基于Transformer_LSTM编解码器模型的船舶轨迹异常检测方法

[目的]为提升船舶轨迹异常检测的精度和效率,解决传统异常检测方法存在的特征表征能力有限、补偿精度不足、容易出现梯度消失、过拟合等问题,提出一种基于Transformer_LSTM编解码器模型的无监督船舶轨迹异常检测方法。[方法]该方法基于编码器解码器架构,由Transformer_LSTM模块替代传统神经网络实现轨迹特征提取和轨迹重构;将Transformer嵌入LSTM的递归机制,结合循环单元和注意力机制,利用自注意力和交叉注意力实现对循环单元状态向量的计算,实现对长序列模型的有效构建;通过最小化重构输出和原始输入之间的差异,使模型学习一般轨迹的特征和运动模式,将重构误差大于异常阈值的轨迹判定为异常轨迹。[结果]采用2021年1月的船舶AIS数据进行实验,结果表明,模型在准确率、精确率以及召回率上相较于LOF,DBSCAN,VAE,LSTM等经典模型有着明显提升;F1分数相较于VAE_LSTM模型提升约8.11%。[结论]该方法的异常检测性能在各项指标上显著优于传统算法,可有效、可靠地运用于海上船舶轨迹异常检测。