CN201410337925
CN104091470B
微信扫码查看/分享专利
|
摘要：本发明公开了一种基于多数据融合的航道交通信息预测方法及应用。本发明将来源于不同类型离散监测点的船舶监测信息进行融合，在统一信息格式后结合卫星定位信息，确定当前活动的船舶，并生成活动船舶的当前航行轨迹，然后根据船舶的历史航行信息和当前航行轨迹，结合船舶信息，采用朴素贝叶斯分类算法预测船舶将要到达的下一个连通监测点的概率，得到航向概率集作为船舶航向预测结果，最后根据部分船舶的卫星定位信息对航向概率集中的概率数据进行修正，从而得到修正后的船舶航向预测结果。本发明依据船舶的航向预测结果，结合船舶信息和航道信息，采用定制化的方式，完成航道交通业务信息的估算和预测。 |
|---|---|
| Abstract： | |
| 申请人： 南京大学 | |
| Applicant： | |
| 地址： 210000 江苏省南京市鼓楼区********(隐藏) | |
| 发明(设计)人： 贝佳 任桐炜 梁友 马威 任重远 | |
| Inventor： | |
| 主分类号： G08G3/00 | |
| 分类号： G08G3/00 | |
|
| 2016-05-11 | 授权 |
| 2014-10-29 | 实质审查的生效 IPC(主分类):G08G 3/00 申请日:20140715 |
| 2014-10-08 | 公开 |
| 主权项 | 一种基于多数据融合的航道交通信息预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：接收离散监测点船舶的离散监测信息和卫星定位信息；S2：对来源于不同类型离散监测点的船舶监测信息进行融合，并统一信息格式；S3：根据融合后的离散监测信息和卫星定位信息确定当前活动的船舶，并生成活动船舶的当前航行轨迹；S4：根据船舶历史航行轨迹信息和当前航行轨迹，结合船舶信息，采用朴素贝叶斯分类算法预测船舶将要到达下一个连通监测点的概率，得到航向概率集PS＝{pi,1,pi,2,pi,3,...,pi,n,pi,stop}，作为航向预测结果；S5：根据部分船舶的卫星定位信息，对航向概率集PS中的概率数据进行修正，得到修正后的航向预测结果；其中，pi,j表示船舶在i监测点后航向j监测点的航向概率，其中j＝1,2,......,n；pi,stop表示船舶在i监测点后处于停泊状态的概率，i监测点为当前监测点；所述j监测点与i监测点相连通。 | ||||||||||||||||||
| 公开号 | 104091470B | ||||||||||||||||||
| 公开日 | 2016-05-11 | ||||||||||||||||||
| 专利代理机构 | 江苏银创律师事务所 32242 | ||||||||||||||||||
| 代理人 | 孙计良 | ||||||||||||||||||
| 颁证日 | |||||||||||||||||||
| 优先权 |
|
||||||||||||||||||
| 国际申请 | |||||||||||||||||||
| 国际公布 | |||||||||||||||||||
| 进入国家日期 | |||||||||||||||||||
| 类型 | 阶段 | 文献号 | 公开日期 | 涉及权利要求项 | 相关页数 |
| 类型 | 阶段 | 期刊文摘名称 | 作者 | 标题 | 涉及权利要求项 | 相关页数 |
| 类型 | 阶段 | 书名 | 作者 | 标题 | 涉及权利要求项 | 相关页数 |
