基于航迹特征融合的船舶行为模式识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于航迹特征融合的船舶行为模式识别方法，步骤包括：对AIS数据进行预处理，得到航程数据；将航程数据输入至运动特征生成模块，得到运动特征矩阵；将运动特征矩阵输入到运动特征提取模块，得到高维运动特征；将航程数据输入至图像生成模块，得到轨迹图像；将轨迹图像输入至图像特征提取模块，得到高维图像特征；将高维运动特征和高维图像特征进行融合得到融合特征，然后基于融合特征进行船舶行为模式的识别，得到识别结果。本发明专利技术实现了全面的船舶特征提取与分析，可以充分挖掘船舶轨迹运动范式，提升训练效果，最终实现了高效准确的基于AIS数据的船舶行为模式识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电磁信号处理，尤其涉及一种船舶行为模式识别方法。

技术介绍

1、自动识别系统(automatic identification system，ais)是一种利用船舶上的无线电设备，通过交换船舶的位置、航速、航向等信息，来提高船舶安全和管理效率的系统。ais数据作为现有船舶轨迹的重要来源之一，可以用于提取和分析船舶轨迹的有效信息。

2、现有的船舶行为模式识别算法主要分为两类，基于传统计算机视觉的识别算法和基于ais数据的识别算法。

3、基于传统计算机视觉的识别算法是通过拍摄船舶可见光、红外光、遥感图像等视觉特征，利用计算机视觉领域成熟的目标识别分类算法进行处理、但这类算法过分依赖数据集，且数据集的采集需要耗费大量时间和成本，同时复杂海上环境和分辨率问题也给分类模型带来了挑战。

4、基于ais数据的识别算法是利用数据中的经度、纬度、对地航速、对地航向等丰富内容进行特征提取和模型训练，其数据获取成本低，覆盖范围广且具有实时性。

5、进一步的，主流基于ais数据的识别算法可以分为基于经验规则的识别算法、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于航迹特征融合的船舶行为模式识别方法，其特征在于步骤包括：

2.如权利要求1所述的基于航迹特征融合的船舶行为模式识别方法，其特征在于：原始AIS数据中包含多个轨迹点数据，每个轨迹点数据包含：时间t，海上移动业务标识码MMSI，经度lon，纬度lat，地面航速SOG，船艏向COG，船舶状态status，以及船舶类型type；

3.如权利要求1所述的基于航迹特征融合的船舶行为模式识别方法，其特征在于，所述步骤2中特征生成模块的处理过程为：

4.如权利要求1所述的基于航迹特征融合的船舶行为模式识别方法，其特征在于，所述步骤3中运动特征提取模块的处理...

【技术特征摘要】

1.一种基于航迹特征融合的船舶行为模式识别方法，其特征在于步骤包括：

2.如权利要求1所述的基于航迹特征融合的船舶行为模式识别方法，其特征在于：原始ais数据中包含多个轨迹点数据，每个轨迹点数据包含：时间t，海上移动业务标识码mmsi，经度lon，纬度lat，地面航速sog，船艏向cog，船舶状态status，以及船舶类型type；

3.如权利要求1所述的基于航迹特征融合的船舶行为模式识别方法，其特征在于，所述步骤2中特征生成模块的处理过程为：

4.如权利要求1所述的基于航迹特征融合的船舶行为模式识别方法，其特征在于，所述步骤3中运动特征提取模块的处理过程为：

5.如权利要求4所述的基于航迹特征融合的...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐从安，吴俊峰，高龙，杨柱天，陈佳炜，冯忠明，孙显，蔡卓燃，孙炜玮，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学，
类型：发明
国别省市：