(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 202210131704.7 (22)申请日 2022.02.14 (71)申请人 武汉理工大 学 地址 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路 122号 (72)发明人 黄亚敏　郑明达　文元桥　黄亮　 朱曼　周春辉　张帆　 (74)专利代理 机构 湖北武汉 永嘉专利代理有限 公司 42102 专利代理师 王丹 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 40/295(2020.01) G06F 40/30(2020.01) (54)发明名称 基于AIS数据的船舶行为知识图谱构建方法 及装置 (57)摘要 本发明公开了一种基于AIS数据的船舶行为 知识图谱构建方法及装置， 该方法包括以下步 骤： 获取目标区域的船舶AIS数据； 根据获取的 AIS数据构建船舶运动状态向量模型； 依据船舶 运动状态模 型对船舶行为实体识别； 结合船舶行 为在时间、 空间及语义三个方面的特征对识别的 实体进行关系关联， 构建船舶行为本体； 将船舶 行为本体导入图数据库形成船舶行为知识图谱。 本发明的基于AIS数据的船舶行为知识图谱构建 方法及装置， 可提升海事部门对AIS数据的管理 效率以及数据的使用便捷性。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114564592 A 2022.05.31 CN 114564592 A 1.一种基于AIS数据的船舶行为知识图谱构建方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取目标区域的船舶AIS数据； 根据获取的AIS数据构建船舶运动状态向量模型； 依据船舶运动状态模型对船舶行为实体识别； 结合船舶行为在时间、 空间及语义三个方面的特征对识别的实体进行关系关联， 构建 船舶行为本体； 将船舶行为本体导入图数据库形成船舶行为知识图谱。 2.根据权利要求1所述的基于AIS数据的船舶行为知识图谱构建方法， 其特征在于， 船 舶运动状态向量定义 为： 船舶航向差： 船舶加速度： 船舶转向率： 停留速度阈值： vε 加速度阈值： aε 单位航向差阈值： δ 式中， c(t)表示船舶 在t时刻的航向， v(t)表示船舶 在t时刻的航速， △t表示时间 间隔； 对获取的船舶AIS数据， 通过船舶运动状态向量的公式计算将结果依照人的习惯划分 为不同的文字描述， 包括停留、 运动、 直行、 转向、 变速、 匀速 。 3.根据权利要求1所述的基于AIS数据的船舶行为知识图谱构建方法， 其特征在于， 船 舶行为实体识别具体为： 从船舶AIS数据中分析提取出实体依次为船舶、 行为、 时间、 轨迹 点、 轨迹， 并建立环境实体。 4.根据权利要求1所述的基于AIS数据的船舶行为知识图谱构建方法， 其特征在于， 从 船舶AIS数据中的位置、 速度与航向分析得到船舶行为在时间、 空间及语义三个层面的特 征； 船舶行为在时间层面受到A IS数据传输时间间隔和船舶速度的影响； 船舶行为在空间层 面的表征量是地理空间中的面积， 即不同的船舶位置点连接起来的面积； 船舶行为在语义 层面上划分为以下三个层面： (1)宏观层： 根据船舶在港口水域的航行行为， 将港口水域的宏观行为划分为以下事 件： 进港‑离港事件、 锚泊事 件、 进港事 件、 靠离泊事件及离港事件； (2)介观层： 在每个航行水域中， 船舶随着运动轨迹与航行环境拓扑关系的变化， 导致 船舶从事不同的过程， 呈现为不同的介观行为； 每个事件包括多个过程， 过程行为对应于时 空尺度下的介观行为； (3)微观层： 船舶 在操纵级别上表现出的运动状态。 5.根据权利要求1所述的基于AIS数据的船舶行为知识图谱构建方法， 其特征在于， 船 舶行为本体包括船舶类、 行为类、 环境类、 时间类、 轨 迹类、 轨迹点类； 确定类间关系， 将类及类间关系存 储到图数据库中， 生成船舶行为知识图谱。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114564592 A 26.根据权利要求5所述的基于AIS数据的船舶行为知识图谱构建方法， 其特 征在于， 船舶类是行为认知发生的主体对象， 是轨迹和行为的产生者， 由船舶的MMSI作为船舶 的唯一识别码， 唯一确定行为的发生对象。 行为类是行为认知本体中的核心类， 船舶行为划分为4类， 分别体现不同的语义类型， 包括原子行为， 拓扑行为、 交通行为及高级语义行为； 原子行为类包括了运动与 停留两个子 类， 运动类行为用来描述船舶不同轨迹特征 的原子行为； 拓扑行为类是基于原子行为类进 行的拓扑语义丰富结果， 表示船舶轨迹和环境所构成的拓扑关系， 该拓扑关系用来表示地 理空间中点与线、 点与面、 线与线、 线与面这4种典型的空间对象与其所 处空间的关系； 交通 行为类作为船舶行为的基本语义单元类， 包含活动类， 是描述高级语义行为的关键类， 交通 行为根据人的认知习惯来描述对应船舶轨迹所反映的行为； 高级语义行为类包括过程和事 件两类， 根据不同的应用场景对船舶高级语义行为的子类进行构建及属性添加。 环境类是指划定的不同通 航区域； 时间类是记录船舶行为本体中的关键要素， 用来描述行为的开始时间， 结束时间和持 续时间； 轨迹类是船舶轨迹数据类的语义抽象， 包括原子轨迹和复杂轨迹， 轨迹与行为通过本 体的描述方法进行一 一对应和表达； 轨迹点类是轨 迹数据的组成 成分之一， 包括轨 迹段的起 点与终点。 7.一种用于实现权利要求1至6 中任意一项所述的基于AIS数据的船舶行为知识图谱构 建方法的基于AIS数据的船舶行为知识图谱构建装置， 其特 征在于， 包括： AIS数据获取模块， 用于获取目标区域的船舶AIS数据； 向量模型构建模块， 用于根据获取的AIS数据构建船舶运动状态向量模型； 行为实体识别模块， 用于依据船舶运动状态模型对船舶行为实体识别； 行为本体构建模块， 用于结合船舶行为在时间、 空间及语义三个方面的特征对识别的 实体进行关系关联， 构建船舶行为本体； 知识图谱构建模块， 用于将船舶行为本体导入图数据库形成船舶行为知识图谱。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114564592 A 3