基于车联网大数据的货运车辆尾气排放监管平台研究与应用

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交通运输智能化

智能交通产品与技术应用汇编

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基于车联网大数据的货运车辆尾气排放监管平

台研究与应用

付长青 吴元锡 苗 爽 邵 航

北京千方科技股份有限公司

引言

随着我国经济社会的高速发展，机动车保有量保持快速增长态势，机动车的尾气污染已逐渐成

为我国空气污染的主要来源，在机动车污染中重型货车的氮氧化物（NOx）和颗粒物（PM）排放量

极为突出。在国务院 2018 年 6 月 27 日印发的《打赢蓝天保卫战三年行动计划》中也明确提出了“打

好柴油货车污染治理攻坚战，确保柴油货车污染排放总量明显下降。”的要求。

目前针对柴油车污染治理主要聚焦于尾气排放的定点检测，包括检查站内检测、入户检测和路

面遥感检测等模式，这种传统的“人海战术”治理模式无法对机动车污染防治进行有效监管。随着

我国车联网、大数据应用趋势的不断深化，超过 95%以上的重载货车已进行联网，行驶状态下的车

辆在线率超过 90%，可精准采集包括车辆位置、车辆基本信息、车辆轨迹在内的多种车联网数据，

通过车联网大数据资源的整合，可为发现、打击和评估机动车超标排放提供数据支撑。因此，结合

环保部门机动车尾气污染防治业务需求，以事前预警引导、事中精确打击、事后跟踪评估为目标，

研究和应用基于车联网大数据的尾气排放监管平台，全面提升执法效率，切实减少高排放车辆的污

染物排放，创新尾气排放监管应用模式。

一、现状及问题

近年来，为强化机动车尾气排放管理，各地环保部门持续加大机动车的污染治理力度，利用遥

感监测设备等高科技手段对机动车尾气排放进行实时筛查监测，通过“以查促治”的方式提升机动

车尾气排放监管能力，在机动车污染治理工作中取得了一定成效。但在机动车尾气污染治理工作中

仍存在几方面不足：

（一）缺乏预警疏导手段

现有工作机制以定点检测、多部门联合上路执法为主，针对有超排记录车辆、高排放标准车辆、

过期未检车辆、避检车辆、滞留车辆等无法提前设置为重点关注对象，当嫌疑车辆驶入辖区前无法

及时预警，同时辖区内限行禁行政策也无法传达至车辆。

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（二）检后无法跟踪车辆

针对超排等违规车辆处罚后，相关执法人员无法实时掌握滞留车辆动态，难以追踪。对于劝返

车辆，无法得知车辆是否返回及其返回路线。

（三）缺乏精确打击手段

目前检测主要聚焦在综合检查站，对避检车辆、国 III、重点关注企业车辆等嫌疑车辆无法跟踪、

定位和打击，使检查管控效果大打折扣，无法实现无死角检查监控。

（四）监管效果无法评估

对入境车辆整体情况，检测情况等缺乏有效的统计分析和周期性的效果评估，无法研判尾气超

标货车的变化趋势，评估机动车尾气排放的执法效果。

二、基于车联网大数据的尾气排放监管平台搭建思路

（一）建设思路

千方科技围绕环保部门机动车尾气污染防治业务需求，整合多方数据资源，采用大数据、物联

网、云计算、人工智能等先进技术，打造基于车联网大数据的尾气排放监管平台，改变现有重型卡

车检测的被动模式，建立主动防范的工作体系，实现对重型货车排放超标管理的事前预警引导、事

中精确打击、事后跟踪评估，全面提升执法效率，切实减少高排放车辆的污染物排放，坚决打好柴

油货车污染治理攻坚战，为改善城市空气质量奠定基础。

（二）建设目标

1、实时监控：从宏观和微观进行针对货车实时监控

从宏观和微观两个角度实现对全量货车的实时监控，宏观上可实时查看境内车辆分布麻点图、

外埠车辆来源分布以及途径车辆变化趋势等信息。微观上可实时查看车辆详细信息（车型、车辆所

属地、车主信息、GPS 速度时间等）、车辆实时位置、车辆运行轨迹等。

2、信息发布：拓展针对货车的信息发布和引导劝返手段

将传统的信息发布和引导劝返手段进行科技化拓展，实现精确到车、精确到司机的信息发布和

信息引导。

3、实时预警：实现对重点车辆的预警

可自动将有超排记录车辆、高排放标准车辆、过期未检车辆、避检车辆、滞留车辆等实时加入

关注名单，并在车辆在辖区出现时自动预警。

4、创新实战：指定车辆精确打击

可对辖区内货车行驶轨迹进行大数据分析，支持通过频率最高的道路、可能存在遗漏的路口等

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信息，为设卡拦截、避检线路封堵等业务服务。

5、决策支持：为机动车排放管理提供精确的数据支撑

可对辖区通过车辆总数、检测车辆总数、超标排放车辆总数等进行不同周期的同比和环比分析，

分析尾气超标货车的变化趋势，评估工作效果，并为下阶段工作的深入开展提供决策支持。

（三）总体架构

基于车联网大数据的尾气排放监管平台建设，千方科技在充分利用现有信息化成果基础上，严

格依据相关法律法规及相应技术规定的规章要求，以业务流程应用为主线，以协同执法大数据中心

为核心，以一站式协同执法的模式为纽带，以信息化标准和安全体系为保障，建设业务规范、部署

灵活、协作互联、信息共享、安全可靠的尾气排放监管平台。同时，通过依据完善的技术标准和相

关规范，建立长效的数据更新、共享服务等机制。

图 基于车联网大数据的尾气排放监控平台总体架构

支撑层：主要通过整合已有的主机、存储、网络、安全等硬件设备，将硬件资源虚拟化，构建

云平台硬件资源池，将硬件资源如 CPU，内存，存储，网络等作为一种服务支撑信息化系统运行。

数据层：平台通过整合多部门、多系统的货车基础数据、历史轨迹数据、货车定位数据、治超

检测数据、环保检测数据、及其他相关业务数据等全量的数据资源，构建机动车尾气排放治理大数

据中心，实现各部门间数据的共享交换，为平台建设提供高效、稳定、全面的数据服务支持。

应用层：以大数据中心加工生成的各类数据为基础，构建服务机动车排放监管业务的货车监控、

信息引导、预警管理、精确打击和分析评估五类应用。

三、平台功能设计

基于车联网大数据的尾气排放监管平台为环保部门进行车辆超排监管场景服务，主要设计包含

货车监控、信息引导、预警管理、精确打击和分析评估等功能模块。

（一）货车监控模块

1、货车态势监控

车辆分布麻点图。以地图渲染的方式重点突出行政区域及骨干道路，并以麻点图形式实时展现

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辖区境内全部车辆实时位置。

外埠车辆来源地分布。每天进入辖区的车辆常来自全国各地，系统根据车辆归属地省域编码信

息，进行数据分析及统计，通过图形化的方式展示各省车辆分布情况。

途经车辆变化趋势。系统根据途经辖区的车辆数量，进行数据分析及统计，通过图形化的方式

展示途经车辆数量的同比环比变化趋势。

2、单车监控

车辆实时位置监控。可在地图中查看车辆实时位置动态数据，包含行驶状态、速度、方向、当

前位置描述等信息。

车辆详细信息查询。可查看车辆详细信息，包含车牌号、车牌颜色、车架号、车辆类型、车辆

品牌、车辆型号、总质量、核定载质量、外廓尺寸、货厢内部尺寸、轴数等信息。

车辆轨迹展示。可实现重载货车轨迹数据查询和回放。可根据车牌号、车辆行驶时间查询重载货

车的车辆运行轨迹，展示的数据包括车辆的行驶轨迹和车辆对的停靠点。同时还可查询车辆运行的详

细信息，包括车辆行驶状态、信息上报时间、GPS 里程、行驶速度以及当前位置描述等车辆详细信息；

可实现对查询到的车辆轨迹数据到的模拟回放，并可查看车辆的实时运行信息，包括车辆停靠点等，

同时还可通过设置轨迹回放进度来调整车辆轨迹模拟运行速度，还可暂停和启动轨迹播放行为。

车辆证件查询。可查看车辆相关证件信息，包含车辆行驶证、车身照片、驾驶证。

（二）信息引导模块

1、疏导绕行引导

信息编辑。可在平台中输入标题、内容，选择有效期，选定区域（包含辖区及自定义区域），保

存信息至数据库，支持重置和取消操作，绑定好需要发送的区域围栏，保存成功后平台自动下发绕

行信息至车机。

区域围栏设置。系统可向自定义区域内的车辆下发信息，信息发送后，区域内的车辆即可收到

下发消息；下发区域可进行画圆设定，也可进行自定义区域边界范围。

信息审核。为确保下发信息的准确性和合理性，所下发信息需经审核通过后，方可下发至车机终端。

信息查询。用户可通过搜索所发信息的标题，进行历史下发信息的查询和展示。

信息统计。用户可根据绕行引导类别、信息下发年度、季度、月度、日度等多维度信息进行统

