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        基于時(shí)空密度的船載AIS數(shù)據(jù)聚類分析方法研究

        2018-10-18 07:26:06李永攀劉正江鄭中義
        關(guān)鍵詞:定義船舶報(bào)告

        李永攀,劉正江,鄭中義

        (1. 大連海事大學(xué) 航海學(xué)院,遼寧 大連 116026;2. 舟山海事局 船舶交通管理中心,浙江 舟山 316000)

        0 引 言

        船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(automatic identification system,AIS)是一種船載設(shè)備,向岸基及周邊船舶發(fā)送自身的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)和航次數(shù)據(jù)。AIS的強(qiáng)制配備和廣泛應(yīng)用,不僅提高了船舶航行安全和效率,且為開展相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、尋找海上交通規(guī)律、協(xié)助海上交通規(guī)劃與管理提供了寶貴素材。

        近年來船載AIS數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用迅速發(fā)展。學(xué)者們主要基于AIS數(shù)據(jù)點(diǎn)[1]或軌跡線[2]的經(jīng)緯度、航向和航速等屬性,利用一定數(shù)學(xué)模型和信息技術(shù)開展相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘。通過挖掘AIS數(shù)據(jù)可識(shí)別海上錨泊區(qū)、作業(yè)區(qū)和擁擠區(qū)等特殊區(qū)域[1]、識(shí)別主要船舶航路[3]、分析船舶領(lǐng)域和運(yùn)動(dòng)模式[4]、研究船舶密度和速度分布[5]、評(píng)估船舶會(huì)遇或碰撞風(fēng)險(xiǎn)[6]、推算到港概率或航跡趨勢(shì)[7]、開展異常檢測(cè)、設(shè)計(jì)或?qū)彶槎ň€制、評(píng)估碳排放等。

        在海上交通特征方面:潘家財(cái)?shù)确治鯝IS蘊(yùn)含的航向、航速變化率,提出船舶會(huì)遇的時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘算法[6-8];唐存寶等研究了基于AIS的船舶航跡分布算法[9];肖瀟等提出基于AIS信息的船舶軌跡線聚類模型[2];寧建強(qiáng)等提出一種基于海量船舶軌跡數(shù)據(jù)的細(xì)粒度網(wǎng)格海上交通密度計(jì)算方法[10];劉濤等將船舶領(lǐng)域的概念引入DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法并開展水上交通擁擠區(qū)域的聚類分析與識(shí)別[11];丁兆穎等提出一種基于改進(jìn)DBSCAN的面向海量船舶位置數(shù)據(jù)碼頭挖掘算法[12];魏照坤等引入AIS數(shù)據(jù)運(yùn)動(dòng)軌跡特征,利用DBSCAN算法開展船舶運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別與應(yīng)用[13];G. PALLOTTA等基于船載AIS數(shù)據(jù)點(diǎn)提出無(wú)監(jiān)督的航路辨識(shí)和異常檢測(cè)模型[1];LIU Bo等引入航向、航速的概念拓展DBSCAN算法,驗(yàn)證船舶是否遵守航路規(guī)定及查找異常情形[14]。

        以上文獻(xiàn)較少綜合考慮時(shí)間和空間兩方面對(duì)船載AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空聚類分析。然而船載AIS數(shù)據(jù)包含位置、時(shí)間和其他屬性,屬于典型時(shí)空數(shù)據(jù),隱含著時(shí)空耦合特征和模式。筆者旨在開展AIS數(shù)據(jù)時(shí)空聚類分析、挖掘隱含的海上交通時(shí)空特征。

        1 相關(guān)工作

        時(shí)空數(shù)據(jù)是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中時(shí)空特征和過程的抽象概括。隨著傳感技術(shù)、計(jì)算機(jī)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,時(shí)空聚類成為海量時(shí)空數(shù)據(jù)分析的一個(gè)重要手段和前沿研究方向[15]。時(shí)空聚類是一個(gè)無(wú)需先驗(yàn)知識(shí)的非監(jiān)督分類過程,依據(jù)一定相似性準(zhǔn)則將時(shí)空實(shí)體劃分成一系列子類,同一類內(nèi)實(shí)體間的相似度盡可能大于不同類實(shí)體間的相似度[15]。

