1.本发明涉及船舶锚泊技术领域，特别是关于一种船舶单锚泊锚位智能检测方法。

背景技术：

2.当前，各类船舶智能技术发展方兴未艾，已经成为航运业数字技术和经济的载体和突破点。船舶锚位智能检测功能是船舶自主航行和智能航行所必须具备的关键技术之一。船舶在航线的起始港、目的港以及航线附近都要具备锚位检测的能力，以满足应急、装卸货物、上下人员和待泊等需要。在航海实践中，因没有科学的锚位检测方法，船舶为保障锚泊安全通常选择一个较大的锚泊半径，客观上造成了锚地资源的浪费。另外，在锚地中有部分水域可作为锚位水域，但因锚位检测能力不足，而难以利用该处锚地资源。所以，船舶选择合适抛锚地点并保持锚泊作业安全是船舶智能技术面临的一个重大挑战。3.锚位智能检测是依托各类船舶传感器、融合多源数据、利用相关检测技术对符合船舶抛锚作业要求的位置进行检测，并对锚位进行安全监控的策略和技术，锚位检测是船舶智能发展的关键技术之一，关系到船舶锚泊安全和锚地的利用率，揭示锚位检测的机理，填补锚位检测认知的空白，推动相关理论的发展。然而当前阶段锚位检测研究较少，研究内容主要集中在锚泊锚链出链长度、锚泊半径、锚泊船安全间距和锚地规划、锚地利用率等方面，且当前研究成果对危险品船等特殊类型船舶、船型参数、船舶装载状态、风力、水深和进出锚地航行船舶安全间距等因素关注不够。4.上述背景技术旨在辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日前已公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本技术技术方案的新创性。

技术实现要素：

5.针对当前船舶锚泊区域检测研究不足的现状，以提高船舶锚泊区域的检测能力和精度为目标，本技术首先依据锚泊船运动特点及规律，改进了船舶锚位圈半径模型和船舶锚位安全间距模型，然后构建了锚泊船锚位检测模型和monte-carlo随机模拟方法相结合的智能算法，最终提出了一种船舶单锚泊锚位检测方法，能够快速有效的检测锚位，提高了船舶锚泊区域的检测能力和精度。6.为解决上述背景技术中提及的至少一种技术问题，本发明的目的旨在提供一种船舶单锚泊锚位智能检测方法，改进了船舶锚位圈半径模型和锚泊船安全间距模型，并构造了基于锚泊船锚泊区域检测模型和monte-carlo随机模拟方法相结合的智能算法，显著提高了船舶锚泊区域的检测能力和精度，可用于快速有效的检测锚位，高效率利用锚地资源，填补了船舶单锚泊锚位检测领域的空白。7.为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案。8.一种船舶单锚泊智能锚位检测方法，包括下述步骤：步骤1：待泊船通过ais设备获取锚地障碍物信息及现有船舶的船长、船宽、位置信息，现有船舶及障碍物的二维坐标记为，并将相关信息导入到改进船舶锚位圈半径模型，计算出现有船舶的锚泊半径；步骤2：通过锚位点转换模型将步骤1的现有船舶及障碍物二维坐标转换为现有锚泊船的锚位点；步骤3：将待泊船相关信息及通过电子海图(ecdis)获取的水深信息导入到改进船舶锚位圈半径模型，计算出本船的锚泊半径；步骤4：在步骤1和3的基础上，根据船舶锚位安全间距模型计算出待泊船锚泊安全间距数值；步骤5：用monte-carlo随机算法随机生成n个二维坐标，模拟目标待泊船锚位点二维坐标；步骤6：构建锚泊船锚泊区域检测模型： (13)式中，dn是船舶安全间距数值，min(dn)是dn的最小值，(xn,yn)是锚地所在平面直角坐标系中现有的船舶或者其他妨碍抛锚作业的物标的位置，点(xa，ya)是满足锚泊船安全间距d的锚位点；步骤7：利用步骤6锚泊船锚泊区域检测模型，对步骤2和5的数据进行逐次运算，获得满足步骤4安全间距数值的待泊船锚位点二维坐标；步骤8：如果船舶首部锚机设有位置传感器，则步骤7所得锚位点二维坐标可以作为抛锚点二维坐标，供船舶抛锚使用；步骤9：利用落锚点转换模型，将步骤7获得的待泊船锚位点二维坐标转换到船舶的船位点；步骤10：将步骤8和步骤9结果发送到电子海图或者相关设备，便于待泊船在此位置进行抛锚作业；待泊船根据工作特点，在相关设备上显示落锚点或者船位点，以供锚泊作业。