【技术实现步骤摘要】
本申请涉及船舶航迹预测，尤其涉及一种船舶异常行为监测方法、装置、存储介质及计算机设备。
技术介绍
1、以往在船舶异常行为分析方面的工作主要关注单源数据，如ais数据、雷达、视觉、遥感卫星等方面的数据，单一数据源无法涵盖所有需要监测和分析的信息，导致数据不完备，影响异常行为检测的准确性。并且，使用单源数据时，未分析不同来源数据之间的关联关系，导致数据质量较差。另外，单一数据源无法涵盖所有需要监测和分析的信息，导致数据不完备，从而影响了异常行为检测的准确性。
2、基于此，现如今的船舶异常行为分析一般采用多源数据进行异常分析，如ais数据和雷达数据，但由于多源数据缺乏统一标准，不同的数据源可能采用不同的数据格式、参数和度量指标等，造成数据之间的不兼容性，难以进行有效的比对和分析。并且，受海上气象、海流等多种因素的影响，ais数据和雷达数据的质量可能会受到一定的影响，进而影响船舶异常行为分析的准确性。另外，海上航行涉及多个船只之间的交互和协调，船舶之间存在复杂的关系和行为模式，算法需要更复杂的模型才能进行预测和判断，进而导致现有的船...
【技术保护点】
1.一种船舶异常行为监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的船舶异常行为监测方法，其特征在于，所述使用局部信息熵的加权航迹融合算法对所述船舶位置数据和所述航海雷达数据进行加权融合，得到所述目标船舶在各个时刻的融合航迹数据，包括：
3.根据权利要求2所述的船舶异常行为监测方法，其特征在于，所述数据时空统一数学模型包括空间统一模型和时间统一模型；
4.根据权利要求2所述的船舶异常行为监测方法，其特征在于，所述根据统一后的船舶位置数据和航海雷达数据确定所述目标船舶在各个时刻的关联航迹点矩阵，包括：
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种船舶异常行为监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的船舶异常行为监测方法，其特征在于，所述使用局部信息熵的加权航迹融合算法对所述船舶位置数据和所述航海雷达数据进行加权融合，得到所述目标船舶在各个时刻的融合航迹数据，包括：
3.根据权利要求2所述的船舶异常行为监测方法，其特征在于，所述数据时空统一数学模型包括空间统一模型和时间统一模型；
4.根据权利要求2所述的船舶异常行为监测方法，其特征在于，所述根据统一后的船舶位置数据和航海雷达数据确定所述目标船舶在各个时刻的关联航迹点矩阵，包括：
5.根据权利要求2或4所述的船舶异常行为监测方法，其特征在于，所述根据统一后的船舶位置数据和航海雷达数据确定每一关联航迹点矩阵中...
【专利技术属性】
技术研发人员：王驰明，李亚楠，陈久虎，李育香，李立爵，
申请(专利权)人：厦门天吴海洋科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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