本發(fā)明涉及船舶軌跡異常檢測，尤其是一種基于transformer模型的船舶軌跡異常點檢測方法、設(shè)備和介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、海洋航運作為世界貿(mào)易的重要組成部分，隨著多源傳感器和無線網(wǎng)絡(luò)通信等技術(shù)的發(fā)展，海量軌跡大數(shù)據(jù)知識挖掘成為了智慧交通、智慧海洋等新型服務(wù)體系建設(shè)的研究熱點。海上交通特征規(guī)律蘊含于船舶自動識別系統(tǒng)（automatic?identification?system，以下簡稱ais）歷史數(shù)據(jù)中。

2、但在數(shù)據(jù)傳輸過程中存在通信鏈路及衛(wèi)星定位信號等方面的干擾，導(dǎo)致ais數(shù)據(jù)給出的船舶軌跡含有較多的噪聲數(shù)據(jù)，嚴(yán)重影響了進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，不利于對ais數(shù)據(jù)的進(jìn)一步合理利用，增加了船舶軌跡預(yù)測、可疑行為識別等船舶航行知識挖掘的難度。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明實施例提供一種基于transformer模型的船舶軌跡異常點檢測方法、設(shè)備和介質(zhì)。

2、本發(fā)明的第一方面提供了一種基于transformer模型的船舶軌跡異常點檢測方法；包括以下步驟：

3、收集船舶ais數(shù)據(jù)；

4、對所述船舶ais數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，生成船舶軌跡點集合；

5、構(gòu)建transformer模型；使用構(gòu)建的transformer模型對所述船舶軌跡點集合進(jìn)行異常檢測，得到異常數(shù)據(jù)結(jié)果；

6、對于出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)結(jié)果的船舶軌跡，識別所述船舶軌跡的異常類別，將所述異常類別作為異常數(shù)據(jù)結(jié)果對應(yīng)的船舶軌跡的標(biāo)記。

7、進(jìn)一步地，所述船舶ais數(shù)據(jù)包括船舶mmsi號、預(yù)期航線、船舶航行速度、船舶經(jīng)度和船舶緯度；所述船舶軌跡點集合根據(jù)船舶mmsi號構(gòu)建，所述船舶軌跡點集合中船舶軌跡點以發(fā)生時間順序排列，每個船舶軌跡點中記錄當(dāng)前時刻船舶的方位角、船舶移動距離和船舶轉(zhuǎn)向率。

8、進(jìn)一步地，所述當(dāng)前時刻船舶的方位角、船舶移動距離通過當(dāng)前時刻船舶經(jīng)度和船舶緯度與上一時刻船舶經(jīng)度和船舶緯度計算得到；所述當(dāng)前時刻船舶轉(zhuǎn)向率根據(jù)當(dāng)前時刻船舶的方位角和船舶的航行速度計算得到。

9、進(jìn)一步地，在所述對所述船舶ais數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，生成船舶軌跡點集合步驟之后，還包括以下步驟：

10、對所述船舶軌跡點集合進(jìn)行歸一化處理；所述歸一化處理通過以下公式計算：

11、；

12、式中，pj表示船舶軌跡點集合第j項屬性數(shù)據(jù)集合，pij表示船舶軌跡點集合第i個軌跡點的第j項數(shù)據(jù)。

13、進(jìn)一步地，所述構(gòu)建transformer模型，具體包括以下步驟：

14、收集用于模型與訓(xùn)練的船舶ais數(shù)據(jù)，組成訓(xùn)練集與測試集；

15、將訓(xùn)練集輸入初始transformer模型，得到初始transformer模型輸出的異常數(shù)據(jù)結(jié)果；

16、使用測試集對初始transformer模型輸出的異常數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行評價，根據(jù)評價結(jié)果迭代優(yōu)化初始transformer模型；直至transformer模型輸出的異常數(shù)據(jù)結(jié)果達(dá)到預(yù)設(shè)評價閾值。

17、進(jìn)一步地，所述使用構(gòu)建的所述transformer模型對所述船舶軌跡點集合進(jìn)行異常檢測，得到異常數(shù)據(jù)結(jié)果，具體包括以下步驟：

18、將所述船舶軌跡點集合編碼為token?embedding和position?embedding；

19、對token?embedding和position?embedding進(jìn)行l(wèi)層卷積，得到基礎(chǔ)向量x；

20、對基礎(chǔ)向量x分別使用搭載、、、權(quán)重矩陣的全連接層進(jìn)行線性變化，得到q、k、v、σ四個向量；q=wlq,k=,ν=，σ=；

21、其中，wlq表示軌跡點查詢向量的權(quán)重矩陣，表示軌跡點關(guān)鍵字向量的權(quán)重矩陣，表示軌跡點值向量的權(quán)重矩陣，表示高斯核可學(xué)習(xí)尺度參數(shù)的權(quán)重矩陣；

22、將q、k、v輸入transformer注意力層，使用q中每一元素與k的轉(zhuǎn)置矩陣中每一元素分別計算點積，得到qkt；將qkt與預(yù)設(shè)向量緯度相除得到注意力矩陣；

23、將注意力矩陣輸入softmax層進(jìn)行softmax運算并與v相乘得到相鄰模式z；

24、通過高斯核函數(shù)與權(quán)重矩陣計算捕捉異常變化p，將相鄰模式z和異常變化p的極值關(guān)聯(lián)結(jié)果作為異常數(shù)據(jù)結(jié)果輸出。

