[發明專利]一種基于AIS軌跡數據的多步聚類的漁船行為識別方法

在審

• 申請號: 202111334480.1
• 申請日: 2021-11-11
• 公開（公告）號: CN114139608A
• 公開（公告）日: 2022-03-04
• 發明（設計）人: 許越然;張紀林;袁俊峰;歐東陽;曾艷;劉震;王雷;許洋;徐傳奇;于曉康
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06V10/762;G06V10/74
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱亞冠

1.一種基于AIS軌跡數據的多步聚類的漁船行為識別方法，其特征在于包括以下步驟：

S1.基于AIS軌跡數據得到不同漁船的漁船軌跡，然后對漁船軌跡進行異常軌跡處理；其中每條漁船的漁船軌跡包括不同時刻的軌跡點，軌跡點包括船名、航速、航向、報位時間、經緯度；

S2.根據最小描述長度準則對漁船軌跡提取軌跡特征點；

S3.建立相似度距離模型，具體如下：

S3.1航速距離是在航速維度上衡量軌跡點間在航速上的差異性，假設軌跡點p_i和p_j的航速分別為speed_i，speed_j，1≤i≤N，1≤j≤N，i≠j；采用速度差值的絕對值來衡量航速距離，即兩軌跡點間航速距離計算式為：

V(i,j)＝|speed_i-speed_j| (6)

航向距離是在航向維度上描述軌跡點間在航向上的差異性，假設軌跡點p_i和p_j的航向分別為degree_i，degree_j，1≤i≤N，1≤j≤N，i≠j；因航向0°與360°為同一方向，采用航向夾角衡量航向距離，即軌跡點間航向距離D(i,j)為：

其中Δdegree表示軌跡點p_i和p_j的航向角度差的絕對值；

時間距離是在時間維度上描述軌跡點間在時間上的差異性，假設軌跡點p_i和p_j的報位時間分別為time_i和time_j，1≤i≤N，1≤j≤N，i≠j；采用絕對值衡量軌跡點間的時間距離，即兩軌跡點時間距離T(i,j)計算式為：

T(i,j)＝|time_i+time_j| (8),

空間距離是在空間維度上描述軌跡點間的差異程度，假設軌跡點p_i和p_j的經緯度分別為lon_i,lat_i，lon_j,lat_j，1≤i≤N，1≤j≤N，i≠j；采用兩軌跡點歐氏距離衡量空間距離，即兩軌跡點的空間距離計算式為：

其中lon表示經度，lat表示緯度；

S3.2.為實現航速距離、航向距離、時間距離和空間距離的融合，采用加權求和的方式建立軌跡點間相似度距離模型,即軌跡點p_i和p_j的相似度距離S(i,j)計算式為：

S(i,j)＝ω_V×V(i,j)+ω_D×D(i,j)+ω_T×T(i,j)+ω_S×S(i,j) (10),

其中，ω＝{ω_V，ω_D，ω_T，ω_S}為權重矩陣，ω_V為航速距離的權重，ω_D為航向距離的權重，ω_T為時間距離的權重，ω_S為空間距離的權重；

S4.使用基于核密度估計的聚類算法Mean Shift對所有漁船的軌跡特征點進行第一步聚類，使得相似度距離S(i,j)相近且連續軌跡點聚在一起；

S5.使用K-means聚類算法對步驟S4處理后得到的所有簇進行二次聚類，使得平均航速相似的軌跡段聚在一起，對所有的軌跡段按照拋錨、航行和捕撈行為進行分類。

2.如權利要求1所述的一種基于AIS軌跡數據的多步聚類的漁船行為識別方法，其特征在于步驟S1中所述異常軌跡處理為：刪除數據缺失的軌跡數據和重復的軌跡數據。