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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing >Sequential Vessel Trajectory Identification Using Truncated Viterbi Algorithm
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Sequential Vessel Trajectory Identification Using Truncated Viterbi Algorithm

机译：截断维特比算法的顺序血管轨迹识别

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In this work, we propose a novel classification algorithm that used to classify vessel data points into different trajectories. The algorithm is a truncated version of Viterbi Algorithm. A physical model utilizing the observation information completely is used to simulate the movement of vessels during the period. Distributions of observation noise (also called residuals) are learned from the model. A directed graph is then constructed based on those distributions to portrait the relationship between data points. Truncated Viterbi Algorithm (TVA) is applied to this graph to find the most possible trajectories embedding in the data set. By doing experiments on the maritime domain and Automatic Identification System (AIS) data, we can demonstrate the efficacy of our algorithm.
机译：在这项工作中，我们提出了一种新的分类算法，用于将船只数据点对不同的轨迹分类。 该算法是Viterbi算法的截断版本。 完全利用观察信息的物理模型用于模拟船舶在此期间的运动。 观察噪声（也称为残差）的分布是从模型中学到的。 然后基于那些分布构造的定向图，以肖像数据点之间的关系。 截断的维特比算法（TVA）应用于此图形，以查找数据集中嵌入最可能的轨迹。 通过对海上域和自动识别系统（AIS）数据进行实验，我们可以展示算法的功效。

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