基于AIS的桥梁防撞预警系统应用探究

冯泽玲

（广深珠高速公路有限公司，广东 东莞 523925）

由于水路同样存在“交通环境”，大型船舶受到每日潮汐的影响，桥梁桩基并不明显，如果船舶驾驶员又缺乏经验，易导致船舶与桥梁桩基相碰撞的事故增加[1-2]。随着水路运输与道路运输的发展，桥梁与船舶均无法被替代，因此，二者相撞的风险也随之增加[3]。基于此，本文在AIS视角下设计防止桥梁与船舶碰撞的预警系统。

一、硬件设计

（一）AIS数据处理芯片

本文利用AIS设计数据处理芯片，融合了AIS自动识别的功能之后，AIS数据处理芯片的数据处理效果更佳。考虑到桥梁实际情况，数据处理芯片设有采集基础数据的物理层、快速发送数据的链路层，以及高效处理数据的网络层。

（二）TP1608P无线数据采集器

设计的TP1608P无线数据采集器尺寸为117.6mm×78.5mm，采集精准度为0.02%。采集过程采用24bit高精度AD采样模块，精度可达到万分之五。通道类型支持热电阻、热电偶等信号任意切换。采集器的主要通讯方式为4G、Wi-Fi、RS485等。

二、软件设计

（一）构建防撞预警功能架构

将防撞预警系统的功能架构分为数据采集、处理、存储、预警、显示等方面，架构的总体框架见图1。

图1 功能架构总体结构框架

系统首先利用TP1608P采集数据并上传系统，然后通过AIS芯片处理防撞预警数据，分别转化将数字NRZI编码与GMSK信号进行正转换与逆转换，使数据更加适应系统运行环境。将采集到的数据与处理后的数据，均存储在数据库中，保证数据安全存储。最终，将数据库中的各类数据在终端显示，使管理员牢牢把控桥梁与船舶之间的距离，防止二者碰撞。

（二）设计预警数据存储数据库

将采集器采集与处理芯片处理的桥梁、船舶、其他物质、波动信号等相关数据存储在数据库中，为预警系统提供更加真实的数据保障，如表1所示。点击船舶数据与其他物质数据后，分别得出了船舶运行位置、与桥梁的距离、船舶平面编码、其他障碍物与桥梁、船舶之间的距离等数据。经过各类数据的存储与分析，减少了数据查找时间，能有效缩短预警时间。

表1 存储数据库

（三）实现桥梁防撞的快速预警

桥梁预警系统中不仅存储了信号、编码类数据，还存储了图像数据，用于分析桥梁与船舶之间的实际情况。而图像数据中受到日光、风力等影响，使图像数据与实际数据存在偏差。因此，本文将图像数据划分成多个小块，对其运行矢量进行分析，公式如下：

式（1-2）中，M(m,n)为m、n两个图像运动维数；A、B分别为图像数据的矢量参数；a、b分别为A、B的对应搜索参数；f(a,b)为a、b的灰度系数；f(a+m,b+n)为m、n的平面编码值；g(m,n)为图像处理帧数；a(m,n)为图像匹配度；am+1(m,n)为图像搜索范围。图像经过处理之后，图像像素帧出现了亮度恒定性约束，公式如下：

式（3）中，Y(m,n)为图像亮度恒定性约束；Y为约束指数；△m、△n分别为m、n两个图像的绝对差值。经过图像处理之后，桥梁防撞的相关数据更加完整，预警效果得到了相应提升。

三、系统测试

（一）测试过程

首先调试硬件部分，将AIS数据处理芯片与TP1608P无线数据采集器按照常规程序安装完毕之后，AIS数据处理芯片绿色指示灯亮起，且无红色指示灯亮起，芯片可以正常运行。同时，在TP1608P无线数据采集器的各个电路节点，放置电压表，最高电压未超过3.8V，电压正常，采集器可以正常运行。其次，调试软件部分，软件调试参数，如表2所示。软件调试完后，进入主系统登录界面。

表2 软件调试参数

在系统登录界面，输入正确的用户名与密码之后，成功登录了系统内部。最后，依次点击数据采集模块、数据处理模块、功能模块、数据存储模块，均能得到对应的数据。由此证明系统运行良好。

（二）测试结果

在上述测试条件下，随机选取了黄沙沥大桥、斗门大桥、西江九江大桥等桥梁，分别使用传统桥梁防撞预警系统和该系统，将二者瞬时预警时间进行对比，具体测试结果，如表3所示。

表3 桥梁防撞预警系统瞬时预警时间测试结果

如表3所示，在相同测试条件下，预警系统的最大瞬时预警时间为3.5s，超出此时间，预警效果将会下降。传统桥梁防撞预警系统瞬时预警时间较长，在西江九江大桥上应用时，瞬时预警时间为5.3s，超出最大瞬时预警时间；三洪奇大桥的瞬时预警时间为4.3s，同样超出了最大瞬时预警时间。因此，使用传统预警系统，在桥梁防撞方面，仍存在较多不确定因素，影响桥梁安全。而本文设计的桥梁防撞预警系统瞬时预警时间较短，均在1s以内，最长的瞬时预警时间在西江九江大桥中出现，预警时间为0.8s，仍低于最大瞬时预警时间；最短的瞬时预警时间在黄沙沥大桥中出现，预警时间为0.1s。因此，该预警系统，预警效果更佳。

四、结语

本文研究了基于AIS的桥梁防撞预警系统。利用采集器采集到桥梁与船舶的相关数据，并在数据处理芯片进行数据转化与处理，使相关数据更加精准。再根据系统整体架构，将相关数据存储在数据库，缩短数据查询时间，进而实现系统的快速预警。通过以上研究，旨在提高数据分析能力，提高预警效果，最大限度地保证桥梁与船舶的安全性。