文献类型：期刊文章

作　　者：徐垚[1] 李卓然[2,3] 孟金龙[2,3] 赵利坡[1] 温建新[1] 王桂玲[2,3]

XU Yao;LI Zhuoran;MENG Jinlong;ZHAO Lipo;WEN Jianxin;WANG Guiling(Shore-based Information System Department,Ocean Information Technology Research Institute Co.,Ltd,China Electronics Technology Group Corporation (CETC Ocean Corp.),Beijing 100041,China;Beijing Key Laboratory on Integration and Analysis of Large-scale Stream Data (North China University of Technology),Beijing 100144,China;School of Computer,North China University of Technology,Beijing 100144,China)

机构地区：[1]中电科海洋信息技术研究院有限公司岸基信息系统部,北京100041 [2]大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学),北京100144 [3]北方工业大学计算机学院,北京100144

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61832004;61672042);北京市自然科学基金资助项目(4172018);中电科海洋信息技术研究院有限公司高校合作课题项目(402054841879);北方工业大学毓优团队培养计划项目(107051360018XN012/020)~~

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：1

起止页码：105-112

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：传统的道路数据获取方法成本高、更新慢等无法适用于海洋航道的获取,从众源轨迹数据中提取道路或航道信息具有成本低、更新快等特性,然而,由于船舶轨迹数据噪声多、数据量大、不同区域分布不均使得航道边界提取面临较大挑战。针对该问题,提出一种基于大规模船舶轨迹数据进行航道边界提取的方法。首先对大规模的船舶轨迹数据进行并行化去噪、插值、轨迹分段;然后,基于并行化及基于Geohash编码的空间聚类,将轨迹数据化简为多个方形区域的点集数据;其次,对其进行窗口划分,对传统的Ni Black方法进行扩展,提出Spatial Ni Black算法,对方形区域进行航道识别;最后,提出一种新的提取算法del-alpha-shape,基于航道识别结果获得航道边界。理论分析与实验结果表明,所提方法在最大密度值是200,最小密度值是10,窗口长和宽分别为5和5时,可同时达到86. 7%的准确率和79. 4%的召回率。实验结果表明,该方法可以从大规模的轨迹数据中提取有价值的航道边界,是一种有效的航道提取方法。

关 键 词：轨迹数据  自动识别系统 时空大数据  DELAUNAY三角网 航道提取  

分 类 号：TP319]