一种海上目标数据的处理方法、电子装置及其存储介质

技术领域

本发明涉及海上目标数据的处理，尤其涉及一种海上目标数据的处理方法、电子装置及其存储介质。

背景技术

随着科技的发展，人们对于海洋信息的求知欲也越来越强。而海洋的最直接的体现就在于船舶目标。将海上的船舶目标数据直观的显示在平台上，并尽可能快而多的展示海洋船舶目标信息，就成为了平台的目标。所以如何快速的处理，存储以及展示目标数据，成为了平台的必攻难点之一。

目前的海上目标数据处理存在处理能力不足的问题，同时当处理设备接收到的数据过高(即处于数据峰值时)，其响应速度过慢，因而目前船舶的数据处理应对此问题都是增加数据库和服务器，从而致使成本过高。

发明内容

鉴于目前存在的上述不足，本发明提供一种海上目标数据的处理方法、电子装置及其存储介质，能够解决现有技术中海上目标数据处理慢、成本高的情况。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

本发明第一方面提供了一种海上目标数据的处理方法，包括以下步骤：

获取字节串数据；

解析层，将所述字节串数据解析成json数据串；

分解层，将所述json数据串分解成异常数据与正常数据；

存储层，将正常数据分为热点轨迹和全量轨迹分别存储；

通过异步AMQP协议将所述json数据串传递至分解层、将正常数据传递至存储层。

在本发明的进一步方案中，所述异常数据单独存储至异常数据处理中心和/或触发警报通知工作人员。

在本发明的进一步方案中，所述获取字节串数据具体包括：

AIS数据，由船舶上的AIS设备主动发送；以及

雷达数据，由雷达设备扫描周边海域获取。

在本发明的进一步方案中，所述AIS数据至少包括船舶实时经纬度、报位时间、mmsi号、数据源、数据唯一标识、航向、航速、船舶类型。

在本发明的进一步方案中，所述雷达数据至少包括数据源、arpaId、实时经纬度、航速、航向。

在本发明的进一步方案中，所述将所述json数据串分解成异常数据与正常数据具体包括：

经纬度过滤，过滤出经纬度超出AIS设备或雷达设备扫描范围的数据；以及

航速过滤，过滤出前后两次报位的经纬度偏差超出阈值的数据。

在本发明的进一步方案中，所述将正常数据分为热点数据和非热点数据分别存储具体包括：

将正常数据存储至redis非关系型数据库中，并定时从redis非关系型数据库中获取数据；；

将所有传递过来的数据存储为全量轨迹，将相邻两次报位的距离大于预设阈值的数据存储为热点轨迹；

利用MYSQL对elasticsearch进行更新。

本发明第二方面提供了一种电子装置，其特征在于，包括：

解析模块，被配置为将所述字节串数据解析成json数据串；

分解模块，被配置为将所述json数据串分解成异常数据与正常数据；

存储模块，被配置为将正常数据分为热点轨迹和全量轨迹分别存储；

以及传输模块，被配置为通过异步AMQP协议将所述json数据串传递至分解层、将正常数据传递至存储层。

本发明第三方面提供了一种存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时控制本发明第二方面提供的电子装置实现本发明第一方面提供的处理方法。

本发明实施的优点：

本发明可以在同样的硬件设施下，大大提高对于目标数据的处理，解析以及存储能力。通过异步AMQP协议，能够进行有效消峰，减少数据处理的压力；通过将数据分为解析层、分解层以及存储层，能够极大的提高数据的接收和处理能力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明所述的一种基于区块链通证技术的流通方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

可以理解的，AIS原理是允许在船舶与其他船舶之间、船舶与岸台之间自动交换从船舶传感器输入的(或者内置的GPS的信息)以及静态的和航程相关的数据。

雷达原理，是设备的发射机通过天线把电磁波能量射向空间某一方向，处在此方向上的物体发射碰到的电磁波；雷达天线接收此反射波，送至接收设备进行处理，提取有关该物体的某些信息(目标物体至雷达的距离，距离变化率或径向速度、方位、高度等)。雷达的优点是白天黑夜都能探测远距离的目标，且不受雾、云和雨的阻挡，具有全天候、全天时的特点。并有一定的穿透能力。

