船舶行为异常检测研究进展

• 作者: 陈影玉 杨神化 索永峰
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通控制 船舶行为 异常检测 轨迹挖掘和分析 异常行为
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1-11
• 页数: 11页
• 分类号: U675.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.001

摘要

船舶行为异常检测对于海上安全、海域的智能监管具有重要意义.异常检测算法不能满足轨迹大数据挖掘在实时性、准确性和鲁棒性等方面的需求.将异常行为进行分类,分析目前几类主要的异常检测方法:统计分析在对数据分布做出正确假设时根据概率分布获取异常情况,确定合适的异常阈值较为困难;预测法基于对历史数据的了解程度,易受多种因素影响;机器学习依赖数据特征、计算复杂度高.基于此,总结可能提高统计分析、机器学习和预测法检测效果的方法,指出将在线实时检测引入船舶检测,并展望数据处理、轨迹表示、挖掘分析和情境语义在异常检测中的可能研究方向.