【摘 要】
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全球船舶轨迹大数据加工的一个重要步骤是对船舶轨迹进行压缩。以经典船舶轨迹离线压缩算法思路为基础,探讨了传统算法在压缩效果和压缩效率方面存在的问题。例如,经典Dougla
【机 构】
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上海海事大学上海国际航运研究中心港航大数据实验室,同济大学电子与信息工程学院计算机系
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(15BJY069);交通部应用基础研究主干学科项目(2014329810120)资助
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全球船舶轨迹大数据加工的一个重要步骤是对船舶轨迹进行压缩。以经典船舶轨迹离线压缩算法思路为基础,探讨了传统算法在压缩效果和压缩效率方面存在的问题。例如,经典Douglas-Peucker压缩算法没有考虑时间维,导致压缩后的数据对船舶的速度与航行状态信息的保留效果不佳。但是,动态Douglas-Peucker算法虽然考虑了时间维,却因此增加了计算量,导致压缩效率不高。在上述算法的基础上,将考虑时间维的轨迹压缩算法对应到向量空间中,利用向量的内积、外积的几何性质,对算法压缩效率和效果进行了改善,并提出了快速Douglas-Peucker算法。经过实验验证,该算法较经典算法效率提高了约30%以上,压缩效果比已有算法更优。
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