基于卡尔曼滤波的船舶轨迹异常行为快速检测方法

基于全球船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据的船舶轨迹异常行为快速检测对于保障船舶航行安全、辅助安全监管具有重要意义.AIS数据具有容量大、更新频率快的特点,而当前AIS轨迹异常行为检测方法依赖于大量的训练样本与历史数据,实用性与普适性较差,难以用于船舶轨迹异常行为快速检测.为此,本文定义了船舶追踪、航速、航向、位置4种异常行为检测模型,提出了一种基于卡尔曼滤波的船舶AIS轨迹异常行为检测方法,实现了船舶AIS轨迹的异常行为快速检测与报警.实验选取经过我国东海部分地区3天的AIS数据,对实验结果的正确性与耗时进行分析,结果表明模型可以满足异常即时发现、即时处理的应用需求.     

高分辨率对地观测的若干前沿科学问题

针对GB级大文件形式的高分辨率遥感影像实时可视化过程预处理时耗长等难题,提出了自适应瓦片模型的实时生成方法。基于操作连续性和跨越等级对用户的操作模式进行划分,根据分辨率需求控制瓦片生成顺序,实现不同分辨率瓦片数据的动态生成、选取与调度,从而满足高分辨率遥感影像精细层级的实时可视化,克服了传统“先建库后加载”或者“建立内存金字塔”等方法难以第一时间满足用户“所见即所得”的局限。以资源三号卫星影像数据为例,验证了该方法的有效性。