基于改进DBSCAN的船舶轨迹聚类方法研究
刘钰
彭鹏菲
海军工程大学电子工程学院 武汉 430033
摘要：为了辅助海上安全监管,科学分析海上交通安全态势,根据有着大量船舶航行特征的AIS数据,提出一种改进轨迹段的DBSCAN算法进行轨迹聚类.在对原始AIS数据进行预处理后,结合航向变化率和航速变化率获取特征点的方式来进行轨迹分段,采用融合距离(MD)作为船舶轨迹的距离计算方法,并且充分考虑航向信息和航速信息来进行相似度度量,传统的DBSCAN算法只对点进行聚类,改进后的DBSCAN算法可以对轨迹分段后的轨迹子段进行聚类分析,通过实验分析,可以得到船舶典型运动轨迹,实验对比结果显示,论文所提聚类方法在一定程度上可以获得更好的聚类效果.船舶轨迹聚类是船舶轨迹预测的基础,因此得到更好的聚类结果有利于提高后续预测的准确度.
关键词：轨迹聚类轨迹分段DBSCAN相似度度量融合距离
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2022-12-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 57-63 )
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