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原文传递基于大数据的船舶驾驶行为评估

论文题名：	基于大数据的船舶驾驶行为评估
关键词：	航行安全;船舶驾驶行为;评估方法;大数据技术
摘要：	随着海事管理和航道管理的数字化推进，目前已经积累了海量的海事和航道相关数据。如何应用大数据技术处理和分析这些海量数据，保障船舶在航道中的航行安全和提升海事监管和航道维护的效率，是目前航海领域的研究热点。　　本文针对船舶在航道中航行的安全性问题，提出了一种新的基于大数据的船舶驾驶行为评估方法。利用基于AIS大数据时空管道分析的评价指标定量计算，结合模糊综合评价模型，对船舶在一个航程中的安全性进行打分评判，可为船舶驾驶员管理和船舶交通管理提供有价值的参考。本文完成的主要研究工作包括：　　（1）基于大数据的船舶驾驶行为评估系统架构　　利用Hadoop大数据生态圈技术构建船舶驾驶行为评估系统的架构。首先，利用GeoMesa作为时空数据中间件，对船舶AIS数据构建时空索引，实现AIS数据在Hbase分布式数据库中存储。然后，利用Spark连接Hbase对AIS时空大数据进行分析，计算各种驾驶行为评估指标；通过GeoServer地图服务器结合GeoMesa组件对AIS时空大数据进行可视化。　　（2）基于GeoMesa的船舶AIS时空管道构建　　为了对一艘船舶进行驾驶行为评估，需要获取船舶在航程中每个时刻的周围船舶动态。首先，基于SparkSQL技术，从AIS大数据中快速地将船舶在航程中所有周围船舶动态按时间顺序提取出来，形成时空管道数据，用于后面对评价指标的计算和定量分析，为驾驶行为评估奠定数据基础。其次，基于GeoServerWebProcessService和GeoMesaTubeSelect技术构建时空管道数据的可视化展示，用于复现船舶航行过程中的周围船舶动态。　　（3）基于熵值法的驾驶行为模糊综合评判模型　　选取船舶变速异常、船舶变向异常、穿越航道中心线、偏离航道、碰撞危险度和环境压力等6项参数，作为船舶驾驶行为评价指标。根据AIS时空管道技术对各个评价指标的计算和统计结果，采用熵值法对各评价指标所占权重进行动态分配优化并结合模糊综合评价三要素对船舶驾驶行为进行打分和优劣评判。
作者：	孙硕
专业：	交通信息工程及控制
导师：	潘明阳
授予学位：	硕士
授予学位单位：	大连海事大学
学位年度：	2021