港航大数据实验室介绍20150422
实验室简介研究新型交通工具的重要中心
实验室简介研究新型交通工具的重要中心实验室简介：研究新型交通工具的重要中心实验室简介实验室名称：新型交通工具研究中心地点：某市科技园区创立时间：20XX年引言交通工具的发展对于现代社会的进步起着至关重要的作用。
为了推动新型交通工具的研究和创新，我们在某市科技园区设立了新型交通工具研究中心。
本文将为您介绍我们实验室的背景、研究方向以及取得的重要成果。
背景新型交通工具研究中心成立于20XX年，是该园区的重要科研机构之一。
我们汇聚了一批优秀的研究团队和技术人才，致力于推动交通工具的创新发展。
在科技园区政府的大力支持下，我们拥有先进的研究设备和实验室，为研究人员提供了良好的创新环境。
研究方向1. 新能源交通工具在当前的能源危机和环境污染问题下，新能源交通工具的研究变得尤为重要。
我们致力于开发和改进新能源交通工具的电池技术、动力系统以及充电设施。
通过多年的研发和实验，我们已取得了一系列重要突破，为新能源交通工具的发展做出了积极贡献。
2. 智能交通系统随着科技的进步，智能交通系统正逐渐改变着我们对交通的认识和管理。
我们的实验室致力于研究智能交通系统的相关技术，包括车载通信、智能导航以及交通数据分析等方面。
我们的目标是提高道路交通效率、减少交通事故，并为传统交通工具的智能化改造提供支持。
3. 高速磁悬浮交通工具高速磁悬浮交通工具是未来交通领域的重要发展方向之一。
我们致力于研究磁悬浮交通工具的轨道设计、磁浮系统、列车控制等方面的技术。
通过模拟实验和实际测试，我们不断提升磁悬浮交通工具的速度、稳定性和安全性。
重要成果1. 新能源交通工具方面，我们成功研发了一款高性能锂电池，其能量密度和循环寿命均远超传统电池。
该电池已应用于多款电动汽车和混合动力汽车中，取得了显著的节能减排效果。
2. 在智能交通系统研究中，我们提出了一种基于人工智能的交通数据分析方法，通过大数据处理和智能预测，实现了交通管理的精细化和高效化。
该方法在某市的交通管理中心得到了成功应用，并取得了较好的交通拥堵缓解效果。
智慧港口大数据应用综合解决方案
智慧港口大数据应用综合解决方案
智慧港口是一个兼具计算、存储、网络和业务的复合环境，也是港口应用大数据新的落地场景，它可以帮助港口企业的数据运营更加有效，支持港口企业的业务进行数据分析、探索和决策，以提高港口企业的投资效率和经营绩效。
为了提高港口大数据应用效率，实现快速落地，智慧港口大数据应用综合解决方案提出了以下解决方案：
1、构建基础设施：
（1）计算设施：对大数据计算处理的资源要求很高，智慧港口综合解决方案需要在计算设施上部署支持大数据计算的高性能服务器，以支持大规模并行计算和分析；
（2）存储设施：存储设施要能够支持大数据量的数据存储，以及大数据存储需要的一致性和容错性；
（3）网络设施：网络设施需要支持大数据分布式服务的高速通信和连接，以及港口的实时管理和监控；
（4）安全设施：需要设计安全防护模型，对数据进行安全保护，包括智能数据访问控制、加密机制、数据流量监测和审计等。
2、建设数据采集平台：
智慧港口数据采集平台要支持各种数据源的集成。
海洋航运大数据知识点总结
海洋航运大数据知识点总结随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为海洋航运行业的重要组成部分。
海洋航运行业在全球贸易中扮演了重要的角色，而大数据技术的应用，则可以有效提高海洋运输的效率和安全性。
本文将对海洋航运大数据的知识点进行总结，以帮助读者深入了解海洋航运大数据技术的应用和发展。
一、海洋航运大数据的定义海洋航运大数据是指在海洋航运运营过程中产生的各类数据，包括船舶运行数据、货物跟踪数据、航线信息、港口数据等。