计绕行引导信息发布情况。

2、劝返通知

信息编辑。平台可输入车牌号、通知内容并保存，后台将劝返通知直接发送至车机，同时实时

跟踪车辆运行状态。

信息审核。为确保下发信息的准确性和合理性，所下发信息需经审核通过后，方可下发至车机终端。

信息查询。用户可通过搜索所发信息的标题，进行历史下发信息的查询和展示。

信息统计。用户可根据信息下发年度、季度、月度、日度等多维度信息进行统计劝返信息发布情况。

人工呼叫。平台中列表默认展现检查超标、超出规定时间仍未驶离辖区的车辆列表，可针对每

辆车进行人工呼叫，确认人工呼叫后从列表中自动移除。

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（三）预警管理模块

1、黑名单车辆管理

系统中提供黑名单车辆信息维护和排量超标车辆自动加入黑名单的功能。

黑名单车辆信息维护。管理员可进行黑名单车辆的信息添加、修改、删除等操作，实现黑名单

车辆的维护管理。

黑名单自动识别。排量超标车辆驶入辖区境内，即自动识别添加为黑名单车辆，并对其进行持

续跟踪和处理。

黑名单车辆预警。针对驶入辖区的黑名单车辆，平台自动下发预警信息，并支持对车辆的实时

追踪。

2、避检车辆预警

针对未从检查站驶入辖区的避检车辆，平台自动下发预警信息，并支持对车辆的实时追踪。

3、滞留车辆预警

针对检查不达标且在规定时间内未驶离辖区的车辆，平台自动下发预警信息，并支持对车辆的

实时追踪。

（四）精确打击模块

1、设卡分析

通过大数据分析每日或者每月境内高速、国道、省道车流量排行情况，得出通过频率最高的道

路，为设卡提供有效数据支撑。

2、避检线路分析

通过大数据分析每日或者每月境内未通过检查站驶入辖区的车辆，得出进入辖区的避检线路列

表，并按照通过避检线路的车辆数进行排序，为查漏补缺提供有效数据支撑。

3、移动作战定位

发现违规车辆时，监管平台实时对单兵 APP 发送违规车辆的位置信息及特征信息，提高移动单

兵执法效率和准确性。

（五）分析评估模块

1、货运车辆综合分析

以图表的方式展现辖区车辆统计信息，包含车辆总数、车辆类型、车辆来源、入境目的等。

车辆总量：对驶入过辖区的车辆进行统计和展示，支持以图形化的方式展示同比环比等趋势。

车辆类型：对驶入过辖区的车辆按车辆类型进行分类统计和展示。

车辆来源：通过车辆轨迹数据和车辆静态信息确定车辆的车籍地，对驶入过辖区的车辆按车辆

来源进行分类统计和展示。

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入境目的：通过车辆轨迹数据判断车辆的入境目的，对驶入过辖区的车辆按入境目的进行分类

统计和展示。

2、货运车辆检测情况分析

以图表的方式展现各检查站检测情况统计信息，包含检测车辆总量、超排车辆总量、绕行车辆

数量等。

检测车辆总量：对通过检查站的检测车辆进行统计和展示。

超排车辆总量：对通过检查站的超排车辆进行统计和展示。

绕行车辆数量：对通过检查站的绕行车辆进行统计和展示。

3、超排车辆源头分析

结合被检超排车辆数据，分析车辆的轨迹、来源地、所属运输公司、所属省、市、县管理机构，

对超排车辆源头进行分析。

4、污染防治综合效果评估

以图表的方式展现境内机动车污染防治综合效果，包含车辆总数周期性对比、超排车辆周期性

对比等。

车辆总数周期性对比：以图表的方式展现检查站检测车辆总数周期性对比。

超排车辆周期性对比：以图表的方式展现检查站检测超排车辆总数周期性对比。

四、应用案例

北京市延庆区生态环境局依托交通业务数据，整合已经建设的延庆区汽车尾气遥感检测系统以

及北京市生态环境局建设的北京市流动污染源监管平台的业务资源，建设延庆区进京综合检查站环

保协同执法平台，该平台以基于车联网大数据的尾气排放监控为核心，综合环保、交通、交管、动

物卫生监督、林木等各项业务检查，有效提升检查站工作效率及检查管理力度，进一步提升科技检

查能力，加强违法运输治理工作，有效遏制违法行为，最大程度提升检测效率和通行能力。

该平台实现对全部进京柴油车尾气检测全覆盖的目标，对尾气超标排放的车辆进行追根溯源，

追溯车辆所属企业、车主，监督其对超标排放车辆进行整改或淘汰，达到从源头上有效控制车辆尾

气排放污染源，提高尾气治理效果。

五、结束语

近年来，机动车的尾气污染已成为城市大气污染的主要来源，机动车尾气污染对人体健康的危

害，对大气环境质量带来了巨大的压力，对环境保护提出了挑战。基于车联网大数据的尾气排放监

管平台，通过整合多方数据资源，运用大数据和人工智能技术创新机动力尾气排放监管模式，改变

现有重型卡车检测的被动模式，建立主动防范的工作体系，有效提升环保部门重型卡车尾气污染防

治监管水平，从源头上有效控制车辆尾气排放污染源，用科技助力蓝天保卫战行动计划。

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基于城乡一体化的智慧交通枢纽管理

平台技术方案

安徽富煌科技股份有限公司

一、项目介绍

基于公交枢纽站打造成区域级智慧交通枢纽中心，承载车辆的智慧化管理、客流与人员的出入

管理、场站的智能化周界防控与楼宇安防、公共电车智能充电、面向公众的交通信息、物流信息、

农产品信息服务以及基于数据多维可视化的一体化监管。

城乡客运一体化项目统筹利用资源，深入推进客运交通和农村物流高质量融合发展，能够完

善公路运输和农村物流基础设施，为居民日常出行、全域旅游发展、外地来游客集散，以及农

产品销售、生产资料和生活消费品下乡提供畅通的交通运输保障。为当地居民带来大量的就业

机会，提高当地居民收入水平，进一步整合中长途客运、农村班线客运、公交出租客运、旅游

客运、公铁联运等各种客运方式，使各种运输方式相互衔接、相互补充，实现城乡客运零距离

换乘，方便居民出行，而且能促进客运交通运营秩序规范，极大提升城市形象。改造后的智慧

交通枢纽如图 1 所示。

图 1 智慧交通枢纽

基于城乡一体化的智慧交通枢纽管理平台技术方案

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二、项目方案

项目是安徽富煌科技股份有限公司研发并实施，将人、车、物信息通过物联网技术融合利用，

把交通枢纽站管理、城乡智慧出行和振兴乡村相结合。项目通过人、车、货、站、线、场等要素的

精准匹配，实现客货同网，资源共享，打造“交通+物流”、“交通+农业”的经济生态，提升区域交

通资源的承载力与辐射能力。

本项目的研发结合 RFID 技术、车辆实时定位系统与大数据分析等技术，实现城乡出行信息共

享、提升城乡公交运营水平、助力城乡新型信息消费、最后通过大数据分析支持城乡交通运输行业

动态监管、应急预警、信息发布、联合惩戒，准确掌握城乡客运运营趋势，提供风险提示和决

策支撑。

本项目从城乡公交集团业务需求出发，以县域交通综合管理平台为一级中心，以镇级交通枢纽

智慧管理平台为二级中心，统一接受县交通局的行业监管，同时对县交通局行业综合管理平台开放

接口，共享信息。两级平台一体化设计方案如图 2 所示。

图 2 两级平台一体化设计方案

智慧交通枢纽综合体立足镇村公交分中心，以交通枢纽综合体房建为骨骼，以智能化系统为血

肉，以交通枢纽智慧管理平台为大脑，三者之间有机结合，形成完整有机体。

智慧交通枢纽综合体项目基于公交场站运营管理、监控、调度、运维、保养、统计分析等业务，

进行智能化整体设计、施工等。智能化系统包括信息展示发布子系统、枢纽智慧管理、数据中心等

内容。系统支持将数据进行二维及三维可视化显示，系统多源异构数据融合、繁杂数据到有效信息

转化，助力管理、支撑决策。融合多场景视频数据资源，以全景地图的方式对相关资源进行集中展

示、分析及管理。

运维与管理子系统根据场站相关软硬件设备的日常维护需求，通过 APP 及 PC 端，实现运维流

程的管理及提供设备运维监管的服务。对设备的维修流程进行管理，为运维人员维修及分配任务工

作提供便捷服务；对软硬件设备的运行状态等进行实时监控，为运维人员高效定位问题提供辅助。

对运维过程的记录和审核，为运维管理者和客户提供了运维监督的渠道，为运维质量和服务效率提

供保障。公交枢纽子系统以运营为核心，深达枢纽运营、调度、维保、运维等各项业务流程，以服

务为核心，建立创新的信息化业务模式。

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系统提供营运管理决策的定量化、精准化与科学化，逐步构建信息感知、实时分析、精准决策

