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。