港口拥堵状态监测与评估方法、系统、终端和存储介质

本发明涉及航运信息化，尤其涉及的是一种港口拥堵状态监测与评估方法、系统、终端和存储介质。

背景技术：

1、

2、目前在港口拥堵分析领域，对到港船舶无效航行(或称漂航状态)的研究较少，主要是基于港口货物吞吐量、港口船舶数量、港口船舶运力等常规指标侧面反映港口拥堵程度，例如航运研究机构克拉克森(clarkson research)提出了以港口内集装箱船舶的集装箱运力作为衡量港口拥堵程度的指标，但是这种定义港口拥堵程度的方式，以港口内的所有集装箱船舶的集装箱运力作为研究对象，没有考虑相同的港口船舶运力在具有不同服务能力的港口中可能会表现出不同的拥堵程度，而且没有考虑可能会存在不会对港口拥堵程度造成影响的船舶，因此该方案不能准确地反映船舶的拥堵状态。

技术实现思路

1、鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种港口拥堵状态监测与评估方法、系统、终端和存储介质，旨在解决现有技术中存在的港口船舶的拥堵状态的监测方式准确性低的问题。

2、为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种港口拥堵状态监测与评估方法，包括以下步骤：

3、实时获取船舶的速度数据和运动轨迹数据；

4、基于所述运动轨迹数据，筛选出港域范围内作业的船舶；

5、基于所述港域范围内作业的船舶的速度数据和运动轨迹数据，采用预设的算法筛选出停泊的船舶，所述预设的算法用于选择所述港域范围内作业的船舶的运动轨迹数据中的轨迹点，并判断所选择的所述轨迹点是否满足设定的停泊条件；

6、获取所述停泊的船舶在港口的位置，根据所述位置筛选出在泊船舶和候泊船舶；

7、获取港口所能承载的总运力，若所述在泊船舶的运力占所述港口所能承载的总运力的比例超过设定的满载系数，且所述候泊船舶的运力超过设定的候泊船舶运力阈值，则港口处于拥堵状态。

8、可选的，所述预设的算法为滑动窗口算法，所述基于所述港域范围内作业的船舶的速度数据和运动轨迹数据，采用预设的算法筛选出停泊的船舶，包括：

9、选取所述港域范围内作业的船舶的运动轨迹数据中的任意若干个相邻的轨迹点，若所述若干个相邻的轨迹点满足设定的停泊条件，则利用所述轨迹点初始化停泊窗口；

10、滑动所述停泊窗口到与所述停泊窗口内的轨迹点相邻的新轨迹点，若所述新轨迹点与所述停泊窗口内邻接于所述新轨迹点的轨迹点满足所述设定的停泊条件，则将所述新轨迹点加入所述停泊窗口，生成更新后的停泊窗口；

11、重复更新停泊窗口的步骤，直至新轨迹点与所述停泊窗口内邻接于所述新轨迹点的轨迹点不满足所述设定的停泊条件，得到目标停泊窗口，所述目标停泊窗口中的轨迹点对应的船舶为停泊船舶；

12、所述设定的停泊条件包括：相邻轨迹点的平均速度小于设定的速度阈值，且相邻轨迹点之间的距离在设定的第一距离阈值范围内。

13、可选的，所述根据所述位置筛选出在泊船舶和候泊船舶，包括：

14、若所述位置在港口内的非泊位作业区域或者与港口的距离在设定的第二距离阈值范围内，则所述停泊的船舶为候泊船舶；

15、若所述位置在港口内的泊位作业区域，则所述停泊的船舶为在泊船舶。

16、可选的，还包括：

17、获取所有候泊船舶的运力以及所有在泊船舶的运力，并计算所述候泊船舶的运力和所述在泊船舶的运力之和，获得港口需服务的船舶运力；

18、根据所述候泊船舶的运力占所述港口需服务的船舶运力的比值，获得所述港口拥堵指数。

19、可选的，在所述获取船舶的速度数据和运动轨迹数据步骤之后，还包括：

20、获取船舶运动轨迹上的各个轨迹点的速度数据、船舶数据采集系统发送的速度数据，以及查询所有船舶的最大速度；

21、基于各个所述轨迹点的速度数据，计算相邻轨迹点的平均速度；

22、当所述轨迹点的速度超过所有所述最大速度中的最大值时，

23、或者，当所述船舶数据采集系统发送的速度不为零时，若所述相邻轨迹点的平均速度与所述船舶数据采集系统发送的速度的比值小于设定的第一速度阈值或者大于设定的第二速度阈值，且所述第一速度阈值小于所述第二速度阈值，