25、進(jìn)一步地，所述異常類別包括重復(fù)點、航跡位置異常、航向變化異常和未知異常；所述對于出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)結(jié)果的船舶軌跡，識別所述船舶軌跡的異常類別，具體包括以下識別過程：

26、對于船舶經(jīng)度和船舶緯度完全相同且船舶航行速度不為0的相鄰軌跡點，識別為重復(fù)點；

27、對于船舶經(jīng)度和船舶緯度偏離預(yù)設(shè)船舶航線預(yù)設(shè)距離的軌跡點，識別為航跡位置異常；

28、對于船舶轉(zhuǎn)向率大于預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)向率閾值的軌跡點，識別為航向變化異常；

29、對于不存在重復(fù)點、航跡位置異常、航向變化異常但出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)結(jié)果的船舶軌跡，識別為未知異常。

30、本發(fā)明第二方面公開一種電子設(shè)備，包括處理器以及存儲器；

31、所述存儲器用于存儲程序；

32、所述處理器執(zhí)行所述程序?qū)崿F(xiàn)所述的方法。

33、本發(fā)明第三方面公開一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)存儲有程序，所述程序被處理器執(zhí)行實現(xiàn)所述的一種基于transformer模型的船舶軌跡異常點檢測方法。

34、本發(fā)明的實施例具有如下方面有益效果：本發(fā)明在船舶ais數(shù)據(jù)中應(yīng)用了無監(jiān)督檢測訓(xùn)練的transformer模型進(jìn)行船舶軌跡異常檢測，對于模型識別異常的軌跡點進(jìn)一步劃分異常類別，對不同異常數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋以便對船舶ais數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)清洗等操作。本發(fā)明將時間序列異常點的無監(jiān)督檢測應(yīng)用到船舶軌跡異常檢測中，能較好地挖掘船舶ais數(shù)據(jù)的深層特征，廣泛應(yīng)用于船舶軌跡異常檢測技術(shù)領(lǐng)域中。

35、本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點將在下面的描述部分中給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

技術(shù)特征：

1.一種基于transformer模型的船舶軌跡異常點檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于transformer模型的船舶軌跡異常點檢測方法，其特征在于，所述船舶ais數(shù)據(jù)包括船舶mmsi號、預(yù)期航線、船舶航行速度、船舶經(jīng)度和船舶緯度；所述船舶軌跡點集合根據(jù)船舶mmsi號構(gòu)建，所述船舶軌跡點集合中船舶軌跡點以發(fā)生時間順序排列，每個船舶軌跡點中記錄當(dāng)前時刻船舶的方位角、船舶移動距離和船舶轉(zhuǎn)向率。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于transformer模型的船舶軌跡異常點檢測方法，其特征在于，所述當(dāng)前時刻船舶的方位角、船舶移動距離通過當(dāng)前時刻船舶經(jīng)度和船舶緯度與上一時刻船舶經(jīng)度和船舶緯度計算得到；所述當(dāng)前時刻船舶轉(zhuǎn)向率根據(jù)當(dāng)前時刻船舶的方位角和船舶的航行速度計算得到。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于transformer模型的船舶軌跡異常點檢測方法，其特征在于，在所述對所述船舶ais數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，生成船舶軌跡點集合步驟之后，還包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于transformer模型的船舶軌跡異常點檢測方法，其特征在于，所述構(gòu)建transformer模型，具體包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于transformer模型的船舶軌跡異常點檢測方法，其特征在于，所述異常類別包括重復(fù)點、航跡位置異常、航向變化異常和未知異常；所述對于出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)結(jié)果的船舶軌跡，識別所述船舶軌跡的異常類別，具體包括以下識別過程：

7.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括處理器以及存儲器；

8.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)存儲有程序，所述程序被處理器執(zhí)行實現(xiàn)如權(quán)利要求1-6中任一項所述的一種基于transformer模型的船舶軌跡異常點檢測方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于transformer模型的船舶軌跡異常點檢測方法、設(shè)備和介質(zhì)；方法包括以下步驟：收集船舶AIS數(shù)據(jù)；對船舶AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，生成船舶軌跡點集合；構(gòu)建transformer模型；使用構(gòu)建的transformer模型對船舶軌跡點集合進(jìn)行異常檢測，得到異常數(shù)據(jù)結(jié)果；對于出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)結(jié)果的船舶軌跡，識別船舶軌跡的異常類別，將異常類別作為異常數(shù)據(jù)結(jié)果對應(yīng)的船舶軌跡的標(biāo)記。本發(fā)明在船舶AIS數(shù)據(jù)中應(yīng)用了無監(jiān)督檢測訓(xùn)練的transformer模型進(jìn)行船舶軌跡異常檢測，對于模型識別異常的軌跡點進(jìn)一步劃分異常類別，對不同異常數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋以便對船舶AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)清洗等操作，可應(yīng)用于船舶軌跡異常檢測技術(shù)領(lǐng)域中。

技術(shù)研發(fā)人員：吉才盈,鄺晗宇,邵長高,謝世達(dá),陸天啟
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣州海洋地質(zhì)調(diào)查局三亞南海地質(zhì)研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/9/29