大数据环境下船舶航行异常属性采集方法研究

为了缩短船舶航行异常属性的采集时间,提高异常属性的采集效率,提出了大数据环境下船舶航行异常属性采集方法研究。在大数据环境下,将船舶航行异常属性的尺度空间函数展开,通过计算异常属性主曲率的大小,寻找船舶航行异常属性的边缘特征点,完成船舶航行异常属性特征点的提取。采用异常属性变异系数,得到了采集传感器节点的能量消耗,利用船舶航行异常属性采集算法的实现流程,实现了大数据环境下船舶航行异常属性的采集。实验结果表明,大数据环境下的异常属性采集方法与传统采集方法相比,异常属性的采集效率提高了46.05%。

Research on attribute acquisition method of ship navigation anomaly in big data environment