【摘 要】
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为精准提取船舶会遇态势,提升水上交通安全监管能力,对长江口南槽水域自动识别系统(AIS)数据做时空分析,提出对船舶会遇态势模式分类的自动提取方法。首先,利用会遇态势过程
【机 构】
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武汉理工大学航运学院; 内河航运技术湖北省重点实验室; 国家水运安全工程技术研究中心; 武汉理工大学物流学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(51679182,71874132);智能船舶1.0-船舶辅助自动驾驶系统开发项目(工信部联装函[2016]544号)
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为精准提取船舶会遇态势,提升水上交通安全监管能力,对长江口南槽水域自动识别系统(AIS)数据做时空分析,提出对船舶会遇态势模式分类的自动提取方法。首先,利用会遇态势过程的时空约束关系提取会遇船舶配对轨迹信息;然后,借助数据插值方法对会遇轨迹做时空同步处理和数据补全,实现会遇场景重建;最后,分析船舶会遇的时空演化特征,提取特定时间窗口内的相对距离和航向差特征,形成会遇特征序列,利用支持向量机(SVM)对会遇特征序列分类辨识建模,实现会遇态势的自动提取。结果表明:设置时空约束条件可以准确提取船舶配对轨迹信息;对会遇过程作时空分析,实现了会遇场景的重建;借助SVM设计的会遇态势提取算法的准确率达90%以上,与传统方法相比降低了误判率。
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