        目前常見時(shí)空聚類分析算法大多從DBSCAN發(fā)展而來。DBSCAN算法不提前設(shè)置簇?cái)?shù)量,在含有噪聲的數(shù)據(jù)空間中,通過不斷擴(kuò)展有足夠高密度的區(qū)域來進(jìn)行聚類,可發(fā)現(xiàn)任意形狀的高密度簇集,并有效地處理噪聲點(diǎn),過濾低密度區(qū)域[16]。該算法提出較早,聚類效果、時(shí)間復(fù)雜度和算法復(fù)雜度的綜合評(píng)價(jià)較高,在空間位置分析領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,已經(jīng)成為很多學(xué)者進(jìn)一步完善的主要方法[17]。G-DBSCAN(general-DBSCAN)算法除了空間屬性外,還引入權(quán)重值考慮了其他非空間屬性,認(rèn)為DBSCAN只是一種特殊情況[18]。ST-DBSCAN(spatio-temporal-DBSCAN)算法在DBSCAN算法的基礎(chǔ)上,引入時(shí)間維和非空間屬性,通過指定空間半徑、時(shí)間窗口與密度閾值,計(jì)算、識(shí)別出核心對(duì)象和噪聲對(duì)象,從而構(gòu)建任意形狀的時(shí)空鄰近簇[19]。4D+SNN(a spatio-temporal density-based clustering approach with 4D similarity)算法在共享近鄰方法基礎(chǔ)上,綜合考慮空間(2D)、時(shí)間(1D)和語(yǔ)義屬性(1D),是DBSCAN算法的新發(fā)展[20]。

        ST-DBSCAN和4D+SNN算法屬于綜合時(shí)間、空間維度和其他屬性的時(shí)空聚類分析,筆者借鑒上述算法理念,考慮船載AIS數(shù)據(jù)報(bào)告特征并加以時(shí)間切片化處理,在DBSCAN算法基礎(chǔ)上提出船載AIS數(shù)據(jù)時(shí)空聚類算法。

        2 AIS數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)

        船載AIS設(shè)備分A、B兩類,300 GT以上船舶安裝A級(jí)AIS,航行時(shí)報(bào)告間隔2~12 s,錨泊時(shí)報(bào)告間隔3 min。其他小型船舶及漁船安裝B級(jí)AIS,移動(dòng)速度不超過2節(jié)時(shí)報(bào)告間隔3 min,錨泊時(shí)報(bào)告間隔6 min,其他均小于30 s[21]。

        定義1基于AIS數(shù)據(jù)的船舶運(yùn)動(dòng)點(diǎn)集為三維時(shí)空域中的有限序列P={p1,p2,p3,,pn}。第i個(gè)船舶運(yùn)動(dòng)點(diǎn)pi=(time, mmsi, lon, lat),經(jīng)度lon、緯度lot和時(shí)間time構(gòu)成三維時(shí)空域,屬性mmsi為海上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)(maritime mobile service identity),可推斷該船為國(guó)際船舶、國(guó)內(nèi)船舶或漁船[22]。

        船載AIS設(shè)備連續(xù)發(fā)送數(shù)據(jù)報(bào)告,但報(bào)告間隔不同[21]。在相同時(shí)間內(nèi),不同船舶報(bào)告AIS數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)量可能相差十幾倍。指定時(shí)間內(nèi)AIS數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)與船舶數(shù)不成一定比例,使盲目指定時(shí)間距離開展時(shí)空聚類分析沒有實(shí)際意義。為便于時(shí)空聚類分析,僅考慮速度大于2節(jié)的在航船載AIS數(shù)據(jù)點(diǎn),并對(duì)其開展時(shí)間切片化約簡(jiǎn),即每分鐘只選取第一個(gè)報(bào)告點(diǎn),去除該分鐘內(nèi)其他報(bào)告點(diǎn)。

