【摘 要】
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为提高船舶航行环境感知信息分类速度，研究基于大数据分析技术的船舶航行环境感知信息实时分类方法。采用工具层中的激光雷达传感器、风速/风向传感器、温湿度传感器，感知的船舶航行环境中障碍物、风速与风向、温湿度信息，在处理层中的Hadoop分布式大数据计算引擎中，由MapReduce并行大数据计算技术，将感知信息分块后，由map启动基于小波阈值的环境感知信息去噪方法，去除分块感知信息中噪声信息后，再启动K
【机 构】
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武汉船舶职业技术学院计算机信息技术学院
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为提高船舶航行环境感知信息分类速度，研究基于大数据分析技术的船舶航行环境感知信息实时分类方法。采用工具层中的激光雷达传感器、风速/风向传感器、温湿度传感器，感知的船舶航行环境中障碍物、风速与风向、温湿度信息，在处理层中的Hadoop分布式大数据计算引擎中，由MapReduce并行大数据计算技术，将感知信息分块后，由map启动基于小波阈值的环境感知信息去噪方法，去除分块感知信息中噪声信息后，再启动K-最邻近分类器，计算去噪后分块感知信息样本与已知类型的感知信息隶属度，依据感知信息隶属度完成感知信息分类，最终通过reduce整合分类结果。经测试，本文方法对航行环境中感知信息分类时延仅2 s，延迟短，可实时分类船舶航行环境感知信息，且分类结果不存在信息混乱问题。
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