文献类型：期刊文章

作　　者：熊志文[1,2]

XIONG Zhi-wen(Guangxi Ship Networking Engineering Technology Research Center,Nanning 530007,China;Guangxi Perceived Internet of Things Productivity Promotion Center,Nanning 530007,China)

机构地区：[1]广西船联网工程技术研究中心,广西南宁530007 [2]广西感知物联网生产力促进中心,广西南宁530007

出　　处：《舰船科学技术》

基　　金：广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2022KY0901)。

年　　份：2023

卷　　号：45

期　　号：5

起止页码：152-155

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：船舶安全航行是航海领域重点关注的问题之一,为此研究基于大数据驱动的船舶航行轨迹异常检测方法。该方法利用不同类型传感器获取船舶航行大数据,然后使用船舶观测大数据相似度方程计算船舶航行大数据之间的相似度,得到来自同一船舶的航行大数据;再利用大数据驱动技术中的聚类方法建立船舶正常轨迹模型,获取船舶航行正常轨迹;依据船舶航行正常轨迹,利用大数据驱动技术内的Spark Streaming数据实时计算框架,通过计算船舶航行轨迹点与实际轨迹采样点之间的距离、航向角等,得到船舶航行轨迹异常检测结果。实验结果表明,该方法获取船舶航行实际轨迹精度较高,可有效检测船舶航行轨迹异常,具备较好的应用效果。

关 键 词：大数据驱动  船舶航行轨迹  异常检测  Spark Streaming框架  聚类方法

分 类 号：TP391]