基于轨迹特征的船舶停留行为识别与分类

为准确评估大规模轨迹数据中的船舶停留活动，构建了两阶段船舶轨迹停留点提取策略，提出了特征驱动的船舶停留行为识别与自动分类方法；以距离、时间和轨迹点数量为约束条件构建了规则模型，检测了原始轨迹中的停留候选轨迹，引入孤立森林算法检测和去除异常离群点，提取了高聚集度的船舶停留轨迹集合；基于船舶靠泊和锚泊的时空特征，定义了轨迹点重复率、相邻点平均距离和最远点对距离3个指标，构建了新的轨迹相似性度量模型，量化了船舶停留轨迹点的分布特征和聚合程度，并利用K近邻算法完成了船舶锚泊行为与靠泊行为的自动分类；采用提出的方法处理了3个不同水域的船舶轨迹数据，准确获取了船舶停留行为的分类结果，并验证了船舶锚泊与靠泊在轨迹时空特征上的差异性，以人工标注结果为参考依据评估了船舶停留行为识别与分类的准确性。研究结果表明:船舶靠泊的轨迹点重复率在80%以上，最远点对距离和相邻点平均距离分别为6~11和1~2 m，船舶锚泊的轨迹点重复率在10%以下，最远点对距离和相邻点平均距离分别为150~250和8~10 m，说明轨迹点重复率、相邻点平均距离和最远点对距离这3个时空特征对船舶靠泊和锚泊具有显著的区分能力；提出的方法对船舶停留识别分类的正确率在98%以上，充分证明了其有效性；采用提出的方法可更新已有码头和锚地的空间位置，自动识别规则水域外的船舶异常停留和规则水域内的超长时间船舶异常停留，掌握在港船舶停留分布情况，识别不同季节、不同时段的热点码头和锚地，从而辅助优化港口规划布局和交通组织。      

考虑对地航速和航向的船舶典型轨迹提取方法

基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的船舶典型轨迹挖掘需要经过两个重要步骤，一是压缩 AIS 数据，二是聚类压缩后的 AIS 数据。传统的DP(DouglasPeucker)压缩算法，只考虑船舶轨迹的压缩形状，忽视了船舶航行中其他重要信息。为解决此问题，把对地航速和航向加入到DP算法的压缩过程中。在AIS轨迹聚类方面，传统谱聚类方法只对船舶轨迹的位置进行相似性度量，没有考虑船舶轨迹的其他维度，针对此问题，提出多属性轨迹相似性度量方法。由于不同的输入参数影响着最终的聚类质量，引入Calinski-Harabasz指标评价谱聚类算法，实现聚类参数的自适应选择。利用山东威海水域的实际AIS数据进行实例研究，并与传统谱聚类算法做比较实验。实验结果表明，利用该方法提取到的典型轨迹符合真实水域的交通情况，相较于传统谱聚类方法具有更高的聚类质量。     

基于单向距离的谱聚类船舶运动模式辨识

利用海事大数据辨识船舶运动模式,能够发现高级别情景意识,提高海事监管技术的效率。提出了一种基于单向距离的谱聚类船舶运动模式辨识方法,充分利用单向距离抗干扰特点,构建了基于单向距离的轨迹相似性度量,得到了轨迹相似度矩阵;以无监督学习方式采用谱聚类算法学习轨迹的空间分布,获取船舶的正常运动模式;以琼州海峡实测AIS数据为样本,研究了进入海口秀英港的船舶运动模式,并分别统计了各模式内及模式之间的距离,获取的4种船舶运动模式与实际相符。实验结果表明:该方法聚类精度高,可以适用于沿海港口、狭水道和船舶交通复杂的区域的船舶运动模式辨识。     

