原创《基于北斗导航的西江航道GIS集成系统研发探析》
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【摘 要】本文论述基于北斗导航的西江航道GIS集成系统研发,提出基于北斗的高精度导航定位技术和图像处理技术,联合空间地理信息、无人机航拍基础数据处理、模式识别等信息技术,建立西江航道GIS集成系统,实现船舶的系统化管理和自动化处理,并对航标、航道工作船、船闸、水位等进行实时监控管理,以建立智能化、科技化的航道管理体系,提升航道管理水平.
【关键词】北斗导航 GIS系统 大数据集群 BigDL
【中图分类号】G 【文献标识码】A
【文章编号】0450-9889（2018）05C-0186-03
西江流域位于国家“一带一路”、珠江—西江经济带建设的腹地,是西南经济欠发达地区丰富矿产资源东运和出海唯一的水上通道,也是该地区与泛珠三角、东盟国家开放和合作的重要物流通道.随着国务院批复《珠江—西江经济带发展规划》,发展西江流域航运的战略地位进一步提升,广西提出了以干线航道为重点、以干支流航道为辅助,扩大高等级航道网络,拓展港口规模和完善港口功能,提高船舶标准化和现代化水平的建设目标.然而,随着目前西江航道上通航的大吨位船舶数量不断增加,航道管理信息化水平薄弱、管理成本急剧增加等问题日趋严重.升级改造当下的航道管理体系、解决航道智能化管理、提升内河航道管理效率成为航运企业和政府管理部门缓解通航压力的重要途径.因此,建设基于北斗导航的西江航道GIS集成系统,集成现有业务监管功能,实现精准报到、调度排档、高精度闸室导航管理、航道级定位导航、可视化调度管理等操作具有非常重要的意义.本文研究基于北斗的高精度导航定位技术和图像处理技术,联合空间地理信息、无人机航拍基础数据处理、模式识别等信息技术,建立西江航道GIS集成系统,实现船舶的系统化管理和自动化处理,并对航标、航道工作船、船闸、水位等进行实时监控管理,以建立智能化、科技化的航道管理体系,提升航道管理水平.
一、航道GIS集成系统设计
（一）系统总体架构
本集成系统以西江航道为研究对象,以基础地形图和各类航道相关数据要素为基础,以航道相关地理信息的空间数据和属性数据为核心,利用北斗高精度定位、地理信息系统（GIS）、数据库、多传感器融合等多技术集成应用构建基于北斗导航的西江航道GIS集成系统.系统总体架构如图1.
1．用户终端层.用户可通过固定终端（如PC、浏览器等）,移动终端（手机、平板电脑等）及监控中心对应用服务进行访问.
2．应用层.以信息数据资源为支撑,对应用业务进行定义、设计和分类管理,主要包括航道GIS系统和船舶监控管理系统的应用服务,并联合两个系统应用实现高精度图形化调度管理、精准闸室导航管理、精准调度绩效评估服务管理等功能.
3．服务层.服务层在数据层的基础上,对系统数据信息进行分析、处理,为应用层提供空间数据分析服务、航道基础数据分析服务、航道通航数据服务、精准闸室导航管理服务、北斗定位导航服务、数据应用服务、图形化调度管理服务、北斗高精度船载终端应用服务等功能.
4．数据层.数据层为地理空间信息数据、航道基础数据、流域航道分布数据、航道船舶流通量数据等信息提供数据存储和管理功能.
5．设施服务层.主要负责对接基础设施,提供操作系统、数据存储服务、数据库服务和数据处理服务.
6.基础设施.提供包括主机、北斗终端、无人机设备、服务器、网络设备、存储设备、高精度CORS基站等的接入服务.7．接口服务.（1）提供数据接口桥连接数据层和服务层,为服务层提供信息服务.（2）提供系统接口支持WEB Service、GIS二次开发包等多种方式服务,为应用层提供服务接口.（3）外部系统集成接口为集成系统与GIS 电子地图应用提供直接的数据交换和共享接口,接入相关的行业管理部门系统实现西江流域航道数据共享和监控管理.
