[發明專利]一種基于改進K-Means聚類算法的船舶過橋行為特征提取方法

有效

• 申請號: 201910740212.6
• 申請日: 2019-08-12
• 公開（公告）號: CN110705582B
• 公開（公告）日: 2022-12-06
• 發明（設計）人: 毛喆;閻路平;張金奮
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 劉琰

1.一種基于改進K-Means聚類算法的船舶過橋行為特征提取方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟1、獲取測試集中橋區大量自由航行船舶的AIS數據；

步驟2、根據獲取到的AIS數據，對船舶行為特征參數進行標準化處理；

步驟3、對船舶行為特征參數進行篩選，判斷船舶是否為跟馳行為，得到篩選后的獨立過橋船舶數據；

步驟4、對獨立過橋船舶數據，選取初始聚類數目K0，通過對K-Means算法進行改進得到KM-ISO算法，使用KM-ISO算法對獨立過橋船舶數據進行聚類處理，提取船舶速度波動性特征、航向波動性特征以及位置特征；

步驟5、對測試集的過橋行為特征分布進行統計。

2.根據權利要求1所述的基于改進K-Means聚類算法的船舶過橋行為特征提取方法，其特征在于，AIS數據：包括船速極大值、船速極小值、船速均值、船速標準差、加速度極大值、加速度極小值、加速度均值、航向極大值、航向極小值、航向均值、航向標準差、航向變化率極大值、航向變化率極小值、航向變化率均值、船舶長度、船舶寬度、距通航孔中心偏離程度。

3.根據權利要求1所述的基于改進K-Means聚類算法的船舶過橋行為特征提取方法，其特征在于，使用z-score標準化處理船速相關值、加速度相關值和航向相關值；min-max法處理船舶長度、船舶寬度、距通航孔中心偏離程度，將這些船舶特征數據轉化為無量綱的純數值。

4.根據權利要求1所述的基于改進K-Means聚類算法的船舶過橋行為特征提取方法，其特征在于，步驟3的具體方法為：

同個時間點兩船距離D小于設定的跟馳距離判定閾值ε_d，位置相對較后的船舶認為是跟馳船舶；ε_d根據不同水域條件進行調整，在開闊水域ε_d的取值大于在內河水域ε_d的取值；船舶跟馳的算法流程如下：

輸入：n次航行數據集M＝(m₁，m₂，…，m_n)，跟馳距離判定閾值ε_d，時間差閾值μ_t，距離閾值μ_d；

輸出：無跟馳行為數據集D；

(1)i＝1，j＝i+1；

(2)從M中提取兩個不同船舶的單次記錄m_i，m_j，按時間排序存入表A；

(3)計算表A中相鄰的不同船舶的時間差值timeDiff，利用墨卡托算法計算距離dist；

(4)如果timeDiff＜μ_t且dist＜μ_d，則利用插補法統一兩船時間點，計算距離dist；

(5)如果dist＜ε_d，則標記后船為跟馳船舶；j＝j+1；

(6)重復步驟(2)至步驟(4)，直至遍歷M；

(7)i＝i+1，j＝i+1，重復步驟(2)至步驟(5)，直至遍歷M；

(8)將無標記船舶的記錄存入D。