基于车辆行驶轨迹的道路不良驾驶行为实时辨识方法

为了提高道路交通安全主动防控能力, 以小汽车行驶轨迹数据为研究对象, 研究了不良驾驶行为的实时辨识问题; 基于无人机拍摄交通流视频提取海量车辆行驶轨迹数据; 提出了应用风险度量方法量化典型不良驾驶行为的理论; 使用大样本统计分布方法确定不良驾驶行为的特征参数阈值; 建立了结合交通环境信息的不良驾驶行为谱, 计算了不良驾驶行为谱特征值; 以车辆不良驾驶行为谱特征值为依据标定不良车辆样本; 以部分驾驶行为谱参数为输入, 使用不平衡类提升的人工智能算法建立了不良驾驶行为辨识模型; 为了验证方法的有效性, 使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据, 分析了小汽车不良跟驰行为特征。分析结果表明: 使用四分位差法得到不良跟驰特征参数的阈值为0.19 s-1, 大部分样本处于正常跟驰状态, 约2%样本处于不良跟驰状态; 基于每辆车行驶轨迹中正常跟驰状态和不良跟驰状态的比例, 使用95%分位数将8 917 veh小汽车样本划分为不良跟驰车辆445 veh与正常跟驰车辆8 472 veh; 不平衡类提升算法CUSBoost辨识不良跟驰车辆达到了94.4%的召回率和85.9%的精确率, 平衡分数和精确率-召回率曲线下的面积为所有算法中最高。可见, 不良驾驶行为谱作为一种客观的不良驾驶行为量化表达方法, 与人工智能方法结合可以生成海量的不良驾驶行为谱库; 不平衡类提升算法可以解决不良驾驶行为数据的不平衡问题, 与常规算法相比具有更好的不良驾驶行为辨识能力。      

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.     

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.     

改进的Sliding Window在线船舶AIS轨迹数据压缩算法

分析了船舶AIS数据的时间序列特征与船舶操纵特性, 提出了改进的Sliding Window在线压缩算法; 计算了277艘船舶总计1 026 408个坐标点的AIS轨迹数据, 确定了合适的压缩阈值, 分析了距离阈值与角度阈值对算法压缩率的敏感程度; 根据压缩率图像的阶跃点, 推荐了高、中、低3个档位的距离阈值和1个角度阈值, 对比了Douglas-Peucker算法和改进Sliding Window算法的压缩率与压缩效率。试验结果表明: 随着压缩率的提高, 压缩后所剩下的点越来越少, 数据所保留下来的有用信息也越来越少; 压缩率与距离阈值、角度阈值均呈正比; 经量纲为1化处理的高、中、低档位压缩距离阈值分别为43%、38%、33%船长; 距离阈值为130m时, 角度阈值超过9°后压缩率平稳, 所以推荐角度阈值为9°, 与《海港总体设计规范》 (JTS 165—2013) 中风流压差角8°相接近; 随着距离阈值的增大, Douglas-Peucker算法和改进Sliding Window算法压缩率趋于相近, 当距离阈值为120 m时, Douglas-Peucker算法压缩率仅比改进Sliding Window算法高1.74%;在5种距离阈值的情况下, Douglas-Peucker算法运行所用的平均时间是改进Sliding Window算法的5.39倍; 随着数据量的增大, 2种算法压缩效率的差距更加明显。可见, 改进的Sliding Window算法能在降低压缩风险的同时大幅提高压缩效率, 可以在数据持续更新的状态下一直保持压缩状态, 与普通压缩模式相比, 系统所占用的资源更少, 处理效率更高, 可用于船舶轨迹数据处理、电子海图显示与对船舶关键行为特征提取等方面。      

基于类锚虚拟线圈的多流向车流量检测算法

针对城市道路车流量检测中车辆误分类问题,提出一种基于类锚虚拟线圈的多流向车流量检测算法。首先,采集车辆图像样本并随机裁剪以构建小客车、公交车和摩托车的均衡数据集,通过 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法聚类获得 3 类车型的高度、宽度尺寸,以此校正场景车辆识别线圈尺寸,布设物体检测线圈与组合车辆识别线圈;其次,基于均衡数据集训练ResNet18卷积神经网络完成车辆类型判断;最后,采用改进的核相关滤波器追踪算法追踪车辆轨迹,通过计数线完成多流向车流量检测。验证分析表明：对单向车流,高峰、平峰正检率均值提升了5.09%、4.57%,误检率均值降低了5.31%、2.35%;多向车流中,直行车流的高峰、平峰正计率提升了 5.01%、5.99%,左转车流的高峰、平峰正计率提升了 4.29%、 4.56%。     

基于在线有向无环图的船舶轨迹压缩算法

为了解决船舶轨迹数据的压缩问题, 提出了一种船舶轨迹在线压缩算法; 使用多次滑动推算船位判断方法清洗船舶轨迹, 使用在线有向无环图在干净轨迹上建立压缩路径树并输出采样点; 为了提高轨迹队列和路径树在内存中的查询速度, 使用哈希表对其进行管理; 为了验证提出算法的效果, 比较了真实船舶自动识别系统数据与方向保留算法、道格拉斯-普克算法的压缩时间和误差, 采用可视化方法分析了原始轨迹、清洗轨迹和压缩轨迹。试验结果表明: 在压缩时间方面, 方向保留算法和道格拉斯-普克算法的压缩时间分别约为提出算法的1.1、1.3倍, 说明提出的算法比其他2种算法的处理时间更短; 提出的算法在压缩过程中保留了时间信息, 平均同步欧氏距离误差在任何压缩率下都能保持在10 m以下, 最大同步欧氏距离误差在压缩率为1%时仅有127 m, 而其他2种算法的平均同步欧氏距离误差和最大同步欧氏距离误差不受控制, 会随机变化; 在垂直距离误差方面, 提出的算法与道格拉斯-普克算法在压缩率不小于5%的条件下, 都能保证垂直距离误差小于20 m, 而方向保留算法的垂直距离误差会随机变化; 在显示效果方面, 提出的算法能有效清除轨迹噪声点, 压缩轨迹能够较好地代表原始轨迹的宏观交通流情况。可见, 提出的算法能更高效地保留原始轨迹的形状和时间信息。      

