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船舶AIS轨迹快速自适应谱聚类算法
被引量：
27
1
作者
牟军敏
陈鹏飞
+3 位作者
贺益雄
张行健
朱剑峰
荣昊
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期428-432,共5页
为了对船舶AIS轨迹数据进行快速聚类,本文提出了一种基于Hausdorff距离的船舶轨迹快速自适应谱聚类算法(fast self-tune spectral clustering,FSSC)。在保留轨迹特征的情况下,利用Douglas-Peucker(DP)算法对船舶轨迹数据进行预处理;基于...
为了对船舶AIS轨迹数据进行快速聚类,本文提出了一种基于Hausdorff距离的船舶轨迹快速自适应谱聚类算法(fast self-tune spectral clustering,FSSC)。在保留轨迹特征的情况下,利用Douglas-Peucker(DP)算法对船舶轨迹数据进行预处理;基于Hausdorff距离,设计自动选取尺度参数的相似度度量函数,构造相似度矩阵并采用谱聚类算法对船舶轨迹进行聚类。以长江口水域船舶实际AIS数据为样本对算法进行了验证,结果表明:聚类结果能够准确提取水域船舶主要航路,算法消耗系统资源少,计算速度快。该方法对水域船舶主要航路识别,提高海事监管效率等方面具有参考意义。
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关键词
船舶自动识别系统
船舶轨迹
DOUGLAS-PEUCKER算法
数据压缩
HAUSDORFF距离
谱聚类
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职称材料
题名
船舶AIS轨迹快速自适应谱聚类算法
被引量：
27
1
作者
牟军敏
陈鹏飞
贺益雄
张行健
朱剑峰
荣昊
机构
武汉理工大学航运学院
湖北省内河航运重点实验室
深圳招商蛇口国际邮轮母港有限公司
斯本科技大学海洋技术与工程中心
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期428-432,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(51579201)
武汉理工大学研究生自主创新基金项目(2015-zy-109, 175212005)
文摘
为了对船舶AIS轨迹数据进行快速聚类,本文提出了一种基于Hausdorff距离的船舶轨迹快速自适应谱聚类算法(fast self-tune spectral clustering,FSSC)。在保留轨迹特征的情况下,利用Douglas-Peucker(DP)算法对船舶轨迹数据进行预处理;基于Hausdorff距离,设计自动选取尺度参数的相似度度量函数,构造相似度矩阵并采用谱聚类算法对船舶轨迹进行聚类。以长江口水域船舶实际AIS数据为样本对算法进行了验证,结果表明:聚类结果能够准确提取水域船舶主要航路,算法消耗系统资源少,计算速度快。该方法对水域船舶主要航路识别,提高海事监管效率等方面具有参考意义。
关键词
船舶自动识别系统
船舶轨迹
DOUGLAS-PEUCKER算法
数据压缩
HAUSDORFF距离
谱聚类
Keywords
automatic identification system(AIS)
trajectory
Douglas-Peucker algorithm
data compression
Hausdorff distance
spectral clustering
分类号
U675.7 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
船舶AIS轨迹快速自适应谱聚类算法
牟军敏
陈鹏飞
贺益雄
张行健
朱剑峰
荣昊
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
27
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