AIS信息三维可视化中船舶多级符号建模与仿真

发布时间：2022-02-12 11:18

　　为了解决AIS数据过于密集、数据更新频繁带来的三维显示效果差和显示效率低的问题,提出了一种基于"密度聚类法"和"视椎体剔除法"的多级符号化建模仿真方法,该方法依据视域范围设置点、多边形、三维模型模拟船舶,通过四元数旋转和等比例缩放实现船舶的动态符号仿真。依托Cesium平台,对AIS多级符号化建模方法的三维仿真效果和显示效率进行实验。结果表明,该方法能够直观立体地展现动态船舶的姿态、大小、类型等信息,平均帧速和不同等级船舶符号之间的切换速率也较高,在一定程度上保证了绘制的实时性和渲染的流畅度。 

【文章来源】：测绘与空间地理信息. 2020,43(10)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

多级符号化建模总体路线图

密度聚类法能够有效地管理过于密集的AIS数据符号。密度聚类法以数据集在空间分布上的稠密程度为依据进行聚类，通过是否紧密相连来判断样本点是否属于一个簇，无需预先设定簇的数量，适用于对未知内容数量的数据集进行聚类[8-9]。DBSCAN[10]是比较有代表性的密度聚类算法，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类，如图2所示。DBSCAN需要输入两个参数:最小包含点数(min Pts)和邻域半径(ε)。任选一个未处理的点开始，找出与其距离在ε之内(包括ε)的所有附近点。

视锥体(frustum)，是指场景中摄像机可见的一个锥体范围。它有上、下、左、右、近、远，共6个面组成(如图3所示)。视椎体剔除发生在程序渲染之前，裁剪的依据主要是根据摄像机的视野以及近裁减面和远裁剪面的距离，将可视范围外的物体排除出渲染，被剔除的物体将不会进入渲染的几何阶段。视椎体剔除是减少渲染消耗的有效手段之一，可以在不影响渲染效果的情况下大幅减少渲染涉及到的顶点数和面数。根据不同的船舶数，本文对应用视椎体剔除前后的首次渲染耗时与视图改变后再次渲染耗时进行统计(见表1)。在使用视椎体剔除前，AIS船舶的首次渲染时间很长，且随着数据量的增大，渲染时间成倍增加，而视图区域改变后渲染时间较快，随数据量增加改变较少。使用视椎体剔除后，首次渲染时间与视图改变后的渲染时间相差不大，且整体耗时降低了很多。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多粒度建模的海量AIS数据三维可视化索引方法研究[J]. 杜莹,武玉国.  测绘工程. 2019(02)
[2]基于四元数旋转的改进彩色图像加密算法[J]. 胡曼,吕东辉,任艳丽.  应用科学学报. 2018(04)
[3]基于AIS的大型船舶靠泊航速分布规律[J]. 黄泽洋,邵哲平,潘家财,纪贤标,马峰.  中国航海. 2016(02)
[4]船舶智能避碰研究综述及展望[J]. 谢朔,初秀民,柳晨光,吴青.  交通信息与安全. 2016(01)
[5]聚类算法综述[J]. 伍育红.  计算机科学. 2015(S1)
[6]融合AIS的数字航道三维可视化系统[J]. 李彩霞,冯朝阳,宋元,李智,王艺.  中国航海. 2015(01)
[7]SA-DBSCAN:一种自适应基于密度聚类算法[J]. 夏鲁宁,荆继武.  中国科学院研究生院学报. 2009(04)
[8]浅谈AIS在中国海事管理中的应用[J]. 夏军星.  水运科学研究. 2008(04)
[9]浅谈AIS在中国海事管理中的应用[J]. 夏军星.  水运科学研究. 2008 (04)
[10]船舶自动识别系统在船舶交通管理系统中的应用[J]. 刘志刚.  船海工程. 2007(02)



本文编号：3621623