9.所述改进船舶锚位圈半径模型是： (6)式中，r为单锚泊水域系泊半径(m)；s为锚泊出链长度，其根据用户需求可选用不同的锚泊出链长度模型；k为锚链孔距离船舶首尾中心线距离；代表船型，，当船舶为普通货船时，取下限值，当船舶为油品、液化气和化学品船时，取上限值；为海图水深；为锚链孔处的船舶型深；为船舶首吃水；b为船宽；α为船舶纵倾角，从船舶传感器获知；ls为船舶首尾长度；lsa为船舶锚链孔到船首的长度；表示本船定位误差；τ为代表船宽系数，。10.进一步的，s可取但不限于表1中的各锚泊出链长度模型：表1、锚泊出链长度其中，h为锚地水深(m)。11.步骤3的待泊船相关信息具体包括：船舶静态参数、gps/gnss/bds位置传感器参数、倾斜仪传感器参数、ecdis传感器参数、罗经传感器参数、其他传感器参数。12.所述船舶锚位安全间距模型是：(10)式中， 为两锚泊船锚间安全距离；为a船的锚泊安全半径；为b船的锚泊安全半径；和分别代表a船船型和b船船型，，普通货船取下限值，油品、液化气和化学品船根据危险性取上限值；为a船船宽系数，为b船船宽系数；为a船船宽；为b船船宽。13.所述落锚点转换模型是：落锚点通过公式(11)和船舶抛锚时记录的船位点计算出来。14.(11)式中，z为落锚时船舶落锚点与船舶实际记录的点之间的距离，为坐标系中锚链孔到船位点连线与横坐标夹角。15.所述锚位点转换模型是：锚位点通过公式(12)和锚泊后船舶船位点 计算出来。16.(12)式中，为锚定后锚位点与船舶实际记录的点之间的距离，为坐标系中锚位点到船位点连线与横坐标夹角。17.充分考虑危险品特殊船舶类型、船舶参数、锚链孔到船头和船舶艏艉线的距离、纵倾角度、船舶装载状态、风力、水深等因素及进出锚地航行船舶对锚泊船安全的影响，对船舶锚位圈半径进行了定量化改进，与现有技术相比，构建了考虑因素更全面、检测结果更精准的改进船舶锚位圈半径模型。在构建锚泊船安全间距模型时，除考虑了锚位圈半径的相关因素，更进一步的增加了富裕间距参量，可以根据具体实况进行锚泊船间距的调整。最终在上述研究基础上，以提高船舶锚泊区域的检测能力和精度为目标，设计了基于船舶锚泊区域检测模型和monte-carlo随机模拟方法相结合的智能算法，以其开展了锚位的智能检测。上述方案在多源数据融合、船舶态势感知和锚位检测决策等方面为船舶发展提供了理论支持；在实践方面提供了锚位检测的技术手段，可以将算法布置到船舶相关设备上，为船舶在正常运行和应急的情况下选择安全可控的锚位提供技术支持；另外港口航道部门可用于提高锚地水域的安全水平和利用效率。18.前述所述检测方法在船舶抛锚中的应用。19.进一步的，所述船舶包括单锚泊船舶和/或双锚泊船舶。20.前述所述检测方法中的模型在船舶单锚泊抛锚中的应用，所述模型包括：改进船舶锚位圈半径模型；和/或船舶锚位安全间距模型；和/或落锚点转换模型；和/或锚位点转换模型。21.进一步的，所述应用包括所述检测方法在船舶双锚泊抛锚中的应用。22.在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可以相互组合，得到具体实施方式。23.本发明涉及到的原料或试剂均为普通市售产品，涉及到的操作如无特殊说明均为本领域常规操作。24.