【摘 要】
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船舶自动识别系统(AIS)数据中包含着船舶大量行为特征,如何挖掘潜藏在其中的有价值信息一直是该领域研究的重难点之一,轨迹聚类是目前研究海上目标行为模式、发现海上交通规律的一种有效方法。论文针对现有对AIS船舶轨迹聚类过程不够系统完整的问题,对AIS数据进行预处理后,提出一种多步骤船舶轨迹聚类方法,主要包括轨迹压缩、轨迹点匹配与距离相似性度量和轨迹聚类等三部分。选取长江入海口河段部分水域一定时间内的真实AIS数据进行实例验证,所得结果不仅能找出该水域的主要航道,而且还发现了异常轨迹的存在。该方法对于AIS船
【机 构】
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海军工程大学电子工程学院,中国人民解放军92682部队
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船舶自动识别系统(AIS)数据中包含着船舶大量行为特征,如何挖掘潜藏在其中的有价值信息一直是该领域研究的重难点之一,轨迹聚类是目前研究海上目标行为模式、发现海上交通规律的一种有效方法。论文针对现有对AIS船舶轨迹聚类过程不够系统完整的问题,对AIS数据进行预处理后,提出一种多步骤船舶轨迹聚类方法,主要包括轨迹压缩、轨迹点匹配与距离相似性度量和轨迹聚类等三部分。选取长江入海口河段部分水域一定时间内的真实AIS数据进行实例验证,所得结果不仅能找出该水域的主要航道,而且还发现了异常轨迹的存在。该方法对于AIS船
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