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《计算机应用与软件》2017,(9)
为提高船舶交通管理服务系统(VTS)智能化水平,保障航运安全,利用上海港水域内海量AIS数据,建立船舶领域模型,应用改进的聚类算法,识别船舶碰撞风险。利用开源地图框架Openlayers,实现碰撞风险可视化,利用Cassandra数据库,实现海量AIS数据存储和高效检索。设计实时船舶可视化显示,单船、区域船舶历史轨迹回放,模拟船舶航行等功能。最后使用上海港2015年全年AIS历史数据进行碰撞风险识别实验,结果和历史高危区域较为吻合,可作为辅助分析系统供海事人员决策参考。 相似文献
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基于LSTM的船舶航迹预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对海上日趋复杂的情形,提高船舶交通服务系统(Vessel Traffic Service,VTS)的决策水平迫在眉睫。针对船舶航行轨迹多维度的特点以及对船舶轨迹预测的精确度和实时性的需求,提出了结合船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据和深度学习的船舶航行轨迹预测方法。构造基于AIS数据的航行轨迹特征,提出了循环神经网络-长短期记忆(Recurrent Neural Networks-Long Short-Term Memory,RNN-LSTM)模型,利用广州港内的船舶AIS数据对模型进行训练,并对未来船舶航行轨迹进行预测。实验结果表明,利用RNN-LSTM模型的预测方法具有精确度高、易实现的特点,并且与传统处理方法相比,其在处理序列数据方面更具优越性。 相似文献
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船舶自动识别系统(automatic identification system, AIS)数据中蕴含着大量的船舶行为相关信息,从中提取出有效的航线,在海事监管、船只勘查等方面具有广泛应用。本文提出一种基于GRU自编码器(gate recuurent unit auto-encoder,GRU-AE)的船舶航线提取方法,首先采用GRU编码器将原始轨迹数据编码为统一格式的深度特征信息,其次利用DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise)算法对深度特征信息进行聚类,最后将深度特征类簇中心通过解码器反演生成相应的船舶航线,从而实现在海量AIS数据中挖掘船舶轨迹规律。以波士顿港口为例,分析一年时间内10万多条AIS的船舶航行数据,实验表明本方法可对不同长度轨迹数据进行聚类及其航线提取,并可支撑船舶轨迹异常检测、路径规划、位置预测等研究,具有较好的应用适应性。 相似文献
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《自动化技术与应用》2012,(8):108
8月8日下午,福建省海洋渔业船舶自动识别管理系统(简称AIS系统)通过专家评审验收。标志着这个从2010开始建设的渔业船舶自动识别系统项目全面建成并投入使用。AIS系统项目办成员及相关处室 相似文献
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船舶轨迹预测是实现船舶智能航行的前提与基础. 目前, 针对船舶轨迹预测的研究大多仅依赖于船舶自动识别系统(AIS)历史数据, 而未利用到船舶上其他传感器信息. 于是本文提出了一种多模态轨迹预测模型——S-Transformer. 在该网络中, 电子海图中的海水/陆地被分割作为辅助训练目标与真实舟山港AIS数据加以综合从而对模型进行训练, 并对船舶未来航行轨迹进行预测; 其中, 本文还引入segment recurrence来捕获AIS数据的长期依赖关系. 实验结果表明, S-Transformer在不同的船舶行驶情况中都有优秀的预测结果, 并优于相关预测任务的单模态基准模型. 相似文献
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为了克服船舶自动识别系统(AIS)在船舶动态监控中不能全面监控的缺陷,该文将北斗和AIS结合,使AIS系统接收周围船舶的AIS信息并添加优先权位后存入相应数据库中,再采用数据选择,过滤,压缩等技术处理数据,并通过北斗将处理后的数据发送到岸上基站,不仅通过北斗转发了本船AIS信息,还转发了周围船舶AIS信息,能有效的监控进入AIS系统盲区且没装北斗的船舶,增大了船舶动态监控的范围。 相似文献
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随着船舶各个分系统之间数据交互要求日益增加、历史数据爆炸性增加,实现数据高效的分发以及海量数据存储日益重要。在分析数据分发服务DDS(Data Distribution Service)规范的基础上,搭建船舶信息数据分发系统,同时提出基于RDB和NoSQL(Not Only SQL)的联合存储方案。实现船舶信息系统的数据高效、实时发布,以及海量历史数据的有效存储、高效查询。通过搭建船舶仿真系统测试船舶信息系统的数据分发系统及其存储方案,实验结果表明将DDS技术和数据联合存储方案应用于船舶信息系统是可行的。 相似文献
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大数据对存储系统的可扩展性、性能和成本等方面提出了更高的要求。瓦记录(Shingled Magnetic Recor-ding,SMR)硬盘由于存储密度高、价格便宜,正逐步被广泛应用于大数据存储系统。但是,SMR硬盘的随机写性能较差,与快速的基于闪存的固态硬盘(Solid State Drive,SSD)一起构成混合存储时可以显著提升性能。同时,基于写优化的日志结构合并(Log-Structured Merge,LSM)树的键值存储已被广泛应用于许多NoSQL系统,如BigTable,Cassandra和HBase等。因此,如何基于新型的SSD-SMR混合存储构建出高性能的LSM树键值存储系统是一个具有很大研究价值的问题。首先建立基于SSD-SMR混合存储的LSM树键值系统的性能模型,然后针对SSD和SMR的硬件特征以及LSM树键值存储的软件特点,设计了一套面向SSD-SMR混合存储进行性能优化的LSM树键值存储系统,并基于LevelDB实现了该系统。在仅仅使用0.4%~2%空间的SSD的情况下,所提方法可以使SSD-SMR混合存储方案比普通磁盘方案的随机写性能提高20%,随机读性能提高5倍。 相似文献
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受控Rabinovich系统的超混沌系统 总被引:1,自引:0,他引:1
在三维Rabinovich系统的基础上,通过引入一个线性状态反馈控制器构建一个新的四维超混沌系统,分析其基本动力学行为.在保证系统有界的前提下,通过计算Lyapunov指数值和研究其分岔的途径,证实其超混沌的特性.还给出了四维超混沌系统的指数吸引域和正向不变集等.同时也设计了实现四维Rabinovich超混沌吸引子的实际电路,验证了理论分析的结果. 相似文献
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