这些数据量大、来源多样，需要通过大数据技术进行管理、分析和应用，以提升海洋航运的效率和安全性。
二、海洋航运大数据的来源1. 船舶运行数据：包括船舶的位置、速度、航向、船舶状态等信息，这些数据可以通过卫星定位系统、船舶自动识别系统（AIS）等设备获取。
2. 货物跟踪数据：包括货物的装卸情况、运输路线、运输时间等信息，这些数据可以通过物流跟踪系统获取。
3. 航线信息：包括航线的起止港口、航行距离、航行时间、途经港口、风浪等信息，这些数据可以通过航海图、气象数据等获取。
4. 港口数据：包括港口的吞吐量、作业效率、船舶停靠情况等信息，这些数据可以通过港口管理系统获取。
三、海洋航运大数据的应用1. 船舶运营管理：通过对船舶运行数据的分析，可以实现船舶的实时监控、航线规划优化、船舶维护预测等功能，提高船舶的运营效率和安全性。
2. 物流运输优化：通过对货物跟踪数据的分析，可以实现物流运输路线优化、运输时间预测、库存管理等功能，提高货物的运输效率和安全性。
3. 港口作业管理：通过对港口数据的分析，可以实现港口作业效率优化、船舶停靠调度、货物装卸预测等功能，提高港口的作业效率和安全性。
4. 风险预测和管理：通过对船舶运行数据、航线信息等的分析，可以实现海上风险的预测和管理，包括恶劣天气的预警、海盗袭击的预防等功能，提高海洋航运的安全性。
四、海洋航运大数据技术的挑战和发展1. 数据安全和隐私保护：海洋航运大数据涉及多方数据共享和传输，需要加强数据安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用。
大数据为港口发展带来大智慧
大数据为港口发展带来大智慧随着科技的快速发展，大数据已经成为推动各行各业发展的重要力量。
其中，港口行业也不例外。
大数据技术的应用为港口发展带来了大智慧，为港口管理和运营提供了更高效、更智能的解决方案。
首先，大数据技术为港口提供了全面的数据分析能力。
港口作为国际贸易的重要节点，每天都有大量的船舶、货物和人员流动。
通过大数据技术，港口可以对这些数据进行收集、整理和分析，从而实现对港口运营的全面监控和管理。
港口管理者可以通过数据分析，了解货物进出港的情况、船舶停靠的时间和位置等信息，及时调整资源配置，提高运营效率。
同时，大数据分析还可以帮助港口预测货物流量、船舶需求等，为港口规划和决策提供科学依据。
其次，大数据技术为港口提供了智能化的运营方案。
港口作为物流的重要环节，需要高效地协调和管理各个环节的运作。
通过大数据技术，港口可以实现运输、装卸、仓储等环节的智能化管理。
例如，通过物联网技术和传感器，港口可以实时监测货物的位置和状态，提前预警可能出现的问题，减少货损和延误。
另外，大数据技术还可以为港口提供智能调度方案，根据货物的种类、目的地和船舶的情况，合理安排船舶停靠和货物装卸的顺序，提高运输效率。
此外，大数据技术还为港口提供了安全保障。
港口作为国际贸易的重要枢纽，安全问题一直是管理者关注的焦点。
通过大数据技术，港口可以对安全风险进行全面的分析和预测。
例如，通过对历史数据和实时数据的分析，港口可以发现潜在的安全风险点，及时采取措施加以防范。
同时，大数据技术还可以为港口提供智能化的安全监控系统，通过视频监控和人脸识别等技术，实现对港口区域的全面监控和管理，提高安全性。
最后，大数据技术还为港口提供了可持续发展的解决方案。
港口作为重要的经济支柱，需要实现可持续发展才能长久发展。
通过大数据技术，港口可以对能源消耗、环境排放等进行监测和管理，实现资源的合理利用和环境的保护。
例如，通过对能源消耗的数据分析，港口可以发现节能的潜力和方向，并采取相应的措施来减少能源消耗。
中国航运大数据知识点总结
中国航运大数据知识点总结随着科技的不断发展，大数据技术已经广泛应用于各行各业，其中包括航运行业。
