為解決漁船自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（AIS）軌跡數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、漁船軌跡分析需要保留更多特征點(diǎn)的問題,提出了一種基于改進(jìn)滑動(dòng)窗口的漁船AIS軌跡數(shù)據(jù)壓縮算法。結(jié)果表明:改進(jìn)的算法利用相鄰軌跡點(diǎn)間的經(jīng)緯度變化趨勢(shì)確定行駛特征點(diǎn),在保留時(shí)序信息的同時(shí)壓縮高密度的停滯點(diǎn),并用采樣法保留直行中間點(diǎn),盡可能多地保留了軌跡特征點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了漁船軌跡的有效壓縮;本研究中提出的基于改進(jìn)滑動(dòng)窗口的漁船AIS軌跡數(shù)據(jù)壓縮算法與Douglas-Peucker算法相比,壓縮率從99%降至94%以下,很好地保留了漁船軌跡特征點(diǎn),同時(shí)也避免了Sliding Window軌跡壓縮算法存在的軌跡形態(tài)失真問題,。研究表明,基于改進(jìn)滑動(dòng)窗口的漁船AIS軌跡數(shù)據(jù)壓縮算法更適用于壓縮漁船軌跡。 

【文章來源】：大連海洋大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,35(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

漁船在捕撈時(shí)的航行特征

如圖2所示,以p0為起點(diǎn),初始化滑動(dòng)窗口為{p0,p1}。以線段p0p2作為{p0,p1,p2}部分的近似軌跡,計(jì)算p1點(diǎn)和線段p0p2之間的垂直歐氏距離。若距離小于閾值,那么繼續(xù)擴(kuò)大窗口,加入新的軌跡點(diǎn)p3,滑動(dòng)窗口為{p0,p1,p2,p3},以線段p0p3為近似軌跡,計(jì)算窗口內(nèi)其他點(diǎn)的垂直歐氏距離。由于其距離超過設(shè)定的距離閾值,所以之前的窗口{p0,p1,p2}被選作近似軌跡的一段。接著以p3為新的滑動(dòng)窗口起點(diǎn),加入p3、p4,重復(fù)之前的步驟,直到軌跡終點(diǎn)。圖中原始軌跡最終被簡(jiǎn)化為{p0,p2,p5,p8}。2.2 基于改進(jìn)滑動(dòng)窗口的漁船AIS軌跡數(shù)據(jù)壓縮算法

為驗(yàn)證漁船AIS軌跡數(shù)據(jù)壓縮算法的有效性,分別對(duì)單條漁船軌跡進(jìn)行不同算法的壓縮對(duì)比試驗(yàn)。算法采用Python語言編寫,版本為3.6,IDE使用Spyder。原始試驗(yàn)數(shù)據(jù)集來自大連世想海洋科技有限公司,漁船軌跡數(shù)據(jù)以.csv的文件格式存儲(chǔ),時(shí)間跨度從2018年10月1日至2018年11月30日,大小約3.57G,原始數(shù)據(jù)樣例如表3所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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