【摘 要】
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过度捕捞和非法捕捞给海洋生态造成严重破坏,随着船舶自动识别系统（AIS）的发展,国内外学者基于AIS轨迹数据提出了许多算法进行渔船作业类型识别,但是这些算法忽视了轨迹的时域特征.因此,本文提出了一种基于滑动窗口和LSTM自动编码器的识别算法,该算法首先使用滑动窗口提取轨迹特征,再通过LSTM自动编码器去学习轨迹的时域特征和潜在的高级特征,最后在LSTM自动编码器中嵌入Softmax分类器,联合优化
【基金项目】
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国家自然科学基金（61806107）；
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过度捕捞和非法捕捞给海洋生态造成严重破坏,随着船舶自动识别系统（AIS）的发展,国内外学者基于AIS轨迹数据提出了许多算法进行渔船作业类型识别,但是这些算法忽视了轨迹的时域特征.因此,本文提出了一种基于滑动窗口和LSTM自动编码器的识别算法,该算法首先使用滑动窗口提取轨迹特征,再通过LSTM自动编码器去学习轨迹的时域特征和潜在的高级特征,最后在LSTM自动编码器中嵌入Softmax分类器,联合优化损失函数,使分类效果达到最优.在浙江海域的渔船AIS轨迹数据上进行了实验,结果表明所提方法的准确率为95.82%,证明了本方法的有效性和可靠性,算法可用于辅助拖网、围网作业类型的判断.
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