■楊建樂

(湄洲灣港口管理局,泉州 362001)

航道視頻監(jiān)控與船舶AIS動態(tài)數(shù)據(jù)在航道行政執(zhí)法中的應(yīng)用

■楊建樂

(湄洲灣港口管理局,泉州 362001)

介紹了港口航道視頻監(jiān)控與船舶AIS動態(tài)數(shù)據(jù)融合在航道執(zhí)法中的應(yīng)用，通過AIS數(shù)據(jù)對航道上港作船舶異常行為分析，實現(xiàn)對港作船舶異常行為的報警及跟蹤，調(diào)用多個視頻攝像機聯(lián)動監(jiān)控取證，使得港口航道執(zhí)法更為高效。

航道 視頻 AIS數(shù)據(jù) 執(zhí)法

近7年來,湄洲灣港口每年的港航建設(shè)投資量都在30億元到40元億間，有大量的工程船舶在港作業(yè)，港作船舶違法事件時有發(fā)生，特別是拋泥船非法拋泥成為一個監(jiān)管的難點。筆者在福建省湄洲灣港口管理局“船舶動態(tài)與航道監(jiān)控信息系統(tǒng)”建設(shè)中，運用視頻監(jiān)控技術(shù)與船舶AIS（Automatic Identification System船舶自動識別系統(tǒng)）為航道監(jiān)管執(zhí)法提供信息化手段，取得較好的效果。本文就實時視頻數(shù)據(jù)與船舶AIS動態(tài)數(shù)據(jù)整合、港作船舶異常行為分析和自動報警跟蹤等主要技術(shù)應(yīng)用進行闡述。

1 相關(guān)研究

船舶自動識別系統(tǒng)（AIS）是新型的助航安全信息系統(tǒng)，世界各地廣泛開展了AIS數(shù)據(jù)應(yīng)用的研究，我國對AIS動態(tài)數(shù)據(jù)在視頻監(jiān)控方面的應(yīng)用也進行了許多深入的研究。例如：周劍敏和王捷的“基于AIS數(shù)據(jù)的智能船舶動態(tài)視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計[1]”提出了從船舶自動識別系統(tǒng)中獲取AIS船舶的動態(tài)位置信息，設(shè)計自動監(jiān)控決策控制模塊，然后建立待監(jiān)控船舶的被監(jiān)控優(yōu)先因子算法，利用智能攝像球機實現(xiàn)對海上航行的船舶進行自動化智能視頻跟蹤監(jiān)控；嚴(yán)忠貞的“內(nèi)河在航船舶動態(tài)跟蹤和航跡融合方法研究[2]”提出了基于內(nèi)河視頻監(jiān)控的在航船舶目標(biāo)識別方法，實現(xiàn)了視頻、AIS、雷達(dá)數(shù)據(jù)的船舶運動軌跡融合；馮愛國的“導(dǎo)航雷達(dá)或AIS引導(dǎo)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計[3]”提出了一種利用導(dǎo)航雷達(dá)自動跟蹤參數(shù)或AIS動態(tài)數(shù)據(jù)引導(dǎo)的智能視頻監(jiān)控方法。該方法采用了船用雷達(dá)數(shù)據(jù)或AIS數(shù)據(jù)包，來控制視頻監(jiān)控云臺，同時研究了云臺姿態(tài)參考系統(tǒng)(AHRS)的方位及仰角數(shù)據(jù)回傳、越界報警等。這些研究都是福建省湄洲灣港口管理局 “船舶動態(tài)與航道監(jiān)控信息系統(tǒng)”建設(shè)和撰寫本文的重要參考。

2 主要應(yīng)用技術(shù)

