1.一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，包括

船舶跟踪系统中的船舶自动识别单元收集被跟踪船舶发送的AIS报文，并将收集的AIS报文解析后存储到AIS数据库；

任选一条船舶进行监测，并将数据库中最新记录的该船舶位置和速度信息作为初始监控值；

根据初始监控值，对所需跟踪的目标船舶的AIS信息进行坐标位置变换和速度变换，得到相关变换值；

根据所述变换值，预测船舶下一时刻的航行坐标和船速，对预测值进行控制门限的检验，以确定适应跟踪拍摄目标船舶的跟踪云台摄像机；

对跟踪云台摄像机进行控制参数的修正。

2.根据权利要求1所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，所述预测船舶下一时刻的航行坐标和船速的方法包括：用卡尔曼滤波算法建立船舶跟踪系统的状态方程、观测方程和预测误差协方差阵方程；

根据所述初始监控值对状态方程、观测方程和协方差阵初始化；

更新状态值，计算当前时刻的状态预测方程；

船舶跟踪系统根据当前时刻是否收到被跟踪船舶的AIS报文分别进行预测误差协方差阵计算；若收到，根据预测误差协方差阵方程计算协方差阵并计算对应的滤波增益矩阵，然后计算状态估计；若未收到，则利用前面统计获得的误差协方差阵进行加权平均，获得的预测误差协方差阵，并计算对应的滤波增益矩阵；

更新当前的误差协方差阵，从该更新的误差协方差阵中获得目标船舶下一时刻的航行坐标和船速值。

3.根据权利要求2所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，所述船舶跟踪系统在时间t内的系统连续状态方程为：其中：A为常数矩阵，

N(t)为在时间t内的系统噪声矩阵，

ax，ay为状态方程的噪声，影响船舶的运动状态。

4.根据权利要求2所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，所述系统连续状态方程在离散点时刻的系统状态方程为：X(k+1)＝Φ(k+1,k)X(k)+G(k)N(k) (2)，其中k为时间t被时间间隔T分隔成若干时间离散点中的第k个离散点，且为当前时刻，k＝1,2,3…； Φ(k+1,k)和G(k)为连续时间域到离散时间域的变换矩阵。

5.根据权利要求3所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，依据离散点时刻的系统状态方程，对应的观测方程为：Z(k)＝HX(k)+V(k) (3)，其中：H为常数矩阵， V(k)为坐标及速度矩阵，

vx,vy为待跟踪船舶在大地平面直角坐标中X、Y轴方向的速度分量；X(k)为离散点k时刻的系统状态方程。

6.根据权利要求3所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，所述更新状态值是目标船舶由时间离散点k至k+1时段，根据预测值对航行坐标和船速值的更新，该时段的状态所述预测方程为： 。

7.根据权利要求5所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，预测误差协方差阵方程为：T T

P(k+1|k)＝Φ(k+1|k)P(k|k)Φ(k+1|k)+G(k+1|k)Q(k)G(k+1|k)，其中：系统噪声Q(k)＝E[N(k)N(k)]，E为求解数学期望，Φ(k+1|k)为连续时间域到T离散 时间域的变换矩阵、P(k|k)为预测误差的协方差阵、Φ(k+1|k)为连续时间域到离散时间域的变换矩阵转置、G(k+1|k)为连续时间域到离散时间域的变换矩阵、Q(k)为系统噪T声 、G(k+1|k)为连续时间域到离散时间域的变换矩阵转置。

8.根据权利要求6所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，所述滤波增益矩阵计算是根据下述滤波增益矩阵方程进行的计算，该方程为：T T -1

K(k+1|k)＝P(k+1|k)H[HP(k+1|k)H+R(k+1)]其中，R(k+1)为观测噪声协方差阵，R(k+1)＝E[V(k+1)V(k+1)] 。

9.根据权利要求7所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于：所述状态估计是依据由状态预测方程、滤波增益矩阵方程和观测方程所得到状态估计方程进行的计算，该状态估计方程为：。

10.根据权利要求8所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于：所述更新当前的误差协方差阵为：P(k+1|k+1)＝[I-K(k+1)H]P(k+1|k)。

11.根据权利要求8所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于：所述利用前面统计获得的误差协方差阵进行加权平均获得的预测误差协方差阵为：P(k+1k)＝τP(kk)+(1-τ)P(k-1k-1)。.

12.根据权利要求1所述的一种船舶实时跟踪监控方法，其特征在于，所述船舶跟踪系统包括AIS报文采集模块、信息处理模块、云台摄像机和监控中心，所述AIS报文采集模块收集、存储船舶的AIS信息，并将收集的相关船舶坐标、速度和焦距焦点的信息传递给信息处理模块；所述信息处理模块对传递的所述信息进行随时间点的变换和动态预测，并根据动态预测结果对云台摄像机进行选择和控制，所述监控中心对云台摄像机拍摄的视频图像进行记录，对目标船舶进行图像检测，对航行轨迹异常的船舶发出警报。