航运大数据的应用，在提高安全性和运营效率，优化资源配置和成本控制，以及提升客户体验等方面具有重要的价值。
本文将从航运大数据的概念、技术、应用和未来发展等方面进行总结，希望能够帮助读者更好地理解航运大数据的重要意义和未来发展趋势。
一、航运大数据概念航运大数据是指通过采集、存储、处理和分析大量的航运相关数据，以发现隐藏在数据背后的规律和价值。
这些数据可以来自于船舶、港口、货物、人员等多个方面，其中既包括结构化数据，也包括非结构化数据。
通过对这些数据的分析，可以帮助航运企业更好地了解市场需求、优化物流运输、提高运输安全等方面的问题。
航运大数据的特点包括数据量大、数据类型多样、数据处理复杂、数据价值潜力巨大。
在大数据技术的支持下，航运大数据正在对提升航运业的管理水平、运营效率和客户满意度产生深远影响。
二、航运大数据技术航运大数据技术主要包括数据采集、存储、处理和分析等多个环节。
数据采集阶段，需要通过各种传感器、监控设备、网络传输等手段，实时监测和采集船舶、港口、货物等各种数据。
数据存储阶段，需要选择合适的数据库和存储设备，进行数据的长期保存和管理。
数据处理阶段，需要通过数据清洗、数据匹配、数据关联等手段，将原始数据转化为可用的信息和知识。
数据分析阶段，需要运用统计分析、机器学习、数据挖掘等技术，挖掘数据背后的规律和价值。
除了以上的基础技术外，航运大数据还需要结合物联网、云计算、人工智能等其他技术，构建数据平台、数据模型、数据应用等多个方面的技术体系。
这些技术将为航运企业提供更多的数据支持和决策依据，促进航运业的发展和创新。
三、航运大数据应用航运大数据能够在航运企业的安全管理、运营管理、技术服务、市场营销等多个方面发挥作用。
具体来说，航运大数据可以用于以下几个方面的应用：1. 安全管理：通过监测船舶的位置、航速、航向等数据，预测航线、避险、紧急救援等工作，提高船舶的航行安全。
大数据技术在港口物流智慧化管理中的应用途径
大数据技术在港口物流智慧化管理中的应用途径目录1. 大数据技术概述 (2)1.1 大数据概念及特征 (2)1.2 大数据技术栈 (3)1.3 大数据应用场景 (4)2. 港口物流行业现状与痛点 (6)2.1 港口物流行业基本情况 (7)2.2 传统港口物流管理面临的挑战 (8)2.3 智慧化港口物流发展趋势 (9)3. 大数据技术在港口物流智慧化管理中的应用 (11)3.1 货物流转追踪与预测 (12)3.1.1 实时货物位置跟踪 (13)3.1.2 货物运输路况预测 (15)3.1.3 货物配送优化 (15)3.2 港口资源调度与优化 (17)3.2.1 码头作业效率提升 (18)3.2.2 船舶泊位资源优化 (20)3.2.3 车辆调度与管理 (21)3.3 风险控制与安全保障 (22)3.3.1 海关监管与异常检测 (24)3.3.2 港口安全事件预警 (25)3.3.3 货物安全运输管理 (26)3.4 决策支持与智能化运营 (27)3.4.1 港口运营数据分析与挖掘 (28)3.4.2 智能化预测模型构建 (30)3.4.3 业务决策辅助系统 (32)4. 大数据技术应用案例 (32)4.1 国内外港口物流智慧化应用案例分析 (34)4.2 典型案例分析及经验总结 (35)5. 大数据技术应用面临的挑战和未来展望 (37)5.1 大数据技术在港口物流领域的应用挑战 (38)5.2 未来发展趋势与技术方向 (39)1. 大数据技术概述大数据是指海量、高速、多样化和价值未知的庞大信息集合。
其规模、速度和多样性大大超过传统数据库管理系统所能处理的范围，并蕴藏着巨大的价值。
大数据技术是以处理、分析和挖掘大规模数据为核心的技术体系，它包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节，并依赖于多种先进技术，如分布式计算、数据挖掘、机器学习和云计算等。
