基于船联网调度平台的航道船流量分析系统和智能体联动机制

梅 鲁 海

(浙江机电职业技术学院 浙江 杭州 310053)

0 引 言

航运、水利和环保等涉水系统等对信息化和智能化建设的需求在不断提升，因为船舶在航行时是跨区域的，需要信息化系统的数据跟着船舶的移动而流转，通过获取航道的船舶流量情况，航运管理部门能够从宏观和微观上掌握特定水域内水上交通的实际状况、基本特征和一般规律，而现有的信息化系统解决方案往往无法很好地满足信息共享等技术要求，这也导致了一些安全隐患，影响运输效率。例如，以往的航运信息化都是各自独立开发的系统，交互接口不一致，大航道内跨区域的数据共享和信息服务较难实现。此外，由于跨区域的航运信息系统的开发标准和主体不同，后台数据中心和信息服务系统不兼容，经常会出现一种“信息孤岛”的现象，从而影响信息化系统的整体性能和效益。另外，传统的航道船流量检测一般采用视频监测方法，需要在航道的特定位置布置高清视频探头，通过捕捉实时的航道截面图像，再对图像进行图形检测来判断过往船只和航行状况，这种方法对于航道可见度和算法的依赖度较高，一旦航道可见度较差，当出现两船部分重叠时，很可能会被识别为同一船只，从而影响到船舶流量检测的准确性。

本文提出了一种基于船联网调度平台的航道船流量分析系统和智能体联动机制，不需要在船舶上加装装置，通过将图像采集与声音检测有机结合，船流量统计精确度高，船舶识别误差小，对航道可见度和视频算法的要求低。智能体联动机制综合利用传感器、物联网、分布式电子航道图、数据融合、海量数据处理、传输和存储检索等新技术，有利于打造一种船联网调度平台的自动化和可视化决策支撑体系，并建立一种跨区域的管理部门之间的信息互通与共享的智能化业务服务系统[1]。

1 船联网调度平台的架构和组成

本平台的组织架构由系统驱动层、支持层、功能层、数据管理层、人机交互层等组成，如图1所示。平台采用基于任务的软件架构，每个任务完成特定的系统功能，很多任务完成系列功能。平台具有组态便捷、数据分析控件实用、数据访问方式开放、冗余可靠等优点，扩展性和灵活性强[2]。平台可以完成数据的采集与查询、测量与统计、设备监视与控制、信号报警与参数调节等工作。其中数据的采集与计算、量程的转换、执行用户脚本、滤波、历史存储、报警的检查和事件的记录等数据处理是多个机器上的服务器完成的，服务器之间可以进行相互通信。

图1 船联网指挥调度平台架构

本船联网调度平台的管理子系统包含了航道视频监控、AIS船舶动态监控、航道GIS地理信息、航道船流量分析、综合监管的射频识别和LED的显示与发布等子系统，如图2所示。在大数据和虚拟复合场景技术的支持下，平台将这些子系统和技术有机融合，构建一种动态监测和指挥调度系统，完成各个子系统之间的融合与信息联动，从而满足管理部门对航道内航行的船舶的全天候和全方位的动态监管的需求。

图2 船联网指挥调度平台子系统组成

航道视频监控、AIS动态监控、航道交通流量分析、航道GIS和射频识别等系统在航运行业的船舶监控中一直各自发挥着重要作用，但因为各个系统的独自缺陷，已经无法跟上快速发展的船联网指挥调度更高的要求。本系统设计克服了单一系统的不足，打通了视频监控、AIS、流量分析、GIS和射频识别等多系统之间的壁垒，采用面向服务的一种架构体系，实现多个子系统的多源异构数据的融合[3]。为了满足应急指挥和电子警察的辅助决策需要，平台建立了通航环境、执法力量和船舶历史等动态和静态数据库，可以完成数据查询、数据报表统计和事故分析，查询、统计和分析结果可以用电子海图的形式展现出来。

