利用DBSCAN优化船舶领域算法的实时碰撞预警模型

• 作者: 何渡 肖丝雨 任俊伟 刘子恒 沈昕 李凯文 陈智军
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 时空大数据 AIS 船舶领域 实时航情 DBSCAN
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与理论
• 页码范围: 107-113
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.201491

摘要

船舶碰撞预警对于智慧城市中智能航道的实现具有重要意义.航船行驶极易受天气、水域、航速等复杂多变因素的影响,导致船舶碰撞预警的时效性和准确性不高.针对该问题,提出一种基于DBSCAN改进船舶领域算法的实时碰撞预警模型.该模型基于大规模船舶AIS轨迹,结合船舶行驶速度、船舶形状等因素,优化改进了传统船舶领域计算方法,并利用DBSCAN空间聚类思想,同时考虑船舶位置和船首向,在大量实时AIS数据下进行碰撞范围预测与潜在危险船舶预警.该模型使用长江流域真实AIS数据进行实验,并采用碰撞点时间估计法进行对比实验,结果表明,该模型能够有效提高碰撞预警的准确性和时效性.