1. 毕业设计（论文）主要内容：
随着船舶自动识别系统(Automatic Identification Systems, AIS)的强制使用，船舶航行安全和船舶管理效率得到显著提升，为实现海上交通安全的信息化管理提供了数据支撑。
但是，船舶AIS设备的广泛使用产生了海量的船舶轨迹数据，这些数据中存在着大量的冗余和重复信息，增加了船载设备和信息中心的存储成本，降低了计算机数据查询和处理的效率。
因此，在保留船舶轨迹主要结构特征的基础上，如何有效快速压缩船舶轨迹数据具有重要的理论研究和应用价值。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
将在研究船舶轨迹数据结构特征与时空特性的基础上，构建改进的开窗算法实现船舶轨迹数据在线压缩。
为验证本文算法的有效性，将选取不同水域船舶AIS数据，对改进的开窗算法与传统轨迹压缩算法进行比较分析。
同时采用DTW和距离损失率等指标对压缩算法的性能进行定量评价。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
2020.03.06-2020.03.15：完成毕业论文的选题工作；2020.03.15-2020.03.25：撰写开题报告和外文翻译，交予指导老师；2020.03.25-2020.05.31：撰写毕业论文，并且积极与老师进行交流讨论；2020.05.31-2020.06.08：准备毕业论文答辩工作。
4. 主要参考文献
[1] 周剑敏,王捷.基于AIS数据的智能船舶动态视频监控系统设计[J]. 上海海事大学学报, 2009, 30(4): 26-29.[2] 毛景魁. 基于AIS的船舶远程航行动态监控系统[D]. 上海: 上海海事大学, 2006.[3] 姚元卫, 李飞镝. 基于AIS的航行轨迹在引航实践中的运用[J]. 港口经济, 2013(10):58-61.[4] 张树凯, 刘正江, 张显库,等. 基于Douglas-Peucker算法的船舶AIS航迹数据压缩[J]. 哈尔滨工程大学学报, 2015(5):595-599.[5] Pallotta G, Vespe M, Bryan K. Vessel Pattern Knowledge Discovery from AIS Data: A Framework for Anomaly Detection and Route Prediction[J]. Entropy, 2013, 15(6):2218-2245.[6] Grasso R, Mirra S, Baldacci A, et al. Performance Assessment of a Mathematical Morphology Ship Detection Algorithm for SAR Images through Comparison with AIS Data[J]. IEEE International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, 2009:602-607.
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