【摘 要】
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船舶运动模式的提取是轨迹数据分析的重要任务,它可以为船舶异常行为的检测提供参考依据,同时也可以作为航路规划和定线制设计的技术指标.针对现存的聚类算法大多为了追求效
【机 构】
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大连海事大学交通运输管理学院,大连海事大学航海学院,青岛港湾职业技术学院物流系
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金(20102125110002)
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船舶运动模式的提取是轨迹数据分析的重要任务,它可以为船舶异常行为的检测提供参考依据,同时也可以作为航路规划和定线制设计的技术指标.针对现存的聚类算法大多为了追求效率而忽略了运动轨迹特征的问题,对聚类算法中的轨迹结构距离进行改进,将其作为轨迹相似度的评价标准.采用无监督DBSCAN聚类算法实现船舶运动模式的提取.利用琼州海峡船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据,对该水域的船舶运动模式进行提取,获得行驶于该水域的船舶运动轨迹分布以及各类轨迹中转向区域的分布,其中船舶运动轨迹包括从琼州海峡东峡口向西航行的船舶轨迹,从琼州海峡西峡口向东航行的船舶轨迹,从秀英港前往海安港的船舶轨迹,从海安港前往秀英港的船舶轨迹和从琼州海峡东峡口前往海口港的船舶轨迹.将最终的聚类结果应用于电子海图显示与信息系统(Electronic Chart Display and Information System,ECDIS)上,实现了对船舶的动态监控仿真.
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