須進行權限申請，這樣可以保證合理使用內存緩沖區、設備訪問接口和網絡資源等共享公共資源，也能避免產生共享沖突事件。

信息聯盟智能體具有很強的感知事件、實時性交互、執行規劃以及聯動的能力，其中，實時性交互和智能體聯動的流程如圖5所示。監控智能體與通信智能體共同組成了一種信息智能體的聯盟形式。在實時性交互和智能體聯動的過程中，每個智能體是根據消息觸發機制，通過感知其他智能體送來的消息事件，主動去執行相應規劃，從而完成信息通信。船聯網調度平臺先由通信智能體的感知器去接收外部的實時信息，然后執行相應的規劃，再將新的消息傳給聯盟智能體。聯盟智能體則立即執行新的規劃，給監控智能體傳送信息，然后，監控智能體則對指揮調度平臺的監控界面進行一種刷新的動作，平臺管理員可以對系統進行一些特定的控制動作和操作[8]。

圖5 船聯網指揮調度平臺聯盟智能體之間的實時交互和聯動

平臺是按照消息觸發的異步通信方式，實現聯盟智能體之間的消息事件的信息傳輸行為。按照智能體的事先預定的規劃和程序，信息聯盟智能體之間的消息響應全部是通過自主判定的方法來實現。因此，聯盟智能體發送消息后，不必要一直等待著接收消息的智能體的響應[9]。

信息聯盟智能體的聯動可以加強船聯網信息域中的數據融合，有效完成信息域到物理域的映射。聯盟智能體可以在數據融合的基礎上，借助時空數據集，準確還原真實物理空間中的對象或事件的狀態和變遷，從而幫助航運管理者分析已經發生或正在發生的事件，并對未來的變化趨勢有所預測。為了更全面和準確地響應船聯網信息域中的對象或事件，聯盟智能體的數據融合和實時交互可以通過對不同數據源的數據進行整合，完成對數據中的沖突、冗余和缺失等現象的過濾、修復和重建。

4 結 語

為了及時、準確和動態地監測和管理船聯網跨區域的內河航道、船閘及行駛的船舶，建立一個指揮調度與服務支持體系，需要建立一個智能的數據采集和感知體系、智能的指揮調度體系和航務管理體系。本調度平臺的航道船流量分析系統對圖像和船舶噪聲集合的運算精確，檢測準度高。信息智能體具有對環境的感知、識別以及彼此之間的信息交換能力，智能體聯動可以加強數據融合，準確還原事件的狀態，并預測未來的變化趨勢，大大提高智能航運和數字航道數據的可呈現性，并可以組織和管理通航環境的海量數據，然后將這些海量數據有效轉化為知識，為航道和船舶的管理者提供決策的參考。