        定義2AIS數(shù)據(jù)時(shí)間切片化指對(duì)某船所有AIS數(shù)據(jù)點(diǎn)根據(jù)時(shí)間量度進(jìn)行約簡(jiǎn),即按時(shí)間先后排序,只保留每分鐘內(nèi)第一個(gè)報(bào)告點(diǎn)。

        算法1AIS數(shù)據(jù)時(shí)間切片化

        輸入:某區(qū)域某時(shí)間段內(nèi)的原始AIS數(shù)據(jù)集D1={p1,p2,p3,,pn}。

        輸出:該區(qū)域該時(shí)間段內(nèi)每艘船舶每分鐘有且僅有第一個(gè)報(bào)告點(diǎn)的新數(shù)據(jù)集D2。

        步驟:

        1)去除速度小于2節(jié)、屬性值缺失和MMSI不合規(guī)范的點(diǎn)。

        2)將D1中所有數(shù)據(jù)pi以mmsi為主要關(guān)鍵字、time為次要關(guān)鍵字排序。

        3)將time的秒位設(shè)置成0。

        4)去掉mmsi、time均相同的數(shù)據(jù)元素。

        對(duì)于速度大于2節(jié)的在航船舶,不論裝載A或B級(jí)AIS系統(tǒng),報(bào)告間隔均小于30 s,其AIS數(shù)據(jù)經(jīng)算法1處理后每分鐘內(nèi)有且僅有第一個(gè)AIS報(bào)告點(diǎn)。比如,某船舶以10節(jié)速度航行,時(shí)間屬性值分別為12:31:02、12:31:13、12:31:21、12:31:32的4條連續(xù)報(bào)告AIS數(shù)據(jù)經(jīng)算法1處理后,變?yōu)?2:31(12:31:00,實(shí)際為12:31:02)時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù),即只取第1條(12:31:02),后3條舍去,誤差為2 s,10.3 m。根據(jù)AIS報(bào)告間隔規(guī)律和實(shí)際數(shù)據(jù)抽樣查證,正常情況下某分鐘內(nèi)第一條數(shù)據(jù)都在其前30 s內(nèi),且大部分都在前20 s內(nèi)。由于沿海船舶平均速度較低,約10節(jié)左右,30 s內(nèi)僅航行百余米,故將某分鐘的第一條數(shù)據(jù)看作整分時(shí)刻的數(shù)據(jù)所造成的誤差在可接受范圍之內(nèi)。

        3 AIS數(shù)據(jù)時(shí)空聚類算法

        作為DBSACN在時(shí)空域的拓展,將密度、鄰域、噪聲等在時(shí)空域進(jìn)行新的定義。

        定義3任意一點(diǎn)的時(shí)空密度是以該點(diǎn)為圓心、鄰域半徑Eps為半徑、2倍時(shí)間距離Δt為高的圓柱體內(nèi)所包含的點(diǎn)的數(shù)量。如圖1,p點(diǎn)的時(shí)空密度為7。

        圖1 船載AIS數(shù)據(jù)時(shí)空維度Fig. 1 Spatio-temporal dimension of shipborne AIS data

        定義5若滿足條件點(diǎn)q在點(diǎn)p的時(shí)空鄰域內(nèi),且p是時(shí)空核心點(diǎn),則稱點(diǎn)p到點(diǎn)q時(shí)空直接密度可達(dá)。

        定義6若有一組有序集Y={p1,p2,,pn}(其中,p1=p,pn=q),對(duì)于任意的k(k

        定義7若存在點(diǎn)o∈D使得點(diǎn)p和點(diǎn)q均從點(diǎn)o時(shí)空密度可達(dá),則稱點(diǎn)p和點(diǎn)q時(shí)空密度連接。

        定義8若集合C是數(shù)據(jù)庫(kù)D的一個(gè)非空子集,點(diǎn)p∈C時(shí)空密度到達(dá)的任一點(diǎn)q∈C,且任意p∈C、q∈C,p和q是時(shí)空密度連接的,那么稱集合C是一個(gè)時(shí)空簇。

