本文研究船舶异常航行轨迹检测方法，探讨船舶的异常行为及分类，给出了船舶异常航行轨迹的评价指标。最后，对船舶异常轨迹的检测方法进行了对比测试实验。
In this paper, the detection methods of abnormal ship trajectory are studied, the abnormal behavior and classification of ships are discussed, and the evaluation indexes of abnormal ship trajectory are given. Finally, the detection methods of abnormal ship trajectory are compared and tested.
2022,44(14): 73-76 收稿日期：2022-01-27
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2022.14.017
分类号：U664.22
作者简介：高曦(1982-)，男，硕士，实验师，研究方向为计算机及航海
参考文献：
[1] 杨紫煜, 焦朋朋, 云旭, 等. 基于相空间重构的卡尔曼滤波短时交通流预测模型[J]. 北京建筑大学学报, 2021, 37(4): 43–50
[2] 陈明强, 傅嘉赟. 基于无迹卡尔曼滤波的飞行航迹预测方法研究[J]. 计算机仿真, 2021, 38(6): 27–30
[3] 于继宇, 李宪, 杨明业. 基于YOLOv3与卡尔曼滤波的行人短时社交冲突预测[J]. 传感器与微系统, 2021, 40(6): 133–137
[4] 周晓, 唐宇舟, 刘强. 基于卡尔曼滤波的道路平均速度预测模型研究[J]. 浙江工业大学学报, 2020, 48(4): 392–396
[5] 姜佰辰, 关键, 周伟, 等. 基于多项式卡尔曼滤波的船舶轨迹预测算法[J]. 信号处理, 2019, 35(5): 741–746
[6] 冯安琪, 钱丽萍, 黄玉蘋, 等. RFID环境下基于自适应卡尔曼滤波的高速移动车辆速度预测[J]. 计算机科学, 2019, 46(4): 100–105
[7] 包磊. 基于聚类距离计算的船舶轨迹异常检测方法[J]. 舰船电子工程, 2020, 40(9): 56–61
[8] 张春玮, 马杰, 牛元淼, 等. 基于行为特征相似度的船舶轨迹聚类方法[J]. 武汉理工大学学报, 2019, 43(3): 517–521
[9] 刘志方. 大数据网络下船舶轨迹异常故障检测技术优化[J]. 舰船科学技术, 2019, 41(10): 34–36
[10] 马力. 卡尔曼滤波算法在船舶航行轨迹异常行为检测中的应用[J]. 舰船科学技术, 2017, 39(12): 144–146