近年来，大数据技术发展迅猛，并在各个行业得到广泛应用。
智慧港口大数据分析与决策支持系统的建设与应用
智慧港口大数据分析与决策支持系统的建设与应用
何扬;孙强;马英虎;潘虎;王冰冰
【期刊名称】《移动信息》
【年(卷),期】2024(46)4
【摘要】智慧港口是现代港口管理的重要组成,其中,大数据分析与决策支持系统的建设与应用尤为重要。
文中对该问题展开了深入研究,从港口行业的角度出发,探讨了大数据技术在港口领域中的应用现状与潜在优势。
首先,介绍了大数据在港口管理中的概念和重要性,并着重阐述了数据采集与处理技术、数据分析与挖掘方法等技术手段。
其次,针对智慧港口决策支持系统的建设,论述了系统框架设计、数据可视化与应用界面开发、系统集成与功能优化等的关键步骤和方法。
最后,通过实际案例,分析了智慧港口大数据在实际应用中的效果,并展望了未来智慧港口大数据应用的发展趋势与前景。
【总页数】3页(P232-234)
【作者】何扬;孙强;马英虎;潘虎;王冰冰
【作者单位】华设设计集团安全科技(江苏)有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP302.1
【相关文献】
1.浅析规划辅助决策系统在智慧城市建设中的应用——以扬州市三维城市景观决策支持系统为例
2.基于大数据分析的智慧型医院集成管理平台建设与应用效果评价
3.
新型临床决策支持系统在智慧医院建设中的应用研究4.智能算法大数据分析在智慧校园建设中的应用
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智慧港口大数据云平台建设方案智慧港行大数据云平台建设方案
0口业务需求为导向，确定大数据云平台的建设目标，包括提高港口运营效率、优化资源配置、提升服务质量等。
建设思路
分析现状与需求
深入调研港口现有业务和数据情况，挖掘业务需求和问题，明确需要解决的问题和带来的效益。
可行性分析
评估现有技术和资源条件，从技术、经济、社会等方面进行综合分析，确定可行的建设方案。
数据存储
采用分布式存储技术，实现数据的存储和管理，保证数据的安全可靠和高效。
数据应用
基于数据处理和存储的结果，开发各种智慧应用，包括智能调度、智能监控、智能服务等方面的应用。
数据处理
对采集的数据进行清洗、转换、分析和挖掘，提高数据质量，为上层应用提供支持。
平台功能模块
04
数据采集、存储与管理
港口运营数据
架构模式
采用分层架构模式，将大数据云平台划分为数据采集层、数据处理层、数据存储层、数据应用层等。
技术选型
根据实际需求，选择合适的大数据技术和云平台技术，如Hadoop、Spark、Kubernetes等。
弹性扩展
设计可扩展的技术架构，以满足未来业务增长和变化的需求。
技术架构设计
数据采集
实现多种数据源的采集，包括港口业务系统、传感器、GPS定位等数据的采集。
大数据服务
云平台租赁
定制化开发
咨询服务
提供云计算基础设施，满足港口企业不断增长的计算和存储需求；
针对港口企业特殊需求，进行定制化开发，提高应用系统的适用性；
提供大数据技术咨询、业务模式创新等增值服务，助力港口企业创新发展。
全国范围内推广
推广与应用前景
拓展国际市场
产业联动
创新应用
07
结论与展望
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通科学数据共享网” 的航运数据共享平
台的建设工作。 “中国航运数据库”获得2014年度“中 国航海学会科学技术奖”三等奖。 交科院关于邀请参加交通科 学数据共享平台理事会的函 《中国航运数据库》软件著作权证书
使用单位发来感谢信
时任交通运输部副部长徐祖远、上海市副市长沈骏共 同为“上海国际航运研究中心”揭牌