要對拋泥船等港作船舶在航道及其附近區(qū)域的行為進行有效的遠(yuǎn)程監(jiān)管，需要解決幾個重要的技術(shù)環(huán)節(jié)。

(1)在數(shù)百甚至上千平方公里的海域范圍內(nèi)快速、準(zhǔn)確地將目標(biāo)船舶從眾多的船舶中識別出來。

(2)用遠(yuǎn)程攝像機快速、準(zhǔn)確捕獲目標(biāo)船舶，對其進行行為觀察，必要時進行取證。

(3)能夠在眾多的港作船舶中識別出行為異常的船舶作為重點監(jiān)管對象。

(4)必要時能夠調(diào)用多個遠(yuǎn)程攝像機自動、穩(wěn)定跟蹤目標(biāo)船舶并持續(xù)取證。

2.1 AIS技術(shù)

在事先知悉目標(biāo)船舶的船名或者MMSI碼的情況下，應(yīng)用目前技術(shù)已經(jīng)十分成熟的船舶自動識別系統(tǒng)在電子海圖上識別目標(biāo)船舶已經(jīng)是很容易的事，這里無需贅述。

2.2 攝像機指向提示

在電子海圖上識別出目標(biāo)船舶之后，想要人工操作遠(yuǎn)程操作攝像機觀察目標(biāo)船舶仍然不是易事。由于海上缺乏參照物，攝像機拍攝的畫面往往是無差別的海面，操作者很難通過判讀畫面決定攝像機的轉(zhuǎn)向、俯仰角、焦距等操作技術(shù)參數(shù)以達(dá)到快速準(zhǔn)確捕獲目標(biāo)的目的。

測定攝像機的大地坐標(biāo)，在電子海圖上進行標(biāo)識，以此點為原點，以攝像機的主光軸為線，在電子海圖上畫出攝像機的指向的指示線。攝像機云臺安裝時的初始指向角度為正北，而系統(tǒng)控制攝像機轉(zhuǎn)動的最小步進角度為0.3度，當(dāng)系統(tǒng)控制云臺進行轉(zhuǎn)動時它的角度變化將實時傳回系統(tǒng)，那么通過攝像機云臺轉(zhuǎn)動角度的變化進行計算得出指示線將隨著攝像機的轉(zhuǎn)動同步轉(zhuǎn)動，用以指示攝像機的實際指向，操作者可借助電子海圖界面上代表攝像機指向的指示線和目標(biāo)船舶的相對位置關(guān)系來決策攝像機的轉(zhuǎn)向、俯仰角、焦距等操作技術(shù)參數(shù)。

2.3 船舶異常行為分析

港作船舶異常行為分析是航道監(jiān)管及行政執(zhí)法的重要手段，對于發(fā)現(xiàn)船舶違法行為、提高航道執(zhí)法工作效率具有重要意義。目前，所有港作船舶都安裝了AIS系統(tǒng)，為船舶異常行為分析提供了技術(shù)條件。

圖1 攝像機指示線及視頻監(jiān)控畫面

港作船舶一般都有特定的正常行為規(guī)律，如果船舶打破常規(guī)，出現(xiàn)異常行為，往往違法的可能性很大，應(yīng)該作為重點的監(jiān)管對象。以拋泥船為例，往往有如下異常行為：

(1)AIS數(shù)據(jù)中斷；

(2)離開裝載點后偏離歷史航行路線；

(3)離開裝載點后未到達(dá)指定拋泥區(qū)域即返回；

(4)全航程時間明顯變短 （可能在航行過程中拋泥，減少吃水，提高航速，節(jié)省燃油）。

利用現(xiàn)有研究成果“基于AIS數(shù)據(jù)的船舶異常行為檢測方法[4]”，對船舶行為進行分析對比，包括航跡分割、正常行為建模和異常行為檢測等技術(shù)環(huán)節(jié)，識別出行為異常的拋泥船，作為重點的監(jiān)管對象。

2.4 船舶自動跟蹤監(jiān)控

通過AIS數(shù)據(jù)對船舶進行異常行為分析，一旦發(fā)現(xiàn)船舶有異常行為，系統(tǒng)通過AIS動態(tài)數(shù)據(jù)計算及預(yù)判得到船舶的位置，驅(qū)動遠(yuǎn)程攝像機捕獲監(jiān)控畫面，實現(xiàn)對異常船舶跟蹤監(jiān)控。

