The present invention belongs to the technical field of ship trajectory compression. Disclosed is a ship trajectory feature point extraction-based spatiotemporal DP method. The method comprises: step 1: using a clustering algorithm to perform cluster analysis on AIS raw data, identifying outliers in the AIS data, and then eliminating noise points; step 2: identifying and retaining feature trajectory points such as changes in the ship heading and speed, and the ship entering and leaving a certain region; and step 3: compressing the AIS data by taking a starting point and end point of the trajectory of the ship and the feature trajectory points retained in step 2 as initial points while considering the spatiotemporal characteristics of the AIS data. By using the present invention, redundant and complex AIS data may be effectively compressed. The difference between the compressed ship trajectory and the original trajectory is very small, and at the same time, information of change points of the motion state of the ship and boundary points of ship entry and exit regions may be retained. The method has great reuse value, and may lay a data processing foundation for ship historical data analysis and ship behavior identification.

    La présente invention se rapporte au champ technique de la compression de trajectoires de navires. L'invention concerne un procédé de DP spatiotemporel sur la base de l'extraction de points caractéristiques de trajectoires de navires. Le procédé consiste : étape 1 : à utiliser un algorithme de regroupement pour procéder à une analyse de groupes sur des données brutes d'AIS, à identifier des données aberrantes dans les données d'AIS, et puis à éliminer des points de bruit ; étape 2 : à identifier et à retenir des points caractéristiques de trajectoire tels que des changements de cap et de vitesse du navire, et des entrées et sorties du navire dans certaines zones ; et étape 3 : à compresser les données d'AIS en prenant un point de départ et un point d'arrivée de la trajectoire du navire et les points caractéristiques de trajectoire retenus lors de l'étape 2 en tant que points initiaux tout en prenant en compte les caractéristiques spatiotemporelles des données d'AIS. Grâce à la présente invention, des données d'AIS redondantes et complexes peuvent être compressées efficacement. La différence entre la trajectoire compressée du navire et la trajectoire originale est très petite et en même temps, des informations de points de changement de l'état de déplacement du navire et des points limites de zones d'entrée et de sortie du navire peuvent être retenues. Le procédé a une grande valeur de réutilisation, et peut poser les bases de traitement de données pour l'analyse de données historiques de navires et l'identification de comportement de navires.

    本发明公开了一种基于船舶轨迹特征点提取的时空DP方法,属于船舶轨迹压缩技术领域,包括:步骤1:利用聚类算法对AIS原始数据进行聚类分析,识别AIS数据中的离群点,进而对噪声点进行剔除;步骤2:对船舶航向改变、航速改变、船舶进出某区域等特征轨迹点进行识别与保留;步骤3:以船舶轨迹的起点、终点以及步骤2保留的特征轨迹点为初始点,同时考虑AIS数据的时空特性,对AIS数据进行压缩。利用本发明可以对冗杂AIS数据进行有效压缩,压缩后船舶轨迹与原轨迹差异极小,同时能够保留船舶运动状态改变点,船舶进出区域边界点的信息,再利用价值空间大,能够为船舶历史数据分析,船舶行为识别奠定数据处理基础。


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    Titel :

    SHIP TRAJECTORY FEATURE POINT EXTRACTION-BASED SPATIO-TEMPORAL DP METHOD


    Weitere Titelangaben:

    PROCÉDÉ DE DP SPATIOTEMPOREL SUR LA BASE DE L'EXTRACTION DE POINTS CARACTÉRISTIQUES DE TRAJECTOIRES DE NAVIRES
    基于船舶轨迹特征点提取的时空DP方法


    Beteiligte:
    MA YONG (Autor:in) / JIANG HAIYANG (Autor:in) / YAN XINPING (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    2022-12-08


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Chinesisch


    Klassifikation :

    IPC:    G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS / G06K Erkennen von Daten , RECOGNITION OF DATA



    SPATIO-TEMPORAL DP METHOD BASED ON SHIP TRAJECTORY CHARACTERISTIC POINT EXTRACTION

    MA YONG / JIANG HAIYANG / YAN XINPING | Europäisches Patentamt | 2023

    Freier Zugriff

    Spatio-temporal DP method based on ship trajectory characteristic point extraction

    MA YONG / JIANG HAIYANG / YAN XINPING | Europäisches Patentamt | 2023

    Freier Zugriff


    Detecting Taxi Trajectory Anomaly Based on Spatio-Temporal Relations

    Qian, Shiyou / Cheng, Bin / Cao, Jian et al. | IEEE | 2022


    PreTR: Spatio-Temporal Non-Autoregressive Trajectory Prediction Transformer

    Achaji, Lina / Barry, Thierno / Fouqueray, Thibault et al. | IEEE | 2022