| 基于云分段最优熵算法的航行异常轨迹识别研究 |
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| 引用本文： | 陈小海,甘杜芬. 基于云分段最优熵算法的航行异常轨迹识别研究[J]. 舰船科学技术, 2022, 44(7): 150-153. DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2022.07.030 |
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| 作者姓名： | 陈小海 甘杜芬 |
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| 作者单位： | 桂林电子科技大学计算机工程学院,广西北海536000 |
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| 摘 要： | 海洋运输业的迅速发展对大型航运公司的船舶管理水平提出了更高要求，随着船舶数量的迅速增加，针对船舶航行异常轨迹的识别和监控技术成为了研究热点。本文对如何提高船舶航行异常轨迹的识别效果进行了研究，引入一种基于AIS和雷达的航行轨迹识别系统，基于云分段最优熵算法，实现了船舶航行异常轨迹数据的快速识别和剔除，有助于提高海上航运公司对船舶管理水平，及早发现船舶的异常航行状态并进行航线调整，防止船舶事故的发生。
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| 关 键 词： | 航行轨迹 云分段 最优熵 AIS |
Research on navigation anomaly trajectory recognition based on cloud segmented optimal entropy algorithm |
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| CHEN Xiao-hai,GAN DU-fen. Research on navigation anomaly trajectory recognition based on cloud segmented optimal entropy algorithm[J]. Ship Science and Technology, 2022, 44(7): 150-153. DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2022.07.030 |
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| Authors: | CHEN Xiao-hai GAN DU-fen |
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