SDFA:基于多特征融合的船舶轨迹聚类方法研究

郁舒昊; 周辉; 叶春杨; 王太正

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SDFA:基于多特征融合的船舶轨迹聚类方法研究

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随着航运业的快速发展,船舶轨迹挖掘与分析技术变得愈发重要,轨迹聚类在船舶领域有很多实际应用,如异常检测、位置预测、船舶避碰等。传统的轨迹相似度计算方法在精确度和效率上都较为低下,而现有的基于深度学习的方法大多数只提取静态特征,忽视了静态与动态的多特征的综合提取。为了解决这一问题,提出了一种基于卷积自编码器的静态-动态特征融合模型,用于提取更完善的船舶轨迹特征,弥补了多特征融合技术在船舶轨迹聚类应用方面的不足。在真实数据集上的实验结果表明,相比LCSS,DTW等传统方法以及基于深度学习的多特征提取模型,所提模型在精确率、准确率等指标上均至少有5%~10%的提升。

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来源
《计算机科学》 |2022年第s01期|256-260|共5页
作者
郁舒昊; 周辉; 叶春杨; 王太正;
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作者单位

海南大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
船舶自动识别系统(AIS); 轨迹聚类; 多特征融合; 卷积自编码器(CAE);

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