【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及船舶避碰，具體涉及一種基于多源信息的船舶防撞預警系統及方法。
技術介紹
1、隨著船舶運輸業的發展，不管是船舶的規模還是運行頻率都有著顯著的增加。與此同時，由于自然條件或是人為失誤也引起了一些船舶碰撞問題。船舶碰撞主要包括船船碰撞、船與橋墩碰撞、船與碼頭碰撞以及船與船閘的碰撞等。碰撞不僅會帶來經濟損失,對建筑物的壽命乃至人類生命安全都帶來威脅。船舶碰撞是一個短暫的過程，但包含了復雜的非線性特性。
技術實現思路
1、本專利技術針對上述問題，提供了一種基于多源信息的船舶防撞預警系統，所述系統包括：多源數據關聯模塊、碰撞預警模塊和預警反饋模塊；
2、所述多源數據關聯模塊用于將船舶信息、環境信息和橋梁信息進行關聯，得到關聯信息；
3、所述碰撞預警模塊用于使用所述關聯信息進行船舶防撞預測，得到碰撞預警信息；
4、所述預警反饋模塊用于基于所述碰撞預警信息發布碰撞預警。
5、可選的，所述多源數據關聯模塊包括：船舶信息監測子模塊、環境監測子模塊和關聯信息子模塊；
6、所述船舶信息監測子模塊用于獲取船舶基本信息以及航行時船舶的實時信息；
7、所述環境監測子模塊用于獲取船舶周圍環境信息；
8、所述關聯信息子模塊用于將船舶的實時信息、船舶基本信息和船舶周圍環境信息進行關聯。
9、可選的，關聯信息子模塊的工作流程包括：
10、對所述船舶的實時信息、所述船舶基本信息和所述船舶周圍環境信息進
11、計算各個預處理數據的可信度，并得到與處理數據之間的關聯性。
12、可選的，所述碰撞預警模塊包括船舶航線規劃子模塊、橋梁信息監測子模塊、礙航物信息監測子模塊、航道偏離監測子模塊、船舶碰撞監測子模塊和船舶碰撞預警子模塊；
13、所述船舶航線規劃子模塊用于基于所述多源數據關聯模塊的關聯信息，使用混沌麻雀優化算法進行船舶的航線規劃；
14、所述橋梁信息監測子模塊用于收集橋梁發送的預警信號；
15、所述礙航物信息監測子模塊用于對水中的礙航物進行監測，得到礙航物信息并發送預警信號；
16、所述航道偏離監測子模塊用于計算船舶的實時定位與規劃航線間的偏差，得到航道偏離值；
17、所述船舶碰撞監測子模塊用于監測當前船舶是否發生碰撞；
18、所述船舶碰撞預警子模塊用于當船舶發生碰撞時，發送船舶碰撞信號。
19、可選的，所述船舶航線規劃子模塊的工作流程具體包括：
20、使用改進的circle混沌映射對所述關聯信息進行初始化；
21、從船舶出發起點到目的地終點劃分預設個數的節點作為麻雀個體，計算麻雀個體的適應度值由大到小依次排序找出最優適應度值，最差適應度值和與之對應的最優位置和最差位置；
22、按照排序從上選取20％作為混沌麻雀優化算法中的發現者；
23、根據發現者找到的最優適應度值更新航線位置，得到最優的規劃航線。
24、本專利技術還公開一種基于多源信息的船舶防撞預警方法，方法包括：
25、s1、將船舶信息、環境信息和橋梁信息進行關聯，得到關聯信息；
26、s2、使用所述關聯信息進行船舶防撞預測，得到碰撞預警信息；
27、s3、基于所述碰撞預警信息發布碰撞預警。
28、可選的，所述s2中，使用所述關聯信息進行船舶防撞預測，得到碰撞預警信息的內容具體包括：
29、基于所述多源數據關聯模塊的關聯信息，使用混沌麻雀優化算法進行船舶的航線規劃；
30、收集橋梁發送的預警信號；
31、計算船舶的實時定位與規劃航線間的偏差，得到航道偏離值；
32、計算基于當前船舶巷道偏離值與危險物相撞的幾率；
33、當船舶發生碰撞時，發送船舶碰撞信號。
