为解决船舶轨迹聚类算法效率不高,检测精度低,丢失轨迹局部特征等问题,将具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法由传统的点聚类推广为线聚类,提出一种可以直接对完整...为解决船舶轨迹聚类算法效率不高,检测精度低,丢失轨迹局部特征等问题,将具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法由传统的点聚类推广为线聚类,提出一种可以直接对完整船舶轨迹进行聚类的具有噪声的基于密度的轨迹聚类(density-based trajectory clustering of applications with noise,DBTCAN)算法。该算法采用Hausdorff距离作为船舶轨迹之间的相似度度量,可以对不同长度的船舶轨迹进行聚类。针对DBTCAN算法需要人工确定输入参数的问题,提出一种参数自适应确定方法。选取渤海海域的船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据进行实验,结果表明,该算法能够在大量复杂的船舶轨迹中找到相似的轨迹并对其进行聚类,聚类结果与实际交通流情况一致。本文的研究成果可以为相关部门进行航线规划和海上交通监管提供依据。展开更多
针对目前轨迹压缩研究仅考虑船舶位置而忽略船舶操纵特征以及目前轨迹分段研究需确定多种阈值等问题,提出一种基于信息熵的船舶轨迹自适应分段压缩算法。该算法综合考虑船舶位置、航向和速度等信息,引入信息熵作为评判轨迹特征点的指标...针对目前轨迹压缩研究仅考虑船舶位置而忽略船舶操纵特征以及目前轨迹分段研究需确定多种阈值等问题,提出一种基于信息熵的船舶轨迹自适应分段压缩算法。该算法综合考虑船舶位置、航向和速度等信息,引入信息熵作为评判轨迹特征点的指标,从船舶轨迹中提取分段关键点,进而自适应划分出多条子轨迹,再利用自顶向下时间比(top-down time ratio,TD-TR)算法分别对子轨迹进行压缩。以老铁山水域船舶交通数据为实验样本,从压缩误差、运行效率等方面对比分段前后的轨迹压缩效果。结果表明,该算法能根据船舶的航向和速度信息对船舶轨迹进行自适应分段,分段后再压缩可大幅降低各种压缩误差,提升压缩效率,特别在轨迹数据量较大情况下效果更佳。展开更多
文摘为解决船舶轨迹聚类算法效率不高,检测精度低,丢失轨迹局部特征等问题,将具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法由传统的点聚类推广为线聚类,提出一种可以直接对完整船舶轨迹进行聚类的具有噪声的基于密度的轨迹聚类(density-based trajectory clustering of applications with noise,DBTCAN)算法。该算法采用Hausdorff距离作为船舶轨迹之间的相似度度量,可以对不同长度的船舶轨迹进行聚类。针对DBTCAN算法需要人工确定输入参数的问题,提出一种参数自适应确定方法。选取渤海海域的船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据进行实验,结果表明,该算法能够在大量复杂的船舶轨迹中找到相似的轨迹并对其进行聚类,聚类结果与实际交通流情况一致。本文的研究成果可以为相关部门进行航线规划和海上交通监管提供依据。
文摘针对目前轨迹压缩研究仅考虑船舶位置而忽略船舶操纵特征以及目前轨迹分段研究需确定多种阈值等问题,提出一种基于信息熵的船舶轨迹自适应分段压缩算法。该算法综合考虑船舶位置、航向和速度等信息,引入信息熵作为评判轨迹特征点的指标,从船舶轨迹中提取分段关键点,进而自适应划分出多条子轨迹,再利用自顶向下时间比(top-down time ratio,TD-TR)算法分别对子轨迹进行压缩。以老铁山水域船舶交通数据为实验样本,从压缩误差、运行效率等方面对比分段前后的轨迹压缩效果。结果表明,该算法能根据船舶的航向和速度信息对船舶轨迹进行自适应分段,分段后再压缩可大幅降低各种压缩误差,提升压缩效率,特别在轨迹数据量较大情况下效果更佳。
