【摘 要】
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由于内河水域电子航道图在完整性和及时性方面的不足,传统依赖电子航道图的船舶轨迹停留点挖掘方法在准确率和效率方面受到限制.在线地图资源蕴含着大量的地理空间语义信息,能为船舶活动轨迹提供丰富的地理关联解译.综合利用互联网中的地图数据服务,提出一种基于反地理编码的内河船舶轨迹停留语义信息提取方法.识别船舶在港口、码头等区域的轨迹停留段,提取每段的停留中心点;利用在线地图的反地理编码服务获取停留中心匹配的区域集合,计算每个区域的船舶停留特征;基于关键字对多个区域进行融合,生成船舶轨迹的停留语义信息.利用2018年
【机 构】
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武汉理工大学 智能交通系统研究中心,武汉430063;武汉理工大学 国家水运安全工程技术研究中心,武汉430063;浙江省交通运输科学研究院,杭州311305
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由于内河水域电子航道图在完整性和及时性方面的不足,传统依赖电子航道图的船舶轨迹停留点挖掘方法在准确率和效率方面受到限制.在线地图资源蕴含着大量的地理空间语义信息,能为船舶活动轨迹提供丰富的地理关联解译.综合利用互联网中的地图数据服务,提出一种基于反地理编码的内河船舶轨迹停留语义信息提取方法.识别船舶在港口、码头等区域的轨迹停留段,提取每段的停留中心点;利用在线地图的反地理编码服务获取停留中心匹配的区域集合,计算每个区域的船舶停留特征;基于关键字对多个区域进行融合,生成船舶轨迹的停留语义信息.利用2018年7月—2018年8月长江区域船舶的真实轨迹数据进行试验,结果表明:该算法能有效地提取船舶轨迹的停留语义信息,平均准确率达到94％以上.
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