(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210886586.0 (22)申请日 2022.07.26 (71)申请人 中国人民解 放军61540 部队 地址 710000 陕西省西安市雁塔路中段一 号 申请人 华东计算技术研究所 （中国电子科 技集团公司第三十二研究所） (72)发明人 安晓亚　许晓斐　黄哲　王盼盼　 (74)专利代理 机构 上海段和段律师事务所 31334 专利代理师 梁勤伟 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 20/54(2022.01) G06V 10/30(2022.01)G06V 10/34(2022.01) G06V 10/36(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 面向AIS船舶轨迹大数据的航道 边界和中心 线挖掘方法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种面向AIS船舶轨迹大数据 的航道边界和中心线挖掘方法及系统， 包括： 步 骤S1： 将AIS船舶轨迹数据的航迹点进行 Delaunay三角网化， 基于航迹点三角网中的三角 形进行筛选得到航迹点的原始边界； 步骤S2： 对 获取的航迹点的原始边界进行平滑处理， 基于平 滑处理后航迹点原始边界的顶点点集进一步进 行Delaunay三角网化， 基于顶点点集三角网进行 筛选得到航道轮廓； 步骤S3： 基于航道轮廓构建 航道图及航道的中心线。 权利要求书3页 说明书11页 附图4页 CN 115376004 A 2022.11.22 CN 115376004 A 1.一种面向AIS船舶轨 迹大数据的航道边界和中心线挖掘方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1： 将AIS船舶轨迹数据的航迹点进行Del aunay三角网化， 基于航迹点三角网中的 三角形进行筛 选得到航迹点的原 始边界； 步骤S2： 对获取的航迹点的原始边界进行平滑处理， 基于平滑处理后航迹点原始边界 的顶点点集进一步进行Delaunay三角网化， 基于顶点 点集三角网进行筛 选得到航道轮廓； 步骤S3： 基于航道轮廓构建航道图及航道的中心线。 2.根据权利要求1所述的面向AIS船舶轨迹大数据的航道边界和中心线挖掘方法， 其特 征在于， 所述 步骤S1采用： 步骤S1.1： 对原始AIS船舶航迹大数据进行预处理， 按照固定时间间隔对预处理后的 AIS船舶航迹大 数据进行均匀采样； 步骤S1.2： 将经纬度坐标转 化为地理哈希值； 步骤S1.3： 根据地理哈希值出现的频次分布利用最大化类间方差算法得到哈希值频次 筛选阈值， 保留出现频次高于筛选阈值的地理哈希值对应的坐标， 并作为近似的航迹边界 候选点， 将近似的航迹边界候选点映射到笛卡尔平面 坐标得到航迹点的平面 点集； 步骤S1.4： 使用Delaunay三角剖分技术重构平面航迹点集的形状， 并将得到 的航迹点 三角网中的三角形进 行三角空洞指数筛选， 在剩余的三角网中提取外部边界得到航迹点的 原始边界。 3.根据权利要求2所述的面向AIS船舶轨迹大数据的航道边界和中心线挖掘方法， 其特 征在于， 所述对原始AIS船舶航迹大数据进行预处理采用： 原始AIS船舶轨迹大数据利用地 理哈希技 术将船舶轨 迹坐标网格化， 得到网格化后的AIS船舶轨 迹大数据。 4.根据权利要求1所述的面向AIS船舶轨迹大数据的航道边界和中心线挖掘方法， 其特 征在于， 所述 步骤S2采用： 步骤S2.1： 对航迹点的原 始边界进行平 滑处理得到精化的航道多边形边界； 步骤S2.2： 基于精化的航道多边形边界提取航道边界顶点点集， 提取的航道边界顶点 点集进一步提取Delaunay三角网 并剔除航道边界外 部的三角形， 得到航道轮廓。 5.根据权利要求4所述的面向AIS船舶轨迹大数据的航道边界和中心线挖掘方法， 其特 征在于， 所述步骤S2.1采用： 使用毛刺边去除以及中值滤波技术对航迹点的原始边界进行 平滑处理后得到精化的航道多边形边界。 6.