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为了提取船舶轨迹数据的空间特征,解决船舶轨迹分类及船舶轨迹所属航道识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的船舶轨迹分类方法.考虑到经纬度数据难以准确描述船舶轨迹空间特征,将船舶轨迹数据转换为船舶轨迹图像数据,并建立数据集.构建基于深度卷积神经网络的船舶轨迹分类模型,使用人工标注的数据集开展训练.选取以经纬度数据为输入的全连接神经网络模型和SVM模型进行对比分析.结果表明:基于深度卷积神经网络船舶轨迹分类模型可以有效地区分不同航道内的船舶轨迹,所提方法是一种有效的船舶轨迹分类方法.