上海国际航运研究中心第一届理事长单位： 中国海运（集团）
上海国际航运研究中心第二届理事长单位： 上海国际港务（集团） 上海国际航运研究中心挂靠单位（常务副理事长单位）： 上海海事大学
常务副市长杨雄向黄有方校长授予“上海海事大学上海 高校知识服务平台—上海国际航运研究中心”的铜牌
MTP分为动态报文和静态报文
支持多种监控对象
除了移动情况外，还可以监控其它状态
MTP
MTP协议基于UDP/IP协议
实验室存储了全球过去3年的船舶轨迹数据，大约300多亿条数据； 汇集了全球AIS基站数据和卫星AIS数据，每分钟新增约2-3万条数据； 2015年，上海航运中心建设重点任务：搭建适合港航领域大数据存 储和分析的实验环境，建立港航大数据实验室。（上海市交通委员会）
还有缺什么？ 例如： 主机功率； 辅机功率； 吃水深度； 碳排放量；
耗油量；
货种； ……
右边这些AIS没有，但是
我们的系统设计了。
数据去重 卫星数据和岸基数据的融合，重复数据在特定时间窗口内通过树状结 构的分类来去重。
检测和处理错误数据 利用统计分析或人工智能的方法检测属性可能的错误值或异常值，并 做丢弃处理，不做恢复。
交通中心副主任。2011年入选上海市东方学者，2012 年起任上海海事大学特聘教授，博士生导师。
于 2011-2012 年担任美国能源部车辆科技项目评审专 家。 从事海事传感网，港航智能交通与货运节能减排方向 的研究。
数据压缩 由于大数据传输、计算过程中涉及的数据量巨大，因此又必须要研究 性能良好、失真率低的数据压缩算法。主要采用改进的道格拉斯-普克算 法。
由4块55寸 1080P液晶显 示屏拼接成的 大屏幕，拼缝 小于6mm。
方向一：港航统计指标大数据分析 包括：交通量预测（含道路通行量、航道通行量、港口吞吐量等预测）、流向统计和 预测（含运输路径、航线、货流方向等聚类分析）、运输需求量、运行效率分析等；
毕业于北京大学（物理学士， 1996 ），爱荷华大学
（城市与区域规划硕士，经济学硕士，1998），及伯
克利加州大学（土木与环境工程工程博士交通工程方 向，2004）。李博士2004-2005年在伯克利加州大学 交通研究所从事博士后研究，2005年起任助理研究工
程师， 2006 年 -2011 年出任伯克利加州大学未来城市
方向二：基于大数据的船舶安全航行预警技术研究
-根据基于AIS数据和电子海图，分析港口拥塞情况，并给船舶航行航速建议，以便减 少事故隐患、减少能耗和碳排放；
-分析事故原因、事故发生规律，对特殊季节、气象、洋流变化给出安全航行预警建议 方向三：船舶安全信息服务平台可行性分析与规划研究 -一方面，协助海事部门解决船舶签证取消后面临的通航监管问题，特别是“危化品” 监管与风险预警；
2008.7.14：挂牌成立 2009.1：正式入驻虹口霍山路150号 2009.10：发起成立“上海地区航运业界航运组织联席会议” 2010：成为“上海国际航运中心推进小组成员单位” 2010.3：加入“交通运输部水运经济运行分析”工作组 2011.12：在交通运输部科学研究院成立“航运研究中心北京分中心” 2012：成为上海市第一批“上海高校知识服务平台” 2012.8.10：交通运输部和上海市人民政府在沪签署《交通运输部、上海市政府 加快推进国际航运中心建设深化合作备忘录》，明确共同支持上海国际航运研 究中心的发展 2011.3：与香港理工大学万邦曹文锦海事图书馆和研发中心、香港万邦航运发 展基金会共同成立沪港国际航运研发与交流中心 2013.6：上海市建交委与上海海事大学签署战略合作协议，明确航运研究中心 为“共建单位” 2013.8：加入“交通数据共享平台”理事会 2014.2：列入上海高校人文社会科学重点研究基地建设计划 2014.9：成为“上海市协同创新中心—上海国际航运协同创新中心”
