【技术实现步骤摘要】
一种基于曲线长度距离的船舶轨迹聚类方法
[0001]本专利技术涉及船舶航行轨迹分析
,具体涉及一种基于曲线长度距离的船舶轨迹聚类方法。
技术介绍
[0002]随着经济的全球化和一体化,水路运输已成为国内外综合运输体系中最重要的方式之一。伴随着船舶行业的发展以及造船技术的提升,船舶呈现大型化、专业化、高速化的发展趋势,水域通航密度也随之大幅度增加,水路交通环境愈加复杂,对水域管理者的通航管理能力提出了更高的需求。
[0003]船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)作为新型的数字助航系统和设备,通过借助AIS数据中的多维度航行信息,不仅可以捕获船舶连续移动的坐标信息,还可以获取船舶在时空轨迹点上的航速、航向等动态信息。因此,AIS数据非常适合用于船舶轨迹的聚类研究。
[0004]对轨迹段聚类研究的主要目的,是将连续轨迹点组成的整个轨迹或轨迹段作为聚类对象,算法通过建立轨迹段之间的相似度度量模型,将整段轨迹划分为不同的簇,通过聚类算法最终获得较为完整的航道数 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于曲线长度距离的船舶轨迹聚类方法,船舶轨迹由两两轨迹点之间组成的若干轨迹段组成,其特征在于,包括步骤:S1:获取船舶轨迹集中的各轨迹段并归类为未归类轨迹段;S2:获取当前轨迹段中的末端轨迹点与其对应船舶轨迹的首端轨迹点之间曲线长度归一化后的加权长度;S3:根据当前末端轨迹点的加权长度在对应船舶轨迹中的比例,通过线性插值法获取其它船舶轨迹中相同加权长度比例处的轨迹点作为配对轨迹点;S4:根据当前末端轨迹点与相应配对轨迹点处的目标函数计算曲线长度距离,并结合轨迹段的航行数据计算综合相似度度量;S5:判断综合相似度度量是否大于预设度量阈值,若是,获取当前末端轨迹点对应轨迹段预设邻域范围内的轨迹段,并归类为聚类轨迹段;S6:判断是否有新增聚类轨迹段,若是,根据新增的各聚类轨迹段返回并分别执行步骤S2,若否,根据当前的聚类轨迹段获取船舶轨迹聚类结果。2.如权利要求1所述的一种基于曲线长度距离的船舶轨迹聚类方法,其特征在于,所述S1步骤之前还包括步骤,S0:筛选并剔除船舶轨迹中航向变化率或航速变化率小于预设变化率的轨迹点。3.如权利要求1所述的一种基于曲线长度距离的船舶轨迹聚类方法,其特征在于,所述综合相似度度量由曲线相似度度量、航速相似度度量和航向相似度度量归一化后按预设权值相加获得。4.如权利要求3所述的一种基于曲线长度距离的船舶轨迹聚类方法,其特征在于,所述S2步骤中,加权长度可用如下公式表示:式中,i为当前轨迹段中的末端轨迹点在对应船舶轨迹中的轨迹点排序,l
i
为第i个轨迹点处轨迹段的加权长度,第i个轨迹点处的坐标为(ε
i
,σ
i
),k为大于等于1的常数,ε
|max|
为当前轨迹段对应船舶轨迹中在ε坐标轴中坐标的最大绝对值,σ
|max|
为当前轨迹段对应船舶轨迹中在σ坐标轴中坐标的最大绝对值。5.如权利要求4所述的一种基于曲线长度距离的船舶轨迹聚类方法,其特征在于,所述根据当前末端轨迹点与相应配对轨迹点处的目标函数计算曲线长度距离,其中,目标函数可以表示为如下公式:可以表示为如下公式:式中,为轨迹a的总加权长度,为轨迹b的...
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