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作 者:陈信强[1] 徐祥龙 彭静[2] 孙洋[2] 王梓创 阎莹[3] CHEN Xinqiang;XU Xianglong;PENG Jing;SUN Yang;WANG Zichuang;YAN Ying(Institute of Logistics Science and Engineering,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,China;Merchant Marine College,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,China;School of Transportation,Chang’an University,Xi’an 710064,China)
机构地区:[1]上海海事大学物流科学与工程学院,上海201306 [2]上海海事大学商船学院,上海201306 [3]长安大学运输工程学院,西安710064
出 处:《上海海事大学学报》2022年第3期1-6,共6页Journal of Shanghai Maritime University
基 金:国家自然科学基金(52102397,52071200);国家重点研发计划(2019YFB1600605);中国博士后科学基金(2021M700790,2022M712027)。
摘 要:针对船舶航迹数据量大、数据冗余、航迹特征不明显等问题,提出一种融合道格拉斯-普克(Douglas-Peucker,DP)压缩算法和基于距离的快速捆绑包(Quick Bundles,QB)聚类算法的水上交通模式识别方法。该方法根据航迹数据特征、压缩率和压缩误差等指标选择合理的压缩阈值实现大规模船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据的压缩。在此基础上,提出一种基于最小直接翻转距离的聚类指标,利用QB算法实现船舶航迹的有效聚类。实验结果表明,提出的方法既可以简化航迹聚类过程,也可准确高效地实现航迹聚类,为水上交通精细化管理与决策提供数据支撑。For the problems of large amount of ship trajectory data,data redundancy,and unobvious trajectory characteristics,a maritime traffic pattern recognition method is proposed based on Douglas-Peucker(DP)compression algorithm and the distance-based Quick Bundles(QB)clustering algorithm.In the algorithm,a reasonable compression threshold is determined to achieve the large-scale automatic identification system(AIS)data compression according to the indices of the trajectory data characteristics,the compression ratio and the compression error.A clustering index based on the minimum direct flipping distance is proposed to realize the effective clustering of ship trajectory with the help of QB algorithm.Experimental results show that,the proposed method can not only simplify the ship trajectory clustering process,but also realize the ship trajectory clustering accurately and efficiently.The study provides data support for the fine management and decision-making of maritime traffic.
关 键 词:船舶航迹聚类 船舶自动识别系统(AIS) DOUGLAS-PEUCKER算法 Quick Bundles算法
分 类 号:U697.3[交通运输工程—港口、海岸及近海工程] U675.79[交通运输工程—船舶与海洋工程]
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