超声波流量计在船舶管系泄漏检测与定位中的应用

提出了基于负压波—流量平衡联合法的超声波流量计来检测船舶管系泄漏和泄漏点定位的方法。从超声波流量计的工作原理和应用特点入手,结合压力波在泄漏检测与定位系统中的应用情况,搭建实验平台,进行了实验验证。实验结果表明:该方法具有一定的实用性和可行性,能有效地提高小泄漏的检测率和降低泵阀正常操作的误报警。     

基于高斯混合部件模型的铁路扣件检测

针对采集图像中铁路扣件存在形状的变化、扣件图像的光照差异较大和扣件被异物局部遮挡的问题,根据对可变形部件模型算法和高斯混合模型的研究,提出了高斯混合部件模型算法. 结合扣件图像边缘特性及改进的Roberts算子计算图像梯度,将归一化后的方向梯度直方图特征作为高斯混合部件模型算法的底层特征,根据扣件形状划分部件,部件之间的相对位置采用星型连接方式度量,运用余弦相似性度量部件中方向梯度直方图特征的相似度,部件模型使用高斯混合模型并采用期望最大化算法迭代求解. 将高斯混合部件模型算法应用于扣件检测中,最终平均检测效果为漏检率3.16%、误检率9.80%、正确率90.27%.      

高速公路交通事件自动检测系统与算法设计

据估计发达国家高速公路中60％～70％的延误是由交通事件引起的,而交通事件的早期检测与及早分流可以使由其引起的延误大幅度降低。自20世纪60年代开始的交通事件自动检测(AID)系统的目标一直是协助交通管理部门处理交通事件。尽管已开发并投入使用了多个AID系统,但是居高不下的误警率(FAR)和令人失望的检测效果,让一些交通管理者不得不放弃它的使用。为了提高AID系统的可靠性和实用性,提出了一种具有三级报警制度的高速公路交通事件自动检测系统框架,并以人工神经网络技术为依托,设计了基于单个检测设施的AID算法。模拟计算表明,基于单个路段交通流参数标定的模型可以应用于其它路段交通事件的检测。在检测率(DR)、误警率(FAR)和平均检测时间(MTTD)方面都优于目标方法,而且由于每个检测器站只需安装一个检测器,也降低了高速公路事件管理系统的建设成本。     

基于轨迹谱聚类的终端区盛行交通流识别方法

为了改善终端空域扇区和进离场航线对实际空中交通的流量及空间分布的适用性,研究了从大量航空器飞行轨迹中识别主要交通流的方法.在分析飞行轨迹空间特征的基础上,建立了基于3D网格的轨迹间相似性模型.利用谱聚类算法对终端区飞行轨迹样本进行聚类划分,提出了一种基于轨迹聚类核密度估计的盛行交通流和异常轨迹的识别方法,用于从空管雷达记录的飞行轨迹中识别出盛行交通流的实验.实验研究结果表明:该方法将1 476条轨迹划分为5个聚类,识别出5个盛行交通流,且识别结果未受到异常轨迹的影响.      

基于蚁群搜索的三维CAD模型相似性计算

模型相似性计算是三维CAD模型检索中的关键技术.为了更准确地区分模型之间的差异,提出了一种基于蚁群搜索的模型相似性计算方法.首先,根据边数的差异度量源模型面与目标模型面之间的形状相似程度,并引入面邻接对应关系矩阵衡量两个模型之间的结构相似性;其次,使用蚁群算法搜索源模型与目标模型之间的最优面匹配序列,以最优面匹配序列为基础来计算两个模型之间的相似性;最后,使用贪心算法和本文所提出的方法分别计算源模型与目标模型之间的相似性,并进行对比实验.实验结果表明:在计算关键模型的相似性时,本文所提出方法的计算结果比贪心算法提高了8.33%;与贪心算法相比,本文方法能够有效区分实验中的10个模型.     

