内河船舶异常轨迹实时探测方法研究与实现文献综述

内河水运作为我国综合交通运输体系的重要组成部分，近年来发展迅速，但船舶交通事故频发也对水路运输安全提出了严峻挑战。

船舶异常轨迹的实时探测是保障内河航运安全、预防事故发生的关键技术之一。

本文首先阐述了内河船舶异常轨迹探测的研究背景和意义，并对国内外研究现状进行了综述，分析了现有方法的优缺点。

其次，对船舶轨迹数据、异常轨迹的定义以及常用的探测方法进行了详细介绍，包括基于统计模型、机器学习和深度学习的方法。

然后，重点概述了实时轨迹探测系统的构建思路和关键技术，包括数据预处理、特征提取、异常判定和可视化等模块的设计。

最后，总结了内河船舶异常轨迹实时探测技术面临的挑战和未来发展方向。

关键词：内河船舶；异常轨迹；实时探测；机器学习；深度学习

1.1内河船舶轨迹内河船舶轨迹是指船舶在内河水域航行过程中，其位置、时间、速度、航向等信息随时间变化而形成的时空序列数据，通常由船舶自动识别系统（AIS）等传感器采集获取。

1.2异常轨迹异常轨迹是指偏离正常航行模式的船舶轨迹，其特征表现为与历史轨迹数据、周围环境或预定义规则存在显著差异。

常见的异常行为包括：-偏航：船舶实际航线明显偏离计划航线-漂航：船舶失去动力或控制，随波逐流-锚泊异常：船舶在禁航区、航道或桥区等敏感区域抛锚-速度异常：船舶航速过快、过慢或剧烈变化-航向异常：船舶航向频繁变化或出现不规则转向
1.3实时探测实时探测是指对船舶轨迹数据进行连续监测，并能够及时发现、识别和预警异常行为的过程，其目标是在异常事件发生后尽快采取措施，降低事故风险。