船舶安全航行对船舶运输具有非常重要的作用。船舶航迹数据采集能够有效获取船舶的动态时刻、航向、航速、经纬度以及船舶基本信息，可视化技术可以将这些航迹数据快速展现，并结合LSTM算法对船舶的航迹进行预测。本文对船舶航迹数据搜集、多源数据融合进行研究，在航迹预测中，对数据进行初步处理，包括删除异常数据、拉格朗日插值等。最后建立航迹数据可视化系统，具有航迹数据可视化以及航迹数据预测的功能，本文建立的船舶航迹数据可视化系统能够有效提升海上搜救效率。
The safe navigation of ships plays a very important role in ship transportation. Ship track data collection can effectively obtain the dynamic moment, heading, speed, latitude and longitude and basic information of the ship, and the visualization technology can quickly display these track data, and combine the LSTM algorithm to predict the trajectory of the ship. In this paper, the collection of ship track data and multi-source data fusion are studied, and the data are preliminarily processed in the trajectory prediction, including deletion of abnormal data and Lagrange interpolation. Finally, a track data visualization system is established, which has the functions of track data visualization and track data prediction, and the ship track data visualization system established in this paper can effectively improve the efficiency of maritime search and rescue.
2023,45(18): 166-169 收稿日期：2023-05-25
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2023.18.030
分类号：U667.65
基金项目：江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究面上项目（22KJD580002）
作者简介：刘雅奇(1982-),男,硕士,讲师,研究方向为航海技术与航运安全管理
参考文献：
[1] 崔亚奇, 徐平亮, 龚诚, 等. 基于全球AIS的多源航迹关联数据集[J]. 电子与信息学报, 2023, 45(2): 746-756.
[2] 叶锋, 贾立校. 船舶历史航线数据可视化方法[J]. 舰船科学技术, 2022, 44(17): 170-173.
[3] 冯启林. 基于聚合神经网络的4D航迹预测及可视化系统开发[D]. 长沙: 四川大学, 2021.
[4] 王伟懿, 李晓勇. 全球船舶时空大数据处理与可视化研究[J]. 舰船电子工程, 2021, 41(8): 97-103.
[5] 郝延彪, 万浦波, 王文博. 基于时空特征融合的舰船航迹预测方法[J]. 海军航空工程学院学报, 2021, 36(2): 191-198.
[6] 郭婉, 李彭伟. 基于航迹的目标群识别算法与可视化设计[J]. 指挥信息系统与技术, 2021, 12(3): 30-34.
