【摘 要】
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针对港口停留区域识别时船舶轨迹大数据的精度低、稀疏、漂移等问题,提出了一种多约束条件下的船舶停留轨迹提取(MPTSSE)方法。首先,结合船舶轨迹数据特点,给出了用于停留区
【机 构】
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大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室（北方工业大学）,中电科海洋信息技术研究院有限公司岸基信息系统部
【基金项目】
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北京市自然科学基金资助项目(4172018,4162021);中电科海洋信息技术研究院有限公司高校合作课题项目(402054841879);北方工业大学毓优团队培养计划项目(107051360018XN012/020)~~
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针对港口停留区域识别时船舶轨迹大数据的精度低、稀疏、漂移等问题,提出了一种多约束条件下的船舶停留轨迹提取(MPTSSE)方法。首先,结合船舶轨迹数据特点,给出了用于停留区域识别与提取的停留段概念的定义;其次,建立了基于速度、时间差、停留时长、距离等多约束的轨迹停留段提取模型和并行化轨迹停留段提取算法;最后,基于Hadoop框架给出了船舶轨迹大数据集上的轨迹停留段提取算法实现。基于真实船舶轨迹数据的实验结果表明,与基于Stop/Move模型的轨迹停留提取方法相比,MPTSSE方法在三个港口泊位的提取中准确率
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