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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种基于卷积自编码的运输船舶异常轨迹检测方法，包括：获取运输船舶的AIS数据，并对AIS数据进行预处理，获取正常运行的运输船舶在不同途经点的经纬度坐标，基于时间顺序对不同途经点进行连接，将连接后的曲线表示为运输船舶的实际轨迹，并得到实际轨迹的特征图像，构建卷积自编码神经网络模型，将实际轨迹的特征图像作为输入数据对卷积自编码神经网络模型进行训练，设置重构误差阈值，获取待检测的运输船舶的实际轨迹，根据训练后的卷积自编码神经网络模型对待检测特征图像进行处理并获取处理结果，并判断是否超过了重构误差阈值，若是则为异常轨迹，反之为正常轨迹。本发明实现基于卷积自编码神经网络的船舶异常轨迹的准确检测。
主权项：1.一种基于卷积自编码的运输船舶异常轨迹检测方法，其特征在于，包括S1、获取运输船舶的AIS数据，并对AIS数据进行预处理，所述预处理包括数据融合、数据清洗、识别并删除漂移点以及轨迹压缩，S2、基于预处理后的AIS数据，获取正常运行的运输船舶在不同途经点的经纬度坐标，基于时间顺序对不同途经点进行连接，将连接后的曲线表示为运输船舶的实际轨迹，基于生成灰度值的加权方法对实际轨迹进行特征提取，并得到实际轨迹的特征图像，S3、构建卷积自编码神经网络模型，所述卷积自编码神经网络模型包括编码器和解码器，所述编码器用于获取输入数据对应的编码数据，所述解码器用于从编码数据中获取重构数据，将实际轨迹的特征图像作为输入数据对卷积自编码神经网络模型进行训练，S4、设置重构误差阈值，S5、获取待检测的运输船舶的实际轨迹，对所述待检测的运输船舶的实际轨迹进行特征提取后得到待检测特征图像，根据训练后的卷积自编码神经网络模型对待检测特征图像进行处理并获取处理结果，所述处理结果包括待检测的运输船舶的实际轨迹的重构数据，计算处理结果与正常运行的运输船舶的实际轨迹的重构数据之间的重构误差，并判断是否超过了重构误差阈值，若是，表示待检测的运输船舶的实际轨迹为异常轨迹，反之为正常轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于卷积自编码的运输船舶异常轨迹检测方法
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