(19)中华 人民共和国 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 202111469528.X (22)申请日 2021.12.0 3 (71)申请人 中交疏浚技 术装备国家工程研究中 心有限公司 地址 200092 上海市杨 浦区许昌路12 96号2 楼203室 (72)发明人 徐婷　张晴波　刘树东　戴文伯　 周雨淼　杨波　季明　鲁嘉俊　 (74)专利代理 机构 上海科律专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 31290 代理人 叶凤 (51)Int.Cl. G06F 16/28(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/25(2019.01)G06F 16/215(2019.01) G06F 17/18(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称 一种基于航迹数据的耙吸挖泥船生产时间 预估方法 (57)摘要 本发明涉及挖泥 船监控管理领域， 尤其涉及 一种基于航迹数据的耙吸挖泥船施工时间的预 估方法。 本发 明提出了一种基于航迹数据的耙吸 挖泥船生产时间预估方法， 其特征在于， 包括如 下步骤： S1.从航迹数据库中提取耙吸挖泥船的 航迹数据； S2.对航迹数据进行预处理； S3.基于 分层聚类算法， 辨识出 “装舱”、“往抛泥区 ”、“返 装舱区”、“抛泥”轨迹点， 并将轨迹点 打上相应标 签； S4.提取出 “装舱”、“往抛泥区 ”、“返装舱区”、 “抛泥”有效子轨迹； S5.计算生产时间。 本发明采 用耙吸船航迹信息系统进行数据采集， 具有不依 赖于人工 上报数据、 不依赖外部传感器信息的特 点， 生产时间预估更为精准。 权利要求书5页 说明书7页 附图5页 CN 114385765 A 2022.04.22 CN 114385765 A 1.一种基于航迹数据的耙吸挖泥船生产时间预估方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1.从航迹数据库中提取耙吸挖泥船的航迹数据； 从航迹数据库中提取统计时间内耙吸挖泥船的航迹数据， 将所有航迹点串联生成一条 完整的航迹路径P0， P0为航迹点按时间顺序依次排列构成的集合{x1， ...xi， ...xn}， 其中xi ＝(loni,lati,sogi,cogi,ti)， loni为航迹点的经度， lati为航迹点的纬度， sogi为航迹点的 速度， cogi为航迹点的航向， ti为通过该航迹点的时刻， n 为该耙吸挖泥船航迹点数量； S2.对航迹数据进行 预处理； 此步骤完成剔除异常数据， 提取有效轨 迹片段； S3.基于分层 聚类算法， 辨识出 “装舱”、“往抛泥区 ”、“返装舱区 ”、“抛泥”轨迹点， 并将 轨迹点打上相应标签； S4.提取出“装舱”、“往抛泥区 ”、“返装舱区 ”、“抛泥”有效子轨迹； S5.计算生产时间； 计算“装舱”、“往抛泥区 ”、“返装舱区 ”、“抛泥”4种行为的累计工作时间及总工作时间。 2.如权利要求1所述一种基于航迹数据的耙吸挖泥船生产时间预估方法， 其特征在于， 所述步骤S2包括以下步骤： S21异常值过 滤 对航迹路径P0的航迹点进行 过滤： 对任一时刻j的航迹点xj， 若 sogj＞20， 或者cogj＜0， 或者cogj＜360 则判定为异常航迹点， 剔除该异常航迹点xj， 形成新航迹路径P1， P1为剔除异常轨迹点 后按时间顺序排列的轨 迹点集合 其中nnew为新航迹路径中航迹点数量； S22异常时间 间隔切断 计算新航迹路径P1相邻两个轨 迹点的时间 间隔： ti， i+1＝(ti+1‑ti)/3600， 若ti， i+1＞＝2， 则将航迹路径从i时刻断开， 输出新的轨迹路径 重 复操作直至所有异常时间间隔被处理， 输出航迹 路径P2， P2由多条子轨迹 