【摘 要】
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为解决挖掘船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）数据时需手动选择研究海域或数据及数据量较大的问题,提出结合航迹聚类和概率密度估计的交通流区域自动识别
【机 构】
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浙江海洋大学港航与交通运输工程学院,大连海事大学航海学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（“八六三”计划）子课题（2009AA045003）
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为解决挖掘船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）数据时需手动选择研究海域或数据及数据量较大的问题,提出结合航迹聚类和概率密度估计的交通流区域自动识别方法。通过分析航迹结构特征,构建航向航程模型;采用Pearson相关系数度量航向航程模型的相似性,并进行航迹聚类。运用核密度估计（Kernel Density Estimation,KDE）推算聚类航迹的概率密度,自动识别交通流区域,并进一步提取通航分道区域。以渤海海峡为例进行验证,识别效果良好。
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