的分析服务。

三、方案特点

（一）项目实施的创新性

1. “交通+物流+农业”的融合创新模式

城乡一体化进程意味着人口的流动与信息的汇聚，人口流动需要公共资源的配置格局调整，信

息流动需要集中的管理与发布平台，智慧交通枢纽管理平台以智慧枢纽场站的智能调度与管理为中

心，同时充分发挥场站的资源利用水平，配备物流仓储、充电管理等模块，并通过信息发布与快递

收发业务，为乡镇居民的农副产品销售提供便利，在智慧枢纽站就可以实现传统贩卖模式向“线上

+线下”新模式的转变。

2. 基于大数据分析的一体化监管

本项目支持数据多维可视化展示，通过全景枢纽支持各交通对象元素的查看、通过全域化视频

覆盖实现安全分析、人脸识别、客流分析等功能、通过安全警控实现基于大客流或突发安全事件的

应急调度与信息发布，通过静态、动态的交通信息汇聚与上报、大数据挖掘与分析，最终以可视化

报表的形式展示出来，形成智慧交通枢纽站的一体化监管。

3. 面向乘客的大数据挖掘与应用

利用城乡居民智能手机的普及和广泛的微信群体，在智慧交通枢纽管理平台的数据基础上，开

发手机 App、微信公众号和微信小程序等移动端载体来服务用户。

项目通过平台把城乡居民的各种消费场景，如定制公交和包车服务、农村快递服务、乡村旅游、

停车、县级商圈服务、招工服务和乡村商城等服务整合在一起，打通了农村的物流服务，对接了四

通一达等主流的快递服务平台。通过卫星与惯导定位与物联网技术采集出行车辆数据、旅游数据和

停车场数据，形成城乡各自消费场景的闭环，促进居民消费的便利性和快捷性，刺激城乡居民消费。

（二）项目的可推广性

本项目以智慧枢纽站为中心，将城乡智慧出行融入枢纽站信息化建设，凭借地理优势与智能化

手段，辐射交通周边旅游、停车和快递等行业。对接的数据接口即通用的数据接口，具备城乡交通

局的快速推广落地应用。全国县级市 374 个、1636 个县，都可推广使用，特别是特色旅游、土特

产快递不便利的区域可以充分发挥智慧公交枢纽场站对城乡智慧出行与消费的带动作用，实现“1+1

大于 2”的优势。

船舶智能航行避碰辅助决策系统（N-CADAS）

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船舶智能航行避碰辅助决策系统（N-CADAS）

李丽娜 1

陈国权 1

王兴华 1

李常伟 2

文 婷 2

刘 波 2

杨凌波 2

1. 集美大学航海学院

2. 北京海兰信数据科技股份有限公司

1 概述

1.1 背景

现有船载导航设备不具备智能避碰辅助决策功能，完全依赖船员的避碰经验。然而，因船员疏

忽瞭望、判断失误和操作失误等人为因素影响而导致的船舶碰撞、搁浅和触礁等海事事故屡见不鲜，

对生命财产造成了巨大损失，对海洋生态环境也造成了严重污染。船舶的大型化、高速化与船员队

伍的低龄化以及高素质船员流失的矛盾日益凸显。由国际海事组织（International Maritime

Organization，IMO）调查研究表明，全球海难事故的 80%以上是人为因素直接或间接导致的。以上

种种都为船舶航行安全带来了严峻考验。为确保船舶的航行安全，借助机器对船舶碰撞危险进行自

动预警和提供避碰决策是降低人为因素导致的碰撞事故发生率以及提高海上交通运输的安全水平的

重要手段也是必然趋势。

随着国家和行业连续出台《关于促进海运业健康发展的若干意见》、《“十三五”交通领域科技创

新专项规划》、《智能航运发展指导意见》、《智能船舶发展行动计划》、《交通强国建设刚要》、《关于

建设世界一流港口的指导意见》等多项重大政策支持水运信息化智能化发展，船舶智能航行技术迎

来了重大的发展机遇，避碰决策技术的发展也将进入新纪元，成为国际海事、交通领域的研究热点，

也成为亟待解决的关键问题之一。

1.2 系统目标

在保证 N-CADAS 数据源可靠、准确的前提下，实现如下目标：

（1）通过深入研究船舶航行避碰辅助决策过程，实现基于 IMO 现行避碰规则的多船避碰辅助决

策功能，体现驾驶员优良船艺及通常做法的船舶“拟人”智能避碰特性；

（2）将规则定义的一般危险、紧迫局面和紧迫危险进行合理量化，实现船舶碰撞危险及危险度

自动评估；

1.3 系统成果

N-CADAS 首次在远洋商船突破导航雷达自动决策新技术，为驾驶员实时提供开阔水域船舶碰

智能交通产品与技术应用汇编

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撞危险预警、避碰决策（避让幅度、避让时机和复航时机），如图 1.1 和 1.2 所示。N-CADAS 提供

的避碰辅助决策既遵循规则，又体现船员的优良船艺和通常做法，目前已获得 CCS 形式认可（证书

编号：NJ1800120）和 DNV 形式认可（证书编号：MEDA000023W），已应用在工信部智能船 1.0 专

项四艘示范船“明远”、“明卓”、“凯征”和“海辽”号等大型商船，获得了用户的好评。

1.1 N-CADAS 实物图

1.2 N-CADAS 系统设计界面

2 关键技术

2.1 PIDVCA 机制概要

为有效解决船舶避碰问题，使避碰决策方案具有合理性、最优性、自适应性和实时性的特点，

PIDVCA 将数理分析、机器学习、专家系统原理和航海知识等相结合，基于集成知识表示方法、集

成机器学习方法和集成的启发式自动推理方法构建的人工智能决策方法，以智能程序形式实现

PIDVCA 模型，如图 2.1 所示。该过程主要采用正向启发式规则推理、类比推理以及基于规则和范

例的混合推理相结合的集成推理（控制）机制，将构成智能避碰模型的机器学习模块、动态避碰知

识模块以及由定性推理的决策准则与定量计算的决策实施方案动态优化目标函数等构成的决策分析

评价体系有机的融为一体，并最终获得问题的解。

船舶智能航行避碰辅助决策系统（N-CADAS）

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图 2.1 PIDVCA 程序模型框图

智能避碰辅助决策就是计算机模拟优秀驾驶员人工避碰的全过程，即驾驶员的感知（目标识别）、

认知（潜在危险判断、态势识别及危险度评判）、决策形成（生成决策方案、方案校验和优化以及监

控）。因此，船舶智能避碰辅助决策功能可以分为三大部分：

（1）目标识别（感知）：包括船舶运动状态和目标交汇特征识别。根据雷达和 AIS 或两者信息

融合后的目标动静态信息、本船 GPS/DPGS 提供的船位信息、本船罗经航向和计程仪航速信息，运

用平面解析几何和船舶操纵运动学等自动解算目标船的运动要素信息；根据目标与本船的航向、相

对运动方向和航向夹角及其速度比，识别目标船的交会特征，为避碰信息量化提供基础信息。

（2）目标认知：包括潜在危险判断、会遇态势识别、危险度评判。首先根据目标认知和危险评

判阈值模型的计算结果进行潜在危险判断，再根据判断结果得出的潜在危险目标进行会遇态势识别，

最后根据态势识别和危险度阈值模型进行危险度评判。

（3）决策形成：包括生成初始避碰决策方案、方案校验和优化以及监控。根据决策算法自动生

成由避碰时机、避碰幅度和预测避让结束时机构成的初始避碰决策实施方案。鉴于船舶在互见和能

见度不良时两船间的避让以及船舶陷入紧迫危险后所遵循的《避碰规则》条文不同，且本船避让单

船、多船以及紧迫危险的方法不同，避碰决策算法分别有两船（互见/雾航）、多船（互见/雾航）和

紧迫危险三个避碰决策算法。

2.2 动态避碰知识库构建方法概要

船舶智能避碰辅助决策要实现“拟人智能”，构建自我学习的避碰知识库是关键。如图 2.1 所示，

PIDVCA 模型是以动态避碰知识库为核心内容，这里的“动态”是通过机器学习实时获取避碰知识，

在船舶执行避碰决策方案安全让清后可遗忘，不必永久存储。其关键技术为采用离线人工学习和在

线机器学习构建动态避碰知识库。如图 2.2 所示，实线矩形框表示系统利用原有的船舶避碰领域知

识通过离线学习预先获取静态避碰知识；虚线矩形框表示系统根据用户输入的相关信息、利用原有

机

器

学

习

动态避碰知识库

推 理 机 船舶动态危险度及避碰

决策效果预测评价体系

危险预警、PIDVCA 方案及其评价等级

动态避碰信息

PIDVCA

算法库

数据库

模型库

规则库

船舶航行态势感知设备

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的静态避碰知识和传感器现场采集的动态信息，在推理机的控制下，经过在线学习实时获取动态避

碰知识和决策方案。

目标运

动要素

及其危

险评判

阈值

CAKD

推理机

认知目标

初始

避碰

决策

方案

避碰

决策

分析

评价

与优

化

近似强化学习

集成推理机制：

① 启发式规则推理

② 类比推理

③ 基于规则和范例的混合推理

感知目标

数据库

CAKD

CAKD

CAKD

目标交会特征

目标危险属性

危险目标性质

危险目标与本

船会遇属性等

多船类型划分

① ② ③ ①

模型库

规则库

算法库

PIDV

CA实

施方

案、

危险

预警

及评

价等

级

图 2.2 机器学习获取动态避碰知识的机理

离线人工学习是解决船舶避碰领域知识的形式化问题，即构造机器可识别的知识，以便机器在

线学习实时获取动态避碰知识。学习方式主要包括：经验发现学习策略实现相对运动集合知识的模

型化表示、基于解释的概括学习策略构造类比源的决策树或规则集、基于范例的概括学习策略实现

范例源的决策图表示。

在线机器学习是解决“避碰知识发现”问题，是根据避碰经验发现构建的避碰模型、自动推理

机制以及基于解释和范例的概括创建的各类避碰决策算法、决策库以及多船避碰决策校验与寻优算

法获得避碰知识的过程。

2.3 关联避让行为的碰撞危险及危险度评价方法概要

通过综合考虑目标船尺度、速度、航行水域、会遇态势、天气等影响因素，将客观避碰知识和

专家经验知识（如规则、驾驶员主观感受）相结合，采用关联避让行为的方式，将一般危险、紧迫

局面和紧迫危险进行合理量化，建立船舶碰撞危险及危险度动态评判阈值模型，如图 2.3 所示。

图 2.3 中阈值含义如表 2.1 和 2.2 所示。

Co

N.R.M.L（ACi）

Vo

R.M.L

Vt

N.R.M.L(ACm)

N.R.M.L'

N.R.M.L'''

Dgd(ACi)

Vr

ACm

N.R.M.L''

SDAcol SDAcut

SDApref

危险等级 避让效果安全等级

危险等级四 不安全 DCPA<SDAcol

SDAcol：碰撞临界会遇距离

SDAcut：临界安全会遇距离

SDApref：期望安全会遇距离

危险等级一 安全：DCPA>=SDApref

危险等级二 较安全：SDAcut<=DCPA<SDApref

危险等级三 欠安全: SDAcol<=DCPA<SDAcut

B

A A'

OS

C

A''

Dcqs'-紧迫局面临界距离

Did-紧迫危险临界距离

ACi

Dcqs-紧迫局面距离

图 2.3 评估指标阈值体系及评价等级划分示意图

船舶智能航行避碰辅助决策系统（N-CADAS）

437

表 2.1 船舶碰撞危险评判阈值名称及含义

英文缩写 中文名称 含义 关系

SDA 安全会遇距离 两船会遇通过的 DCPA，根据 SDA 大小确定安全效果

等级 SDAcol≤SDA≤SDApref

SDApref 期望的安全会遇距离 期望达到的安全会遇距离，亦称 SDA 的模糊外边界 SDApref=12(SDAcut+3Mac)

