写在前面的话

作者说：我是来自京东数科的朱翔宇，也是此次大赛 Champion Chasing Boy 团队的 DOTA（常用ID），在与队友鱼遇雨欲语与余（京东零售）、尘沙杰少、林有夕、嗯哼哼唧的共同努力下，最终在“2020数字中国创新大赛——数字政府赛道”智能算法赛中拿到了冠军。下面分享一下我们团队在大赛A、B、C榜各阶段的解决方案。

一、大赛背景？

2020数字中国创新大赛(Digital China Innovation Contest, DCIC 2020)，由“数字中国建设峰会组委会”主办，以“培育数字经济新动能，助推数字中国新发展”为主题。数字政府赛道作为数字中国创新大赛的主要赛道之一，本次赛事以推动福建省政务数字化升级为契机，围绕政务大数据展开，聚焦智慧海洋、政务服务、智慧社区、城市管理四大领域，以应用为导向，聚集全球顶级技术创新人才，发掘先进的人工智能与政务融合的创新应用成果。利用大数据提升政府治理能力和水平，加速福州乃至福建全省数字经济新业态的形成，持续诠释“数字中国”国家战略。

1.赛题背景

本赛题基于位置数据对海上目标进行智能识别和作业行为分析，要求选手通过分析渔船北斗设备位置数据，得出该船的生产作业行为，具体判断出是拖网作业、围网作业还是流刺网作业。初赛将提供11000条(其中7000条训练数据、2000条testA、2000条testB)渔船轨迹北斗数据。

复赛考虑以往渔船在海上作业时主要依赖AIS数据，北斗相比AIS数据，数据上报频率和数据质量均低于AIS数据，因此复赛拟加入AIS轨迹数据辅助北斗数据更好的做渔船类型识别，其中AIS数据与北斗数据的匹配需选手自行实现，具体细节复赛开赛时更新。同时，希望选手通过数据可视化与分析，挖掘更多海洋通信导航设备的应用价值。

2.数据示例

渔船ID：渔船的唯一识别，结果文件以此ID为标示

x：渔船在平面坐标系的x轴坐标

y：渔船在平面坐标系的y轴坐标

速度：渔船当前时刻航速，单位节

方向：渔船当前时刻航首向，单位度

time：数据上报时刻，单位月日时：分

type：渔船label，作业类型

原始数据经过脱敏处理，渔船信息被隐去，坐标等信息精度和位置被转换偏移。

选手可通过学习围网、刺网、拖网等专业知识辅助大赛数据处理。

3.AIS数据

ais_id：AIS设备的唯一识别ID

4.评估指标

其中P为某类别的准确率，R为某类别的召回率，评测程序f1函数为sklearn.metrics.f1_score，average='macro&apos。

二、方案整体框架设计

首先，我们在构思整个方案时，沿着“人工海事、数字海事、智慧海事”的时间线。秉承快速建设、多次迭代、小步快跑的模式，强调数据的多渠道采集，同时注重形成以海事、渔业场景为核心的智能化体系。

基于此，我们在可视化的业务场景上，思考了由海洋到陆地，由水下到水上的全方位立体化的可视化应用渠道。比如海洋空间领域的灾害预警、船只实时定位、事故救援。陆地水产品冷链物流、渔船政务管理等。

同时数据层面，注重标准化和服务能力的建设。
系统架构层面，自下而上，由数据驱动智慧化、多场景、多模型的建设。
数据分析层面，包含了多维度数据概况，方便由全局把控整个海洋的船只状况。
数据深度挖掘层面，船只热力图从流量预测、碰撞预警等方向给予智能化管理支持。
人工智能层面，北斗和AIS数据的轨迹匹配算法，为渔船作业识别、渔船监控等任务提供了有效支撑。

三、A&B榜方案分享（算法篇）

1.数据探索&信息挖掘

从数据中挖掘信息是辅助识别作业类型的关键，不同作业的渔船，其行驶轨迹、速度、经纬度变化等都存在一定的差异。

拖网变化情况

拖网的坐标看上去有些乱，lon 的移动相较于lat 要大一些。
可能因为拖网的关系，会明显出现几段直线；

围网变化情况
围网很多都有明显的画圆或者半圆的痕迹；
有些围网看上去像是快速转圈的情况；

刺网变化情况
刺网的线段看上去很多较为规范，很多看上去像是在很多地方放了很多网，然后船去收网的样子。

2.特征工程框架

单属性特征，从速度、方向、经纬度等方面，由全局和局部两个方向，从分位数特征、分桶统计特征刻画渔船的基本画像。

多属性特征，采用速度相关的交叉特征为主。

3.算法框架

本次比赛依旧使用了“倚天屠龙”之一的LightGBM模型。

很多样本经纬度几乎不变，速度方向信息受波浪影响波动，可能是停泊等原因，分开建模。

4.设备匹配算法

TWS和SWS

当两个轨迹在长时间和长距离内相似，那么它们就应该是相似的，则称其为同源轨迹。
这里通过时间加权相似（TWS）和空间加权相似度（SWS）两种路径匹配算法来匹配北斗数据和AIS数据，同时帮助挖掘AIS数据的价值。

