基于軌跡聚類的船舶異常行為識別研究.pdf

1、海上交通監(jiān)控對于在航船舶的航行安全具有重要意義。船舶AIS的強制安裝及沿海VTS的建立給海事監(jiān)管部門帶來極大的便捷，但海事部門對海上交通監(jiān)控的主要方式仍為人工監(jiān)控，該方法費時費力，且缺乏針對性，尤其在一些繁忙港口僅僅依靠人工監(jiān)控很難滿足港口安全需求。為了對船舶行為進(jìn)行實時監(jiān)控并自主發(fā)現(xiàn)異常行為船舶，提出了一種基于軌跡聚類的船舶異常行為識別模型。
　　針對傳統(tǒng)Hausdorff距離在度量軌跡不等長及軌跡點丟失情況下存在度量距離加大的

2、問題，優(yōu)化Hausdorff距離度量方式，將傳統(tǒng)度量最鄰近點距離改進(jìn)為度量軌跡點到最鄰近兩點所在直線的垂直距離，使船舶軌跡間距離度量更加準(zhǔn)確;將新提出的密度峰聚類算法應(yīng)用到航海領(lǐng)域并對船舶軌跡進(jìn)行聚類，該聚類方法不需要人為設(shè)置參數(shù)，可以避免人為因素的干擾;設(shè)置掃描線對聚類后的每一簇船舶軌跡進(jìn)行掃描，獲得船舶典型軌跡模型;統(tǒng)計每條船舶軌跡與船舶典型軌跡模型的距離、航向和航速偏差，根據(jù)準(zhǔn)確率和誤報警率來確定最優(yōu)偏差閾值，若待測船舶偏差超過設(shè)