船舶异常行为的一致性检测

发布时间：2021-12-09 12:36

　　目前船舶异常行为检测算法中没有考虑到单船的操纵模式和船舶间联动模式（即避碰行为）的影响,导致检测出船舶异常行为类型受限。为了解决此问题,本文以船舶行为为研究对象,采用基于轨迹数据的船舶行为分析技术和一致性异常检测的方法,对异常船舶行为检测问题进行研究。本文主要工作如下:提出了一种基于单向距离和谱聚类的船舶运动模式辨识方法。该方法利用单向距离度量各轨迹之间的相似性,可以获得轨迹相似度矩阵,采用谱聚类算法以无监督方式学习轨迹的空间分布,从而辨识出船舶运动模式。以琼州海峡实测AIS数据为样本,辨识了进入海口秀英港的四种船舶运动模式,计算了各模式内及模式之间的距离。结果表明该方法切实有效,能适应用于沿海港口和船舶交通复杂的区域。该方法具有鲁棒性强,能以无监督方式自动运行的优点。提出了一种从船舶AIS轨迹数据中自动辨识单船操纵模式的方法。该方法利用轨迹中相邻3个轨迹点,根据船舶操纵规律和运动学约束条件,构建停留、匀速运动、加速、减速、小幅度左转、小幅度右转、大幅度左转和大幅度右转等8种船舶操纵模式模型,为进一步检测船舶异常行为奠定基础。实验结果与实际操船意图相符,表明该方法能有效识别出操纵行为。... 

【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：133 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１．１海洋万物的设计图??Ｆｉｇ．?１．１?Ｏｃｅａｎ?ｏｆ?Ｔｈｉｎｇｓ?Ｂｌｕｅ?Ｐｒｉｎｔ??

图１．２船舶异常行为分类??Ｆｉｇ．?１．２?Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?Ａｂｎｏｒｍａｌ?Ｂｅｈａｖｉｏｒ?ｏｆ?Ｖｅｓｓｅｌ??［１８］２，

图１．３船舶异常行为检测方法分类??Ｆｉｇ．?１．３?Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?Ｓｈｉｐ?Ａｂｎｏｎｎａｌ?Ｂｅｈａｖｉｏｒ?Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ?Ｍｅｔｈｏｄｓ??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于安全态势感知在网络攻击防御中的具体运用[J]. 李全华.  信息通信. 2018(04)
[2]如何更好实施国家大数据战略研究[J]. 中国国际经济交流中心课题组,张晓强,张影强.  全球化. 2018(01)
[3]基于卷积神经网络与一致性预测器的稳健视觉跟踪[J]. 高琳,王俊峰,范勇,陈念年.  光学学报. 2017(08)
[4]智慧海事:感知船舶“新引擎”[J]. 王海潮.  中国海事. 2016(04)
[5]基于自适应学习的演化聚类算法[J]. 王玲,孙华.  控制与决策. 2016(03)
[6]基于最小描述长度的图分割变化检测改进算法[J]. 魏长宝,姚汝贤.  计算机工程. 2015(07)
[7]基于统计学理论的船舶轨迹异常识别[J]. 甄荣,邵哲平,潘家财,赵强.  集美大学学报(自然科学版). 2015(03)
[8]轨迹数据可视分析研究[J]. 王祖超,袁晓如.  计算机辅助设计与图形学学报. 2015(01)
[9]时空轨迹大数据模式挖掘研究进展[J]. 吉根林,赵斌.  数据采集与处理. 2015(01)
[10]基于Agent的突发性群体事件人群聚集效应分析[J]. 陈鹏,陈建国,袁宏永.  计算机工程与应用. 2014(24)

博士论文
[1]船舶碰撞危险度及避碰决策模型的研究[D]. 毕修颖.大连海事大学 2000

硕士论文
[1]网络安全态势评估与预测方法的研究[D]. 黄亮亮.兰州大学 2016
[2]云计算环境下时空轨迹聚集模式挖掘算法研究[D]. 王敏.南京师范大学 2016
[3]基于AIS信息的港口水域船舶异常行为识别研究[D]. 甄荣.集美大学 2015
[4]基于卡尔曼滤波的船舶航行轨迹异常行为预测算法研究[D]. 邱洪生.河北工业大学 2012
[5]机动车驾驶员不当驾驶行为特征与判别指标分析[D]. 陶立.清华大学 2012



本文编号：3530643