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船舶行为异常检测研究进展

陈影玉,  杨神化,  索永峰

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2020 >  38(5): 1-11
陈影玉, 杨神化, 索永峰. 船舶行为异常检测研究进展[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(5): 1-11. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.001
引用本文: 陈影玉, 杨神化, 索永峰. 船舶行为异常检测研究进展[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(5): 1-11. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.001
shu
CHEN Yingyu, YANG Shenhua, SUO Yongfeng. Research Progress of Ship Behavior Anomaly Detection[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(5): 1-11. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.001
Citation: CHEN Yingyu, YANG Shenhua, SUO Yongfeng. Research Progress of Ship Behavior Anomaly Detection[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(5): 1-11. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.001
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船舶行为异常检测研究进展

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.001

  • 集美大学航海学院 福建 厦门 361021

  • 集美大学航海学院 福建 厦门 361021

  • 集美大学航海学院 福建 厦门 361021

基金项目: 

国家自然科学基金项目

福建省自然科学基金项目

详细信息

  • 中图分类号: U675.7

Research Progress of Ship Behavior Anomaly Detection

    摘要
  • 摘要: 船舶行为异常检测对于海上安全、海域的智能监管具有重要意义.异常检测算法不能满足轨迹大数据挖掘在实时性、准确性和鲁棒性等方面的需求.将异常行为进行分类,分析目前几类主要的异常检测方法:统计分析在对数据分布做出正确假设时根据概率分布获取异常情况,确定合适的异常阈值较为困难;预测法基于对历史数据的了解程度,易受多种因素影响;机器学习依赖数据特征、计算复杂度高.基于此,总结可能提高统计分析、机器学习和预测法检测效果的方法,指出将在线实时检测引入船舶检测,并展望数据处理、轨迹表示、挖掘分析和情境语义在异常检测中的可能研究方向.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2020-10-28

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