        定義9時(shí)空核心點(diǎn)是在指定鄰域半徑Eps和時(shí)間距離Δt的時(shí)空鄰域中含有大于最小鄰域?qū)ο髷?shù)MinPts的點(diǎn)。

        定義10時(shí)空邊界點(diǎn)是在時(shí)空域中自身不是時(shí)空核心點(diǎn),但是與某一個(gè)或者幾個(gè)時(shí)空核心點(diǎn)密度連接的點(diǎn)。

        定義11時(shí)空噪聲點(diǎn)是不屬于任何時(shí)空簇的點(diǎn)。

        在上述定義的基礎(chǔ)上,基于船載AIS數(shù)據(jù)的時(shí)空密度聚類算法的步驟如下:

        算法2船載AIS數(shù)據(jù)時(shí)空聚類算法

        輸入:數(shù)據(jù)點(diǎn)集D、MinPts、Eps和Δt。

        輸出:時(shí)空聚類簇。

        步驟:

        1)將數(shù)據(jù)集D中的所有對(duì)象指定為未標(biāo)記狀態(tài)。

        2)讀取一個(gè)未標(biāo)記的對(duì)象p,在D中尋找未標(biāo)記的所有滿足dist(p,q)

        3)如果查找出的對(duì)象數(shù)大于等于MinPts,則標(biāo)記該對(duì)象為時(shí)空核心點(diǎn),建立新的時(shí)空簇C,簇號(hào)為ClusterID;反之則標(biāo)記為時(shí)空噪聲點(diǎn),并且轉(zhuǎn)步驟2。

        4)將p時(shí)空鄰域內(nèi)所有對(duì)象加入C,將其的簇號(hào)賦值為ClusterID。從C中未被標(biāo)記的對(duì)象開始逐一繼續(xù)搜索,將所有時(shí)空密度可達(dá)的對(duì)象簇號(hào)賦值為ClusterID。

        5)ClusterID+1,轉(zhuǎn)步驟2,直到D中所有點(diǎn)都被標(biāo)記為止。

        上述算法和DBSCAN擁有相同的時(shí)間復(fù)雜度O(n2)。

        4 實(shí)例分析

        以浙滬交界水域?yàn)檠芯繉?duì)象,浙江沿海東航路、中航路、洋山港主航道、小型船舶和漁船習(xí)慣航路等在這里交匯,交通流密集,通航狀態(tài)復(fù)雜,2016年7—12月的船舶流量線如圖2。在圖2中ABCD四邊形界限內(nèi)提取2017年1月5、10、15、20、25日共40萬(wàn)余條船載AIS數(shù)據(jù)。

        圖2 研究區(qū)域Fig. 2 Research area

        4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        以1月15日75 722條數(shù)據(jù)為例,經(jīng)算法1處理后,即對(duì)于同一艘船舶每分鐘內(nèi)僅保留第一條AIS數(shù)據(jù),得到20 850條AIS數(shù)據(jù),見表1。

        表1 處理后的AIS數(shù)據(jù)列表Table 1 AIS data list after preprocessing

        4.2 時(shí)空聚類分析

        以上述20 850條AIS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),使用JAVA語(yǔ)言編寫并借助WEKA軟件運(yùn)行船載AIS數(shù)據(jù)時(shí)空聚類算法。反復(fù)調(diào)整參數(shù),當(dāng)Eps=0.9 n mile、Δt=3 min、MinPts=35時(shí),即對(duì)于任意一點(diǎn)p,在以p為圓心、Eps=0.9 n mile為半徑、分別向上向下延伸高度為Δt=3 min的圓柱體內(nèi)至少有MinPts=35個(gè)點(diǎn),該圓柱體在三維時(shí)空域內(nèi)不斷游走,直至不再包含35個(gè)點(diǎn),所有網(wǎng)進(jìn)的點(diǎn)形成一個(gè)時(shí)空鄰近簇。所選數(shù)據(jù)集形成2個(gè)時(shí)空簇,如圖3、表2。

