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题名基于AIS的船舶进出港轨迹数据压缩研究
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作者
胡银杰
齐乐
沈德翔
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机构
武汉理工大学航运学院
国家水运安全工程技术研究中心
水路交通控制全国重点实验室
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出处
《武汉理工大学学报》
CAS
2024年第3期116-124,共9页
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基金
湖北省自然科学基金(2019CFB339)。
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文摘
船载自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据中蕴含着丰富的船舶行为特征信息,大量的海上交通研究围绕其展开。随着AIS的完善和广泛应用,日益增长的海量数据和数据冗余问题,已经带来了存储和使用上的压力。为精简并提高AIS数据的可用性,结合船舶进出港轨迹数据特征,提出一种基于动态规划算法的轨迹压缩方法。以天津港大港港区船舶轨迹数据为例开展实验,将动态规划算法与自顶向下时间比算法、Douglas Peucker算法和Sliding Window算法进行对比测试,探讨了在不同压缩率下动态规划算法的压缩性能。实验结果表明,经动态规划算法压缩后的轨迹与原始轨迹高度吻合,能更好地保留原始轨迹的时空特征。文中提出的方法适用于船舶进出港轨迹的压缩,可为基于AIS数据的进出港船舶交通研究提供理论和技术支持。
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关键词
轨迹压缩
动态规划算法
时空特征
船舶进出港轨迹
AIS数据
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Keywords
trajectory compression
dynamic programming algorithm
ss
patio-temporal features
ship trajectory data in and out of port
AIS data
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分类号
U675.7
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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