内河渡船异常行为识别

• 作者: 刘益 周春辉 张帆 文元桥 黄亮
• 来源期刊: 大连海事大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 内河渡船 船舶自动识别系统(AIS) 船舶行为模式 航行状态 异常检测
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 8-13
• 页数: 6页
• 分类号: U612.12|X951
• 语种: 中文
• DOI: 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2017.01.002

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张帆	武汉理工大学航运学院	85	474	13.0	19.0
2	黄亮	武汉理工大学航运学院	47	182	8.0	11.0
3	文元桥	武汉理工大学航运学院	81	523	12.0	19.0
7	周春辉	武汉理工大学航运学院	37	144	6.0	10.0
11	刘益	武汉理工大学航运学院	5	16	3.0	3.0