船舶自動跟蹤監(jiān)控需要通過實時訪問船舶動態(tài)數(shù)據(jù)庫中的AIS船位數(shù)據(jù)，系統(tǒng)根據(jù)船舶的位置信息（AIS動態(tài)數(shù)據(jù)）和視頻監(jiān)控云臺設(shè)備的初始位置信息進行計算得到視頻監(jiān)控云臺的水平和垂直最佳角度，并控制云臺在初始參數(shù)的基礎(chǔ)上進行相關(guān)參數(shù)的變化調(diào)整以達(dá)到船舶目標(biāo)的捕獲與自動跟蹤，計算過程如下：

圖2 云臺和目標(biāo)位置關(guān)系圖

水平方向是云臺地面位置D點與目標(biāo)海面位置C點它們的經(jīng)緯度連線cd與正北的夾角；垂直角度為云臺最高位置A點和目標(biāo)最高位置B點的連線為ab，A點D點的連線ad為云臺高度，ab與ad的夾角即為云臺與目標(biāo)的垂直夾角。

其中CD兩點已知經(jīng)緯度分別為 (lonc,latc)和(lond,latd)，cd與正北的夾角(bearing)的計算公式為：

distance_North=R×(lat1-lat0)

distance_East=R×cos(lat0)×(lon1-lon0)

bearing=mod(atan2(distance_East,distance_North),2×pi)

通過余弦定理可求得垂直角度A，計算公式如下：

通過以上計算視頻監(jiān)控云臺通過水平方向和垂直角度的調(diào)整即可保持對運動船舶的動態(tài)跟蹤監(jiān)控。

2.5 智能化聯(lián)動

由于港口航道場景較為開闊，航道長度較長且遠(yuǎn)離海岸，對于同一港作船舶的跟蹤監(jiān)控可能需要多個監(jiān)控點聯(lián)動協(xié)作才能完成。視頻的聯(lián)動控制需要對AIS動態(tài)數(shù)據(jù)進行實時的分析，得出船舶實時位置信息，然后系統(tǒng)通過分析對比船舶與監(jiān)控點的位置關(guān)系進行智能匹配，通過視頻聯(lián)動控制服務(wù)器向離船舶最近的視頻監(jiān)控點下發(fā)指令對船舶進行跟蹤監(jiān)控。如果有監(jiān)控設(shè)備發(fā)生故障，沒有監(jiān)控畫面回傳，那么系統(tǒng)將故障設(shè)備排除在外，重新匹配視頻監(jiān)控點對船舶進行監(jiān)控。

如圖4所示，當(dāng)船舶在不同的航段時，系統(tǒng)通過分析船舶AIS動態(tài)數(shù)據(jù)獲取船舶實時位置，再和已知的視頻監(jiān)控點位置信息做分析匹配，選取距離船舶最近的監(jiān)控點對其進行跟蹤監(jiān)控，當(dāng)船舶進入下一航段時自動切換至下一視頻監(jiān)控點進行跟蹤監(jiān)控，實現(xiàn)視頻監(jiān)控的全航段覆蓋監(jiān)控。

3 應(yīng)用案例

福建省湄洲灣港口管理局港口信息化支持保障系統(tǒng)（一期）項目將上述主要技術(shù)應(yīng)用到船舶動態(tài)與航道監(jiān)控信息系統(tǒng)建設(shè)中，主要硬件由5套高倍光學(xué)變焦攝像機（32X）、3臺AIS基站接收機、以及視頻與AIS數(shù)據(jù)融合服務(wù)器等構(gòu)成。實現(xiàn)灣內(nèi)主航道全覆蓋，如圖5。

