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船舶安全航行是航海领域重点关注的问题之一,为此研究基于大数据驱动的船舶航行轨迹异常检测方法。该方法利用不同类型传感器获取船舶航行大数据,然后使用船舶观测大数据相似度方程计算船舶航行大数据之间的相似度,得到来自同一船舶的航行大数据;再利用大数据驱动技术中的聚类方法建立船舶正常轨迹模型,获取船舶航行正常轨迹;依据船舶航行正常轨迹,利用大数据驱动技术内的Spark Streaming数据实时计算框架,通过计算船舶航行轨迹点与实际轨迹采样点之间的距离、航向角等,得到船舶航行轨迹异常检测结果。实验结果表明,该方法获取船舶航行实际轨迹精度较高,可有效检测船舶航行轨迹异常,具备较好的应用效果。 相似文献
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研究基于轨迹数据的船舶交通密度计算方法,利用精准的船舶交通密度计算结果提升海上交通规划水平。利用AIS设备采集船舶航行轨迹数据,利用均匀参数化方法对所采集的航行轨迹数据重采样处理。将通过重采样处理获取的航行轨迹数据,划分为静止轨迹数据点以及移动轨迹数据点,依据数据点间的欧式距离,以及船舶航行方向、航行速度的相似性,选取基于密度的DBSCAN聚类算法完成轨迹数据聚类。依据船舶航行轨迹数据聚类结果,选取多维密度方法,通过更新船舶经过总数、船舶经过总时间等参数,计算船舶交通密度。实验结果表明,该方法可以依据船舶航行轨迹数据,精准计算船舶交通密度,为海上交通规划提供有效支撑。 相似文献
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由于内河水域电子航道图在完整性和及时性方面的不足,传统依赖电子航道图的船舶轨迹停留点挖掘方法在准确率和效率方面受到限制。在线地图资源蕴含着大量的地理空间语义信息,能为船舶活动轨迹提供丰富的地理关联解译。综合利用互联网中的地图数据服务,提出一种基于反地理编码的内河船舶轨迹停留语义信息提取方法。识别船舶在港口、码头等区域的轨迹停留段,提取每段的停留中心点;利用在线地图的反地理编码服务获取停留中心匹配的区域集合,计算每个区域的船舶停留特征;基于关键字对多个区域进行融合,生成船舶轨迹的停留语义信息。利用2018年7月—2018年8月长江区域船舶的真实轨迹数据进行试验,结果表明:该算法能有效地提取船舶轨迹的停留语义信息,平均准确率达到94%以上。 相似文献
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为了降低现阶段船舶交通特征统计分析数据的离散度,提高统计分析质量,提出了基于大数据分析的船舶交通特征统计分析方法。根据数据挖掘结果进行数据初步处理,获取船舶交通数据极值以及样本差和方差,根据当前船舶交通数据流进行数据卡方拟合和分布拟合,获取拟合曲线和曲线函数,根据拟合曲线的实际特征值确定当船舶交通流理论特征值,并在理论特征值中添加边界条件,利用边界矩阵获取实际特征数据集合,实现船舶交通特征统计。仿真实验数据结果表明,应用设计方法统计的船舶交通特征值,极差数据降低了29%,标准差降低了35%,可以有效降低数据离散。 相似文献
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船舶在避碰状态下开展异常轨迹点数据动态挖掘时,若不能及时了解避碰危险等级,会降低船舶异常轨迹点数据挖掘的挖掘性能。为提升异常轨迹点数据动态挖掘精度,提出面向船舶避碰的异常轨迹点数据动态挖掘方法。首先对船舶航行避碰危险程度展开具体分析,并根据分析结果采集船舶异常轨迹点数据,通过小波去噪算法完成船舶异常轨迹点数据的去噪处理。再进行数据去噪处理,提取轨迹点船舶的各项参数特征,结合长短期记忆网络构建船舶异常轨迹点的数据动态挖掘模型。最后将提取的特征向量实施变异赋值,将其赋值结果作为模型输入值输入模型中。根据模型输出实现船舶避碰情况下,异常轨迹点数据的动态挖掘。实验结果表明,使用该方法开展船舶异常轨迹点数据动态挖掘时,挖掘性能较高,挖掘效果好。 相似文献
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由于人工记录、手动测量等方式存在信息不及时、不准确以及局限性的问题,无法获取到实时、全面的航行数据,降低了大数据异常属性划分结果的有效性,因此提出物联网环境下船舶航行大数据异常属性划分方法。在物联网环境下利用离散度函数,加权处理船舶航行大数据属性特征。通过密度选择法,确定船舶航行大数据异常属性划分的初始聚类中心。利用属性加权快速聚类算法,结合离散度函数与初始聚类中心,完成船舶航行大数据异常属性划分。实验证明,所提出方法可有效划分船舶航行大数据异常属性。在不同大数据规模下,该方法异常属性划分的加速比均较大,即异常属性划分速度较快。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,43(20)
为实现更加精准、自动化的船舶航行轨迹预测,利用改进灰色模型,提出一种基于改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测方法。在船舶航行中的AIS数据中对船舶航行轨迹数据进行提取,其中AIS数据具体包括船舶航程数据、船舶动态数据以及船舶动态数据。通过数据估计算法插补缺失数据,分为2个步骤,第1步是对插补数据进行识别,第2步是对其进行插补。通过改进灰色模型对船舶航行轨迹进行自动预测,主要使用基于缓冲算子改进的灰色模型构建船舶航行轨迹自动预测模型。选取某船舶服务项目中包含的船舶AIS数据作为实验数据,对设计方法进行实例测试。测试结果表明,设计方法的数据提取质量较高、预测模型的误差较小,具有广阔的市场应用前景。 相似文献
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以充分掌握船舶航行动态为目的,设计基于数据挖掘的船舶航迹自动识别系统。该系统使用跟踪监控单元内的海事雷达和船载单片机监控终端获取船舶航行数据后,利用无线通信单元内的无线传感器、网络协调器等设备将船舶航行数据发送至数据存储与集成单元;利用该单元对船舶航行数据进行打包分发、在线压缩和存储等处理。航迹识别单元从数据存储与集成单元内调取压缩存储的船舶航行数据,并对其进行区域航迹提取、坐标转换和时间校准后,再利用基于数据挖掘的轨迹融合方法完成其航迹识别,然后将识别结果发送至展示单元呈现给用户。实验结果表明:该系统在应用过程中其运行稳定性接近99.5%,并且具备良好的通信传输能力;也可在船舶航迹复杂交错和存在其他船舶干扰情况下有效识别目标船舶航迹,应用效果显著。 相似文献