基于ais信息的船舶轨迹聚类模型研究

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1、学校编码10390分类号U675学号2010119009密级糞H大孝硕士学位论文基于AIS信息的船舶轨迹聚类模型研究指导教师：邵哲平教授作者姓名：肖潇串请学位级别：硕士学科专业：交通信息工程及控制研究方向：交通信息工程及控制论文提交曰期：2015年4月7日论文答辩曰期：2015年6月13日学位授予单位：集美大学学位授予曰期：2015年6月答辩委员会主席：叶引论文评阅人:学术诚信声明兹呈交的学位论文，是本人在导师指导下独立进行的研究工作及取得的研究成果。除文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研宄成果。本人依法享有和承担由此论文产生的权利和责

2、任。声明人（签名）.•哉,时间：碑7月！ra保护知识产权声明本人完全了解集美大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意集美大学可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。作者（签名）••导师（签名）：时间：碑7同文0硕士学位论文基于AIS信息的船舶轨迹聚类模型研究StudyonShip’sTrajectoryClusteringModelBasedonAISData学科门类：工学作者姓名：肖潇指导教师：邵哲平教授学科专业：交通信息工程及控制研究方向：

3、交通信息工程及控制学位授予单位：集美大学论文答辩日期：2015年6月13日基于AIS信息的船舶轨迹聚类模型研究摘要随着海上交通量的迅猛增长以及海上交通环境日益复杂，船舶在生产活动中产生的时空轨迹也越来越多，如何对船舶异常轨迹进行有效的监控与管理，及时发现异常轨迹，是实现海上智能交通的关键技术之一，而及时发现异常轨迹的前提为获得船舶典型运动轨迹。由于传统的海上交通调查方法费时费力，且效率低下。而基于海量的船载AIS信息集合蕴藏着大量的海上交通特征，从中获取能够反映船舶行为规律的、有效的、潜在的信息，有利于进行海上交通调查获取数据信息。本文根据海上交通工程理论和数据挖掘技术，构建相

4、应的AIS数据库，采取了理论研究与实例相结合的方法，重点研究了基于AIS信息的船舶轨迹聚类模型及相关算法，主要工作如下：1）基于IVISSEA系统，搭建船舶轨迹聚类模型实验数据平台。通过对船载AIS信息的采集、存储入库及预处理等，构建AIS信息数据库，为基于AIS信息的海上交通流分析来获得船舶行为的数字特征奠定了数据基础。2）建立船舶轨迹划分模型并确立聚类算法。在研究过程中，为了用更简洁而又不失精确性的方法来描述原轨迹，利用了航向航速变化率与最小描述长度方法来对轨迹进行划分；而后结合经典的基于密度的聚类算法DBSCAN来最终实现船舶轨迹聚类。3）优化轨迹间相似性的度量算法。由于

5、船舶轨迹是由AIS采集的位置点连接而成，而每个AIS点都蕴含着丰富的信息，如位置、航向、航速等，因此说明船舶轨迹内部也拥有着自身的结构特征。因此，为了能够更好的表征船舶轨迹间的相似性，本文结合线段之间的Hausdorff与结构相似度两种距离度量方法共同对船舶轨迹间相似性实施度量。4）运用扫描线方法来获取典型运动轨迹。为了能够更好的获取代表轨迹，文章中利用了扫描线这一算法来获取船舶典型运动轨迹，并运用坐标转换算法来提高算法效率。5）结合AIS数据库，实现船舶轨迹聚类模型，并利用海上交通工程相关理论与实际船舶交通流情况进行验证。以厦门港主航道及闽台直航船“中远之星”船舶轨迹为例，结

6、合历史AIS数据，对该水域船舶轨迹进行聚类，得到了船舶典型运动轨迹，针对研究对象的不同，采用了船舶区域会遇与特定船舶会遇两种不同算法，并结合船舶实际交通流对船舶轨迹聚类模型正确性进行了验证。结果表明该轨迹聚类模型能较好的对船舶轨迹进行聚类，并能获得较好的船舶典型运动轨迹，能为下一步分析和预测船舶运动行为、及时发现并处理船舶异常行为奠定了前提条件，为下一步实现智能船舶交通管理系统监控船舶行为打下了坚实基础。关键词：AIS信息；船舶轨迹聚类；轨迹划分；轨迹相似性度量；数据挖掘IStudyonShip’sTrajectoryClusteringModelBasedonAISDataA

7、bstractDuetotherapidgrowthofmaritimetrafficanditsincreasinglycomplexenvironment,thetrajectoryoftimeandspacegeneratedintheproductionactivitieshasbeenbecomingmoreandmore,hence,howtoachieveeffectivesupervisionandmanagementfromanyunusualtrajectoryandsp