SDAcut 临界安全会遇距离 两船不采取避让措施且能通过时的最小容忍距离，亦称

SDA 的模糊内边界 SDAcut=SDAcol+Mmin

SDAcol 碰撞临界会遇距离 又称碰撞临界距离，取决于两船会遇几何关系及目标位

置偏差 P

表 2.2 船舶碰撞危险度评判阈值名称及其含义

英文缩写 中文名称 含义

Dgd（SDApref） 临界危险距离 本船改向 ACi 能在 SDApref 通过的两船间距离

Dcpsc（SDApref） 临界紧迫局面距离 本船改向 ACm 能在 SDA（DAcut≤SDA≤SDApref）通过的两船距离

Dcps(SDAcut) 紧迫局面距离 本船改向 ACm 能在 SDA（SDAcol≤SDAcol≤SDAcut）通过的两船距离

Did(SDAcol) 临界紧迫危险距离 本船改向 ACm 能在 SDAcol 通过的两船距离，亦是允许背离规则时两船

的距离。

2.4 PIDVCA 算法生成及优化

根据 PIDVCA 决策机制和动态避碰知识库构建方法可知，系统利用了集成知识表示方法、集成

机器学习方法和集成的启发式自动推理方法，实现了目标识别与认知、决策形成和方案优化与校验

以及监测为一体的船舶拟人智能避碰决策及其监控过程，如图 2.4 所示，主要由目标认知、当前潜

在碰撞危险判断、会遇态势分析、方案生成与优化、预测目标参数、预测碰撞危险判断以及不协调

二次决策算法等构成。其中，PIDVCA 生成与优化算法是实现自动决策及自动避碰实时监控的关键

算法，主要包含两船和多船会遇的 PIDVCA 生成与优化算法。

两船会遇的 PIDVCA 生成与优化算法是基于规则指导下的目标交会特征识别算法、目标潜在危

险判断算法、潜在危险目标的会遇属性及本船对危险目标的避让属性识别算法的处理结果，以

PIDVCA 方案生成算法为主，必要时辅以协调避碰决策优化算法、空间搜索寻优算法和动态优化目

标函数指导下的 PIDVCA 方案动态优化算法。例如，雾航中本船避让左正横附近的目标船时，需要

辅以局部 PIDVCA 方案动态优化算法，避免本船产生较大的航迹偏移量。

多船会遇的 PIDVCA 生成与优化算法则基于目标交会特征识别算法、目标潜在危险判断算

法、潜在危险目标的会遇属性和避让属性识别算法和危险目标会遇态势分类算法的处理结果，

以初始 PIDVCA 方案生成算法、驶过让清校验算法、模拟海员通常做法的通用型算法、空间寻

优搜索算法和时空寻优搜索算法为主，必要时辅以协调避碰决策优化算法和动态优化目标函数

指导下的 PIDVCA 方案动态优化算法。其中，初始避让方案生成算法包括避让幅度 AC 求解算

法和预测复航时机求解算法，当初始施舵时机>=0 时，避让幅度 AC=AC0，AC0 为系统定义的初

始最佳改向角。

智能交通产品与技术应用汇编

438

图 2.4 PIDVCA 方案的自动生成与监控算法实现流程图

3 仿真测试手段及方法

3.1 仿真测试平台

针对海上实船避碰测试难度大、危险性大、费用高、周期长等问题，本研究团队搭建了可模拟

海上环境的船舶智能操控仿真平台。该平台是用于船舶航行自动化基础研究，其中，本船具有航向

和航迹两种自动控制模式，能实现船舶自动避碰与航迹自动监控，可用于船舶智能避碰决策算法与

智能控制算法测试，为本系统软件的测试提供比海试环境更具灵活性、快速性、安全性及经济性测

试环境，其整体框架如图 3.1 所示。为便于仿真测试，在实际仿真平台中仅采用桌面版的形式，即

只保留船模仿真、电子海图综合显示模块和智能辅助决策支持模块。搭建的智能操控仿真桌面平台

如图 3.2 所示：

3.2 仿真测试方法

鉴于海上船舶的会遇态势千变万化，在算法测试上很难用穷举的方式来验证每一个态势下的船

舶自动避碰试验。经过研究分析表明：PIDVCA 算法的合理性、科学性及完备性取决于其基本模型

的正确性与完整性、“拟人智能”特性及适应性。因此分别提出了基本模型、“拟人智能”特性及其

算法的适应性测试方法等测试方法。

（1）基本模型的针对性测试方法基于研究总结的 16 种目标交会特征，按照目标船的所在方位设

计包括远距离（初始避让时机尚未错过）和中距离（避让时机已经错过尚未陷入紧迫局面或临界紧

迫危险）的 32 个两船典型测试用例，并按照互见和能见度不良两种环境测试。

（2）上述基本模型的针对性测试用例实际已经蕴含了 PIDVCA 方法的基本“拟人智能”特性的

测试，特殊“拟人智能”特性指模拟优秀海员良好船艺的性能，同样采用针对性测试方法。目标交

会特征针对性地设计 60 个多船测试用例，在验证预测复航限制时间算法的完备性的同时，也验证了

船舶智能航行避碰辅助决策系统（N-CADAS）

439

多船会遇场景的预测复航时间、避让幅度计算模型、预测目标参数等算法的正确性及完整性。

（3）在完成（1）和（2）全面测试基础上，多船测试用例采用针对性与随意性相结合的方法。

图 3.1 船舶智能操控仿真整体框架

图 3.2 桌面版船舶智能操控仿真平台

4 实船试验结果分析

4.1 实船试验效果

根据北京海兰信数据科技股份有限公司提供的船舶辅助自动驾驶系统实船应用报告（“明卓”