（二）数据库设计
形成以地理空间信息数据、闸室基础数据、船舶基础数据、航道基础数据、流域航道分布数据、航道流量数据和航道通航数据等为主的信息数据库建设.
数据库结构图如图2所示.
1．地理空间信息数据.包括船舶、航标位置信息、水位、水流量、环境、气候等.
2．闸室基础数据.包括闸室地图、闸室长宽度、面积以及水位等参数信息.
3．船舶基础数据.包括船舶编号、船主信息、船舶类型、船舶吨位、货运量情况、是否空载、船舶航行基础路线等信息.
4．航道基础数据.航道基础数据库主要包括航道的一些基本的数据信息,主要有航道、航段、航标、码头、船闸等数据信息,采用无人机航拍模式获得高精准航道基础地图,为船舶的精准报到、调度排挡和高精度闸室导航管理等提供数据依据.5．流域航道分布数据.主要存储西江流域各个航道、船闸的分布情况,包括各个航道的位置信息、长度、分布点等数据.6．航道船舶流通量数据.定时记录船舶在航道的流通量,形成以天、周和月为单位的航道船舶流通量报表.
二、系统功能设计
（一）航道GIS管理系统设计
本项目建设航道GIS系统,用以显示航道矢量电子地图,以各系统的数据集成应用,在GIS地图上显示各系统状态及属性,并实现航道数据管理.包括：（1）分图层管理,包括对区域面积、水域、航道、船闸、港口码头等进行分图层管理.（2）专题图,形成航标专题图、航道水文信息统计专题图、流域面积统计专题图等.（3）航道最优路径,航道规划和路线选择依托GIS提供的最近路径分析功能提供最优路径参考,形成航道路线专题图.（4）航道基础信息管理,包括航道基础地理信息管理和更新、航道公共地理信息和航道交通信息管理和更新等,对行业管理部门提供可视化的航道岸线、船舶、地貌等信息,提供各种地图叠加处理业务应用,对公众发布可视化航道交通信息.（5）GIS可视化查询,基于GIS技术建立系统属性数据与空间数据的一一对应关系,实现信息的可视化查询与分析,包括了流域面貌、航道信息、点位信息、剖面图及分析结果等查询.
（二）船舶监控管理系统
本项目建设船舶监控管理系统,为用户提供web端、移动客户端等使用平台.系统依托GIS强大的空间数据处理能力,配套北斗高精度船载终端实现航标和船舶的实时定位,其位置信息实时显示在GIS电子海图上,由监控中心接收和分析定位数据信息,辨别航标是否存在故障,并对航标、航道工作船、船闸、水位、船舶排队、调度、船舶航行情况等进行实时监控管理.
船舶监控管理体系由监控中心、船舶监控管理系统、集成设施支撑、数据库支撑和航道GIS管理系统共同组成,主要包括：（1）定位监控,通过北斗高精度船载终端实现定位功能,对登记在系统内的西江航道船舶以及航标进行实时定位显示,同时提供包括位置、航向、航速、时间等船舶位置信息、航标位置信息,使定位精度达到亚米级.（2）船舶调度管理,对船舶排队过闸、多级船闸联合调度进行监控管理.（3）轨迹查询,可以回放船舶航行的轨迹,保存航行历史数据,规范管理船舶.（4）预警监控,针对船舶航行状态变化、船舶偏离既定轨迹航行等突发情况进行实时监控预警,由监控中心对船舶发生的事件以短信方式发送预警信息到相关人员手机通知相关人员处理或者预警.（5）船舶动态跟踪,对船舶位置、航行通导、运行状态、离靠港等信息进行动态监测,可视化显示在GIS平台上.（6）GIS电子海图,形成以长洲船闸为示范区域的GIS电子海图,将位置信息、航道轨迹、船舶动态等信息可视化显示在GIS电子海图上.
