内河船舶异常轨迹实时探测方法研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着我国内河航运的快速发展，船舶交通流量急剧增加，内河水运安全形势日益严峻。

船舶轨迹作为反映船舶航行动态的重要信息，对其进行异常检测是保障内河航运安全、预防水上交通事故的重要手段。

近年来，随着ais、北斗等船舶自动识别系统以及物联网技术的快速发展，船舶轨迹数据呈现爆炸式增长，为实现内河船舶异常轨迹实时探测提供了数据基础。

2. 本选题国内外研究状况综述

船舶异常轨迹探测是近年来海上交通安全领域的研究热点之一，国内外学者在该领域开展了大量研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在船舶异常轨迹探测方面主要集中于ais数据挖掘和应用，以及结合特定场景下的异常行为识别。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：
1.深入研究内河水域环境和船舶航行特点，分析内河船舶轨迹数据的特征和规律，为异常轨迹探测模型的构建提供基础。

2.研究适用于内河船舶轨迹数据的预处理方法，解决数据缺失、噪声干扰等问题，提高数据质量和可用性。

3.研究基于统计模型、机器学习和深度学习的异常轨迹探测方法，并比较不同方法的性能优劣，选择最优方法构建内河船舶异常轨迹实时探测模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究法、案例分析法、实验法和软件开发方法，具体步骤如下：
1.文献研究阶段：通过查阅国内外相关文献，了解内河船舶异常轨迹探测的研究现状、主要方法和技术难点，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.需求分析和系统设计阶段：分析内河船舶异常轨迹探测系统的功能需求和性能需求，设计系统的总体架构、模块划分和数据流程。

3.算法研究和模型构建阶段：研究适用于内河船舶异常轨迹探测的算法，包括数据预处理算法、特征提取算法和异常探测算法等，并构建相应的模型。

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.针对内河水域环境复杂、船舶类型多样等特点，提出一种适用于内河船舶的异常轨迹探测方法，提高了异常轨迹探测的准确性和鲁棒性。

2.结合内河船舶航行特点，构建了基于多源数据的内河船舶异常行为特征库，为异常轨迹探测提供了更全面的数据支撑。

3.设计并实现了内河船舶异常轨迹实时探测系统，实现了对内河船舶异常行为的实时监测和预警，为保障内河航运安全提供了一种有效的技术手段。

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. 刘敬浩,周兆,王强,王伟,吴迪.基于改进dbscan算法的船舶异常行为识别[j].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2022,46(05):1033-1040.

2. 王建勇,陈超,贾世俊,蔡伯林,叶东,朱大奇.基于航迹预测的不确定性船舶轨迹异常检测方法[j].海洋工程装备与技术,2022,9(05):22-29 42.

3. 张晓莹,李雪艳,黄梦龙,黄长江,王鑫.基于改进hausdorff距离的船舶轨迹异常检测[j].大连海事大学学报,2022,48(04):128-136.