典型文献
基于DBTCAN算法的船舶轨迹聚类与航路识别
文献摘要：
为解决船舶轨迹聚类算法效率不高,检测精度低,丢失轨迹局部特征等问题,将具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法由传统的点聚类推广为线聚类,提出一种可以直接对完整船舶轨迹进行聚类的具有噪声的基于密度的轨迹聚类(density-based trajectory clustering of applications with noise,DBTCAN)算法.该算法采用Hausdorff距离作为船舶轨迹之间的相似度度量,可以对不同长度的船舶轨迹进行聚类.针对DBTCAN算法需要人工确定输入参数的问题,提出一种参数自适应确定方法.选取渤海海域的船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据进行实验,结果表明,该算法能够在大量复杂的船舶轨迹中找到相似的轨迹并对其进行聚类,聚类结果与实际交通流情况一致.本文的研究成果可以为相关部门进行航线规划和海上交通监管提供依据.
文献关键词：
船舶轨迹聚类;具有噪声的基于密度的轨迹聚类(DBTCAN);Hausdorff距离;自适应参数;航路识别
中图分类号：
作者姓名：
杨家轩;刘元
作者机构：
大连海事大学航海学院,辽宁大连116026;大连海事大学辽宁省航海安全保障重点实验室,辽宁大连116026
文献出处：
引用格式：
[1]杨家轩;刘元-.基于DBTCAN算法的船舶轨迹聚类与航路识别)[J].上海海事大学学报,2022(03):7-12
A类：
DBTCAN,航路识别
B类：
船舶轨迹聚类,聚类算法,算法效率,效率不高,检测精度,局部特征,基于密度,空间聚类,density,spatial,clustering,applications,noise,DBSCAN,类推,广为,整船,trajectory,Hausdorff,相似度度量,同长,输入参数,参数自适应,确定方法,渤海海域,船舶自动识别系统,automatic,identification,system,AIS,交通流,航线规划,海上交通,交通监管,自适应参数
AB值：
0.31817
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
