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			加急見(jiàn)刊
		
        
		

		
		
        
			
        
				
				
				
        
					
					
        
						
						
        一種基于DBSCAN的船舶會(huì )遇實(shí)時(shí)識別方法
        
						
        甄榮; RIVEIRO; Maria; 金永興  上海海事大學(xué)商船學(xué)院; 上海201306; 舍夫德大學(xué)信息研究中心; 西哥德蘭54128
        

					
        
					
        摘要：針對海上交通監控中船舶數量眾多,且對具有潛在碰撞危險的船舶識別效率不高的問(wèn)題,提出一種基于DBSCAN(帶噪聲的基于密度的空間聚類(lèi))的船舶會(huì )遇實(shí)時(shí)識別方法。根據海上交通風(fēng)險監控的研究需求,分析船舶會(huì )遇局面的定義。運用墨卡托算法計算船舶之間的距離,采用DBSCAN算法進(jìn)行船舶會(huì )遇聚類(lèi)識別?；谡憬凵饺簫u西南海域航行船舶的AIS數據,對設置不同船舶會(huì )遇距離的試驗結果進(jìn)行比較分析,結果表明:當船舶會(huì )遇距離為1 n mile時(shí),可以將56艘船劃分為7個(gè)會(huì )遇船舶類(lèi),占船舶總數的32.1%,每個(gè)會(huì )遇船舶類(lèi)包括2~3艘船。將該方法運用到實(shí)際海上交通監控中,可對每個(gè)會(huì )遇船舶類(lèi)中的船舶航行動(dòng)態(tài)進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注,降低海上交通監控人員的工作負擔,提高海上交通監控的效率。
        
					
        注: 保護知識產(chǎn)權,如需閱讀全文請聯(lián)系上海海事大學(xué)學(xué)報雜志社
        
				
        
				

			
        
		
        

		
		

	
        

	
	
	
	
	
	
	
	


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