三、关键技术
本系统使用无人机航拍大量航道图片,服务器内部有海量的（数万张以上）航道图片存在于主流的分布式开源数据库里,因此如何高效地在大规模分布式环境下进行数据检索和处理,是本系统处理相关数据和图片特征提取流水线一个关键的问题.现有常用的基于CPU的方案在解决上述问题需求中面临着另外一些挑战：（1）数据下载耗费很长的时间,基于CPU的方案不能很好地对其进行优化.（2）针对分布式开源数据库中的图片数据,CPU方案的前期数据处理过程很复杂,没有一个成熟的软件框架用于资源管理、分布式数据处理和容错性管理等.（3）因为CPU软件和硬件框架的限制,扩展CPU方案去处理大规模图片有很大的挑战性.
由于大量使用到相似图片检索、去重、图像特征提取等过程,而海量图像数据已被存储在大数据集群里（分布式数据库存储）,我们尝试过在多机多CPU卡、CPU集群上分别开发并部署特征抽取应用,但存在比较明显的缺点,如在CPU集群中,以CPU卡为单位的资源分配策略非常复杂,资源分配容易出问题；如剩余显存不够而导致OOM和应用崩溃；另外在单机情况下,相对集群方式,需要开发者手动做数据分片、负载和容错.类似的问题使得在设计本系统时我们放弃了传统的框架模式而选择BigDL框架.
BigDL框架是在Spark上的一个分布式深度学习框架,提供了全面的深度学习算法支持.BigDL借助Spark平台的分布式扩展性,可以方便地扩展到上百或上千个节点.同时BigDL利用了Intel? MKL数学计算库以及并行计算等技术,在Intel? Xeon?服务器上可以达到很高的性能,计算能力可取得媲美主流CPU的性能.
在我们的系统场景中,BigDL为支持各种模型（检测,分类）进行开发；模型从原来只适用于特定环境移植到了支持通用模型（Caffe,Torch*,TensorFlow*）BigDL大数据环境；整个pipeline全流程获得了优化提速,处理流程如下：（1）使用Spark从分布式开源数据库中读入上万张原始图片,构建成RDD；（2）使用Spark预处理图片,包括调整大小,减去均值,将数据组成Batch；（3）使用BigDL加载SSD模型,通过Spark对图片进行大规模、分布式的目标检测,得到一系列的检测坐标和对应的分数；（4）保留分数最高的检测结果作为主题目标,并根据检测坐标对原始图片进行裁剪得到目标图片；（5）对目标图片RDD进行预处理,包括调整大小,组成Batch；（6）使用BigDL加载DeepBit模型,通过Spark对检测到的目标图片进行分布式特征提取,得到对应的特征；（7）将检测结果（提取的目标特征RDD）存储在HDFS上.
整个数据分析流水线,包括数据读取、数据分区、预处理、预测和结果的存储,都能很方便地通过BigDL在Spark中实现.在现有的大数据集群（Hadoop/Spark）上,不需要修改任何集群配置,即可使用BigDL运行深度学习应用.并且,BigDL利用Spark平台的高扩展性,可以很容易地扩展到大量的节点和任务上,因此极大地加快数据分析流程,从而实现快速的图片特征提取.
总之,研究基于北斗高精度的过闸图形化调度管理应用系统对西江航运的发展具有非常重要和积极的意义,联合航道GIS系统直观显示船舶精确位置、实现排队船舶的位置定位情况及船舶进闸可视化管理.该系统投入使用后,企业每年可提高自身生产效率、节约营运成本等,能带动整个西江流域经济裙带发展,增强西江集团水运物流智能化管理,为西江领域的经济建设谱写新篇章.
导航论文参考资料：
此文结论:这篇文章为适合不知如何写西江和航道和北斗方面的导航专业大学硕士和本科毕业论文以及关于导航论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料。