24、或者，当所述船舶数据采集系统发送的速度为零时，若所述相邻轨迹点的平均速度大于设定的第三速度阈值，则剔除相应的轨迹点。

25、可选的，还包括：

26、获取所述在泊船舶的数量、所述候泊船舶的数量以及港口的泊位总数量；

27、若所述在在泊船舶的数量与所述港口的总泊位数量的比值大于或等于设定的满载系数，且所述候泊船舶的数量不为零，则港口处于拥堵状态。

28、可选的，还包括：

29、获取观测时间段内所有候泊船舶的船型、候泊船舶的数量，以及候泊船舶候泊等待作业时间；

30、基于所有所述候泊船舶候泊等待作业时间和所述候泊船舶的数量，获得船舶平均延误时间成本；

31、基于所有所述候泊船舶的船型和所述船舶平均延误时间成本，获得船舶运力资源损失；

32、获取单位运力在单位时间内的成本，基于所述单位运力在单位时间内的成本和船舶运力资源损失，获得船舶延误经济损失。

33、本发明第二方面提供一种港口拥堵状态监测与评估方法系统，所述系统包括：

34、信息获取模块，用于实时获取船舶的速度和运动轨迹数据；

35、事件判别模块，用于基于所述运动轨迹数据，筛选出港域范围内作业的船舶；基于所述港域范围内作业的船舶的速度数据和运动轨迹数据，采用窗口算法筛选出停泊的船舶，所述预设的算法用于选择所述港域范围内作业的船舶的运动轨迹数据中的轨迹点，并判断所选择的所述轨迹点是否满足设定的停泊条件；获取所述停泊的船舶在港口的位置，根据所述位置筛选出在泊船舶和候泊船舶；

36、港口拥堵状态监测与预警模块，用于获取港口所能承载的总运力，若所述在泊船舶的运力占所述港口所能承载的总运力的比例超过设定的满载系数，且所述候泊船舶的运力超过设定的候泊船舶运力阈值，则港口处于拥堵状态；还用于获取所有候泊船舶的运力以及所有在泊船舶的运力，并计算所述候泊船舶的运力和所述在泊船舶的运力之和，获得港口需服务的船舶运力；根据所述候泊船舶的运力占所述港口需服务的船舶运力的比值，获得所述港口拥堵指数；用于基于所述港口拥堵指数，划分若干个港口拥堵指数区间，获得若干个港口拥堵状态级别；并针对不同等级的港口拥堵状态，发出相应等级的预警信号。

37、评估模块，用于获取观测时间段内所有候泊船舶的船型运力大小、候泊船舶的数量，以及候泊船舶候泊等待作业时间；基于所有所述候泊船舶候泊等待作业时间和所述候泊船舶的数量，获得船舶平均延误时间成本；基于各个所述候泊船舶候泊等待作业时间及对应所述候泊船舶的船型运力大小，获得船舶运力资源损失；获取单位运力在单位时间内的成本，基于所述单位运力在单位时间内的成本和船舶运力资源损失，获得船舶延误经济损失。

38、本发明第三方面提供一种智能终端，所述智能终端包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的港口拥堵状态监测与评估方法程序，所述港口拥堵状态监测与评估方法程序被所述处理器执行时实任意一项上述港口拥堵状态监测与评估方法的步骤。

39、本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有港口拥堵状态监测与评估方法程序，所述港口拥堵状态监测与评估方法程序被处理器执行时实现任意一项上述港口拥堵状态监测与评估方法的步骤。

40、与现有技术相比，本方案的有益效果如下：

41、本发明首先利用获取到的运动轨迹数据筛选出港域范围内作业的船舶，并基于港域范围内作业的船舶的速度数据和运动轨迹数据，利用窗口算法筛选出停泊的船舶；然后根据停泊的船舶在港口的位置筛选出在泊船舶和候泊船舶；最后基于在泊船舶的运力、候泊船舶的运力及港口所能承载的总运力，判断港口拥堵状态。本发明根据船舶的速度数据、运动轨迹数据和位置数据，按照逐步缩小研究范围的方式，精确筛选出影响港口拥堵状态的在泊船舶和候泊船舶，进而利用在泊船舶和候泊船舶的运力数据以及港口所能承载的总运力数据，精准地判断出港口拥堵状态，从而根据船舶运力准确反映港口港域范围内作业的船舶进行装卸作业需要消耗的时间，能够准确推断新抵港船舶需要排队等待作业的时间，以实时反映港口拥堵状态的严重程度。同时，利用窗口算法选择港域范围内作业的船舶的运动轨迹数据中的轨迹点，并利用设定的停泊条件筛选出停泊的船舶，实现了将嵌套的循环问题转换为单循环问题，降低了时间复杂度，提高了计算速度，从而提高了数据的时效性。最后，通过船舶公司关注的船舶平均延误时间成本、船舶运力资源损失以及船舶延误经济损失三大指标对港口拥堵状态进行评估，为船舶运输经营提供有效信息。