基于轨迹段DBSCAN的船舶轨迹聚类算法

论文摘要

船舶自动识别系统（Automatic Identification System, AIS）数据中蕴藏着大量的海上交通特征,为挖掘AIS数据中有关船舶运动规律有效的、潜在的信息,提出一种改进型轨迹段DBSCAN（Density-Based Spatitcal Clustering of Applications with Noise）的聚类算法。船位转向角和航速变化量作为信息度量对船舶轨迹进行分段,采用离散Frechet距离作为轨迹相似度度量,利用类似DBSCAN算法对轨迹段进行聚类,得出船舶运动典型轨迹。以天津港为例,采用改进的轨迹段DBSCAN算法对船舶轨迹进行聚类,能从一定程度上提高聚类的效果和准确率,为进一步研究船舶异常行为打下基础。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 江玉玲,熊振南,唐基宏

关键词: 船舶轨迹,分段,相似度度量,轨迹聚类

来源: 中国航海 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 船舶工业

单位: 集美大学诚毅学院,集美大学航海学院

基金: 福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JAT170912),福建省自然科学基金(2016J01243)

分类号: U675.7

页码: 1-5

总页数: 5

文件大小: 628K

下载量: 492

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标签：船舶轨迹论文;  分段论文;  相似度度量论文;  轨迹聚类论文;