船舶AIS轨迹快速自适应谱聚类算法

• 作者: 张行健 朱剑峰 牟军敏 荣昊 贺益雄 陈鹏飞
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 交通运输
• 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
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 428-432
• 页数: 5页
• 分类号: U675.7
• 字数: 3088字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11990/jheu.201609033

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牟军敏	武汉理工大学航运学院	52	351	11.0	17.0
3	陈鹏飞	武汉理工大学航运学院	8	14	2.0	3.0
5	贺益雄	武汉理工大学航运学院	11	49	5.0	6.0
13	张行健	武汉理工大学航运学院	2	15	2.0	2.0
17	朱剑峰		1	5	1.0	1.0