车、船、人监控融合平台 徐凯 kernxu@
通用目标监测系统 Generic Target Monitoring System, GTMS 构成： 1、采集装置； 2、传输协议MTP和网络； 3、分布式数据存储架构； 4、海量数据查询； 5、图形可视化和大数据分析。
船舶轨迹的数据库查询结果截图
Target_history 目标历史轨迹
target_fresh 当前目标位置
历史
Zone_history 历史区域分布统计
当前
Zone_cash 当前区域分 布统计
ห้องสมุดไป่ตู้
已有船舶定位AIS数据300亿条， 时间跨度从2012-2014年，至 少包括下列相关字段： Shipid : 船舶ID nav_status: 状态 rot: 转向率 sog: 速度 pos_acc: 定位设备精确度 longitude: 纬度 latitude: 经度 cog: 航向 true_head: 船首向 eta: 预计到达时间 destid: 目的港ID srcid: 数据源标识 distance: 到目的港剩余距离 speed: 平均航速
搭建了由产学研各方构成的理事会
由22家理事长、副理事长单位 的负责人组成了理事长会议
院校
企业
相关 机构
政府
上海海事大学； 上海交通大学； 上海外贸学院； 宁波大学； 世界海事大学
上海国际港务（集 团）股份有限公司； 中国海运（集团） 总公司； 中远集装箱运输 有限公司； 中外运华东公司； 上海市锦江航运有 限公司
使用单位开具应用证明
从事港航信息化、物联网、人工智能算法等方面的科研工作，主讲 《物联网导论》课程。参与申请软件著作权7项，发明专利1项，出版 专著《大数据时代的航运信息平台》，以第一作者发表学术论文4篇， 参与发表论文十余篇。
嵌入式开发经验：集装箱监控黑匣子（图）、FluxGate磁强监测仪； 云计算与大数据：中国航运数据库、港航大数据实验室； 其它信息系统：《航运手机报》、《舟山港务局指挥中心船舶监控项 目》、《云南省海事局内河船员管理系统开发项目》、《南极中山站 远程监控系统项目》、《中国航运景气指数问卷调查系统》等项目。
中国港口协会； 交通运输部水运科学研究院 交通运输部科学研究院； 交通运输部规划研究院； 上海航运交易所； 上海船东协会； 上海货代协会
上海市教育委员会； 上海市交通委员会； 上海海事局； 上海市虹口区人民政府； 上海组合港管委会办公室
中国数据量最大的“中国航运数据库”
入库指标数据400余种 入库数据量达2,000,000余条 注册企业达1200余家
【虹口区：中国航运数据库机房】 【临港新城：上海海事大学机房】
时空数据采用Key-Value型NoSQL数据库存储； 基于Key-Value型NoSQL数据库进行存储Casandra实现 分布式存储；
历史数据既不删除、也不转存，而是全部数据在线，可以
方便的进行单船历史轨迹回放、区域历史场景回放，更容 易开展大数据分析。
-另一方面，为船舶航行全程提供全程一体化安全信息服务，在提高海事服务水平方便 船舶驾驶的同时，采集海事所需的监管数据。
上海国际航运研究中心于2008年7月初创，时任上海 市委副书记、市长韩正发来贺信，时任交通运输部副部长 徐祖远、上海市副市长沈骏共同为“研究中心”揭牌 上海国际航运研究中心由上海海事大学、上海市教育 委员会、上海市建设交通委、上海市交通港口局、上海市 虹口区人民政府等21家单位共同发起
存储
分析
港航大 数据
加工
展现
底层硬件支持采用基于主机池概念的私有云计算技术 可随时根据需要动态调整分配的系统资源，包括CPU、内 存、存储及网络带宽。基于XenServer的虚拟化技术，服
务器物理主机失效后，也可自动转移到另外一台备用的服
务器主机上，提供了高可靠性服务。
搭建了私有云计算环境 实现了异地数据备份