圖3 拋泥船舶監(jiān)控示意圖

圖4 視頻聯(lián)動監(jiān)控示意圖

圖5 湄洲灣主航道監(jiān)控覆蓋圖

圖6 海圖上攝像機與船舶位置

圖7 拋泥船跟蹤監(jiān)控畫面

軟件主要由AIS數(shù)據(jù)接收處理模塊、監(jiān)控平臺數(shù)據(jù)庫、智能決策模塊、視頻攝像機管理模塊組成。智能監(jiān)控模塊通過結(jié)合電子海圖、船舶AIS數(shù)據(jù)，計算及預(yù)判得到船舶的位置，來驅(qū)動遠(yuǎn)程攝像機獲取監(jiān)控畫面，實現(xiàn)主航道上船舶跟蹤監(jiān)控。

為舉例說明本文所述應(yīng)用，截取了2017年8月13日上午某拋泥船在航道上跟蹤監(jiān)控情況：

系統(tǒng)在2017年8月13日識別到MMSI碼為413907174的船舶觸發(fā)異常行為監(jiān)控啟動條件。按系統(tǒng)預(yù)設(shè)，所有拋泥船舶正常情況下應(yīng)從裝泥點向湄洲灣出口方向航行，到湄洲灣外指定海域拋泥，而該船的航向是從裝泥點向北偏東方向，即向灣內(nèi)方向航行，因此被系統(tǒng)判定為異常行為，啟動自動攝像跟蹤并報警。經(jīng)執(zhí)法人員查證，該船原指定的拋泥區(qū)為湄洲灣外某海域，因莆頭作業(yè)區(qū)某水運工程建設(shè)項目需要泥砂填方，經(jīng)福建省湄洲灣港口管理局批準(zhǔn)，該船被許可運送疏浚泥砂前往填方，但有關(guān)方面未通知系統(tǒng)管理人員改變該船的異常行為觸發(fā)條件，改變設(shè)定條件后，系統(tǒng)即解除了對該船舶的異常行為監(jiān)控，改為正常輪流監(jiān)控。

4 結(jié)語

湄洲灣港口管理局的船舶動態(tài)與航道監(jiān)控信息系統(tǒng)自2014年投入使用以來，已經(jīng)協(xié)助執(zhí)法部門查處違法拋泥等10多起違法案件，對違法行為形成威懾，減少違法行為的發(fā)生；可以有效地替代執(zhí)法船海上巡查，降低執(zhí)法船舶出動率，節(jié)約成本，提高執(zhí)法效率。應(yīng)用實踐表明，綜合運用遠(yuǎn)程視頻、AIS船舶動態(tài)數(shù)據(jù)、智能分析判別、自動跟蹤等多種技術(shù)可以為航道執(zhí)法部門提供有效的信息化監(jiān)控手段。實際應(yīng)用中，該系統(tǒng)也還存在著一些不足，在自動跟蹤模式下，很難對目標(biāo)船舶實施長時間的穩(wěn)定跟蹤，出現(xiàn)“跟丟”現(xiàn)象。系統(tǒng)自動設(shè)定的攝像機水平角度、俯仰角度和焦距等參數(shù)也很難完全匹配，有時造成監(jiān)控場景不完整、畫面不清晰等問題。多數(shù)情況下仍需要監(jiān)控人員做人工調(diào)整才能獲得比較滿意的監(jiān)控效果，進一步改進的空間仍然很大。

[1]周劍敏，王捷.基于AIS數(shù)據(jù)的智能船舶動態(tài)視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計[J].上海海事大學(xué)學(xué)報，2009.

[2]嚴(yán)忠貞.內(nèi)河在航船舶動態(tài)跟蹤和航跡融合方法研究[D].武漢理工大學(xué)，2013.

[3]馮愛國，薛叢華，吳煒.導(dǎo)航雷達(dá)或AIS引導(dǎo)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計[J].電視技術(shù)，2016.

[4]張樹波,唐強榮.基于AIS數(shù)據(jù)的船舶異常行為檢測方法[J].Artificial Intelligence/s&/srobotics Research,2015.