本发明的有益效果为：通过由电子海图及船舶传感器获取相关参数，设计了基于锚泊船锚位检测模型和monte-carlo随机模拟方法相结合的智能算法，检测算法能在锚地界限内准确和高效的检测出锚泊点分布，在一定程度上解决了船舶锚泊区域检测研究存在的问题，提高了船舶锚泊区域的检测能力和精度，提供了锚位检测的技术手段，可以将算法布置到船舶设备上，为船舶在正常运行和应急的情况下选择安全可控的锚位提供技术支持；另外还可以用于港口航道等部门提高锚地水域的安全水平和利用效率。25.本发明为实现上述目的而采用了上述技术方案，弥补了现有技术的不足，设计合理，操作方便。附图说明26.为让本发明的上述和/或其他目的、特征、优点与实例能更明显易懂，所附附图的说明如下：图1是船舶后退抛锚法示意图；图2是锚泊船舶平面运动示意图；图3是锚泊船舶竖直运动示意图；图4是锚泊船安全间距模型示意图；图5是船位传感器gps/gnss位置偏差示意图((1)落锚时，(2)锚定后)；图6是模型求解逻辑图；图7是192米普通货船的锚泊半径示意图；图8是225米普通货船的锚泊半径示意图；图9是333米普通货船的锚泊半径示意图。具体实施方式27.本领域技术人员可以借鉴本文内容，适当替换和/或改动工艺参数实现，然而特别需要指出的是，所有类似的替换和/或改动对本领域技术人员来说是显而易见的，它们都被视为包括在本发明。本发明所述方法已经通过较佳实施例进行了描述，相关人员明显能在不脱离本发明内容、精神和范围内对本文所述的方法进行改动或适当变更与组合，来实现和应用本发明技术。28.以下详细描述本发明。29.实施例1：构建改进船舶锚位圈半径模型，具体步骤包括：1)参照图1，确定本船锚泊半径： (1)式中，表示本船锚位圈半径；表示锚链的卧底长度；表示锚链的悬链水平投影长度；表示船舶首尾长度的水平投影长度；表示锚链孔到甲板前端的水平投影长度，表示本船定位误差。[0030] (2)式中，为船舶纵倾角，可以从船舶传感器获知；为船舶首尾长度。[0031] (3)式中，为船舶锚链孔到船首的长度。[0032]2)参照图2，单锚泊船舶锚泊后受风、浪、回转流和往复流等综合影响下进行较为复杂的运动，图2中(b)-(f)分别表示某实船锚泊12小时、24小时、5天、10天和15天周期中每小时船舶运动轨迹分布。可知，在风浪流方向相对稳定时，锚泊船呈现为短周期性偏荡运动特点；当风浪流方向不稳定时，锚泊船在长周期状态下呈近似圆周运动，船只摆动幅度大小、圆周半径大小与外界的影响息息相关。[0033]3)参照图3，竖直平面上，单锚泊船在不同风浪流外力影响下做径向的前后往复运动，船舶在图3中点a位置锚泊出链长度为，悬链具有一定的弧度，卧链平躺在海底，锚的抓力和卧链的摩擦力合力大于等于外界风流外力。如果变大，船舶由点a向点b运动，待与平衡后稳定在b点，此时悬链长度变长，而卧链变短；如果继续变大，超过，则有走锚的危险；如果变小，锚泊船将由b点向a点做回复运动。所以从锚泊安全出发，需要充分考虑上述因素，尤其是在船舶密集水域要选定合适的锚位圈、锚位点和锚泊半径。[0034]4)参照图3，并考虑到锚泊船运动极限情况对锚链的水平投影进行简化：ꢀ(4)式中，为锚泊出链长度；k为锚链孔距离船舶首尾中心线距离；为锚链孔到海底水深；为海图水深；为锚链孔处的船舶型深；为船舶首吃水。[0035]5)确定普通船舶的锚泊半径： (5)6)考虑到其他船舶在锚地之间穿行需求，为保障锚泊安全，锚泊半径需要预留2-3倍船宽；且考虑危险品船的特性，锚泊半径还要比普通货运锚泊船增加一定的安全余量；因此通用锚泊半径： (6)式中，代表船型，，普通货船取下限值，油品、液化气和化学品船根据危险性取上限值；代表船宽系数，；代表船宽。[0036]表1所述中国标准、日本、英国标准及dindar oz标准均可应用前述(6)所述锚泊半径模型，可根据需求选用不同的锚泊出链模型。本例采用中国标准，并根据模型(6)改进了锚泊船半径模型： (7)式中，r为单锚泊水域系泊半径(m)；l为设计船长(m)；h为锚地水深(m)；k为锚链孔距离船舶首尾中心线距离；代表船型，，普通货船取下限值，油品、液化气和化学品船根据危险性取上限值；为海图水深；为锚链孔处的船舶型深；为船舶首吃水；b为船宽；α为船舶纵倾角，可以从船舶传感器获知；ls为船舶首尾长度；lsa为船舶锚链孔到船首的长度；表示本船定位误差；τ为代表船宽系数，。