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基于大规模船舶轨迹数据的航道边界提取方法

计算机应用 2019年第1期39卷 105-112页

作者：徐垚李卓然孟金龙赵利坡温建新王桂玲中电科海洋信息技术研究院有限公司岸基信息系统部北京100041 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学) 北京100144 北方工业大学计算机学院北京100144

传统的道路数据获取方法成本高、更新慢等无法适用于海洋航道的获取,从众源轨迹数据中提取道路或航道信息具有成本低、更新快等特性,然而,由于船舶轨迹数据噪声多、数据量大、不同区域分布不均使得航道边界提取面临较大挑战。针对该问题... 详细信息

传统的道路数据获取方法成本高、更新慢等无法适用于海洋航道的获取,从众源轨迹数据中提取道路或航道信息具有成本低、更新快等特性,然而,由于船舶轨迹数据噪声多、数据量大、不同区域分布不均使得航道边界提取面临较大挑战。针对该问题,提出一种基于大规模船舶轨迹数据进行航道边界提取的方法。首先对大规模的船舶轨迹数据进行并行化去噪、插值、轨迹分段;然后,基于并行化及基于Geohash编码的空间聚类,将轨迹数据化简为多个方形区域的点集数据;其次,对其进行窗口划分,对传统的Ni Black方法进行扩展,提出Spatial Ni Black算法,对方形区域进行航道识别;最后,提出一种新的提取算法del-alpha-shape,基于航道识别结果获得航道边界。理论分析与实验结果表明,所提方法在最大密度值是200,最小密度值是10,窗口长和宽分别为5和5时,可同时达到86. 7%的准确率和79. 4%的召回率。实验结果表明,该方法可以从大规模的轨迹数据中提取有价值的航道边界,是一种有效的航道提取方法。

关键词：轨迹数据自动识别系统时空大数据 Delaunay三角网航道提取

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基于密度拟合的区域航道挖掘方法

雷达科学与技术 2023年第3期21卷 342-348,354页

作者：聂熠文刘军伟中国电子科技集团公司第三十八研究所安徽合肥230088 孔径阵列与空间探测安徽省实验室安徽合肥230088

雷达目标跟踪主要利用从回波信号中得到的目标位置、速度等信息,所用的先验信息较少。由于地形、燃料等因素,空中/海面目标通常是会沿着一定航道进行运动,但这一信息通常难以作为先验信息提供给雷达观测,用以辅助雷达跟踪。因此本文提... 详细信息

雷达目标跟踪主要利用从回波信号中得到的目标位置、速度等信息,所用的先验信息较少。由于地形、燃料等因素,空中/海面目标通常是会沿着一定航道进行运动,但这一信息通常难以作为先验信息提供给雷达观测,用以辅助雷达跟踪。因此本文提出基于航迹密集程度的区域航道挖掘方法,从航迹数据集提取航道,可为后续相同区域内的目标跟踪提供必要的辅助信息支持。本方法对航迹进行参数拟合,基于参数聚类找到航迹高密集区域并利用最小二乘提取航道;它在无任何先验知识的前提下,仅利用已有航迹数据就可实现对区域内航道快速、准确提取。基于实测数据,通过本方法与其他方法的实验对比,我们验证了本方法提取航迹的有效性和准确性。

关键词：机器学习航道提取参数拟合最小二乘

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基于海洋时空大数据的船舶航道分析

基于海洋时空大数据的船舶航道分析

作者：李卓然北方工业大学

学位级别：硕士

时空大数据挖掘是近年来数据挖掘领域研究的热门内容之一,从交通数据中提取道路信息对时空数据的研究具有重要意义,与陆地交通时空大数据不同,从海洋时空大数据中提取船舶航道是一个更具有挑战性的问题。由于海洋大数据其远海区域船舶... 详细信息

时空大数据挖掘是近年来数据挖掘领域研究的热门内容之一,从交通数据中提取道路信息对时空数据的研究具有重要意义,与陆地交通时空大数据不同,从海洋时空大数据中提取船舶航道是一个更具有挑战性的问题。由于海洋大数据其远海区域船舶轨迹数据的质量非常低,所以轨迹数据在近海和远海不同区域的质量差异极大,这种分布情况造成从海洋时空大数据中提取航道信息成为困难和挑战。论文基于海洋时空大数据航道提取开展研究,主要工作有:1).提出一种面向航道提取的船舶轨迹大数据预处理方法,经去噪、插值、轨迹分段、采样平均,并基于GeoHash编码的轨迹聚类实现对数据简化,通过Map Reduce并行计算框架实现。此预处理方法使得原始大数据得到了有效的清洗和规范化,并被较大的简化。2).提出了一种基于四叉树的并行的精度自适应的船舶航道提取方法。该方法基于四叉树的数据结构存储预处理后的栅格集数据,包括基于四叉树的并行合并过滤算法及局部滑动窗口过滤算法,可以过滤得到表示航道信息的栅格集数据。最后将Delaunay三角剖分方法应用于栅格集数据,有效地提取出多精度船舶航道边界结果。实验选用2016年6月东海区域的油轮数据,可达到89.7%的准确率和89.3%的召回率,在准确率和召回率上也普遍高于同类基于OTSU方法和NiBlack方法。3).论文实现了航道提取的实验验证性原型系统,提供了相应的业务用户操作界面,支持从覆盖近海和远海范围的不同质量的船舶轨迹大数据中自动提取不同精度的船舶航道结果。

