基于Multi-DOTS算法的船舶轨迹数据压缩研究

摘要：

为在船舶轨迹数据的压缩过程中保留船舶运动特性,提出一种基于有向无环图的在线轨迹数据多步压缩(Multi-step Directed Acyclic Graph Based Online Trajectory Simplification,Multi-DOTS)算法.Multi-DOTS算法先对输入的船舶轨迹进行检测并划分,然后采用基于有向无环图的在线轨迹数据压缩(Directed Acyclic Graph Based Online Trajectory Simplification,DOTS)算法初步确定最优的局部子轨迹压缩路径,再以对应子轨迹类型的滑动统计窗口检测并保留有关键运动信息的船舶轨迹点,最终综合各局部压缩子轨迹得到全局压缩轨迹.以厦门港及附近水域船舶轨迹数据验证了算法的有效性,检验结果表明:当压缩率小于80％时,Multi-DOTS算法的动态误差约为道格拉斯-普克(Douglas-Peucker,DP)算法和DOTS算法的65.17％;在相同参数条件下对不同类型船舶的轨迹数据有稳定的压缩率.可见Multi-DOTS算法避免了参数的频繁切换,压缩后的船舶轨迹数据能更好地反映船舶运动特性,能满足船舶交通流特性分析及船舶行为模式识别等应用研究的需要.

关键词：船舶自动识别系统、船舶轨迹、有向无环图、数据压缩

所属期刊栏目：46

分类号：U675.7

在线出版日期：2023-04-03（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：107-113