船舶轨迹聚类分析与应用

摘要：

从船舶AIS数据中挖掘出相关的行为模式,辅助水上安全监管,对于日益复杂的海上交通安全形势具有重要意义.以大量船舶AIS数据为基础,首先利用融合距离(MD)对轨迹相似性进行度量,针对传统DBSCAN算法需对每个样本的邻域重复查询的问题,提出一种改进的DBSCAN算法,从减少区域查询次数从而提高算法的时间效率,完成对已有轨迹的聚类.采用上海陆家嘴段水域6h获取的AIS数据去验证算法的有效性.实验结果表明,与传统相似性度量方法相比,改进后的基于融合距离的DBSCAN算法在充分降低时间复杂度的基础上得到了较好的聚类效果,验证了所提算法的有效性.最后分析了船舶轨迹聚类的3个应用,提取了船舶的3种运动模式,丰富了船舶行为模式特征.

关键词：轨迹分析、相似性度量、融合距离、行为模式

所属期刊栏目：37

分类号：U675.7;TP391

在线出版日期：2020-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：113-118,199