基于統計學理論的船舶軌跡異常識別

甄　榮，邵哲平　，潘家財，趙　強

(集美大學航海學院，福建 廈門 361021)

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基于統計學理論的船舶軌跡異常識別

甄榮，邵哲平，潘家財，趙強

(集美大學航海學院，福建 廈門 361021)

[摘要]為了準確識別異常航行軌跡的船舶，以船舶AIS信息為數據源，利用統計學中曲線擬合的最小二乘法對訓練集船舶軌跡點進行擬合，得到船舶典型航行軌跡的數學表達模型，以此作為標準，通過計算監控船舶軌跡點與典型軌跡間的距離是否大于典型軌跡95%置信區間的范圍，從而對軌跡異常的船舶進行識別.實驗結果表明，該方法可以有效地識別軌跡異常船舶.將該方法運用到監控系統中可以提高海上交通監控效率.

[關鍵詞]船舶；航行軌跡；統計學；AIS信息；監控

0引言

配備船舶自動識別系統(Automatic Identification System，AIS)的船舶能夠自動發射船舶航行的靜態和動態信息[1]，這些AIS信息能夠清晰地反映船舶實時航行狀態和交通環境，也為構建船舶典型航行行為模型提供了基礎數據[2].將船舶AIS歷史信息作為訓練集[3]數據，提取船舶典型運動模型，從而對船舶的異常行為進行監控是當前研究的一個熱點.文獻[4]將監控海域分為若干網格，以高斯混合模型作為聚類模型，用期望最大化模型估計得到每個網格內樣本船舶航行軌跡的概率密度函數，通過計算檢測船舶的軌跡點是否符合對應網格的概率密度函數來識別船舶異常行為.文獻[5]利用核密度估計得到船舶軌跡的概率密度函數來識別船舶異常行為……