测点级声学故障检测中的报警频次建模方法研究

文中围绕测点级声学故障检测方法开展研究,根据区间估计原理建立频带能量超标检测流程,针对随机报警事件干扰提出基于报警事件频次建模的二级阈值检测法,并利用实测数据进行了算法验证.数据分析显示,该方法能够有效检测正常工况下的随机报警事件干扰,降低测点级声学故障检测的虚警率.     

基于视频的城市快速路车辆异常行为检测

文章提出虚拟传感器的概念,针对城市快速路视频监控系统,改革单一功能摄像机,使其成为具人工智能的新型视频传感器,完成道路车辆跟踪及异常行为检测。异常检测算法运用带有时间和空间信息的车辆轨迹对自组织神经网络进行训练,获得神经网络参数后利用概率模型对实时车辆轨迹进行异常提取。该文所提算法能在嵌入式DM642视频处理平台上有效运行,能够提取诸如超低(高)速行驶、违章停车、违规掉头等异常行为,具有低运算量及较好的鲁棒性。     

基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测

车辆异常行为是造成高速公路交通隐患的主要原因之一。为了提高高速公路的安全管理,通过对车辆GPS数据进行分析,将连续11次定位的车辆速度、加速度作为输入参数,进行神经网络分类器的设计与训练,设计基于GPS数据的车辆异常行为分级检测算法。通过GPS实验和VISSIM模拟仿真各类车辆异常行为,分析检验检测算法,结果表明提出的分级检测算法具有较高的检测率,能够有效的识别各类车辆异常行为。     

基于改进KNN算法的城轨进站客流实时预测

针对实时进站客流数据的高维数、多噪声、波动频繁等特征,本文提出一种基于改进 K最近邻(K-nearest-neighbor, KNN)算法的城轨进站客流实时预测方法.首先,通过对分时客流数据的相关性分析,确定表征客流特征的状态向量;其次,结合数据特性改进近邻样本的模式匹配过程,利用关键点法去除原始序列中的噪声扰动,并引入动态时间规整算法实现考虑序列形态的相似性度量;再次,根据样本间流量差异引入距离权重和趋势系数,推演未来时段的进站量,实现滚动的实时预测;最后,依托广州地铁客流数据仓库对预测模型进行精度分析. 结果表明,对于全网159个站点,5 min粒度下全天分时进站量预测的平均绝对百分比误差的均值为11.6%,能够为路网状态监控提供可靠的数据支撑.     

ADS-B历史飞行轨迹数据清洗方法

为有效解决广播式自动相关监视(ADS-B)历史飞行轨迹数据受地面站分布广度、地形阻挡、电磁干扰等影响而出现的各种字段数据异常情况, 建立了ADS-B数据清洗方法, 并将其分为确定清洗对象、字段去重、异常点清理和时间戳修正这4个步骤; 根据已有样本ADS-B历史数据各字段建立了航迹模型并进行有效性分析, 将时间戳、经度、纬度、气压高度和地速等字段定义为特征字段, 并作为清洗对象; 对ADS-B航迹点序列的时间戳、经度和纬度进行去重, 删除数据重复的相邻航迹点; 为提高清洗效率, 使用有噪声的密度聚类(DBSCAN)方法找出特征字段中的离群点, 并进行异常检测与修正; 为使航迹点状态变化符合质点运动学规律, 使用ADS-B航迹点的经度、纬度、气压高度和地速等字段数据修正时间戳, 并存入已扩展的修正后时间戳字段。研究结果表明: 516个样本航班中有97.58%的异常航迹点被有效识别并清理, 清洗后的航迹点状态更具有渐变性特征; 修正前后的总飞行历时存在10~600 s的差异; 时间戳修正效果主要依赖于地速的准确度, 在实际工程中可根据样本航迹的数据特点有选择地使用时间戳修正值; 建立的ADS-B数据清洗方法可为民用航空工程项目中的飞行轨迹分析、评估与计算等方面提供前期数据处理平台。      

未标定图像序列的隐式曲面重建方法

为了提高未标定图像序列三维重建得到的几何模型的质量,提出特征点检测算法,以得到更多的匹配点.其主要思想是在首帧图像指定密集的网格,在网格点附近确定最容易跟踪的特征点,利用迭代方法得到子像素精度的特征点坐标,然后用稀疏特征集的金字塔Lucas-Kanade光流跟踪算法跟踪这些特征点,再用自标定算法,重建出相对均匀和稠密的三维点云,最后利用基于径向基函数(RBF)的隐式曲面重建算法,生成目标的表面模型. 多个图像序列的重建结果表明,本方法对纹理丰富的场景能够获得较好的重建结果.