基于VTS多维感知数据的船舶智能防撞语音预警系统设计与应用

　　摘要：

　　发展新质生产力是推动交通运输高质量发展的核心动力。为应对船舶交通流量激增背景下传统船舶交通管理(VTS)系统人工监控压力大、预警效率低、无效报警多等痛点，本文设计并应用了一套基于 VTS 多维感知数据的船舶智能防撞语音预警系统。该系统深度融合船舶自动识别系统(AIS)、雷达等多源数据，构建了以最近会遇距离(DCPA)和到达最近会遇点时间(TCPA)为核心的碰撞风险动态计算模型。通过自主研发的通用型甚高频(VHF)控制检测设备，系统实现了风险语音信息的全自动、精准、实时播发，显著提升了监管效能与航行安全，是新一代信息技术赋能水上交通安全、发展交通运输新质生产力的典型实践。

　　关键词：新质生产力;VTS;智能防撞;语音预警;AIS;多维感知;人工智能

　　1 引言

　　船舶交通管理(VTS)系统作为保障港口及通航密集水域航行安全的核心基础设施，其智能化升级是海事领域培育新质生产力的重要抓手。

　　当前水上通航环境日趋复杂，船舶流量持续增长、通航密度不断加大，VTS 中心面临的监管压力显著上升。传统 VTS 运行模式依赖值班员人工监视、图文报警辅助判读，存在劳动强度大、响应滞后、易遗漏风险等问题。现有商用 VTS 系统虽具备基础碰撞风险计算功能，但报警规则粗放，大量正常作业产生的无效报警占据值班员精力，易引发报警疲劳，反而掩盖真实航行危险。同时，风险提醒仍需人工操作 VHF 广播，存在延迟与操作误差。因此，构建覆盖风险感知、智能判别、自动预警全流程的闭环系统，是提升 VTS 服务效能、保障航行安全的迫切需求，也是海事监管领域落地新质生产力的具体实践。

　　本文围绕基于 VTS 多维感知数据的船舶智能防撞语音预警系统展开研究，系统以数据融合为基础、以智能算法为核心、以自动执行为支撑，形成完整智能预警链条，有效解决传统模式痛点，为交通运输新质生产力在安全监管领域落地提供实践参考。

　　2 系统总体设计

　　系统遵循数据驱动、智能研判、自动干预设计理念，采用三层架构搭建全流程智能化预警闭环，实现从数据接入到预警执行的无人化运转。

　　2.1 感知层

　　感知层承担多源数据接入与融合功能，为风险研判提供全面数据支撑。核心数据源包含三类，一是 AIS 数据，通过海事内网接入区域 AIS 中心，获取船舶船名、编号、类型、位置、航速、航向等动静态信息。二是雷达数据，作为 AIS 数据补充，在 AIS 信号缺失时提供目标轨迹，保障感知连续性。三是环境与业务数据，整合电子海图航道、禁航区、锚地等地理信息，接入重点船舶名单等监管数据，形成覆盖船舶、环境、业务的多维感知体系。

　　2.2 决策层

　　决策层是系统核心智慧单元，部署于 VTS 中心服务器，包含三大核心模块。风险计算模块基于融合数据，实时计算船舶间 DCPA 与 TCPA 数值，识别碰撞、搁浅、偏航等风险。智能过滤模块依据海事业务规则，对原始报警二次筛选，剔除拖轮作业、渔船集群、港池靠泊等无意义报警。语音生成与播发控制模块根据船舶国籍合成中英双语预警语音，决策预警对象与播发时机，保障提醒精准适配。

　　2.3 执行层

　　执行层负责预警信息落地交付，包含两大核心装置。一是通用型 VHF 控制检测设备，可驱动 VHF 电台播发语音，同时实时监测信道占用状态，避免干扰正常通信。二是增强型人机交互界面，在值班终端电子海图高亮显示风险船舶与预警信息，生成不可篡改运行日志，实现风险可视化与过程可追溯。

　　系统完整运行流程为，感知层持续输送数据，决策层完成风险计算与智能过滤，对有效预警生成双语语音信号，执行层在信道空闲时自动播发，同步在终端提示值班员，全程无需人工干预，形成高效智能预警闭环。

　　3 核心模块设计与实现

　　3.1 多维感知数据融合与碰撞风险动态计算

　　系统采用 AIS 为主、雷达为辅的数据融合方案，依据国际标准解析 AIS 报文，提取船舶完整动静态信息，通过地理围栏技术判定船舶是否处于监控水域。针对水域内船舶，基于运动学原理构建碰撞风险计算模型，实时解算相对航速、相对航向与相对舷角，进而得出 DCPA 与 TCPA 核心指标。系统支持按水域流量、船舶类型设置差异化报警阈值，满足不同场景监管需求，触发初级风险报警，为后续过滤提供依据。

