基于AIS信息的船舶轨迹聚类模型及应用_肖潇

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1、第38卷第2期中国航海Vol．38No．22015年6月NAVIGATIONOFCHINAJun．2015文章编号:1000－4653(2015)02－0082－05基于AIS信息的船舶轨迹聚类模型及应用111，21，2肖潇，邵哲平，潘家财，纪贤标(1．集美大学航海学院，福建厦门361021;2．厦门大学信息科学与技术学院，福建厦门361011)摘要:为获得船舶典型的运动模型，及时发现船舶异常轨迹并对其进行有效监控和管理，进而实现海上智能交通，基于船载AIS蕴藏着大量的海上交通特征的特点，从中获取能够反映船舶行为规律的有效的、潜在的信息。根据海上交通工程理论和数据挖掘技术

2、，利用AIS信息并结合轨迹聚类算法，完成对已有轨迹的聚类，从中获取船舶典型的运动轨迹。以厦门港主航道及闽台直航船为实例，通过构建相应的AIS数据库并对船舶轨迹进行聚类结果展示，获得该海域船舶典型的运动轨迹。关键词:水路运输;船舶自动识别系统信息;数据挖掘;轨迹聚类中图分类号:U675．7;TP391文献标志码:AShipTrajectoryClusteringModelBasedonAISDataanditsApplication111，21，2XIAOXiao，SHAOZheping，PANJiacai，JIXianbiao(1．NavigationCollege，Ji

3、meiUniversity，Xiamen361021，China;2．SchoolofInformationScienceandEngineering，XiamenUniversity，Xiamen361011，China)Abstract:Tomonitorthetrafficandtimelyfindabnormalshiptrajectoryisimportantforintelligentmaritimetrafficmanage-ment．Inordertodothis，toknowthetypicalshipmotiontrajectoryisthepremi

4、se．HugeAISdatacollectedfromshipbroadcastscontaintheinformationweneed．ThetypicalshiptrajectoryfromAISinformationisdeterminedbymeansofthetrajectoryclusteringalgorithmaccordingtothemarinetrafficengineeringtheoryanddataminingtechniques．Thetrajecto-riesofdirectnavigatingshipsbetweenFujianandTa

5、iwanonthemainchannelofXiamenareprocessedtoshowthefeasibili-tyofproposedmethod．Keywords:waterwaytransportation;AISinformation;datamining;trajectoryclustering陆上交通主要利用视频实时监控车辆的位置信时，巨大的交通压力对交通控制和管理提出了更高息，通过聚类方法提取运动目标的典型运动模式，进的要求，迫切需要提高交通信息系统的智能化水平。［1-2］［6］而检测出异常的交通行为。空中交通主要对历史在该背景下，以海上交通工程为理论

6、基础，［7-8］航迹进行聚类，从中找出适应当前空中流量的飞行利用船舶自动识别系统(AutomaticIdentification中心轨迹，进而改善终端区进离场航线的组织规System，AIS)信息中蕴含着大量海上交通特征的特［3］［9］划。相比较而言，海上交通目前主要是针对飓风性，结合数据挖掘技术，对船舶的轨迹进行聚类，轨迹数据，利用聚类算法从看似无序的数据中发现从中提取出船舶运动特征规律，进而将轨迹分成不轨迹数据之间的共性，进而为预测飓风轨迹提供依同的、具有相似运动规律的对象组成的子集，并通过［4-5］据。典型特征轨迹表示轨迹聚类信息。该研究是分析和近年来，随着国内水运

7、量和国际贸易不断扩大，预测对象运行行为、正确规范船舶行为、及时发现并海上交通量迅猛增长，海上交通环境日益复杂，船舶处理船舶轨迹异常行为的前提条件，可为下一步实在生产活动中产生的时空轨迹越来越多，从海量的现智能船舶交通管理系统(VesselTrafficService，轨迹数据中挖掘出有用信息已非人力所能及。同VTS)监控船舶行为打下坚实的基础。收稿日期:2015-02-21基金项目:福建省教育厅科技计划项目(JB11103);浙江省交通厅科技项目(2012W14)作者简介:肖潇(1988—)，男，福建三明人，硕士生，研究方向为