轮），N-CADAS 功能总体达到了预期效果，即两船会遇的避碰决策方案均按照规则；多船会遇场景

智能交通产品与技术应用汇编

440

下的避碰决策方案则是针对避让重点船按照海员通常做

法沿用两船规则及良好船艺提供避碰建议。

如图 4.1 所示，为“明卓”轮驾驶员实拍的 N-CADAS

多船会遇场景下的避碰决策方案的案例。雷达界面右侧下

角避碰辅助决策信息栏显示避让航向 111.9°，避让时机表

示立即施舵，预测复航时机为 13 分钟，图 4.1 中显示了

本船避让效果预测轨迹。

4.2 实船试验问题的分析与处理

实船试验期间，“明卓”轮驾驶员曾反馈对遇局面左

边界附近的危险目标船（即 353°≤B＜354°，B 为目标船的

相对方位）N-CADAS 给出最晚避让时机大幅度改向的避

让决策方案“不合理”。根据规则 14 条关于对遇局面的第

1 和 2 款，PIDVCA 算法将目标船相对方位略小于 354°的会遇局面判定为左交叉，当目标船没有采

取避让行动时，将给出大角度改向的避让方案。然而，“明卓”轮驾驶员认为处于左舷边界相对方位

略小于 354°应判定为对遇局面，理由是规则 14 条第 3 款指出“当一船对是否存在这样的局面有任

何怀疑时，该船应假定确实存在这种局面，并应采取相应的行动”。因 40 万吨的矿砂船惯性大，对

遇局面一般采取 10°左右的改向幅度，即采取小角度改向的避让方案。

为了解决上述规则模糊性引起的歧义，经过与示范船船长商讨以及咨询业界相关专家，PIDVCA

算法将对遇局面的左边界扩大至 350°的优化处理，即 350°＜Br≤6°判定为对遇局面。这样的处理方

式可使驾驶员按照规则积极主动采取避让措施，有利航行安全。

5 结语

通过与企业合作，基于 PIDVCA 算法开发了 N-CADAS，在智能船 1.0 的实船试验结果表明：

PIDVCA 算法能根据感知系统实时获取的本船、目标船及环境信息，模拟经验丰富的驾驶员的通常

做法及良好船艺，根据预先设定的报警阈值进行碰撞危险自动预警，自动生成避碰决策方案（避让

航向、避让时机和预测复航时机），已具备自动感知、认知和决策生成及优化的“拟人”。N-CADAS

使我国率先在远洋商船实现避碰辅助决策功能并取得核心技术源头创新。同时，实船试验过程中也

发现了当今超大型船舶的避让操纵性不能完全符合规则避让行为规范，呈现了现行规则与技术发展

不相适应的现象。随着船舶航行智能感知语音识别及甚高频数据交换系统（VHF Data Exchange

System，VDES）开发应用，避碰辅助决策的协调机制也将慢慢走入大众视野，进一步提升系统的

“拟人”特性。目前 N-CADAS 的性能标准及测试标准尚处空白，算法测试的规范化和系统化有待后

续进一步研究和优化。

图 4.1 N-CADAS 避碰决策方案的案例

基于大数据的港航货一体化共享服务平台创新实践

441

基于大数据的港航货一体化共享服务

平台创新实践

江苏金马云物流科技有限公司

一、金马云物流平台成立背景及简介

目前，我国传统航运服务存在诸多问题：

（一）信息不对称的问题：市场信息传递不及时、不准确、不完全，形成壁垒，增大航运交易难

度，货物追踪不及时，运输过程难以掌控；

（二）运营效率低的问题：传统交易环节，主要依靠人工，工作繁琐，差错率高；分段式运输，

无法提供一站式服务，影响货物的及时送达；

（三）交易成本高等运输问题：市场碎片化，多级货代逐级加价，提升了整体运价；分散的客户

与船东形成非标准化的散货运输，规模不经济，提高了运输成本；

（四）疫情防控常态化背景下的运输问题：近年来，新冠肺炎疫情先后在国内外蔓延，这是对传

统航运模式的一次冲击和洗牌，过去的面对面、点对点洽谈已无可能，未来航运服务业的发展必然

走向信息化、智能化、网络化。

面对航运业发展的新常态，金马云物流平台应运而生，该平台是以现有客户群为基础，结合公

司创始人及管理团队 40 多年的水陆运输经验，为有效解决传统航运业务模式遇到的各种瓶颈和难

题，依托“互联网+”技术，潜心搭建的沿海和内河港、航、货一体化共享服务平台。平台围绕航

运物流的三大主角：船东、港口、货主（货代），以整合资源、合理配载为手段，以提高物流效率，

降低物流成本为宗旨，不断拓展服务内容，提高服务质量。

二、项目目标

金马云物流利用大数据、物联网、云计算，建立航运产业链上下游延伸、横向兼容合作一体化

体系，实现船舶的组织化管理，有效解决传统业务模式中的各种瓶颈难题，打造可视、高效、安全、

便捷的港航货一站式服务平台，通过创新、高效的管理团队，整合线上、线下的相关资源，构建多

主体共赢互利的生态圈，通过优化航运产业价值链的努力以实现企业自身的价值。

货主、船东可通过平台获取货盘及船盘信息，能够快速有效的促成货运交易，运用平台竞价系

统选取最优价格，免去中间商抬价困扰；

平台整合一线船货盘信息，帮助船货主有效匹配，减少船舶空载率。

金马云货运指数能够及时反映航运运输市场供应关系变化，便于船东货主合理安排运输计划，

数据来源于线下办事处的实时收集和线上交易累积，十分具有参考价值。

平台基于电子航道图进行精准物流信息对接，打造“码头找船”、“船货精准匹配”等功能，一

智能交通产品与技术应用汇编

442

方面，实现船舶实时轨迹查询，减少时间、空间带来的信息误差；其次，根据船舶定位数据，自动

推送周边信息或进行船舶预约加油，帮助船主更好的规划运输线路，提升运输效能和返程效率，同

时也能为货主企业降低物流运输成本，实现降本增效。

三、主要内容

平台的运行载体涵盖 PC 客户端和手机 APP 端，已建设完成船盘信息、货盘信息、供油业务、

保险业务、船舶交易、货运指数、货物追踪、水文气象、供应链金融、人才招聘、积分商城十一大

业务模块。

（一）货盘信息

货主发布货源，通过竞价系统，直接与船主洽谈，减少中间环节，节约时间和成本，解决运输

资源不对称的问题。

（二）船盘信息

船东发布空船信息，方便货主找到所需船舶，自主进行船货匹配，选取最优价格，降低空船率。

（三）供油业务

平台与多家加油站合作，用户可在线预约加油量及站点，到达后直接加油，高效、方便、

优惠。

（四）保险业务

平台与人保、东海等多家知名保险公司合作，24 小时服务，即时生效，降低运输风险，为货运

之旅保驾护航。

（五）船舶交易

实现跨区域资源与信息的整合，线上操作、省事省心，为用户提供合同签订、交易审核、费用

结算等一条龙服务。

（六）供应链金融

通过跨链合作实现数据互联互通，为航运产业链上下游以创造可信的价值流转数字化平台。

（七）水文气象

气象图、台风图、潮汐表、航道图等随时查看，方便船主灵活规划航期。

（八）货物追踪

全程可视化的物流跟踪服务，北斗定位和 4G 监控视频，货物跟踪、船舶跟踪、船期等的实时

基于大数据的港航货一体化共享服务平台创新实践

443

展现，随时随地掌握船货最新动态。

（九）货运指数

定时发布最新货运指数，船货主根据运价波动规律，作出价格预测，合理估算运输成本，为签

订长期运输合同提供依据。

（十）积分商城

会员在金马云发布船货信息、为船舶加油和购买货运险，可以依照实际成交额获得积分，并可

兑换手机充值话费及生活物资。

（十一）人才招聘

金马云平台为企业、船员提供在线招聘求职服务，船员可以查询招聘职位和投递简历，平台利

用自身优势进行资源整合，优化航运人才配置，着力为长江流域提供人才支撑。

四、项目研发重点

（一）大数据应用

金马云深入大数据应用，用数字技术渗透释放增长潜力，加快平台的数字化转型，主要从三方

面推进：

1. 夯实数字基础。一方面加快基础建设，另一方面注重能力提升，推动平台数字化建设向智

能化演进，提高数据海量储存、高速传输、安全保障等方面的能力，为数据要素向全产业领域传输

提供可靠渠道。

2. 健全协同机制。一是与各主管部门协作，如与长航局共同建设长江航运物流信息平台，与

长江航道测量中心合作搭建大数据技术的细化场景；二是加强与上下游企业的协同合作，自 2017

年 5 月运营以来，累计业务量已达到 43.53 亿元。

目前，平台着力打通上下游企业的内部壁垒，实现全业务、全流程信息网和价值链的贯通。通

过内部流程的标准化、全链条的智能化，进一步提升整体效率。现在基本实现数字化的雏形，后期

会完成技术与业务的全面融合，线上与线下的结合，体现创新的港航生态圈。供应链物流数字化转

型各节点示意图如图 1 所示。

3. 挖掘数字价值。平台累计订单 16325 单，总浏览量 200 多万次，船货信息 248640 条，形成

各类业务指数，通过数字分析，精准研判市场新需求。金马云大数据中心如图 2 所示。

（二）区块链

金马云物流平台通过区块链技术的应用打造产业联盟，实现跨界融合发展，链接上、下游产业

链、数字链，通过智能合约功能，巧妙地影响甚至定义行业规则，带动长江沿岸港航企业共同发展，

提升航运物流整体效率。主要实现两大应用场景：港航数字化转型升级与供应链金融服务。

智能交通产品与技术应用汇编

444

图 1 供应链物流数字化转型各节点示意图

图 2 金马云大数据中心

1. 港航数字化

现阶段平台与蚂蚁链、京东数科两方合作，联手打造区块链产业生态圈，通过联合上下游企业、

监测机构、主管部门等多参与方，共同打造航运全流程的信息追溯平台，覆盖航运物流业务链各个

场景。通过一个真实、可靠、可信的平台来给运输提供有力依据追溯系统的建立可以帮助企业更好

地管理供应链，有效地打通仓储、码头、物流等全流程，加强渠道管控，实现降本增效，以提高企

业的核心竞争力，也为港航数字化转型助力。

2. 供应链金融

主要为上游单位，解决融资难、融资贵的问题；为下游个体船东，解决的是账期问题，平台通

过统一的凭证。通过电子合同的全过程追溯，打造基于安全可信电子合同的质押融资服务，实现货

物数字化、线上化和智能化。最终帮助上下游企业以门槛更低、更便捷的方式获得融资。供应链金

融模式如图 3 所示。

（三）5G 应用

平台与武汉大学、福建飞通共同研发，就 5G＋北斗＋AI（人工智能）相结合，研发、应用新

型船用数字终端设备，既能为船舶用户提供即时找货、航线查询、货物追踪等更为便捷的服务，又

能为平台数据收集提供强有力的支撑。目前，新的集成系统雏形已经完成。

基于大数据的港航货一体化共享服务平台创新实践

445

图 3 供应链金融模式

五、疫情期间贡献

（一）汇聚资源与技术，提升航运运行效率：通过 2020 年 1-2 月份平台后台大数据分析，活跃

用户只占据 31%，根据分析得出，上游货主单位复工缓慢，货源供给严重不足，再加上船货匹配不

透明。平台主动对接各货主单位，帮助下游企业与承揽船舶增加航次运输，减轻压力；在 2020 年 3

月中旬，活跃用户回升至 63%，更是新增注册船舶 15230 艘。

（二）组建联盟链，抱团助推航企回暖：疫情迫使港航企业经营效益下滑，船舶大量停航，加上

固定成本、防控物资及人员成本等持续支出，造成航运企业营运困难。部分航运企业寻求金马云物

流平台的支持，平台立即与 9 家干散货航运企业组建联盟链，解决无业务的实际问题，帮助企业逐

步走出困境。

（三）港航货一体化服务，保障航运高效无接触运行：面对长江航运市场“小、散、乱、杂”的

局面，疫情期间解决船舶货物运输难的问题，金马云物流平台立即实施“无接触运输服务”，为用户

制定无接触运输流程，督促谨慎操作，完成整个业务链闭环。

（四）人才招聘助力船员就业：船员难招聘是港航业不得不重视的问题，特别是疫情的爆发，使

得船员尤为紧缺，金马云平台立即联系长江流域船员培训中心，获得大量船员资源，逐一电话询问，

提供部分船员就业。

（五）云直播助力航运新发展：依托金马云大数据分析得出的货种价格、船舶运输量、货主单位

复工率等数据，开展“疫情之下的港航业走势”云直播对当前和今后航运形势进行了客观专业的分