[0037]实施例2：在前述实施例的基础上，建构船舶安全间距模型，具体步骤包括：1)参照图4(a)，考虑锚泊船在单锚泊停泊状态下持续进行圆周运动，为了避免锚泊船之间的安全干扰，还要充分考虑两锚泊船间距离，当两锚泊船保持同步运动状态，在此状态下两船间距满足公式(8)： (8)式中，为两锚泊船间距离；为两锚泊船锚间距离；为a船的锚泊半径；为b船的锚泊半径；代表b船的船长。[0038]2)参照图4(b)、(c)和(d)，考虑当两锚泊船不能保持同步运动的极端运动动态，此时两锚泊船航向相反、船尾相对，此时两锚泊船处于最危险状态，一旦某船走锚失控就会导致产生碰撞危险；为此两锚泊船在设定锚泊半径时会设定一定的安全余量，在此状态下两船间距满足公式(9)：ꢀ(9)式中，为a船的锚泊安全半径；为b船的锚泊安全半径；为a船的锚泊半径；为b船的锚泊半径；为两锚泊船间安全距离；为两锚泊船锚间安全距离；为a船的锚泊安全半径余量；为b船的锚泊安全半径余量。[0039]在航海实践中，公式(8)所示船间距离q通常被用于确定锚位半径。但是由于锚泊船在锚位圈内径向做往复不规则运动，也就是说距离q是一个变量。选择距离q来确定锚位半径，会导致锚泊船锚泊圈内可能存在图2所示的障碍物。为了锚泊安全，往往要选择半径更大的锚泊圈，客观上浪费了锚地利用率，造成了锚地的拥堵。在有准确锚位点的情况下，选用锚泊船安全间距d来进行锚位检测是安全可靠的。公式(5)相比于公式(4)锚泊半径模型已经预留了2-3倍船宽的空间可以作为安全余量。为此锚泊船间安全间距模型可进一步推导为公式(10)： (10)式中，和分别代表a船船型和b船船型，，普通货船取下限值，油品、液化气和化学品船根据危险性取上限值；为代表a船船宽系数，为代表b船船宽系数。[0040]实施例3：在前述实施例的基础上，构建落锚点转换模型，包括：参照图5(a)，落锚点又称为抛锚点，是船舶抛锚时锚的位置，建立以船位点为原点的坐标系，x轴代表经度，y轴代表纬度，落锚点即锚链孔为点，船舶实际记录的点即船舶位置gps/gnss/bds传感器天线记录点则为点，a和b代表gps/gnss/bds传感器距离船舶首尾两端的距离，c和d代表gps/gnss/bds传感器距离船舶两舷的距离，锚链孔距离船头距离为e，距离首尾中心线距离为k；落锚点通过公式(11)和船舶抛锚时记录的船位点计算出来。[0041](11)式中，z为落锚时船舶落锚点与船舶实际记录的点之间的距离；θ为坐标系中锚链孔到船位点连线与横坐标夹角。[0042]实施例4：在前述实施例的基础上，构建锚位点转换模型，包括：参照图5(b)，锚位点又称锚泊点，是指船舶在抛锚过程中抓牢底质而相对稳定时锚的位置点，即5(b)中的点，船锚从下令抛出的落锚点运动到锚位点在水平方向上会有一定的位移，该位移形成的原因较为复杂，与船舶操纵性、类型、吨位、速度、装载情况、锚类型等自身因素相关，还与外界风浪流、水深和底质等因素相关。为探求锚位点，如图5(b)所示，锚泊后，锚位点通过公式(12)和锚泊后船舶船位点 计算出来。[0043](12)式中，为锚定后锚位点与船舶实际记录的点之间的距离，为坐标系中锚位点到船位点连线与横坐标夹角。[0044]实施例5：在前述实施例的基础上，提供一种船舶单锚泊锚位智能检测方法，首先用matlab程序定义了2海里*2海里的锚地信息，水深值20-40米，且做如下假设：落锚点与锚位点重合，即l0=0；锚位点在船舶的正前方，即船舶航向线上；船舶纵倾角α=0.5°；系数τ取值为2；；=0。[0045]3种普通货船尺度如表2所示，锚泊半径模型如表3所示。