【摘 要】
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针对大数据背景下海上交通的船舶数据繁杂,利用航迹数据挖掘船舶航道进而发现船舶异常行为和目标意图识别问题,通过烟台港至大连湾实测数据采用了一种构建混合高斯模型及主成
【机 构】
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海军航空工程学院研究生管理大队,海军航空工程学院电子信息系,海军航空工程学院信息融合研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61501487,61531020,61471382,61401495);山东省自然科学基金(2015ZRA06052)
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针对大数据背景下海上交通的船舶数据繁杂,利用航迹数据挖掘船舶航道进而发现船舶异常行为和目标意图识别问题,通过烟台港至大连湾实测数据采用了一种构建混合高斯模型及主成分分析模型分析目标轨迹行为的分析方法。分析了当下海上交通船舶对于异常行为的判别原则,并对疑似异常航迹信息进行预处理的基础上利用混合高斯模型拟合航迹曲线,将航迹转化为可用于分析的概率模型,借助主成分分析方法得到特征值判别,得到异常行为识别准确率。实验最后通过判读未知航迹信息准确发现潜在船舶异常行为,并在数据层面上定量地说明了方法的有效性,以此可以为有关海上监管部门提供相关预警。
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