析。同时，直播还邀请泰州港口集团、长航货运、连云港集装箱、南京长江船服电子商务科技有限

公司、上海国际航运研究中心、长江航道测量中心等行业“大咖”共同参会，对行业走势进行预判，

为港航企业化危为机，牢牢抓住疫情后的发展机遇带来许多启发和思考。直播通过抖音、小鹅通、

腾讯会议等平台对外转播，吸引了近 6 万人观看，现场为金马云物流平台圈粉 1.5 万，并得到了长

航局、长江航运研究中心、《中国水运报》等关注，反响强烈。

六、未来规划

随着疫情常态化的发展，金马云物流初心不变--打造港航货一体化共享服务平台，坚持科技创

智能交通产品与技术应用汇编

446

新，以数字化、网联化、智能化为主线，以提效能、扩功能、增动能为导向，着力在四个方面发力。

（一）推进交通基础设施数字化、网联化、智能化，打造船舶终端设备智能产品，与先进的信息

技术有机融合，赋能交通发展，推动发展智能航运技术发展与试点应用。

（二）提高航运运营管理的智慧化水平，打造航运“数字大脑”，搭建航运大数据应用场景，进

一步提升航运业的数字化、网络化、标准化水平。

（三）深入信息化建设形成信息化共享资源池，着力打通航运上下游企业的内部壁垒，细分航运

市场，全方面提供后市场增值服务，实现全业务、全流程信息网和价值链的贯通。

（四）通过区块链技术的应用打造产业联盟，实现跨界融合发展，链接上、下游产业链、数字链，

配合相关部门，强化数据开放共享，带动长江沿岸港航企业共同发展，提升航运物流整体效率。

集装箱散装流体货物现代包装创新与应用

447

集装箱散装流体货物现代包装创新与应用

马文波 杜东先

集装箱＋液袋”包装物流一体化模式是散装流体货物现代包装的重要创新。本文介绍了集装箱

液袋的生产工艺、核心技术、主要种类、成果应用及应用效果。根据国家产业政策、集装箱多式联

运发展状况及后疫情时代疫情防控要求，“集装箱＋液袋”散装流体包装物流一体化模式具有广阔的

发展前景。

一、需求分析

2021 年上半年，我国外贸进出口增长 27.1%，规模创历史新高。我国有进出口实绩企业 47.9 万

家，增长 8.1%。外贸旺季来临，欧美国家订单释放，造成相关国家和地区港口持续拥堵，并减缓空

箱调运回我国的速度，使全球供应链承受了巨大压力。目前，全球已有近 400 艘大型集装箱货船排

队等待进港卸货，由于疫情反复影响下各国对于边境口岸的管控、世界范围内港口设施的普遍老旧

和容量有限、标箱的紧缺等因素导致运费疯涨，租船费用升高，船运公司甚至收取正常价格 4-10 倍

的运费。有货主表示运费将高于货值，同时还要陷入无舱可订、货物积压的局面。

随着“一带一路”倡议持续推进，中欧中亚班列取得快速发展。此时，部分货主把目光投向中

欧中亚班列，导致其运量激增。今年上半年，中欧中亚班列累计开行 7377 列、发送 70.7 万标箱，

同比分别增长 43%、52%。其中散装流体货物运量也同步递增。

我国液体货物流通体量非常大，且逐年递增。2020 年中国食用植物油进口数量为 983 万吨，同

比增长 3.1%；2020 年我国润滑油基础油行业消费量达到了 1099.4 万吨；2020 年中国果蔬汁出口数

量为 49 万吨，同比增长 9.6%。运用传统运输方式（铁桶、罐箱等）运输液体货物，会产生大量的

租用费、返空费和清洗费，同时铁桶、罐箱的使用受装卸、环保等诸多条件的限制。而集装箱液袋

是随着集装箱运输兴起的一种新型包装运输模式，具有使用效率高、运输成本低、回收利用率高、

固废处理成本低等优点。

根据 Grand View Research 的报告，2019 年全球液袋市场规模为 6.13 亿美元，2027 年将达到

24.41 亿美元，年均复合增长率达 18.9%。

1984 年，英国 TOD 公司首先将集装箱液袋运输包装方式投入商业运输。近年来，在集装箱液

袋客户使用需求的推动下，集装箱液袋的运输规模不断增加，使用区域不断扩大，可运输品类不断

扩展。同时，随着新材料、新技术、新工艺投入运用，集装箱液袋的制造品质不断改良，产品种类

智能交通产品与技术应用汇编

448

不断增加。

二、技术创新

（一）集装箱液袋的生产工艺

集装箱液袋（Flexitank）是一种新型的集存储、包装功能为一体的适用于散装非危险液体或化

学制品的运输容器。每个液袋容量为 16～24m³，最多可储运 24000 升液体，将其铺设在 20 英尺标

准集装箱内，灌入液体，旋紧罐装口并关闭箱门，便可进行配送和发运。袋体主要包括两部分：外

袋和内袋。外袋为一或两层高强耐磨涂膜聚丙烯（PP）编织布，内袋是二到四层食品级高强度改性

聚乙烯（PE）薄膜。可根据不同货物品类，按照各自理化性能的各项指标，最终选择合适的配置。

集装箱液袋生产工艺流程如下图 1 所示：

图 1 集装箱液袋生产工艺流程图

（二）集装箱液袋的核心技术

1. 液袋结构设计技术

根据液袋所装运流体的特性以及外部运输条件的不同，设计开发不同的产品结构予以适配。采

用有限元分析系统，将液袋数字化，通过建立有限元计算模型，模拟液袋在运输过程中各部位的受

力情况及蠕变状况。对数据进行分析后优化液袋结构与尺寸，为液袋结构及材料设计提供数据支撑，

并通过产品结构针对性的改进使液袋的薄弱点得到加强。数据模拟分析完毕后，进行静态实验及动

载测试，模拟测试真实使用环境下液袋的各项性能，对分析结果进行验证。整个研究过程，从前期

有限元建模分析到后期的静态实验、动载测试验证，形成有效的设计闭环。

2. PE 复合膜配方设计技术

所装运液体的理化特征、食品级、化工级要求以及不同的运输环境，对液袋的性能要求不同，需

根据产品需求，选用新一代塑料颗粒进行配方研发，并通过X射线衍射仪（XRD）、扫描电子显微仪（SEM）

和动态热机械分析仪（DMA）等分析仪器进行测试分析，将 PE 复合膜原材料逐一进行剖析，找出其在

成品膜配方体系中所对应的物性关系，而后通过共混、改性等方式改善 PE 复合膜性能。

集装箱散装流体货物现代包装创新与应用

449

3. 阀门结构设计技术

液袋阀门适用于集装箱液袋及各种水囊，现有碟阀、球阀两种类型，采用法兰螺丝连接，安装

操作简单。阀体材质采用 PP 塑料，阀芯使用硅橡胶材料密封，无毒耐腐。阀门作为液袋包装应用

的媒介，其设计水平直接影响装卸效率及泄漏概率。

（三）集装箱液袋的主要种类

根据液袋所装运液体的理化特征、食品级、化工级要求以及不同的运输环境，可将液袋细分为

如下表 1 所示：

表 1 集装箱液袋产品应用情况表

名称 应用场景 应用优势 液袋图片

标准

液袋

与集装箱配套使用，广泛适用于非危险

化学液体运输、食用油运输、基础油运

输、糖浆果汁运输等。

1. 与专用罐体对比，减少运载工具的返空成

本；

2. 便于多式联运，提高运输时效。

高温

液袋

运用耐高温材料技术，针对液体沥青等

高温灌装产品专门设计的一种液袋，适用

于包装各种道路沥青、高温灌装化工品

等。

1. 可承受 120℃高温，高承压、结实耐用；

2. 采用可溶性 PE 材质，加热卸货时可溶于

沥青中，不影响沥青质量，环保、便利。

红酒

液袋

专门为散装红酒运输量身打造，拥有超

高阻氧性能、超高卫生标准，持久保障原

装红酒品质，适用于葡萄酒、各类浓缩果

汁等。

1. 具有超高阻氧性能；

2. 内层材质为食品级改性聚乙烯，可直接接

触食品级液体产品，安全卫生。

车载

液袋

集装箱液袋的延伸产品，是一种适合长

距离运输的新型液体运输方式，可以配合

各种机动车辆（农用车、皮卡车、轻型货

车和重型货车等）进行液体的运输。

1. 与传统液体包装容器集装桶、集装罐相

比，可大幅节约包装的采购成本和回收处置

成本；

2. 适用于各种车辆运输，提高单次运输装载

量，降低客户物流成本。

冷藏

液袋

集装箱液袋的延伸产品，专门为低温液

态产品研发，适用装运需低温运输的产

品，如果汁等。

1. 配置高强度防护材料，有效保护液袋运输

安全和冷藏集装箱的保温层；

2. 配置特殊设计的门档，突破冻柜无法安装

门档限制，安装方便，防护效果强。

（四）基于集装箱＋液袋的流程再造

在物流模式创新方面，将液袋与集装箱紧密结合，为客户提供散装流体包装及运输的全程化服

务。近年来，随着社会环保意识提升，由于液袋产品固废处理和装卸成本低、效率高且可进行密封

运输等特点，集装箱液袋产品正在被越来越多的新兴客户所接受。因此，散装流体包装行业得以迅

猛发展，全球相继涌现出一批产品质量高、服务意识强、物流模式新颖的优质液袋产品供应商，其

中以青岛朗夫科技股份有限公司为典型代表，并已进入准上市阶段。通过运力采购的方式为客户提

供公路、铁路、内河、海运等集装箱多式联运服务，所运输产品可直接深入至客户生产环节中，实

现“罐仓到罐仓”式服务，与客户生产线形成有机结合。其具体流程如下图 2 所示：

智能交通产品与技术应用汇编

450

图 2 集装箱＋液袋物流模式流程图

三、成果应用

1998 年集装箱液袋在我国铁路经过为期 3 年的运营试验，通过了铁道部技术鉴定，并开展推广

应用工作。由于对散装非危险液体货物的长距离运输有其独特优点，集装箱液袋越来越受到用户的

青睐，每年的运输需求量快速增长，其适运产品也在不断拓展。我国铁路的集装箱液袋运输主要应

用于如图 3 所示。

图 3 铁路集装箱液袋应用分布图

（一）农产品

1. 新疆、宁夏地区的葡萄酒产品，主要运往天津、烟台、上海等城市。

2. 陕西、山西、甘肃、河南地区的浓缩苹果汁产品。我国是全球最大的浓缩苹果汁出口国之一，

主要运往青岛和天津等港口。

3. 东北地区的玉米油和玉米糖浆产品。东北地区大量的玉米深加工产品为液体货物，运往各地

或各港口。

（二）石油产品

西北和东北地区的润滑油、橡胶油、变压器油等，主要运往各沿海城市。

集装箱散装流体货物现代包装创新与应用

451

（三）其他

其他产品主要包括合成乳胶，以及山梨醇、酶制剂（糖化酶）、乙二醇、生物柴油等。

四、应用效果

（一）通过产品创新，实现企业降本增效

随着集装箱运输和多式联运的快速发展，作为集装箱运输的配套产品，集装箱液袋的应用日渐

深化，其较于传统液体运输容器（铁/公路罐车、罐式集装箱、标准集装箱+铁桶）的优势，体现在

物流运输的各个环节：

① 包装环节。

集装箱液袋产品系通过多层 PE 复合膜、PP 织物复合方式制成的立体全方位密封一次性包装

袋。相较小包装而言，不仅省去了大量的包装费用，而且更加绿色环保。

② 运输环节。集装箱液袋运输借助集装箱物流模式，不受供需、地域和环境的影响，可根据现

实情况灵活制定多式联运运输方案，合理降低运输成本。

此外，采用集装箱液袋只需支付单程运输费用，卸货后液袋可就地报废处理，就地还箱，无返

空费，同时压缩作业环节，提高运输时效性。

③ 装卸清理环节

目前集装箱液袋大多为一次性专用包装，无需集装箱返空费和清洗费，解决了货主长期以来对

散装液体运输安全性的担忧问题。传统罐车、铁桶重复使用前必须进行彻底的清洁，清洁不完全会

导致罐体内层残留的异物污染货物，影响货品质量。采用全新的集装箱液袋装运液体货物可有效避

免货物污染，确保货物质量，且固废处理体量小，成本低。

（二）通过模式创新，放大企业协同作用

集装箱＋液袋运输相较于传统运输方式具有明显优势：

① 成本优势

集装箱液袋具有“一箱到底”的运输特质，运输过程中无换装；同时，集装箱液袋均为一次性

产品，不存在空罐返回成本和清洗成本。

② 供应优势

由于传统运输方式主要采用专用运载工具，多为企业自备，一般只能运载特定产品，通用性较差，

短缺的情况较为普遍。而集装箱液袋只需普通集装箱作为载体，供应量充足，可以保障常态稳定运输。

③ 配套优势

采用集装箱＋液袋的物流服务模式，可围绕客户建立了一系列定制化配套设施，直接衔接客户

生产系统，在关键地点设立堆场，投入设备和人员，使得集装箱多式联运真正实现“罐仓到罐仓”