2 航道船流量分析系统

本船联网调度平台的航道船流量分析系统由水下声音传感器、传输单元、处理单元和图像采集单元等组成。水下声音传感器设置在航道河床上，并垂直于航道延伸方向设置，相邻两个水下声音传感器之间的距离为航道标准宽度的一半，保证在船只驶过水下声音传感器对应河段时，至少有三个水下声音传感器能够检测到该船只产生的噪音，同时保证在这三个水下声音传感器中位于中间的水下声音传感器检测到的噪音最大，还能够减小相邻船只对于这三个水下声音传感器检测噪音的影响。图像采集单元设置在水下声音传感器所处位置的上游和下游，图像采集单元之间的航道段为图像采集单元监控区间，图像采集单元监控区间的长度为该航道级别对应船只最长长度的1.5倍，例如该航道为五级航道，则图像采集单元监控区间长度为允许在五级航道内航行的船只的最长长度的1.5倍。图像采集单元与水下声音传感器均通过传输单元与处理单元相连[4]。

本实施例还提供一种航道船流量分析方法，如图3所示。

图3 航道船流量分析方法

(1) 水下声音传感器检测船舶噪声，并通过传输单元传输给处理单元。

(2) 处理单元将所有水下声音传感器传输的数据转换为波形图。

(3) 处理单元截取前一段时间内的波形图作为检测波形，检测波形的起始时间为图像采集单元检测到有船驶入到图像采集单元监控区间的时间点，检测波形的终止时间为图像采集单元检测到所有船驶出图像采集单元监控区间的时间点。

(4) 选择检测波形中若干个检测时间点，检测时间点的选择。统计船开始驶入到图像采集单元监控区间至所有船驶出图像采集单元监控区间所用的时间t；将时间t平均划分为n个时间段，n=b+c，b为选择的检测时间点的个数，c为忽略的时间段；在第d个时间段到第e个时间段的每一个时间段中随机选取一个检测时间点，d=1+c/2，e=n-c/2。在确定检测时间点后，截取这几个检测时间点每个水下声音传感器检测到的船舶噪声。

(5) 以水下声音传感器排序为横坐标，以船舶噪声为纵坐标，给每个检测时间点建立曲线图。

图4 噪声集合建立和差分向量运算

首先建立船舶噪声集合V=[v1,v2,v3,v4,…,vi,]，i为水下声音传感器个数，同时表示水下声音传感器的排序号，本实施例中以位于航道水流流向为正方向的左边的第一个水下声音传感器为起始水下声音传感器，排序号为1。

计算差分向量：

D1(n)=V(n+1)-V(n)n∈1,2,…,i-1

(1)

进行取符号运算，形成新的集合V1：

(2)

从尾部开始遍历集合V1，生成新的集合V2，遍历规则如下：

计算集合V2的差分向量：

D2(j)=V2(j+1)-V2(j)j∈1,2,…,k-1

(3)

最终得到的船舶流量数sum即为该航道船舶的总流量，基于本实施例系统及方法，可以检测航道日船流量、周船流量、月船流量等数据，便于航运管理部门对航道进行管理。

本平台的航道船流量检测不需要安装昂贵的岸基基站设施和在船舶上加装特定的自动识别系统，也不需要布设大量视频监测探头，检测成本低；图像采集单元仅检测是否有船只驶入和驶出，对于航道可见度和视频算法的要求低，船舶识别误差小；声音检测波形时间点选择和船舶噪声集合的差分向量运算精确，船流量统计准确；图像采集与声音检测有机结合，船流量检测的精准度更高[5]。

3 船联网调度平台的智能体联动机制

本平台的航运视频监控系统负责提供现场的航运相关的视频图像，AIS系统负责提供船舶的航向航速信息以及船舶的位置数据，为了完成视频监控与AIS之间的控制信息的联动以及船舶的自动跟踪，可以由联动追踪算法组件反馈信息给智能控制单元，然后由智能控制单元去精确控制摄像机的云台以及镜头的运动。根据船舶的位置信息和航向航速信息，视频监控与AIS的数据融合和联动可以自动选取摄像机，准确跟踪行驶中的船舶。此外，激光与AIS目标数据的融合联动也可以解决移动目标的重复和错误识别定位问题。