路径构成{T1,..., Tj,...,Tk}， 其中 k为子轨迹的数目， xj， i为第j条子轨迹中的第i个 轨迹点， nj为第j条子 轨迹的轨迹点数目； S23异常位置判断 分别计算航迹路径P2中各子轨迹的相邻两个轨迹点构成线段的平均速度 其中tj； i， i+1为第j个子轨迹的第i个轨迹点与第i+1个轨迹点之间 的时间 间隔， dj； i， i+1为第j个子 轨迹的第i个轨 迹点与第i+1个轨 迹点之间的轨 迹线段距离； 若Vj； i， i+1＞20， 则判断轨 迹点xj， i+1为异常位置点； 输出所有的异常位置 轨迹点； S24异常位置处 理权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114385765 A 2若xj,i+1判断为异常位置轨迹点， 计算xj， i， xj， i+2两个航迹点相连构成新的轨迹线段平均 速度Vj； i， i+2， 若Vj； i， i+2＜＝20则认为异常位置xj,i+1可以弥补， 剔除航迹点xj,i+1； 若Vj； i， i+2＞ 20， 则认为异常位置xj,i+1无法弥补， 将航迹路径从xj,i+1断开， 并剔除xj,i+1， 重复操作， 直至 所有异常位置轨迹点被处理， 输出最终航迹路径P3， P3由多条子轨迹构成{T1,...,Tj,..., Tm}， 其中 xj， i为第j条子轨迹中的第i个轨迹点， m为航迹路径P3的子 轨迹的数目， nj为第j条子 轨迹的轨迹点数目； S25有效轨 迹片段提取 输入S24步骤得到的航迹路径P3， 计算P3各条子轨迹的持续时间 其中， 为第j条子轨迹第nj个轨迹点的时间， nj为第j条子轨迹的轨迹点数目； 剔除Durj＜ 20min的子轨迹， 得到有效的轨迹路径P4， P4由多条子轨迹构成{T1,...,Tj,...,Tfinal}， xji为第j条子轨迹中的第i个轨迹点， final为子轨迹的数目， nj为第 j条子轨迹的轨迹点数目。 3.如权利要求1所述一种基于航迹数据的耙吸挖泥船生产时间预估方法， 其特征在于， 所述步骤S3包括以下步骤： S31分层聚类算法的第一层， 采用DBSCAN算法搭建施工区辨识模型； 输入向量为X＝ {lon,lat}， 输出向量为Y＝{clusterid1}， 其中： lon为经度； lat为纬度； clusterid1为簇类 别序号； DBSCAN算法过程 为： S311设置DBSCAN算法参数； 设置参数邻域半径r取值为所有相邻轨迹点的之间的距离 的中位数， 设置参数领域范围内最少轨迹点数 目MinPts为5， 即在半径为r的邻域范围内至 少包含MinPts个轨 迹点； S312任意选择一个未访问的轨迹点p， 标记轨迹点p为 “已访问”， 并检查轨迹点p 是否满 足条件： 以轨迹点p为中心， 半径为r的邻域范围内， 是否包含至少MinPts个轨迹点， 如果条 件不满足则将轨 迹点p标记为噪声； 如果条件 满足则将轨 迹点p称为核心对象， 进入下一 步； S313以轨迹点p为中心创建一个新的簇C， 并将轨迹点p的邻域范围内所有点加入 “候选 集N”； S314对候选集N中所有尚未处理的轨迹点q进行判断， 检查其在半径为r的邻域范围内 是否包含至少MinPts个轨迹点， 如果是则将轨迹点q的r邻域中未归入任何一簇的轨迹点加 入簇C， 如果不是则将轨 迹点q从“候选集N”中移除； S315重复步骤S314， 继续检查 “候选集N”中未处理的轨迹点， 直至所有轨 迹点被处 理； S316重复步骤S312 ‑S315， 直至所有的轨迹点归入了某个簇或者标记为噪声， 最后输出 所有轨迹点的簇类别序号cluster1； S317辨识轨 迹簇cluster1的类别； 根据 公式， 计算出关键参数q0.95、 q0.5、 q0.05， 其中sog为速度， P()表示 概率值；权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114385765 A 3