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申请/专利权人：广州航海学院

摘要：本公开涉及一种内河航运监控系统及方法，系统包括：采集模块，其用于采集目标船舶航行的多源信息；数据处理模块，其与采集模块通信连接，用于接收多源信息，并根据多源信息，获得目标船舶未来航行状况的预测结果；预报警模块，其与数据处理模块通信连接，用于根据所得预测结果判断目标船舶是否需要进行预警或报警；数据传输模块，其分别与数据处理模块、预报警模块通信连接，用于以每个船舶和或岸基为交互节点构建无线自组织通信网络。方法应用于上述系统中。本公开具有覆盖度和可靠性高、能准确地对内河航运船舶进行监控、预警和报警，有利于减少内河航运船舶的事故发生概率，减少人员和财产损失，且应用成本低，适用于内河航运场景中。

主权项：1.一种内河航运监控系统，其特征在于，包括：采集模块，其用于采集目标船舶航行的多源信息，所述多源信息包括环境信息、船舶定位信息以及船舶状态信息；数据处理模块，其与所述采集模块通信连接，用于接收所述多源信息，并根据所述多源信息，获得目标船舶未来航行状况的预测结果；预报警模块，其与所述数据处理模块通信连接，用于根据所得预测结果判断目标船舶是否需要进行预警或报警；数据传输模块，其分别与所述数据处理模块、所述预报警模块通信连接，用于以每个船舶和或岸基为交互节点构建无线自组织通信网络；所述预报警模块在判断目标船舶需要进行预警或报警时，将预警信息或报警信息通过所述无线自组织通信网络传输至其他船舶和或岸基；所述数据处理模块根据所述多源信息，获得目标船舶未来航行状况的预测结果具体为：事故分类：获取目标船舶航行航道事故原因不同的多起航运事故报告分析，按事故类型对所述多起航运事故报告分析进行分类作为训练集；模型训练：将所得训练集作为ISM-BN模型的输入数据，构建用于预测船舶发生各类型事故概率的预测模型；结果预测：实时获取目标船舶的多源信息，将目标船舶的多源信息输入到所得预测模型中，获得目标船舶发生各类型事故的概率，即为目标船舶未来航行状况的预测结果；所述事故分类中，事故类型分为碰撞、自沉、搁浅、触碰或其他；所述模型训练具体为：按事故原因进行船舶航行参数设置，所述船舶航行参数包括船舶航行状况、船况、船龄、船舶尺寸、船型、载货状况、天气条件、水文条件、航道条件和水域条件；根据各船舶航行参数之间是否存在相互影响，构建用于表征各船舶航行参数间相互关系的邻接矩阵，根据所得邻接矩阵计算获得可达矩阵，根据所得可达矩阵确定不同船舶航行参数间的分级可得关于该航道船舶的航行事故影响因素ISM；构建关于各航行事故影响因素ISM的模糊逻辑关系；将所得训练集作为输入数据，构建用于表征事故类型与各航行事故影响因素ISM映射关系的拓扑网络，该拓扑网络即为所述预测模型；所述结果预测具体为：将目标船舶的多源信息中的对应参数输入到所述预测模型中，获得目标船舶发生各类型事故概率；所述预报警模块根据所得预测结果判断目标船舶是否需要进行预警或报警具体为：当满足任一类型事故的发生概率大于75％，或者事故加权总概率大于80％时，判断目标船舶需要进行预警；当满足任一类型事故的发生概率大于95％，或者事故加权总概率大于90％时，判断目标船舶需要进行报警；所述事故加权总概率按如下公式计算： 其中，a表示目标船舶发生碰撞事故概率的权重，pa表示目标船舶发生碰撞事故的概率；b表示目标船舶发生自沉事故概率的权重，pb表示目标船舶发生自沉事故的概率；c表示目标船舶发生搁浅事故概率的权重，pc表示目标船舶发生搁浅事故的概率；d表示目标船舶发生触碰事故概率的权重，pd表示目标船舶发生触碰事故的概率；e表示目标船舶发生其他事故概率的权重，pe表示目标船舶发生其他事故的概率。

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