【摘 要】
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针对当前海上AIS数据量持续增加并且存在较多异常点,导致基于AIS数据的船舶轨迹构建困难,提出一种基于单船自身AIS数据进行轨迹异常点识别与修复方法。此方法充分利用AIS数据
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,西安财经大学信息学院,交通运输部水运科学研究所
【基金项目】
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绿色智能内河船舶创新专项,陕西省重点研发计划(2019ZDLGY12-07)资助
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针对当前海上AIS数据量持续增加并且存在较多异常点,导致基于AIS数据的船舶轨迹构建困难,提出一种基于单船自身AIS数据进行轨迹异常点识别与修复方法。此方法充分利用AIS数据中的经纬度、速度、加速度以及航向等参数,进行轨迹异常点判定与修复,与基于单一位置数据的异常点判定与修复方法相比,能有效减少异常点的漏判,提高AIS数据的可靠性;与基于航迹聚类的异常点判定方法相比,不需要历史航迹数据支撑,拓展了使用范围。而采用三次样条方法对轨迹间的断点进行插值处理,进一步提升了轨迹数据的连续性和完整性。实际海域船舶AI
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