AMQP协议是一个二进制协议，拥有一些独特的特点：多信道、协商式、异步、安全、跨平台、中立、高效。

海上目标指的是雷达arpa目标和ais船舶目标。

本发明第一方面提供了一种海上目标数据的处理方法，包括以下步骤：

S100:获取字节串数据；

在本发明的进一步方案中，所述获取字节串数据具体包括：

AIS数据，由船舶上的AIS设备主动发送；以及

雷达数据，由雷达设备扫描周边海域获取。

在本发明的进一步方案中，所述AIS数据至少包括船舶实时经纬度、报位时间、mmsi号、数据源、数据唯一标识、航向、航速、船舶类型。

在本发明的进一步方案中，所述雷达数据至少包括数据源、arpaId、实时经纬度、航速、航向。

S200:解析层，将所述字节串数据解析成json数据串；

S300:分解层，将所述json数据串分解成异常数据与正常数据；

在本发明的进一步方案中，所述将所述json数据串分解成异常数据与正常数据具体包括：

经纬度过滤，过滤出经纬度超出AIS设备或雷达设备扫描范围的数据；以及

航速过滤，过滤出前后两次报位的经纬度偏差超出阈值的数据。

在本发明的进一步方案中，所述异常数据单独存储至异常数据处理中心和/或触发警报通知工作人员。

S400:存储层，将正常数据分为热点轨迹和全量轨迹分别存储；

通过异步AMQP协议将所述json数据串传递至分解层、将正常数据传递至存储层。

在本发明的进一步方案中，所述将正常数据分为热点数据和非热点数据分别存储具体包括：

将正常数据存储至redis非关系型数据库中，并定时从redis非关系型数据库中获取数据；；

将所有传递过来的数据存储为全量轨迹，将相邻两次报位的距离大于预设阈值的数据存储为热点轨迹；

利用MYSQL对elasticsearch进行更新。

具体而言，在分解层中，已经对异常数据做了过滤处理，所以到达存储层的数据都是正常数据。由于船舶数量以及雷达扫描目标比较多，在此层面，我们综合成本与效率，选用了性能较优的MYSQL关系型数据库、elasticsearch搜索引擎以及在并发性能场景中表现非常出色的redis非关系型数据库。这三者配合完成数据的批量存储过程。当数据到达第三层时，我们将数据存放至redis非关系型数据库中，另外写一个定时任务，定时从redis中获取批量数据。利用MySql唯一索引的特点，将数据插入或者更新到数据库中。而通过elasticsearch的批量处理功能，将数据存储至elasticsearch中。

MYSQL中同一个目标只有一条数据，每次对数据进行更新操作。而elasticsearch存储目标数据则分为两种。第一种：存储所有传递过来的数据，称之为全量轨迹。第二种：同一个目标，相邻两次报位的距离大于一个设定的阈值，另行存储，称之为热点轨迹。可以根据目标唯一标识，开始时间和结束时间在elasticsearch中查询出该目标在此时间范围内的行进路线。

本发明第二方面提供了一种电子装置，其特征在于，包括：

解析模块，被配置为将所述字节串数据解析成json数据串；

分解模块，被配置为将所述json数据串分解成异常数据与正常数据；

存储模块，被配置为将正常数据分为热点轨迹和全量轨迹分别存储；

以及传输模块，被配置为通过异步AMQP协议将所述json数据串传递至分解层、将正常数据传递至存储层。

本发明第三方面提供了一种存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时控制本发明第二方面提供的电子装置实现本发明第一方面提供的处理方法。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域技术的技术人员在本发明公开的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。