基于轨迹的内河船舶行为模式挖掘

从内河海量的船舶AIS数据中提取出有用的交通知识,辅助水上安全监管,对于研究日益复杂的水上交通安全形势具有重要意义。基于内河船舶行为特征,构造由船舶位置、航速和航向4个维度组成的船舶航行状态空间来描述船舶行为。针对传统DBSCAN聚类算法提取状态空间中相似船舶轨迹存在计算复杂高的问题,提出增量式算法改进DBSCAN算法用以高效地计算不同船舶的行为模式;然后利用核密度估计等统计方法对不同模式的船舶行为特征进行数据挖掘,得到船舶航速、航向和位置的时空分布特征规律,进一步挖掘不同行为模式下的船舶微观特征。以武汉航段的汉江分叉航道水域作为研究案例,利用所提的方法对该水域分析研究,得到了6类不同行为模式,挖掘出不同模式下分叉航道内船舶静态属性信息(船舶类型、船舶尺寸)、空间分布特征(轨迹点分布、航速分布、航向分布)、船舶到达规律等信息。利用该模型所提取的知识有助于水上监管人员迅速获取水域交通态势,从而提高水上交通安全监管的水平和效率。

AIS数据中单船操纵模式辨识

针对当前船舶运动数据的特征过于简单、无法反映单船操纵行为、导致可检测的船舶异常行为类型受限的问题,根据船舶操纵规律和运动学约束条件,利用轨迹中的3个点构建船舶操纵模式模型,提出一种从船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据中自动辨识单船操纵模式的方法。实际AIS轨迹试验结果表明,该方法能自动提取停留、匀速运动、加速、减速、小幅度左转、小幅度右转、大幅度左转和大幅度右转等8种船舶操纵行为模式,提取出的操纵行为与实际操船意图相符。此外,该方法能有效识别出需重点关注的机动行为,从而为进一步检测船舶异常行为和分析驾驶员行为奠定基础。

基于数据挖掘的船舶异常行为检测研究

通过对船舶异常行为检测,提高对船舶的实时监测和模式识别能力,提出一种基于数据挖掘的船舶异常行为检测方法。采用并行分列式数据架构模型构建船舶行为特征分布数据库,提取数据库中的关联规则特征量,采用自相关匹配滤波检测方法进行船舶异常行为特征点的提取,实现船舶异常工况下的行为特征数据挖掘,实现船舶异常行为检测优化。仿真结果表明,采用该方法进行船舶异常行为检测的准确概率较高,数据挖掘的分类性较好,虚警较低,在船舶异常监测和状态分析中具有很好的应用价值。

基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法

异常行为的出现,会对船舶正常航行造成较大影响。为避免上述现象的出现,设计基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法。通过主成分分析、成分因子相关性分析2个步骤,完成基于模式识别的船舶异常行为特征提取。通过异常行为的局部决策、基于决策结果的数据融合2个步骤,完成基于模式识别船舶异常行为自动报警方法的搭建。模拟方法运行环境,设计对比实验结果表明,应用基于模式识别船舶异常行为自动报警方法,可以明显降低船舶异常行为的发生几率,为船舶正常航行提供有力保障。

基于船舶行为的武汉长江大桥水域货船通航规律研究

内河桥区是水上交通事故的多发水域,为保障船舶通航安全、预防和减少事故的发生,从船舶行为的角度来对船舶自动识别系统(AIS)数据开展研究,以航速和航向角作为船舶行为特征来分析上下行和水期因素对其的影响。通过对各影响因素条件下的特征数据分别采用正态分布和对数正态分布拟合,发现后者能更准确描述航行规律;同时以航速、航向角区间散点比例的统计结果来量化各因素的影响。研究表明,货船航速在下行时受枯水期影响相对明显,航速整体倾向于向较高航速区间[7,9]kn转移;货船航向角在上下行时受洪水期影响较大,其中货船上行时航向角具有增大的趋势,而下行时具有相反的趋势。

基于航迹挖掘的船舶行为估计方法及软件实现

船舶活动规律分析尤其是船舶的行为研判问题,一直是研究的难点。聚焦船舶的活动规律分析问题,提出了一种基于大量船舶历史航迹聚类的频繁模式挖掘方法,用于对船舶未来行为进行估计,并给出了软件实现。首先提出航迹的综合相似性度量方法,并介绍基于航迹聚类的频繁模式挖掘含义;其次对经典密度聚类算法进行适应性改造,给出基于综合相似性的聚类算法的实施方法;然后,提取虚拟主干航迹计算最相似簇,经统计得出对当前船舶行为的估计结果;最后,给出了基于C/S架构的软件总体设计和试验效果。试验表明该方法能够给出航迹关联行为描述,软件得到的行为估计结果能够辅助研判。

内河渡船异常行为识别

目前,内河渡运监管模式主要是基于VTS、AIS的人力分析判断,属于被动监管,其效率难以应对日益严峻的水上安全监管形势.本文利用核密度估计对渡船历史AIS数据进行统计分析,挖掘渡船运动模式,得到渡船位置、航向和航速等运动特征的概率密度空间分布.在此基础上,建立基于位置异常和区域速度异常的渡船异常行为检测算法,并选择真实渡船AIS数据对算法进行检验.结果表明,该算法能够准确地辨识出渡船的异常行为,对水上监管具有辅助作用.