根据权利要求4所述的面向AIS船舶轨迹大数据的航道边界和中心线挖掘方法， 其特 征在于， 所述步骤S2.2采用： 提取的航道边界顶点点集使用Delaunay三角剖分技术得到新 的三角网， 新的三角网通过三角形重心坐标筛 选出航道边界内部的三角形； 所述航道内部的三角形包括单邻三角网、 双邻三角网以及三邻三角网。 7.根据权利要求6所述的面向AIS船舶轨迹大数据的航道边界和中心线挖掘方法， 其特 征在于， 所述步骤S 3采用： 航道图的顶点由特定三角形的重心构成， 航道图的边由其余三角 形在私有边上的中位线构成； 所述 航道中心线为 提取的航道图中的边； 所述特定三角形包括单邻三角网或三邻三角网； 通过航道图提取算法从任意单邻三角形开始， 对航道三角网的顶点三角形进行深度优 先遍历， 从单邻三角形共有边方向创建一条航道边， 边的初始线段是航道顶点到共有边中 点的线段；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115376004 A 2根据遍历到的三角形类别进行不同的操作： 若是边三角形， 则提取其私有边上的中位 线， 并添加至当前航道边中； 若是顶点三角形， 则闭合当前航道边， 并在其他共有边方向创 建一条新的航道边； 直到所有三角形遍历完成； 所述边三角形是相邻三角形的数量 为偶数的三角形； 所述顶点 三角形是相邻三角形 数量为奇数的三角形。 8.一种面向AIS船舶轨 迹大数据的航道边界和中心线挖掘系统， 其特 征在于， 包括： 模块M1： 将AIS船舶轨迹数据的航迹点进行Del aunay三角网化， 基于航迹点三角网中的 三角形进行筛 选得到航迹点的原 始边界； 模块M2： 对获取的航迹点的原始边界进行平滑处理， 基于平滑处理后航迹点原始边界 的顶点点集进一步进行Delaunay三角网化， 基于顶点 点集三角网进行筛 选得到航道轮廓； 模块M3： 基于航道轮廓构建航道图及航道的中心线。 9.根据权利要求8所述的面向AIS船舶轨迹大数据的航道边界和中心线挖掘系统， 其特 征在于， 所述模块M1采用： 模块M1.1： 对原始AIS船舶航迹大数据进行预处理， 按照固定时间间隔对预处理后的 AIS船舶航迹大 数据进行均匀采样； 模块M1.2： 将经纬度坐标转 化为地理哈希值； 模块M1.3： 根据地理哈希值出现的频次分布利用最大化类间方差算法得到哈希值频次 筛选阈值， 保留出现频次高于筛选阈值的地理哈希值对应的坐标， 并作为近似的航迹边界 候选点， 将近似的航迹边界候选点映射到笛卡尔平面 坐标得到航迹点的平面 点集； 模块M1.4： 使用Delaunay三角剖分技术重构平面航迹点集的形状， 并将得到 的航迹点 三角网中的三角形进 行三角空洞指数筛选， 在剩余的三角网中提取外部边界得到航迹点的 原始边界； 所述对原始AIS船舶航迹大数据进行预处理采用： 原始AIS船舶轨迹大数据利用地理哈 希技术将船舶轨 迹坐标网格化， 得到网格化后的AIS船舶轨 迹大数据； 所述模块M2采用： 模块M2.1： 对航迹点的原 始边界进行平 滑处理得到精化的航道多边形边界； 模块M2.2： 基于精化的航道多边形边界提取航道边界顶点点集， 提取的航道边界顶点 点集进一步提取Delaunay三角网 并剔除航道边界外 部的三角形， 得到航道轮廓； 所述模块M2.1采用： 使用毛刺边去除以及中值滤波技术对航迹点的原始边界进行平滑 处理后得到精化的航道多边形边界； 所述模块M2.2采用： 提取的航道边界顶点点集使用Delaunay三角剖分技术得到新的三 角网， 新的三角网通过三角形重心坐标筛 选出航道边界内部的三角形； 所述航道内部的三角形包括单邻三角网、 双邻三角网以及三邻三角网。 10.根据权利要求8所述的面向AIS船舶轨迹大数据的航道边界和中心线挖掘系统， 其 特征在于， 所述模块M3采用： 航道图的顶 点由特定三角形的重心构成， 航道图的边由其余三 角形在私有边上的中位线构成； 所述 航道中心线为 提取的航道图中的边； 所述特定三角形包括单邻三角网或三邻三角网； 通过航道图提取算法从任意单邻三角形开始， 对航道三角网的顶点三角形进行深度优 先遍历， 从单邻三角形共有边方向创建一条航道边， 边的初始线段是航道顶点到共有边中权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115376004 A 3