[发明专利]一种基于船舶轨迹大数据的港口识别方法

摘要

本发明提供一种基于船舶轨迹大数据的港口识别方法，从传统研究中相对忽视的船舶静止状态识别出发，提出了新型的港口靠泊船舶提取方法，巧妙地滤除了锚泊船舶，并通过大量历史船舶航行信息统计分析优化算法参数，最后利用经典的密度聚类方法实现了对港口位置及范围的自动识别提取。可以识别出传统基于遥感影像无法识别的“潜在的”乃至“偷渡”的停泊码头信息，作为现有港口识别技术的有益补充；进一步，为评估港口活动区域与港口吞吐量、分析船舶行为活动、识别异常船舶目标提供重要基础信息。

主权项

1.一种基于船舶轨迹大数据的港口识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、对经过预处理后的船舶轨迹数据集vtraj_i根据不同船舶目标进行遍历，分别计算各位置点的航速与加速度，i＝1，2，…，N；步骤二、根据船舶轨迹各位置点的加速度快速过滤跳点；步骤三、利用船舶静止状态识别有限状态机，根据船舶当前航速识别船舶静止状态及其位置信息，生成静止点数据集spoint_j，j＝1，2，…，N；步骤四、利用船舶静止漂移范围与静止停留时长判别提取靠泊船舶；步骤五、利用DBSCAN对靠泊船舶进行自动密度聚类；步骤六、再遍历spoint_j中的其他船舶，根据与其最近的靠泊船舶距离判别其是否位于该港口，j＝1，2，…，K；步骤七、根据各港口簇内停泊船舶信息输出港口信息harbor_x，x＝1，2，…，M。