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渔船轨迹大数据存储优化与行为识别技术研究

耿家利  
【摘要】:海洋渔业生产安全关系到广大渔民的切身利益,一直是各级政府部门高度关注的民生问题。渔船监控系统(Vessel Monitoring System,VMS)结合了传感器、物联网、卫星定位和地理信息系统技术,是渔业行政主管部门用来掌握渔业实时生产动态、保障渔船海上作业安全、规范渔业生产秩序的信息系统。随着我国海洋信息化建设的加快,大量的渔船都纳入了渔船监控系统,这些船只产生的海量、高并发、持续的轨迹数据给存储、检索和分析带来了巨大的挑战。因此本文基于渔船的轨迹,对渔船轨迹大数据存储、查询和分析进行研究。(1)针对北斗VMS轨迹数据存储冗余大、查询效率低的问题,本文首先根据移动对象轨迹具有的时空相关性特点,建立移动对象轨迹模型,并提出轨迹更新策略,只有超过阈值的轨迹点才会更新到数据库,从而减少了轨迹数据存储量;然后结合Mongo DB文档数据库存储特点,设计移动对象轨迹存储模型。该存储模型将同一艘渔船一段时间内的轨迹归并为一条记录进行存储,从而加强轨迹数据存储的局部性,提高查询效率。(2)针对VMS轨迹数据的时空查询代价大的问题,本文首先综合考虑轨迹数据的时空分布特征,并基于Geo Hash算法设计了轨迹数据时空网格索引。该索引将地图进行网格划分,并对网格进行编码,使得相邻的网格的编码值在字典序上也相邻,从而增加数据局部性,提高范围查询的效率。然后,在Mongo DB分布式数据库上实现了该渔船轨迹时空索引策略,并提出轨迹数据时空查询算法。实验表明,本文提出的方法能够有效减少数据冗余,提高空间查询的效率。(3)针对轨迹数据只包含渔船当前的经纬度、方向、速度等信息,并没有包含渔船当前的作业模式,无法满足实时监控的要求的问题,本文提出一种基于多步聚类的渔船行为自动识别方法。首先建立了一种轨迹时空距离模型,然后通过改进的多步聚类算法识别渔船出海捕鱼作业过程中的各种航行状态(航行,捕鱼和抛锚状态),最后通过与基于高斯混合模型的渔船行为识别方法进行对比实验,实验结果表明本文提出的方法具有很强的鲁棒性。(4)针对渔船行为识别速度慢、效率低的问题,本文在上述聚类的结果上,利用Fisher判别模型对渔船的各种行为对应的轨迹模式进行特征提取,并建立判别模型。依据渔船当前的轨迹数据,该判别模型能自动判断渔船的作业状态。实验表明该判别模型能根据轨迹数据准确地识别渔船的各种行为。


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