文献类型：期刊文章

作　　者：赵吟秋[1,2] 索永峰[1,2] 鲜波[1,2]

ZHAO Yinqiu;SUO Yongfeng;XIAN Bo(Navigation College,Jimei University,Xiamen 361012,China;The Navigation Technology Institude,Jimei University,Xiamen 361012,China)

机构地区：[1]集美大学航海学院,福建厦门361021 [2]集美大学航海技术研究所,福建厦门361021

出　　处：《集美大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(51579114)。

年　　份：2022

卷　　号：27

期　　号：4

起止页码：326-332

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、IC、WOS、普通刊

摘　　要：为实现在AIS海量数据中快速高效地识别会遇船舶信息,对会遇船舶航行过程实施监控和分析,识别研究水域内存在的海上交通安全风险点。以台湾海峡部分区域内的AIS数据作为研究对象,运用改进的DBSCAN聚类算法,结合船舶会遇特征参数计算,挖掘两船会遇与多船会遇信息,根据船舶方位和航向差划分船舶交叉、对遇和追越三种会遇局面,并通过定量化方式多维度描述不同类型的船舶会遇过程。结果表明:分析轨迹数据的时空特性可以再现船舶会遇场景,能更清晰全面地展现船舶的会遇过程。

关 键 词：船舶自动识别系统 DBSCAN聚类 船舶会遇 时空特性分析  

分 类 号：U676.1]