关键词： AIS数据精度自适应航道提取

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基于深度学习的海洋船舶航道学习方法研究

基于深度学习的海洋船舶航道学习方法研究

作者：贾为星北方工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着物联网、大数据等技术的发展,移动物体产生了海量的时空轨迹大数据,对其进行分析并提取或学习道路信息成为研究热点。在海上交通领域,船舶的航道(或称规律路径)信息是一类重要的基础数据。利用来自船舶自动识别系统(Automati... 详细信息

近年来,随着物联网、大数据等技术的发展,移动物体产生了海量的时空轨迹大数据,对其进行分析并提取或学习道路信息成为研究热点。在海上交通领域,船舶的航道(或称规律路径)信息是一类重要的基础数据。利用来自船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的海量船舶轨迹数据提取或学习航道信息,具有低廉、更新快等优势,是一种较有前景的途径。与陆地道路相比,海洋航道受气候、洋流、事故等各种外部因素影响,而且,与车辆轨迹数据相比,船舶轨迹数据具有数据质量差、数据密度在不同区域差异明显等问题,缺少标准的航道数据作为训练数据集,这些给海上航道的提取带来了较大的挑战。为了提高航道提取方法的鲁棒性,避免其受各种变化因素以及数据质量等影响,论文对基于深度学习的海洋船舶航道学习方法开展研究。论文工作的主要贡献和创新点包括:(1)针对现有工作无法进行细粒度的航道提取、以及缺少成对航道-轨迹数据训练集问题,提出了一种基于无监督方法的多特征结合学习航道的方法。分析了学习方法对多特征提取航道的有效性,选择了Cycle GAN作为训练模型。将矢量特征数据映射为平面数据时,使用HSV颜色空间存储了轨迹点更多的属性信息,同时对特征数据当中噪声静止点进行了清除。为了发挥模型提取航道能力,实验了7种不同生成器的提取效果。实验选择丹麦海域5930条船舶的AIS数据作为特征提取的数据集,构建了多特征的3072个特征文件。通过对比其他的学习方法,该方法学习到的航道连续性更强,航道具有细粒度的级别,并且学习到的无效航道更少。(2)针对随时间动态变化航道的学习方法研究,提出了一种基于EncoderDecoder LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆)的航道学习方法。针对直接预测变化航道时面临航道数据集缺乏的问题,分析发现历史AIS数据可以对预测航道提供数据支撑。通过使用历史AIS数据预测航行轨迹,之后使用Cycle GAN从预测的航行轨迹中提取航道,可以达到提取随时间变化的航道的目的。实验借助直方图均衡化对信息不够突出的AIS轨迹数据进行了预处理。模型设计使用Conv LSTM代替了LSTM进行更多空间基础特征的捕获。实验选择渤海区域的AIS数据进行了间隔3天的轨迹预测,得到的轨迹可达到0.7956的精确率,0.8091的召回率和0.8022的F1值。同时对预测的航行轨迹结果进行了矢量化操作。(3)实现了海上细粒度航道学习和动态变化航道学习研究的验证性原型系统,提供了包括特征转换、航道提取和轨迹图像预处理以及轨迹预测的操作及展示界面,并且支持相关参数的调节。

关键词： AIS数据深度学习特征转换航道提取航行轨迹

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基于航迹相似性的目标经典航道挖掘算法

舰船电子工程 2023年第6期43卷 38-42页

作者：付讯薛丽惠谢卫中国西南电子技术研究所成都610036

经典航道提取用于从海量历史航迹数据数据中挖掘目标潜在的活动规律,是支撑态势估计、目标意图分析、行为预测的有效手段之一。论文以目标历史航迹数据为研究对象,设计并实现了一种目标经典航道生成算法,该算法首先对航迹数据进行预处理... 详细信息

经典航道提取用于从海量历史航迹数据数据中挖掘目标潜在的活动规律,是支撑态势估计、目标意图分析、行为预测的有效手段之一。论文以目标历史航迹数据为研究对象,设计并实现了一种目标经典航道生成算法,该算法首先对航迹数据进行预处理,剔除异常值、检测停留区域、划分航迹段;然后,对预处理后的航迹进行栅格化处理与相似性计算,在此基础上采用层次聚类算法完成航迹聚类;最后通过边界提取方法完成经典航道生成。论文使用某ADS-B系统获取的航迹数据对该方法进行测试,实验结果表明:该算法能够从大量的历史航迹数据中有效提取目标不同形状的空间航道信息。

关键词：航迹聚类经典航道航道提取航迹相似性