文献类型：期刊文章

作　　者：张春玮[1] 马杰[1,2,3] 牛元淼[1] 刘琪[1]

ZHANG Chunwei;MA Jie;NIU Yuanmiao;LIU Qi(School of Navigation ,Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China;Hubei Key Laboratory of Inland Shipping Technology, Wuhan 430063, China;National Engineering Research Center for Water Transport Safety, Wuhan 430063, China)

机构地区：[1]武汉理工大学航运学院,武汉430063 [2]湖北省内河航运技术重点实验室,武汉430063 [3]国家水运安全工程技术研究中心,武汉430063

出　　处：《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(51679182);国家级大学生创新创业训练计划项目(201810497182)资助

年　　份：2019

卷　　号：43

期　　号：3

起止页码：517-521

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：轨迹聚类是研究船舶行为模式、发现船舶交通规律的重要手段,它可以为船舶行为监控和异常行为检测提供参考依据.针对现有船舶轨迹聚类方法大多只考虑空间位置特征而忽略船舶运动行为特征的问题,提出一种融合位置、航速、航向等多个运动参量的船舶行为相似度模型,在无监督DBSCAN算法的基础上设计了基于行为相似度的船舶轨迹聚类方法.利用长江口南槽段船舶AIS轨迹数据对算法进行了验证和对比分析,结果表明算法不仅能有效区分轨迹在空间位置分布上的差异,还能对行为模式不同和行为异常的轨迹进行分类辨识.

关 键 词：船舶轨迹聚类  AIS 船舶行为 异常检测  

分 类 号：U675.7]