34、可選的，所述基于所述多源數據關聯模塊的關聯信息，使用混沌麻雀優化算法進行船舶的航線規劃的內容具體包括：
35、使用改進的circle混沌映射對所述關聯信息進行初始化；
36、從船舶出發起點到目的地終點劃分預設個數的節點作為麻雀個體，計算麻雀個體的適應度值由大到小依次排序找出最優適應度值，最差適應度值和與之對應的最優位置和最差位置；
37、按照排序從上選取20％作為混沌麻雀優化算法中的發現者；
38、根據發現者找到的最優適應度值更新航線位置，得到最優的規劃航線。
39、與現有技術相比，本專利技術的有益效果為：
40、本專利技術將多種實時數據快速融合，避免了數據處理的延遲或者不準確行所帶來的預警的實效性和時效性影響。另外本專利技術考慮了海上環境惡劣嚴峻時傳感器性能有誤導致預警系統誤報或漏保的情況，確保預警信息的及時發送與安全的傳遞。另外，本專利技術對航線使用混沌麻雀搜索優化算法進行規劃，能夠快速找到全局最優線路，并實時監測船舶的偏航信息，預測偏航后的碰撞可能性。
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1.一種基于多源信息的船舶防撞預警系統，其特征在于，所述系統包括：多源數據關聯模塊、碰撞預警模塊和預警反饋模塊；
2.根據權利要求1所述的基于多源信息的船舶防撞預警系統，其特征在于，所述多源數據關聯模塊包括：船舶信息監測子模塊、環境監測子模塊和關聯信息子模塊；
3.根據權利要求2所述的基于多源信息的船舶防撞預警系統，其特征在于，關聯信息子模塊的工作流程包括：
4.根據權利要求1所述的基于多源信息的船舶防撞預警系統，其特征在于，所述碰撞預警模塊包括船舶航線規劃子模塊、橋梁信息監測子模塊、礙航物信息監測子模塊、航道偏離監測子模塊、船舶碰撞監測子模塊和船舶碰撞預警子模塊；
5.根據權利要求4所述的基于多源信息的船舶防撞預警系統，其特征在于，所述船舶航線規劃子模塊的工作流程具體包括：
6.一種基于多源信息的船舶防撞預警方法，所述方法基于權利要求1-5任一項所述的預警系統實現，其特征在于，方法包括：
7.根據權利要求6所述的基于多源信息的船舶防撞預警方法，其特征在于，所述S2中，使用所述關聯信息進行船舶防撞預測，得到碰
8.根據權利要求6所述的基于多源信息的船舶防撞預警方法，其特征在于，所述基于所述多源數據關聯模塊的關聯信息，使用混沌麻雀優化算法進行船舶的航線規劃的內容具體包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于多源信息的船舶防撞預警系統，其特征在于，所述系統包括：多源數據關聯模塊、碰撞預警模塊和預警反饋模塊；
2.根據權利要求1所述的基于多源信息的船舶防撞預警系統，其特征在于，所述多源數據關聯模塊包括：船舶信息監測子模塊、環境監測子模塊和關聯信息子模塊；
3.根據權利要求2所述的基于多源信息的船舶防撞預警系統，其特征在于，關聯信息子模塊的工作流程包括：
4.根據權利要求1所述的基于多源信息的船舶防撞預警系統，其特征在于，所述碰撞預警模塊包括船舶航線規劃子模塊、橋梁信息監測子模塊、礙航物信息監測子模塊、航道偏離監測子模塊、船舶碰撞監測子模塊和船舶碰撞預...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李子強，汪益兵，顏天明，雷蕾，
申請(專利權)人：浙江國際海運職業技術學院，
類型：發明
國別省市：
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