基于对抗验证的匹配算法（杰少尘沙）
本赛题杰少提出了基于对抗验证的匹配算法，将无监督问题转为有监督问题，同时易于加入多种不同的信息，将多种不同的因素信息一起进行考虑。
我们根据两种设备轨迹匹配出相似度得分，反向丰富渔船的画像部分。丰富的渔船图谱构建完成后，结合对渔船作业类型的挖掘，可以很好的识别违规捕捞等行为，同时在安全角度，对作业类型的准确识别可以采取正确的避让措施，避免事故的发生。结合AIS和北斗数据在对轨迹进行深度挖掘时我们发现，不同作业的渔船，其行驶轨迹、速度、经纬度变化等都存在一定的差异。

四、C榜方案分享（可视化篇）

1.系统架构

可视化方案部分，由首席全栈搬砖师林有夕实现了系统的搭建。主要包含：

Angular.js前端框架 + echarts可视化，完成前后端分离设计，保证代码和数据安全；
Nginx + Flask 实现web接口，灵活部署。利用数据预计算+缓存+索引优化技术，提高效率。

2.应用案例

2.1 海洋画像与知识图谱

渔船作业种类繁多，分布差异巨大，对渔船进行大数据画像，描绘知识图谱，以便于政府部门掌握渔船的基本信息、状态监控和行为特点等。

比如，我们在渔船画像部分，可以直接根据渔船ID，查看不同时间段内查看渔船的速度、航行稳定性、掉线情况、常驻港口等，并根据当前数据给出渔船和渔船所处海域的安全等级。同时由历史数据构成的渔船动态画像，可以清晰的了解船只的作业习惯、设备稳定性等。

渔船知识图谱作为渔船画像的基础建设，帮助掌握了渔船基本情况，当进行了多源轨迹匹配后，我们对船只的了解将由点到面的扩展开来。

2.2 多源时空轨迹数据匹配

船舶避碰终端（AIS）、北斗定位终端等通信导航设备的应用，给海上交通和作业带来了极大便利，但也产生了新的问题，即设备信息不规范导致目标信息失真，进而使得商船误入养殖区、渔船碰撞商船等事故时有发生，每年都会巨大的人身和财产损失，给海上安全治理带来了极大挑战。通过分析AIS设备位置数据，得出是哪一类目标在使用该设备；同时能够通过分析渔船北斗设备位置数据（船号清楚）和AIS设备位置数据（船号不清），得出是哪一艘船在使用该AIS设备，成为更好的使用北斗数据和AIS数据的关键。

2.3 流量监控与预测

使用时序模型预测渔船未来30分钟所在的位置，并结合风控画像计算碰撞指数。综合考量船速、渔船密度、设备掉线时常、定位漂移率等指标。

流量预测方面，结合船只运行轨迹以及历史行为对未来24小时区域进行流量预测。

海洋渔船流量预测可以向安全监控进行赋能，帮助渔船调度、防碰撞预警、合理资源的安排等。通过动态分布图刻画渔船行为迁移规律。

2.4 安全引导与碰撞预警

于2014年至2019年期间发生百余起渔船相撞事故，不仅导致经济损失，还有多起对水域造成极大的污染，能够进行实时安全监控和碰撞预警成为关键。

安全生产一直是我们关心的一个方向，在经过前面图谱的构建、可视化数据的深度分析和挖掘之后，我们有了一定的基础，通过机器学习、人工智能的方式对海洋渔船流量进行预测，向安全监控进行赋能，帮助渔船调度、防碰撞预警、资源的合理安排等。通过动态分布图刻画渔船行为迁移规律。

通过热力图展示区域碰撞系数，对碰撞做出有效的提前预警。

按速度划分危险等级。如果渔船周围存在较多航速较快的渔船,则触发安全警告。
检测渔船直径内船只个数。检测渔船直径N公里内不同速度的渔船个数，超过某个数量则预警。

以上是我们团队Champion Chasing Boy 在本次“数字中国创新大赛——数字政府赛道”智能算法赛道中的方案。

写在最后的话

团队介绍

Champion Chasing Boy团队成员：鱼遇雨欲语与余、尘沙杰少、林有夕、嗯哼哼唧、DOTA。我们是一群来自不同地域的算法从业者和爱好者组成的团队，在一个奋斗的年纪，内心向往着一个可以亮剑的舞台。同时也欢迎志同道合的小伙伴一起交流成长。

本文作者：京东数科朱翔宇
文章来源：“京东数科技术说”微信公众号
原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/bXnu78T12Rs1TrfDJIA6nQ
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