本文關(guān)鍵詞：基于AIS數(shù)據(jù)的船舶運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別與應(yīng)用

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【摘要】：船舶運(yùn)動(dòng)模式的提取是軌跡數(shù)據(jù)分析的重要任務(wù),它可以為船舶異常行為的檢測(cè)提供參考依據(jù),同時(shí)也可以作為航路規(guī)劃和定線制設(shè)計(jì)的技術(shù)指標(biāo).針對(duì)現(xiàn)存的聚類算法大多為了追求效率而忽略了運(yùn)動(dòng)軌跡特征的問題,對(duì)聚類算法中的軌跡結(jié)構(gòu)距離進(jìn)行改進(jìn),將其作為軌跡相似度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn).采用無(wú)監(jiān)督DBSCAN聚類算法實(shí)現(xiàn)船舶運(yùn)動(dòng)模式的提取.利用瓊州海峽船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(Automatic Identification System,AIS)數(shù)據(jù),對(duì)該水域的船舶運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行提取,獲得行駛于該水域的船舶運(yùn)動(dòng)軌跡分布以及各類軌跡中轉(zhuǎn)向區(qū)域的分布,其中船舶運(yùn)動(dòng)軌跡包括從瓊州海峽東峽口向西航行的船舶軌跡,從瓊州海峽西峽口向東航行的船舶軌跡,從秀英港前往海安港的船舶軌跡,從海安港前往秀英港的船舶軌跡和從瓊州海峽東峽口前往�？诟鄣拇败壽E.將最終的聚類結(jié)果應(yīng)用于電子海圖顯示與信息系統(tǒng)(Electronic Chart Display and Information System,ECDIS)上,實(shí)現(xiàn)了對(duì)船舶的動(dòng)態(tài)監(jiān)控仿真.
【作者單位】： 大連海事大學(xué)交通運(yùn)輸管理學(xué)院;大連海事大學(xué)航海學(xué)院;青島港灣職業(yè)技術(shù)學(xué)院物流系;
【關(guān)鍵詞】： 船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(AIS) 模式識(shí)別 聚類分析 電子海圖顯示與信息系統(tǒng)(ECDIS) 瓊州海峽
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20102125110002)
【分類號(hào)】：U675.7
【正文快照】： rion for trajectory similarity.DBSCAN,an unsupervised clustering algorithm,is used for the extraction ofship motion patterns.Using Automatic Identification System(AIS)data of Qiongzhou Strait,the shipmotion patterns in the waters are extracted,and then t

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