[0046]表2、船舶参数(单位：米)表3、锚泊半径相关模型依据表2船舶参数、表3船舶半径相关模型在matlab程序进行锚泊区域检测进行测试。锚地中现有船舶和待泊船均为上述三种类型船舶，锚地中现有船舶间距满足锚泊船安全间距要求。锚地水深分别为20米、25米、30米、35米和40米，实验数据包含两类共计10组：第一类为风力≤7级以下的5组锚泊区域检测数据，第二类为风力＞7级的5组锚泊区域检测数据。表4和表5分别为抽取的第一类数据的第一组和第二类数据的第一组。[0047]表4、风力≤7级的船舶安全间距数据(水深20米)表5、风力＞7级的船舶安全间距数据(水深20米)参照图6，船舶单锚泊锚位智能检测方法包括下述步骤：步骤1：待泊船通过ais设备获取锚地障碍物信息及现有船舶的船长、船宽、位置信息，现有船舶及障碍物的二维坐标记为，并将相关信息导入到改进船舶锚位圈半径模型，计算出现有船舶的锚泊半径；步骤2：通过锚位点转换模型将步骤1的现有船舶及障碍物二维坐标转换为现有锚泊船的锚位点；步骤3：将待泊船相关信息及通过电子海图(ecdis)获取的水深信息导入到改进船舶锚位圈半径模型；步骤4：在步骤1、3的基础上，根据船舶锚位安全间距模型计算出待泊船锚泊安全间距数值；步骤5：用monte-carlo随机算法随机生成5000个二维坐标，模拟目标待泊船锚位点二维坐标；步骤6：构建锚泊船锚泊区域检测模型： (13)式中，dn是船舶安全间距数值，min(dn)是dn的最小值，(xn,yn)是锚地所在平面直角坐标系中现有的船舶或者其他妨碍抛锚作业的物标的位置，点(xa，ya)是满足锚泊船安全间距d的锚位点；步骤7：利用步骤6锚泊船锚泊区域检测模型，对步骤2和5的数据进行逐次运算，获得满足步骤4安全间距数值的待泊船锚位点二维坐标；步骤8：如果船舶首部锚机设有位置传感器，则步骤7所得锚位点二维坐标可以作为抛锚点二维坐标，供船舶抛锚使用；步骤9：利用落锚点转换模型，将步骤7获得的待泊船锚位点二维坐标转换到船舶的船位点；步骤10：绘制锚泊锚位工作空间仿真图形，将步骤8和步骤9结果发送到电子海图或者相关设备，便于待泊船在此位置进行抛锚作业；待泊船根据工作特点，在相关设备上显示落锚点或者船位点，以供锚泊作业。[0048]根据表2数据，对对表3锚泊半径模型进行运算求解，结果如图7-9所示。[0049](1)改进的锚泊半径模型根据风力大小、船舶类型和考虑锚地通行船舶的安全影响，可以有f、g、h和i四种变形，模型f和h考虑一般情况下的锚位半径模型，模型g和i用于考虑锚地中有船通过时候的锚泊安全半径和两锚泊船安全间距。可知改进的锚泊半径模型f、g、h和i与传统模型a~e相比，充分考虑了油船等危险品船型、船舶参数、锚链孔到船头的距离、纵倾角度、船舶装载状态等因素，模型很好的体现了工程实践背景，更具准确性。[0050](2)模型f适用条件是风力≤7级，与同等条件下的模型a相比，充分考虑了油船等具备危险性的特殊船舶类型，其半径数值与锚泊半径模型a相比略小10%。锚泊半径模型f与模型c相比，在浅水部位模型f的半径值较大，但随着水深的增加，模型c的半径值增加较快并大于模型f半径值。锚泊半径模型f与考虑锚地底质不良的模型d相比，模型d的半径值均大于模型f的半径值。锚泊半径模型f与模型e相比，充分考虑了船型参数、锚链孔到船头的距离、纵倾角度、船舶装载状态等因素，模型很好的体现了工程实践背景，更具准确性。在较浅水域，模型f比模型e的锚泊半径值略大10%，在较深水域则半径值基本相等。可见，本技术改进的锚泊半径模型f在同等条件下更能符合工程实践背景，在出链长度最为安全保守的情况下，半径数值较为精准且较小。[0051](3)模型g与模型a/c/d/e相比，充分考虑锚地中两锚泊船之间的安全影响。利用该模型构成锚泊船间距模型，尽可能减少穿行锚地的船舶对锚泊船的安全影响。模型g的半径值在浅水水域大于模型a/c/d的半径值，在较深水域则会出现相反的效果。