        圖3 聚類結(jié)果示意Fig. 3 Clustering result visualization

        時(shí)間MMSI經(jīng)度/(°)緯度/(°)簇20:50412425318122.656 230.511 73cluster020:49412425318122.654 930.510 25cluster017:25412427363122.545 930.515 62cluster117:50412427363122.560 630.503 11noise

        聚類結(jié)果特征參見表3。從19∶18至21∶14時(shí),該水域有31艘船舶(根據(jù)MMSI編碼規(guī)律分析[22],含25艘漁船,3艘國(guó)際航行船舶,3艘國(guó)內(nèi)貨船)的1 725個(gè)AIS數(shù)據(jù)點(diǎn)在圖中位置集中出現(xiàn),滿足時(shí)空密度條件構(gòu)成簇0(cluster0)。從17∶15至17∶30時(shí),該水域有9艘船舶(含8艘漁船,1艘國(guó)際航行船舶)的121個(gè)AIS數(shù)據(jù)點(diǎn)在圖中位置集中出現(xiàn),滿足時(shí)空密度條件構(gòu)成簇1(cluster1)。

        由此可看出,當(dāng)日17∶00、20∶00前后該水域漁船結(jié)伴而行、密集活動(dòng)的情況較突出,東航路、中航路雖然AIS數(shù)據(jù)點(diǎn)密集,但由于商船之間獨(dú)立性較強(qiáng),并未發(fā)生AIS數(shù)據(jù)點(diǎn)在時(shí)空鄰域內(nèi)密集出現(xiàn)的情況。

        表3 聚類結(jié)果特征Table 3 Clustering result characteristics

        4.3 聚類對(duì)比分析

        按照4.1、4.2節(jié)所述方法對(duì)該月其他4天(為總結(jié)規(guī)律,不選擇連續(xù)日期)的AIS數(shù)據(jù)開展時(shí)空聚類分析,參數(shù)Eps=0.9 n mile、Δt=3 min、MinPts=30或35,最后形成1或2個(gè)簇,如圖4。

        圖4 聚類結(jié)果示意Fig. 4 Clustering result visualization

        當(dāng)月5天的數(shù)據(jù)聚類結(jié)果對(duì)比如表4。

        表4 聚類結(jié)果特征對(duì)比Table 4 Contrast of clustering result characteristics

        5天AIS數(shù)據(jù)聚類形成多個(gè)不同的簇,各簇的點(diǎn)在空間分布上相對(duì)分散,但時(shí)間分布上呈現(xiàn)一定規(guī)律,18∶00~19∶00時(shí)左右船舶在時(shí)空域上比較密集(占總簇?cái)?shù)60%以上)。

        5 結(jié) 語(yǔ)

        通過分析船載AIS數(shù)據(jù)特征,提出時(shí)間切片化約簡(jiǎn)方法,在DBSCAN算法基礎(chǔ)上引入時(shí)間和空間元素給出船載AIS數(shù)據(jù)時(shí)空聚類算法,并對(duì)浙滬交界復(fù)雜水域的船載AIS數(shù)據(jù)開展時(shí)空聚類分析,得出漁船結(jié)伴而行、18∶00~19∶00左右船舶密集的常見交通模式。與其他船載AIS數(shù)據(jù)挖掘算法相比,筆者所提算法能更好地顧及船舶交通流的時(shí)空耦合特征,發(fā)現(xiàn)隱含的時(shí)空模式,為主管機(jī)關(guān)開展船舶交通管理、優(yōu)化通航秩序、保障航行安全等提供了一種新途徑。

        該算法對(duì)參數(shù)較敏感,參數(shù)選擇需較多專業(yè)背景知識(shí),部分小型船舶存在不開啟AIS或AIS數(shù)據(jù)報(bào)告間隔過大的情況,以上問題影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果,有待下一步深入研究。

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