基于C-OPTICS算法的船舶軌跡聚類與應(yīng)用.pdf

1、隨著世界經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，海上交通運輸量呈現(xiàn)出大規(guī)模增長態(tài)勢，船舶交通日益繁忙。進(jìn)而導(dǎo)致重要的海上交通要道、港口水域船舶交通日益擁堵，給船舶的安全航行，港航的建設(shè)和海事管理帶來了空前的壓力。為了保障海上人員及財產(chǎn)安全，保護(hù)海洋環(huán)境，降低監(jiān)管人員的勞動強(qiáng)度，利用信息技術(shù)感知海上交通態(tài)勢及發(fā)現(xiàn)船舶的異常行為十分必要。船舶軌跡聚類是檢測船舶異常行為的基礎(chǔ)，論文基于C-OPTICS算法對船舶軌跡進(jìn)行聚類并檢測3種異常船舶行為。主要工作包括:

2、>　　(1) AIS數(shù)據(jù)的解碼和預(yù)處理。在介紹AIS信息類型、內(nèi)容及信息時間更新的基礎(chǔ)上，對AIS原始信息的構(gòu)成和報文結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析，并對AIS進(jìn)行了解碼，構(gòu)建了AIS數(shù)據(jù)庫，設(shè)計了清洗AIS數(shù)據(jù)的方案和篩選方法，保證能獲取清潔可用的AIS信息。
　　(2)提出了利用航向約束的C-OPTICS算法進(jìn)行船舶軌跡聚類的算法。使用歐幾里得距離度量軌跡相似性，設(shè)計了船舶運動點和擱置點識別算法，提取清洗后的AIS數(shù)據(jù)中的船舶運動點和擱置點;

3、考慮航向因素，建立了基于C-OPTICS算法的船舶軌跡挖掘流程和實現(xiàn)方法;采用青島港膠州灣外水域的AIS數(shù)據(jù)對論文的算法進(jìn)行了驗證，聚類得到了11個類簇，和實際船舶交通流模式對應(yīng)，表明本文的方法正確可行，結(jié)果可信。
　　(3)船舶軌跡聚類在船舶異常行為檢測中的應(yīng)用。結(jié)合電子海圖模擬器平臺，將船舶軌跡聚類結(jié)果作為電子海圖模擬器中報警的閾值，對船舶的位置、航向和航速進(jìn)行檢測，當(dāng)發(fā)生行為異常時，能夠提供預(yù)警，實驗表明聚類的結(jié)果可以用于船