式多式联运，对接客户生产环节，为客户解决运输过程中的问题，实现一站式服务。

因此，集装箱+液袋的新型包装物流模式可以帮助广大物流企业深入客户生产环节，甚至衔接

智能交通产品与技术应用汇编

452

上下游工厂，从根本上解决客户的物流痛点，进一步深化合作。

五、发展前景

（一）国家产业政策支持

近年来我国政府制定了一系列的产业政策，支持和推动塑料包装行业向高性能、高质量、环保

化方向发展。《“十三五”铁路集装箱多式联运发展规划》、《交通强国建设纲要》等政策的实施对保

障食品饮料卫生安全、提高综合交通运输组合效率，降低全社会物流成本具有重要指导意义。

此外，《中国包装工业发展规划（2016-2020 年）》、《关于加快我国包装产业转型发展的指导意

见》也对包装领域的绿色化、可复用、高性能提出了具体要求，有利于构建资源节约、环境友好、

循环利用、持续发展的新型产业格局。

一系列产业政策的推出，为低碳环保塑料包装材料的发展提供了良好的政策环境。国家政策导

向对行业发展有巨大指导作用，同时企业也能获得更多的政策、资金、技术支持，有助于我国包装

行业向高质量、环保化方向发展。

根据中国包装联合会发布的《中国包装行业年度运行报告（2020 年度）》，2020 年我国包装行业

规模以上企业（年营业收入 2000 万元及以上全部工业法人企业）8183 家，较上年增加 267 家；累

计完成营业收入 10064.58 亿元，同比增长-1.17%；累计实现利润总额 610.38 亿元，同比增长 24.90%。

其中，塑料薄膜制造完成累计利润总额 174.51 亿元（占 28.59%），同比增长 78.17%；纸和纸板容器

制造完成累计利润总额 144.25 亿元（占 23.63%），同比增长 3.99%；塑料包装箱及容器制造完成累

计利润总额 98.86 亿元（占 16.2%），同比增长 2.41%。

根据科尔尼分析数据预测，中国包装行业市场规模将以约 5%的速度持续增长，高于全球市场约 4%

的整体增长预期。2019-2023 年，中国包装行业的市场规模情况如下图 4 所示：

图 4 2019 年—2023 年中国包装行业市场规模图

（二）集装箱行业与多式联运发展迅速

近年来，我国相继出台多项涉及多式联运发展的政策文件，提出相关具体举措，持续推进中国

集装箱行业与多式联运发展。

集装箱散装流体货物现代包装创新与应用

453

根据中国集装箱行业协会发布的《中国集装箱行业与多式联运发展报告（2020）》显示，2020

年全国港口集装箱铁水联运量约 680 万 TEU，同比增长 31.8%。青岛港、营口港、宁波舟山港铁水

联运集装箱量均突破 100 万 TEU。天津港集装箱铁水联运完成量 80.5 万 TEU，较去年增长 41.7%。

北部湾港铁水联运集装箱量完成 28.2 万 TEU，增长 75%。

铁路集装箱方面，随着大宗物资“散改集”的不断推进，我国铁路集装箱发送量保持快速增长。

根据《中国集装箱行业与多式联运发展报告（2020）》显示，2020 年，铁路集装箱货物发送量 2241.5

万 TEU，同比增长 26.9%。

集装箱运输是国际贸易中主要的运输方式。液袋作为集装箱装载容器具有单次运量大、物流成

本低、装卸便利、适用于集装箱多式联运等优点。根据 Grand View Research 的报告，2019 年全球

液袋市场规模为 6.13 亿美元，2027 年达到 24.41 亿美元，年均复合增长率达 18.9%。液袋行业作为

塑料包装行业的新兴细分领域，拥有广阔的市场前景。

过去十年，中国社会物流费用占 GDP 比例不断下降，但整体运输结构的不合理是导致物流成本高

企的主要原因。以美国为例，其铁路平均运距达 1600 公里，有效实现了长距离、经济性的运输形式，

而中国铁路平均运距仅 730 公里左右；美国铁路市场份额 40-50%，而中国仅 25%左右，这意味着基于

运输结构的效率优化潜力巨大，特别是以长距离铁路、水路运输为代表的铁水联运、公铁联运等。

（三）有利于后疫情时代疫情防控

根据 Worldometer 世界实时统计数据显示，截至北京时间 2021 年 8 月 23 日 6 时 30 分左右，全

球累计确诊新冠肺炎（COVID-19）病例 212542904 例。

在全球疫情日益严峻但全球贸易从疫情中强劲复苏的背景下，采用集装箱＋液袋、集装箱＋海

包袋的运输模式，对散装流体货物进行整体包装，代替传统小件杂货运输模式，对于海关检验、疫

情防控具有重大意义。

集装箱液袋、集装箱海包袋具有“一箱到底”的运输特质，运输过程中无需换装。因此在疫情

环境下，海关只需要对集装箱液袋、集装箱海包袋进行一次整体消毒即可，无需专为消毒作业实施

掏箱、装箱，避免增加不必要的作业环节和成本。其次，目前集装箱液袋、集装箱海包袋大多为一

次性专用包装，在卸货完成后进行降解处理，可以降低病毒传播的可能性。

六、结论建议

在“一带一路”倡议持续推进，中欧中亚班列快速发展，国际货运体量尤其是散装流体货物体

量不断增长的背景下。集装箱液袋与传统装载容器相比具有使用效率高、运输成本低、回收利用率

高、固废处理成本低等特点。此外，在后疫情时代，液袋一箱到底无换装的特质对于发展集装箱多

式联运具有重大意义。

液袋生产企业应充分利用在散装流体包装领域的优势和优质客户资源，抓住包装制造业与物流

业的发展契机，加强市场渗透，积极响应客户需求的同时不断培养和引导客户从传统包装向散装流

体包装物流一体化方向转变。广泛布局下游散装流体物流服务领域，为下游客户提供不同产品的差

异化解决方案。

智能交通产品与技术应用汇编

454

天然河流表面流场及泡漩流态测量技术

金健灵 杨胜发 胡 江 张 鹏 廖江花 李文杰 肖 毅

重庆交通大学国家内河航道整治工程技术研究中心

一、测量硬件系统及测量方法

（一）无人机测量系统

测量系统采用无人机与高帧频高分辨率的相机结合的方式。以“设备稳定性高、环境适应性强、

图像质量高”的原则，根据系统工作环境和具体工作性能指标，确定无人机外型尺寸、搭载重量、

上升高度、悬停精度、旋转角度、防水防风性能，以及高频相机的分辨率、采样频率等关键参数。

其中，无人机稳定性及相机性能是影响测量结果的关键因素。

系统选择大疆 M210 RTK V2 无人机作为图像采集系统的飞行平台，外形尺寸为 883×886×427

mm，搭载基于实时动态载波相位差分技术的空间定位模块（RTK），与地面 D-RTK 2 高精度 GNSS

移动站进行实时通讯，其在垂直/水平定位精度达到±0.1m，最大可承受风速 12 m/s（见图 1）。云台

相机采用大疆禅思 ZENMUSE X5S，单个像素大小为 3.3 m，有效像素 2080 万，连拍帧率达 14fps。

在该系统最大帧率摄影测量下，速度为 4m/s 的运动目标在 200m 高空的成图中的相邻两帧的像素迁

移量 d <7pixel，满足图像测速中对搜索窗口尺寸的要求。

图 1 天然河流表面流场及流态测量系统

天然河流表面流场及泡漩流态测量技术

455

（二）现场布置及测量方法

1. 地面控制点

原型测量得到的图像数据往往需要进行校正与拼接，为便于测量工作的开展，建议在河道两侧

选取地面特征点作为控制点，例如：岸边的典型礁石、人工建筑物、船舶等实地场景物体，通过基

于图像间同一标定物间的角点相关性计算，求解图像旋转、缩放系数，进一步将不同地点拍摄得到

的图像进行重构。

2. 水面示踪物

水面示踪物是水面流场计算的关键，主要包括天然示踪体（水面纹理、泡沫、落叶、树枝、杂

草、塑料、油污、有机废物等）和人工示踪体（示踪浮子、木屑、淀粉泡沫等）。在对天然河流的原

型测量中可充分利用漂浮物和泡沫等与周围水体的颜色梯度较大，示踪性明显的天然示踪物。此外，

某些特殊流态——例如上升泡漩，其在迸发过程中，内部和边界多伴发大量水花、泡沫和水面褶皱

纹理，能够反映泡漩结构的形态尺寸与流动情况，可用于对泡漩区域的散发流场特征进行描述。

3. 测量方式

1）巡航式监测

在野外原型观测中，有时候需要对大面积长河段的水域进行测量，现有无人飞行平台受电源技

术的影响，实际飞行时长普遍无法超过 25min，难以进行长河段的一次性测量。针对这种情况，提

出了基于河岸标定的固顶高程和视角的巡航式监测技术。通过控制飞行过程中的相机高度和视角固

定，保证标定体系唯一，利用包含河岸图像的标定关系通过高程换算，可以近似代替净水面的标定

关系。

