计算机应用

作者：郑振涛, 赵卓峰, 王桂玲, 徐垚

单位：1. 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学), 北京 100144;2. 中电科海洋信息技术研究院有限公司 岸基信息系统部, 北京 100041

关键词：港口停留区域,船舶轨迹数据,停留轨迹,多约束提取,Hadoop框架

基金：北京市自然科学基金资助项目（4172018，4162021）；中电科海洋信息技术研究院有限公司高校合作课题项目（402054841879）；北方工业大学毓优团队培养计划项目（107051360018XN012/020）。

针对港口停留区域识别时船舶轨迹大数据的精度低、稀疏、漂移等问题，提出了一种多约束条件下的船舶停留轨迹提取（MPTSSE）方法。首先，结合船舶轨迹数据特点，给出了用于停留区域识别与提取的停留段概念的定义；其次，建立了基于速度、时间差、停留时长、距离等多约束的轨迹停留段提取模型和并行化轨迹停留段提取算法；最后，基于Hadoop框架给出了船舶轨迹大数据集上的轨迹停留段提取算法实现。基于真实船舶轨迹数据的实验结果表明，与基于Stop/Move模型的轨迹停留提取方法相比，MPTSSE方法在三个港口泊位的提取中准确率提高了22%。MPTSSE方法能有效避免轨迹停留段误分割情况，同时在大规模船舶轨迹数据下具有较高的执行效率。

来源：2019年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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