[发明专利]一种基于北斗卫星传输数据的渔船轨迹异常检测方法

摘要

本发明涉及一种基于北斗卫星传输数据的渔船轨迹异常检测方法。传统的船舶轨迹异常检测算法主要对船舶轨迹的位置信息进行异常检测，而忽视船舶的速度、方向等固有运动属性，本发明在TRAOD算法的基础上将渔船航向、航速等运动特征加入轨迹异常检测，从渔船位置信息和行为特征多个方面对渔船轨迹异常进行检测，并对多个轨迹异常影响因素分别进行建模，计算各个轨迹特征下的渔船轨迹异常趋势分值，提升渔船轨迹异常检测的可靠性和有效性。本发明使用加权累积和的方式实现组件异常趋势分值的组合，该方法能够根据不同组件异常检测的有效性改变组件权重，避免最终异常趋势分值过分依赖某个组件的问题。

主权项

1.一种基于北斗卫星传输数据的渔船轨迹异常检测方法，其特征在于，其算法流程包括以下几个步骤：步骤a)、对渔船历史轨迹数据库中的轨迹进行行为识别，挖掘出渔船航行轨迹和作业轨迹，并分别建立渔船行为模型和渔船状态行为模型；步骤b)、通过北斗卫星接收渔船轨迹数据，截取渔船轨迹快照中最近时刻的轨迹段，对该轨迹段进行轨迹行为识别；步骤c)、根据渔船轨迹行为识别结果，使用相应的渔船状态行为模型对渔船轨迹状态特征进行异常检测，同时使用TRAOD算法对渔船轨迹位置进行异常检测；步骤d)、将上述渔船轨迹状态特征异常趋势分值和TRAOD轨迹位置异常趋势分值进行加权累加，与异常阈值进行比较,最终判断渔船状态。