测量过程中除了需要建立岸线固定物标定关系外，还需要将航向重叠率及旁向重叠率控制在

1/3～1/2 以内，并综合考虑画幅覆盖能力、世界坐标与图像坐标（水流运动与像素运动）对应关系

划分长河段区域（见图 2）。

图 2 巡航式监测

2）悬停式监测

在试验过程中，存在巡航模式测量数据不理想，需要对某一区域数据进行补测的情况。对此，

本试验采取无人机悬停式监测的解决方案，通过一处控制点图像数据和观测点图像数据，即可重新

完成补测图像的 GSD 计算和空间坐标还原，能够很好地补充到巡航测量的结果之中。且悬停式测量

智能交通产品与技术应用汇编

456

方式对视频采集的支持性较好，可以完成目标区域的长时段观测，也可单独与某一感兴趣的区域进

行测量。（见图 3）。悬停式监测技术相较于巡航式监测技术而言，操作难度低，更易操作，对目标

区域的流态信息采集也更加丰富。

图 3 悬停式监测

对于上述两种方式的测量结果的处理较为简单，基本步骤为首先进行图像的畸变校正、正射影

校正和图像偏移校正，然后通过校正图像完成流场计算，该类技术较为成熟，本文不过多赘述。

二、表面流场计算与流态识别方法

（一）表面流场计算——大尺度粒子图像测速系统（LSPIV）

当前应用于野外流场测量计算的主要技术有大尺度粒子图像测速系统（LSPIV）、粒子跟踪测量

法（LSPTV）和图像特征点匹配测速法（FMV）。但相较于 LSPIV，LSPTV 和 FMV 对粒子的质量

要求更高（见图 4）。在长江上游山区河流，由于河宽较大，流速在横断面分布不均匀，无法人工在

测量范围播撒示踪粒子，因此只能依靠水面漂浮物，如树叶、树枝、泡沫、杂物等物体，或是水面

纹理来示踪大尺度河流表面运动。因此建议选择 LSPIV 作为表面流场的计算方法。

（a）LSPIV （b）FMV

图 4 典型流场测量技术原理示意图

天然河流表面流场及泡漩流态测量技术

457

（二）大尺度泡漩流态结构识别方法

1. 计算脉动速度场

由于泡漩结构的形状与强度在时空变化较快且为非定常运动，运用系综平均值计算得到的脉动

速度场难以捕捉瞬时的泡漩结构特征。因此，根据局部区域的平均值来获得局部区域的平均流动，

采用单帧速度场去掉平均流动特征得到能够反映泡漩内部向外扩张的单帧脉动速度场。具体的计算

过程为：对 t0 时刻的流场计算结果 u、v 进行均值滤波，得到该时刻的滤波速度场 U、V，其与单帧

实际速度场 u、v 的差值反映 t0 时的脉动速度场：

  

  

'

,,,

'

, ,,

ij ij ij

ij ij ij

u uU

v vV

   

   

式中：  

'

i j , u 、  

'

i j , v ：（i, f）点处瞬态速度；   i j , u 、   i j , v ：（i, f）点处 PIV 直接计算速度；   i j , u 、V  i j , ：

（i, f）点处均值滤波速度；

2. 散度场指征泡漩

在脉动速度场中，可以发现泡漩区域呈现良好的速度向外扩散的特征，因此，进一步引入二维

散度概念对脉动速度场结果进行遍历处理。

对于单一点源而言，其散度可表示为：

div Fx Fy F F

x y

 

  

    

在瞬态流场的基础上，计算各点（i, f）的散度 div(i, f)，当 div(i, f)＞0 时表明该点位于散发通量的

发散源区域（即可疑泡漩区域），反之，表示该点非泡漩区域，完成泡漩的初步判定。

3. 泡漩中心定位模板

以任意点（i, f）为原点，分别沿 u、v 方向构建了以该点（i, f）为中心，K 为半径的可变长度

的多尺度泡漩中心区域判别模板；并形成相应的以 0 代表速度为负值，1 代表速度为正值的泡漩中

心检索算子，算子中黑色区域为该点 v 向速度，白色区域为 u 向速度（见图 5）。

图 5 沿 u 方向展开泡漩定位模板与算子

模板中的 K 值为模板的搜索半径，K 值的选取根据测量时间段的水流条件下的最大泡漩半径 R、

相机高度 H 以及速度场计算最小窗口决定

智能交通产品与技术应用汇编

458

4. 泡漩边界提取

本文采用构建标准化泡漩速度场模板对泡漩区域速度场进行滤波，并选取合适阈值提取泡漩范

围及边界。模板如下：

    , 1 1 ,

1 1

ω , ω , , 2 2

n m

conv M D u v j i u v

m n kl i j k il j   

   

        

式中—D：实际速度场；

M：标准化速度场模板；

conv(k, l)：在D(k, l)处所计算出的新速度值；

三、山区河流复杂流态测量应用

（一）大尺度表面流场测量

1. 巡航式测量

本文在长江铜锣峡河段开展巡航式原型观测应用，无人机飞行高度距水面约为 110m，换算水面

分辨率为 3.36cm/pixel，测量水面范围约为 180×100m2

。航测区域与航点分布见图 6。

（a）巡航式测量区域及航点布设 （b）流场重构结果

图 6 巡航式测量结果

图 6（b）中的高速带主流区域流线顺滑，由峡口向外扩散，较为准确地反应了主流的运动状态

和峡口两侧回水沱区域的大型回流，重构后的流场整体效果较好。

将流场的图像坐标系向空间坐标系进行转换，得到的结果见图 7：

2. 悬停式测量

本文在长江明月峡河段开展悬停式原型观测应用，无人机飞行高度距水面约为 110m，换

算水面分辨率为 3.36cm/pixel，测量水面范围约为 180×100m2

。原始图像和增强预处理后的图

像如图 8。

天然河流表面流场及泡漩流态测量技术

459

图 7 速度场坐标系转换

（a）明月峡现场原始图像 （b）纹理增强预处理后图像

图 8 原始图像与计算图像

表面流场采用 PIV 多级网格迭代算法，以 256，128，64 为三级窗口大小，重叠率使用 50%，

计算结果为 32×32 pixel2 网格流场，对应实际尺寸约为 1×1m2 的流速网格。流场计算时，对河岸

与桥墩进行遮蔽处理，该区域内不参与 PIV 互相关计算。单帧流场按 3 倍标准差对速度分量进行错

误矢量剔除，采用相邻值进行插值；使用 medfilt2（u，[3，3]），medfilt2（v，[3，3]）对瞬时速度

进行滤波。得到如图 9 中等值云图以及表面流线分布图。

图 9 LSPIV 流线与速度大小云图（pixel/frames）

智能交通产品与技术应用汇编

460

根据表面流场流线的疏密程度，大致可以划分为三个速度分区，见图 9 中两条白色粗虚线，分

别用 I，II，III 标记。I 区域表面流线间距均匀，沿主流方向比较平顺，速度为三个区域中最大 。II

区域为两白线中间部分，这部分水体泡水充分发育，泡水沿流向表现为向上向外的扩张运动，与图

8 对照，可以看出该部分的表面流场反映出了泡水结构运动的现象 。III 区域为右上角部分，流速偏

低，流线方向平顺。

（二）大尺度泡漩流态测量

本文在铜锣峡出口右岸河段开展针对大尺度泡漩流态的测量应用，计算得到某一时刻的泡漩识

别结果（见图 10）。

图 10 泡漩识别结果

对图 10 中泡漩轮廓的提取效果进行对比分析，可以发现该方法对较大尺度泡水和泡水的主要涌

动部分提取效果较好，计算边界与实际泡漩边界基本吻合，但对于局部受非泡漩产生的水花干扰的

区域存在一定误差。图 10 中 Region 04 为效果较差的小尺寸泡水的轮廓提取结果，其中，轮廓提取

得到的泡漩中心点为 O1，直径为 2R，图像上较为直观体现出的泡漩中心点为 O2，宽度为 D，两中

心点相距 14pixel，半径差值为 23pixel。图像 GSD 值约为 4cm/s，在实际空间中对应的中心点误差

和泡漩尺寸误差分别为 0.56m 和 0.92m。

四、结论

本文从大尺度表面流态原型观测技术研究出发，结合当前先进的无人飞行器技术，提出了完整

的天然河流水面流态观测方法，突破传统的接触式测流和两岸地面架设相机的测速技术，实现对原

型河段的大范围、长时段快速测量。此外，本文提出了基于图像处理技术的泡漩结构识别提取算法

及其运动追踪方法。采用图像帧间脉动速度场消除背景流场干扰，增强泡漩扩散的速度场指征，进

一步提出了泡漩中心适量判别模式和标准化泡漩速度场卷积算子，以及基于泡漩运动估计的泡漩中

心快速匹配方案，能准确地捕捉到水面泡漩结构及其扩散范围，整体计算效果较好，并在长江明月

峡和铜锣峡河段的原型观测试验中开展应用，测量结果证明了该技术的有效性。