【摘 要】
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海上船舶通过船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）终端将海量的船舶定位数据通过卫星通讯、地面基站等方式传输至AIS数据中心,其中,AIS终端可以实现海上船舶之间的数据交换。AIS数据中心对渔船定位数据处理之后,以结构化的方式存储在数据库中。船舶轨迹数据通过船舶监控系统（Vessel Monitoring System,VMS）和船舶交通服务（Ve
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海上船舶通过船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）终端将海量的船舶定位数据通过卫星通讯、地面基站等方式传输至AIS数据中心,其中,AIS终端可以实现海上船舶之间的数据交换。AIS数据中心对渔船定位数据处理之后,以结构化的方式存储在数据库中。船舶轨迹数据通过船舶监控系统（Vessel Monitoring System,VMS）和船舶交通服务（Vessel Traffic Services,VTS）,可实现船舶轨迹预测、碰撞检测和进出港口航行安全等。此外,通过大数据和机器学习技术处理后的船舶定位数据可用于分析渔业资源时空分布,渔船作业行为识别、渔船违禁作业等。本文通过数据预处理、机器学习、深度神经网络等技术,对海量的渔船AIS数据进行了研究,并对算法进行验证,保证了研究在实际生产活动中的意义。本文的主要工作内容及创新点如下:1.设计渔船AIS数据的预处理算法。本文使用的数据来自于浙江省海洋与渔业局和阿里天池2020数字中国创新大赛。其中,浙江省海洋与渔业局提供的数据为2015年、2016年3月到5月的渔船AIS数据,提供数据的渔船均在浙江登记。本文通过Hadoop的分布式计算方法,将全部渔船AIS数据分为按照时间排序的单艘渔船全部轨迹数据。为了寻找渔区热点及其变化的规律,将渔船AIS数据按照年份、月份单独划分。其次,对异常、错误或者不符合经纬度范围的数据进行分析和清理。最后,针对提取的渔船轨迹数据,使用线性插值的方法填补缺失数据。2.设计渔船轨迹预测模型。针对渔船轨迹数据多特征的特点以及对轨迹预测的准确度和动态性的要求,首先将所有渔船轨迹数据进行可视化,再通过ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）的特征检测和BF（Brute-Force）匹配来计算图像相似度用于划分渔船轨迹类型,紧接着构造多特征的时序性轨迹数据,然后使用了一种基于循环神经网络的变体模型Bi-LSTM,把处理过的浙江省渔船轨迹数据用于模型的训练,并使用该模型进行轨迹的预测。最后,根据神经网络的参数选择,讨论了预测结果,并且与其他方法进行了实验对比。3.设计渔船作业方式识别算法。渔船作业方式识别是利用大数据和机器学习技术对海量渔船定位数据进行分析,统计速度、方向、作业空间、作业时间等数据的常规特征、众数特征、特殊状态,构建多维度的特征工程,然后使用Light GBM这种集成学习算法来判断其作业方式。从海量的渔船轨迹中利用机器学习等技术自动识别渔船作业方式,可以发现违规改变作业方式的渔船,同时,可以进一步了解某类渔船在特定时间和特定海域的作业情况,并推算该海域渔业资源变化情况,加强渔业资源的管理。4.设计渔区热点发现算法。首先绘制渔区热点在一个星期、一个月和一年的时间间隔下的热力图,分析了渔区热点的变化情况。然后,提出了两次K-Means聚类来识别捕鱼热点的算法,该算法使用K-Means聚类算法选出每一条渔船的聚类中心,然后将所有聚类的中心再次使用K-Means聚类获取最终的渔区热点,该算法将有效的获取在特定时间下的捕鱼热点。
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