基于海洋地理信息系统的船舶轨迹异常检测分析研究  被引量:2

Ship Track Anomaly Detection and Analysis Based on Ocean Geographic Information System

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作  者:李可欣 郭健 王宇君 陈辉 李宗明 LI Kexin;GUO Jian;WANG Yujun;CHEN Hui;LI Zongming(School of Geospatial Information of Information Engineering University,Zhengzhou 450001,China;31438 Troops,Shenyang 110031,China;31682 Troops,Lanzhou 730000,China)

机构地区:[1]信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州450001 [2]31438部队,辽宁沈阳110031 [3]31682部队,甘肃兰州730000

出  处:《测绘与空间地理信息》2023年第8期127-130,134,共5页Geomatics & Spatial Information Technology

摘  要:伴随着定位设备、无线电通讯技术以及智能传感器的普及和发展,大规模高质量的可用轨迹数据被广泛记录。船舶轨迹异常检测可以帮助提升海洋态势感知能力,为海事监管辅助决策等提供支撑,已经成为了数据挖掘领域的一个新的研究热点。随着人工智能技术以及软硬件处理设备的发展,利用海洋地理信息系统(MGIS)决策管理、分析评价和模拟预测等多项功能,对船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据进行协同管理与分析,能更高效、准确的建立模型、挖掘信息,对于加强海上安全、维护海上贸易、提供辅助决策等都有着重大意义。With the popularization and development of positioning equipment,radio communication technology and intelligent sensors,large-scale and high-quality available trajectory data are widely recorded.Ship track anomaly detection can help improve marine situation awareness and provide support for maritime supervision decision-making,which has become a new research hotspot in the field of data mining.With the development of artificial intelligence technology and hardware and software processing equipment,functions like decision management,analysis and evaluation,and simulation prediction in MGIS are applied to the Automatic Identification System(AIS) data and Synthetic Aperture Radar(SAR) data for collaborative management and analysis,which can conduct more efficient and accurate model building and information mining for strengthening maritime security,maintenance of maritime trade,decision-making assistance,and is of great significance.

关 键 词:船舶轨迹 异常检测 MGIS AIS SAR 

分 类 号:P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程]

 

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