典型文献
基于改进DBSCAN的船舶轨迹聚类方法研究
文献摘要：
为了辅助海上安全监管,科学分析海上交通安全态势,根据有着大量船舶航行特征的AIS数据,提出一种改进轨迹段的DBSCAN算法进行轨迹聚类.在对原始AIS数据进行预处理后,结合航向变化率和航速变化率获取特征点的方式来进行轨迹分段,采用融合距离(MD)作为船舶轨迹的距离计算方法,并且充分考虑航向信息和航速信息来进行相似度度量,传统的DBSCAN算法只对点进行聚类,改进后的DBSCAN算法可以对轨迹分段后的轨迹子段进行聚类分析,通过实验分析,可以得到船舶典型运动轨迹,实验对比结果显示,论文所提聚类方法在一定程度上可以获得更好的聚类效果.船舶轨迹聚类是船舶轨迹预测的基础,因此得到更好的聚类结果有利于提高后续预测的准确度.
文献关键词：
轨迹聚类;轨迹分段;DBSCAN;相似度度量;融合距离
中图分类号：
作者姓名：
刘钰;彭鹏菲
作者机构：
海军工程大学电子工程学院 武汉 430033
文献出处：
引用格式：
[1]刘钰;彭鹏菲-.基于改进DBSCAN的船舶轨迹聚类方法研究)[J].舰船电子工程,2022(12):57-63
A类：
B类：
DBSCAN,船舶轨迹聚类,聚类方法,海上安全,安全监管,科学分析,海上交通安全,安全态势,船舶航行,AIS,航向,航速,速变,特征点,轨迹分段,融合距离,MD,距离计算,相似度度量,运动轨迹,实验对比,船舶轨迹预测
AB值：
0.293406
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