本平台还借助激光三维船舶动态监测等技术手段，配合AIS、图像识别、RFID等船舶身份识别技术，以及数据集成和交换技术、借助数字虚拟和虚拟复合场景技术，依据大数据结构数据库，进行对特定船舶的综合身份识别，可以取证判断船舶是否超载，还有对危化品的检查、对船舶动态分布、欠逃费船舶、AIS和RFID的装机情况进行统计等[6]。

平台中的VTS系统、CCTV系统和监控系统的工作方式和工作内容可以等效看作一种“信息智能体”的工作组。为了对自身的行为进行组织与分类，根据输入响应消息的类型，每个工作组都设有消息-行为映射表。智能体工作组是通过消息-行为的映射表去维护这种消息-行为的规则性。从自身的多种行为中，可以集中找到相应正确的行为，然后做出执行动作，这里所有的行为产生的唯一依据是输入消息的触发动作。智能体工作组可以通过传感器感知外部环境，然后通过控制器进行学习和理解，并通过执行器来控制监控环境内的任何对象和事物。

为了联盟智能体协同完成平台的整体任务，平台的多个信息智能体工作组是组成一种信息联盟智能体的形式。这里，这些信息联盟智能体之间遵守的通信规范包括通信协议、通信范式与通信语言三种形式。通信协议包括网络传输协议，通信范式包括共享全局内存规范和消息传递规范，通信语言负责承担信息联盟智能体之间传输的有效性[7]。为保证多个信息智能体之间的协调和统一的工作，根据独占式与共享协调策略，必须进行权限申请，这样可以保证合理使用内存缓冲区、设备访问接口和网络资源等共享公共资源，也能避免产生共享冲突事件。

信息联盟智能体具有很强的感知事件、实时性交互、执行规划以及联动的能力，其中，实时性交互和智能体联动的流程如图5所示。监控智能体与通信智能体共同组成了一种信息智能体的联盟形式。在实时性交互和智能体联动的过程中，每个智能体是根据消息触发机制，通过感知其他智能体送来的消息事件，主动去执行相应规划，从而完成信息通信。船联网调度平台先由通信智能体的感知器去接收外部的实时信息，然后执行相应的规划，再将新的消息传给联盟智能体。联盟智能体则立即执行新的规划，给监控智能体传送信息，然后，监控智能体则对指挥调度平台的监控界面进行一种刷新的动作，平台管理员可以对系统进行一些特定的控制动作和操作[8]。

图5 船联网指挥调度平台联盟智能体之间的实时交互和联动

平台是按照消息触发的异步通信方式，实现联盟智能体之间的消息事件的信息传输行为。按照智能体的事先预定的规划和程序，信息联盟智能体之间的消息响应全部是通过自主判定的方法来实现。因此，联盟智能体发送消息后，不必要一直等待着接收消息的智能体的响应[9]。

信息联盟智能体的联动可以加强船联网信息域中的数据融合，有效完成信息域到物理域的映射。联盟智能体可以在数据融合的基础上，借助时空数据集，准确还原真实物理空间中的对象或事件的状态和变迁，从而帮助航运管理者分析已经发生或正在发生的事件，并对未来的变化趋势有所预测。为了更全面和准确地响应船联网信息域中的对象或事件，联盟智能体的数据融合和实时交互可以通过对不同数据源的数据进行整合，完成对数据中的冲突、冗余和缺失等现象的过滤、修复和重建。

4 结 语

为了及时、准确和动态地监测和管理船联网跨区域的内河航道、船闸及行驶的船舶，建立一个指挥调度与服务支持体系，需要建立一个智能的数据采集和感知体系、智能的指挥调度体系和航务管理体系。本调度平台的航道船流量分析系统对图像和船舶噪声集合的运算精确，检测准度高。信息智能体具有对环境的感知、识别以及彼此之间的信息交换能力，智能体联动可以加强数据融合，准确还原事件的状态，并预测未来的变化趋势，大大提高智能航运和数字航道数据的可呈现性，并可以组织和管理通航环境的海量数据，然后将这些海量数据有效转化为知识，为航道和船舶的管理者提供决策的参考。