基于聚類距離計算的船舶軌跡異常檢測方法
發(fā)布時間:2021-09-06 00:25
針對船舶自動識別系統(tǒng)(Automatic Identification System)數(shù)據(jù),提出了一種基于聚類距離計算的異常檢測方法,該方法在船舶AIS歷史軌跡點聚類中提取移動點聚類重心向量和停止點聚類的采樣集,定義了聚類相對距離和聚類角度距離兩種聚類距離用來衡量軌跡點在距離上、航向和航速上與聚類的相似性。通過計算目標(biāo)軌跡點與重心向量和采樣點之間的聚類距離,可檢出AIS數(shù)據(jù)中的距離異常點、航向異常點和航速異常點。基于真實AIS數(shù)據(jù)集組織了實驗,驗證了方法的有效性。
【文章來源】:艦船電子工程. 2020,40(09)
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
移動點聚類中重心向量GV的提取
停止點聚類的隨機采樣集SSP的提取
移動點的CAD距離異常
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于軌跡點局部異常度的異常點檢測算法[J]. 劉良旭,樂嘉錦,喬少杰,宋加濤. 計算機學(xué)報. 2011(10)
[2]基于數(shù)據(jù)分區(qū)的DBSCAN算法[J]. 周水庚,周傲英,曹晶. 計算機研究與發(fā)展. 2000(10)
本文編號:3386362
【文章來源】:艦船電子工程. 2020,40(09)
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
移動點聚類中重心向量GV的提取
停止點聚類的隨機采樣集SSP的提取
移動點的CAD距離異常
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于軌跡點局部異常度的異常點檢測算法[J]. 劉良旭,樂嘉錦,喬少杰,宋加濤. 計算機學(xué)報. 2011(10)
[2]基于數(shù)據(jù)分區(qū)的DBSCAN算法[J]. 周水庚,周傲英,曹晶. 計算機研究與發(fā)展. 2000(10)
本文編號:3386362
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/chuanbolw/3386362.html
最近更新
教材專著