摘要：随着时代的发展，计算机技术、网络技术以及通讯技术都日趋成熟，CCTV视频监控的数字化、网络化以及智能化程度在不断的提高，在内河水流域中，已经开始广泛应用CCTV视频监控系统，以便促使内河水上安全、应急体制得到有效完善。人工智能海事管理是我国海事现代化进程中一个绕不开的命题,而信息化是智能海事管理的核心建设。
关键词：水上交通; 人工智能; 安全监管; 搜救
1 人工智能应用概述
党的十九大报告提出，新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进，驱动人工智能发展进入新阶段，人工智能正加快与经济社会各领域渗透融合，带动技术进步、推动产业升级、助力经济转型、促进社会进步。加快产业化和应用是人工智能发展的关键着力点。人工智能技术可以实现对人的思维、逻辑判断等意识过程进行模拟，人工智能从提出到发展到现在，其应用领域已不断深入到各行各业，可以预见随着人工智能技术的不断成熟，将会给当前水上交通安全监管和搜救存在的难点和问题提供解决方案，例如:违章识别、综合信息处理、专家系统、智能机器人等科技产品或者系统方案。
2 人工智能在水上交通安全监管中的应用前景
2.1 水上交通违法行为智能辨识
以某地为例，该地属于我国南方某省份，目前主干线航道、省际、市际口门以及水上风景旅游区客旅码头等重点单位均安装了视频监控，光城区范围就已达到470余个，根据规划还将不断提高覆盖范围。目前的水上交通安全监管的电子巡航主要是人工定时巡查，对发现的一些水上交通违法行为或者异常情况进行辨识。仅目前的470余个监控摄像头，按每个点巡查2分钟计算，两名巡查人员连续工作8小时才能巡查一遍，急需通过智能化提高电子巡航的效率。当前的人工智能技术已经可以侦测视频图像中运动的物体 (比如船舶、作业人员) ，并运用算法对识别出的物体进行一定的逻辑判断 (基于预先学习的各类水上交通违法行为的特征) ，将符合筛选条件 (可能存在水上交通违法行为的部分) 的视频数据调取并推送或者优先予以播放。应用这种方式可以避免巡查人员无目的、无针对性的视频巡查，提高效率、降低巡检成本，而且应用人工智能技术的水上交通违法行为智能辨识系统可以依托云计算，快速处理大量信号源视频数据，24小时不间断工作。
2.2 智能巡航
根据水上交通安全监管的需要，海事部门需要定期通过海巡艇、执法车、无人机、视频监控等方式对辖区通航水域巡航。以嘉兴为例，境内河道纵横密布，共有定级航道224条，航道里程1973.73公里，2018年，完成水路货运量9846.2万吨，货物周转量192.13亿吨公里，分别在全社会综合交通体系中占41.4%和57.6%。完成水路客运量246.56万人，旅客周转量795.45万人公里，船舶流量大，巡航任务繁重。建议在对现有巡航手段智能化的基础上进一步引入卫星图人工智能这一新的智能巡航手段。人工智能技术在图像处理方面的强大能力可以通过对多幅不同时间拍摄的同一区域卫星图像的差异性分析，找出发生变化的区域或者位置并将这些可能存在问题的区域进行标注以供监管人员核查。由于基于人工智能技术的图像对比可以达到像素级，因此在对比时需要运用图像增强技术，例如要强调通航水域等某些感兴趣的特征，抑制岸上设施等不感兴趣的特征，有效提升通航水域范围图像信息的质量，满足水上交通安全监管分析的需要。
2.3 智能辅助决策
目前水上交通安全监管缺乏高效的辅助决策系统，可以预见复杂情况下水上交通安全监管往往需要对专家意见、数据、图像、视频等方面的各类信息进行综合处理，尤其是海量视频、图片等一般人可能无法在短时间内获取足够及有用的信息，目前人工智能技术在数据、图像处理等方面的能力远远超过一般人，同时人工智能技术在专家系统和综合信息处理方面可以在辅助决策方面提供有效支持。智能辅助决策系统可以对人的逻辑思维和分析决策进行模拟，在水上交通安全监管人员应对复杂情况或者紧急情况时，提供有效的人工智能决策支持。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆这种决策支持是基于建立的各种支持模型，通过算法对水上交通安全监管相关的各类信息化系统提供的数据进行规则分析和推理，最终选择合适的模型提供给水上交通安全监管人员。
3 人工智能在水上搜救中的应用前景
3.1 极端恶劣天气条件搜救
受制于搜救船艇的抗风等级等安全技术条件，在极端恶劣天气条件下搜救人员是无法出动搜救的，而极端恶劣天气容易导致船舶遇险。应用人工智能技术的无人船艇和智能搜救设备是解决这一矛盾的突破点。例如在极端大风大雾等条件下，智能无人船可以利用自动导航系统，规划一条可行的路线，并利用图像识别、周围环境传感、雷达避障、路线跟踪等各项无人驾驶技术，到达，遇险船舶、人员位置，提供应急救助措施。
3.2 遇险船舶、人员定位
目前水上搜救中，遇险船舶和人员的定位是搜救是否成功的关键环节，在遇险船舶和人员缺乏卫星定位设备或者通讯中断的情况下，如何准备定位或者确定搜救区域是搜救的难题，需要通过调查大量的船舶历史轨迹、水域历史遇险船区域、视频监控、AIS、雷达等方面的数据以及当事人或者其它人员提供的一些遇险信息，根据搜救员的经验来确定搜救的范围或者地点，由于信息量大且往往碎片化，需要团队协作且要有丰富的搜救经历，人工智能在数据处理和数据计算方面的能力可以提供极大的帮助。例如人工智能机器人可以承担空中搜索、水下探测任务，应用人工智能技术对无人机、无人船、水上水下机器人等设备拍摄的图像进行实时的目标识别处理和分析，可以快速和高效识别水域中的船舶、人以及污染物等有效信息，当发现目标时进行报警并传输当前定位以及实时图像，实现自动搜救。
3.3 搜救及应急处置专家系统
在复杂的搜救和应急处置情况下，在专业人员不能或者无法及时到达现场的情况下，专家系统可以及时发现隐藏的危险因素，并给出相应的预警。海事领域的搜救及应急处置事件往往需要大量经验性和理论性专家知识，理论性的专家知识可以建立准确的数学模型;经验性的专家知识往往比较模糊或者不完全。因此搜救及应急处置专家系统需要运用人工智能技术将经验性和理论性专家知识结合起来，在已知的理论性专家知识基础上，运用算法模糊搜索经验性专家知识，综合分析并进行逻辑推理，进而实现模拟人类专家求解水上搜救及应急处置特定领域的问题。
4 结束语
通过上文的叙述分析我们可以得知，随着时代的进步和发展，海事管理的智能化程度将会不断提高，相较于普通的海事管理方式，人工智能管理具有更大的优势，可以更好地处理日常海事管理事物等，因此，就可以将更多更加完善的功能提供给海事管理，提高海事管理的质量和水平。在未来一段时期内，人们还需要大力研究，完善和改进智能技术，以便更好的将其运用到海事管理中。
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论文作者:魏炳君,付坤
论文发表刊物:《基层建设》2019年第20期
论文发表时间:2019/9/20
标签：人工智能论文; 水上论文; 海事论文; 交通论文; 技术论文; 智能论文; 安全监管论文; 《基层建设》2019年第20期论文;