并且随船长的增大而呈变弱现象。模型e由于仅考虑锚地的利用率，对穿行船舶与锚泊船的安全考虑不多，其半径值不具备参考意义。[0052](4)模型h与模型b都是考虑风力≥7级或者风力=30m/s的恶劣天气情况下的半径模型。在出链长度相等的情况下，模型h不仅能如实反映锚泊船工程实践背景，而且在数值上更小。在确保安全的情况下，提高了锚地的使用效率。[0053](5)模型i与模型b/c/d/e相比，充分考虑锚地中两锚泊船之间的安全影响。利用该模型构成锚泊船间距模型，尽可能减少穿行锚地的船舶对锚泊船的安全影响。由于出于安全考虑，模型i的出链长度较模型b/c/d/e最大，导致半径值和间距值相对增加。[0054]本发明提供的改进锚泊半径模型改变了以往锚泊半径模型较为粗略的现象，不仅充分考虑了船型参数、锚链孔到船头的距离、纵倾角度、船舶装载状态等因素，还考虑了风力、油船等具备危险性的特殊船舶类型和进出锚地航行船舶对锚泊船安全间距的影响，使得模型更符合工程实践背景。改进模型在四种情况下的半径值都在可承受范围之内，在大部分场景都小于表各模型半径值。应用改进模型进行锚泊区域检测可以提升检测的科学性、锚泊船安全性和锚地利用率。[0055]检测算法能在锚地界限内准确、高效的检测出锚泊点分布。锚泊区域检测模型和monte-carlo随机模拟方法相结合的锚位智能检测算法可以充分考虑船舶类型对锚泊间距的影响，对油类、液化气等危险品船提供了合理的锚泊区域检测方案。船舶锚泊区域检测模型充分考虑了在锚地间通行船舶的安全需要，设定了一定的安全通过余量。船舶锚泊区域检测模型充分考虑了锚地边界的影响，对检测出的锚位船舶而言，可以使船舶尾部有效避开锚地边界，避免锚泊船飘出锚地边界，且船舶锚泊区域检测模型还可以根据情况灵活增加安全间距。[0056]本发明针对当前船舶锚泊区域检测研究存在的缺陷，以提高锚泊区域的检测能力和精度为目标，设计了基于锚泊船锚泊区域检测模型和monte-carlo随机模拟方法相结合的智能算法，具有以下进步意义：(1)改进了船舶锚位圈半径模型，充分考虑油船等危险品特殊船舶类型、船舶参数、锚链孔到船头和船舶艏艉线的距离、纵倾角度、船舶装载状态、风力、水深等因素和进出锚地航行船舶对锚泊船安全的影响，对船舶锚位圈半径进行了定量化改进，船舶锚位圈半径改进模型与现有研究相比，具有考虑因素全面、结果精准的特点；(2)改进了锚泊船安全间距模型，除考虑了锚位圈半径的相关因素，还灵活的增加了富裕间距参量，且可以根据具体实况进行锚泊船间距的调整；(3)在上述研究基础上，构造了锚泊区域锚位检测算法模型，采用monte-carlo随机模拟方法开展了锚位的智能检测，表明本技术锚位检测算法能在锚地界限内准确和高效的检测出锚泊点分布。[0057]本发明提供了锚泊船锚泊区域检测模型和monte-carlo随机模拟方法相结合的智能算法，在一定程度上解决了船舶锚泊区域检测研究存在的问题，提高了锚泊区域的检测能力和精度。研究成果在多源数据融合、船舶态势感知和锚泊区域检测决策等方面为船舶发展提供了理论支持。在实践方面提供了锚泊区域检测的技术手段，可以将算法布置到船舶设备上，将检测出的锚位区域显示到ecdis系统或者其他系统，供锚泊使用为船舶在正常运行和应急的情况下选择安全可控的锚位提供技术支持；另外还可以用于港口航道等部门提高锚地水域的安全水平和利用效率。[0058]上述实施例中的常规技术为本领域技术人员所知晓的现有技术，故在此不再详细赘述。[0059]本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。[0060]尽管对本发明已作出了详细的说明并引证了一些具体实施例，但是对本领域熟练技术人员来说，只要不离开本发明的精神和范围可作各种变化或修正是显然的。[0061]本发明未尽事宜均为公知技术。