　　3.2 基于海事业务知识的智能过滤引擎

　　智能过滤引擎是系统实现精准预警的核心，将海事监管经验转化为可执行规则，彻底解决无效报警泛滥问题。引擎包含五层过滤规则，一是作业船舶屏蔽，自动屏蔽拖轮作业相关碰撞报警。二是集群目标抑制，过滤渔船间相互报警。三是重复报警抑制，同一船舶对风险仅单次有效提醒。四是区域情景过滤，抑制商船进入渔船区连环报警，屏蔽港池、泊位等区域常规接近报警。五是行为模式识别，判定加油船靠泊等正常作业并过滤报警。多层过滤可剔除 90% 以上无效报警，大幅提升预警精准度。

　　3.3 多语言语音合成与信道感知播发控制

　　系统攻克船名精准转换与 VHF 自动控制两大技术难点。针对 AIS 字母数字船名，采用多类型信息匹配技术，中国籍船舶通过MMSI编号查询汉字船名，外籍船舶按规则生成中英双语语音，预警信息包含船名、距离、方位等关键内容，符合航海通信规范。自主研发的 VHF 控制检测硬件基于单片机设计，兼容主流电台设备，播发前检测信道状态，繁忙时延迟播发，空闲时模拟人工操作完成语音广播，保障自动预警不干扰正常通信。

　　4 系统应用情况分析

　　4.1 技术性能与效能验证

　　本系统在实际部署运行中，其核心性能指标得到充分验证。在唐山海事局VTS中心为期一年半的测试中，系统日均产生有效预警提醒超过160次。最关键的技术效能体现在预警有效率上，相较于调研中采用的国外主流VTS系统(以SIGNALIS为例)约45%的报警有效率，本系统通过所提出的智能过滤引擎，将报警有效率提升至98%以上，实现了从“海量无效告警”到“精准有效预警”的根本性转变。此外，系统在满负荷(支持1000艘目标)运行下，告警响应时间稳定在3秒以内，船舶航行风险平均识别有效率大于98%，误报率小于2%，各项指标均满足并超越了高强度监管业务的需求。

　　4.2 实际部署与规模化推广

　　自2016年在唐山海事局完成研发并率先投入实用以来，系统因其显著的实用价值开始了规模化推广应用。截至统计时间，系统已成功部署于河北(秦皇岛、京唐港、曹妃甸、沧州)、广西(北海、钦州、防城港)、广东(广州)、福建(福州、泉州)等全国沿海十余个重要港口的海事局VTS中心，累计推广应用16套，形成了覆盖我国多个主要航运枢纽的安全预警网络。这一推广历程证明了系统具备良好的适应性、可靠性与可复制性，能够满足不同海域、不同通航环境的监管需求。

　　4.3 综合效益分析

　　系统的应用产生了显著的社会与经济效益。社会效益方面，系统将VTS值班员从重复、高强度的无效报警筛选和人工VHF广播中解放出来，使其能专注于交通组织、应急指挥等高附加值工作，实现了人力资源的优化配置。同时，系统通过精准、及时的预警，有效降低了辖区船舶交通事故风险，为保障海上人命财产安全、保护海洋生态环境提供了强有力的技术支撑。经济效益方面，系统的直接市场销售创造了超过500万元的经济价值。更重要的是，其通过预防可能发生的重大航行事故，避免了巨额的人员伤亡、财产损失和环境污染治理费用，产生了难以估量的间接经济效益。系统的成功也带动了智能海事装备、数据分析服务等相关产业链的发展。

　　4.4 获奖情况与行业认可

　　系统的创新性、先进性与实用性获得了行业内外的广泛权威认可。2025年该系统获评智慧化赋能交通运输安全生产典型案例。2025年本系统在商渔船防碰撞方面的重大成果得到交通运输部、农业农村部、应急管理部商渔船碰撞重大安全隐患集中整治联合工作专班认可，作为亮点工作，入选工作专班工作通报。2018年7月，该系统被交通运输部安全委员会评为“平安交通”安全创新“特别推荐”案例。2018年评为第十七届交通企业管理现代化创新成果一等奖。2017年9月，研发团队应国际航标协会(IALA)邀请，在法国巴黎召开的第44次VTS委员会会议上，以《Focus on risk management tool- Vessel Monitoring and Voice Alerting System》为题进行了全英文技术报告与系统演示，引发了来自30多个国家近70位国际专家学者的高度关注与积极评价。这标志着该由中国海事一线人员自主研发的智能技术成果，获得了国际权威组织和同行的认可，实现了从技术实践到国际交流的跨越。

　　5结论

　　本文设计的基于VTS多维感知数据的船舶智能防撞语音预警系统，以新质生产力为引领，构建多维感知、智能计算、知识过滤、自动播发的技术闭环，实现船舶防撞预警精准化、自动化、智能化。系统将预警有效率提升至 98% 以上，在全国多港口稳定运行，取得显著安全与经济效益。

　　系统拥有自主核心技术、广泛应用基础与权威行业认可，是交通运输新质生产力落地的成功案例，为航运数字化转型提供参考，对构建现代水上交通安全治理体系、助力交通强国建设具有重要意义。

　　6 权属承诺

　　主办单位享有公益宣传、汇编出版、推荐发表与成果转化使用权(署名不变)。

　　参考文献

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