.png){kind=icon}
返回
Trajectory Compression Algorithm via Geospatial Background Knowledge
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.3390/jmse13030406.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
通过安装在船舶上的自动识别系统（AIS）对海上交通状态进行监控。AIS数据记录了每艘船舶的轨迹。然而，由于AIS数据采样间隔较短，导致存在大量冗余数据，增加了存储空间并降低了数据处理效率。为减少AIS数据中的冗余，需要采用压缩算法来消除多余点位。本文提出了一种离线轨迹压缩算法，该算法利用地理空间背景知识。该算法采用自适应函数保留具有最高位置误差和水位变化率特征的点位，根据轨迹距离岸线的距离进行分段，根据地理位置应用不同的水位变化率阈值，并通过平均压缩比分数确定最优距离阈值。为验证算法的有效性，本文将其与其他算法进行比较。在相同压缩比下，所提算法相比Douglas-Peucker（DP）算法将平均水位误差降低约99.1%，同时解决了传统轨迹压缩方法中压缩轨迹可能与障碍物相交的常见问题。
Keyword:
AIS data
trajectory compression
DP algorithm
geospatial background
期刊
IF:
2.8
论文数:
4.7K
被引数:
2.3W
机构
暂无机构信息
引用论文
Trajectory Data Compression Algorithm Based on Ship Navigation State and Acceleration Variation基于船舶航行状态和加速度变化的轨迹数据压缩算法OAAI
OAAI分享收藏Evaluation of ship collision risk in ships’ routeing waters: A Gini coefficient approach using AIS data船舶航路水域中船舶碰撞风险的评估：基于AIS数据使用基尼系数的方法
PREAI
分享收藏AIS Trajectories Simplification Algorithm Considering Topographic Information考虑地形信息的AIS轨迹简化算法.png)
SENSORS
OAAI
SENSORSIF3.5
OAAI分享收藏分享收藏分享收藏Influence of sea ice on ship routes and speed along the Arctic Northeast Passage海冰对北极东北航线路径和速度的影响
PREAI
分享收藏
查看更多内容