基于AIS数据的船舶轨迹离群点分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着海上交通运输量的快速增长，海上交通安全形势日益严峻，船舶轨迹的异常行为分析成为保障海上交通安全、提高航运效率的重要手段。

船舶轨迹离群点分析作为识别船舶异常行为的关键技术，对于维护海上交通秩序、预防海上事故发生具有重要的现实意义。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着ais数据的开放共享和数据挖掘技术的快速发展，国内外学者对船舶轨迹离群点分析进行了大量的研究，并取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在船舶轨迹离群点分析方面取得了一定的进展，主要集中在基于统计方法、距离方法和密度方法的离群点识别方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对船舶轨迹离群点分析的关键问题，开展以下几方面研究：
1.ais数据预处理:针对原始ais数据存在的噪声、缺失、冗余等问题，研究ais数据的预处理方法，包括数据清洗、轨迹插值、轨迹压缩等，构建高质量的船舶轨迹数据集，为后续的离群点分析奠定基础。

2.船舶轨迹离群点识别方法研究:针对不同类型的船舶轨迹离群点，研究基于不同方法的离群点识别模型，包括基于统计的离群点识别、基于距离的离群点识别、基于密度的离群点识别、基于聚类的离群点识别以及基于深度学习的离群点识别等，并通过实验对比分析不同方法的性能，选择最优的识别方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和案例分析相结合的方法，并借助相关数据挖掘和机器学习工具，按照以下步骤逐步开展研究：
1.收集和整理相关文献资料:深入研究国内外关于船舶轨迹离群点分析、ais数据挖掘、机器学习等领域的文献资料，了解该领域的最新研究进展、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.ais数据预处理:收集和筛选ais数据，并对原始数据进行清洗、插值、压缩等预处理操作，构建高质量的船舶轨迹数据集。

3.船舶轨迹离群点识别模型构建与优化:研究基于统计、距离、密度、聚类以及深度学习等方法的船舶轨迹离群点识别模型，并根据ais数据的特点对模型进行优化，提高模型的识别精度和效率。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建基于多特征融合的船舶轨迹离群点识别模型:传统的船舶轨迹离群点识别模型通常只考虑单一特征，如速度、航向等。

本研究将结合ais数据的特点，提取船舶轨迹的多维度特征，如速度、航向、位置、吃水深度等，构建基于多特征融合的离群点识别模型，提高模型的识别精度。

2.研究基于深度学习的船舶轨迹离群点识别方法:针对传统方法难以有效识别复杂场景下船舶轨迹离群点的问题，本研究将探索基于深度学习的船舶轨迹离群点识别方法，利用深度学习模型强大的特征提取和模式识别能力，提高模型对复杂场景的适应性和鲁棒性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 王乐,王党辉,郭建忠,等.基于改进dbscan算法的船舶航迹异常检测[j].海洋测绘,2021,41(06):13-18.

2. 周欣,叶东,刘正江.基于轨迹密度的ais数据异常检测算法[j].计算机工程与应用,2021,57(17):243-249.

3. 熊鹰,张志华,王晓,等.基于航迹预测的船舶异常行为识别[j].哈尔滨工程大学学报,2021,42(01):129-136.