船舶时空AIS轨迹数据压缩方法研究任务书

 2021-09-02 23:29:06

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，大量与船舶有关的静态与动态信息能够自动通过岸基或星载接收站传递给海事系统及船务公司，为有效进行水上交通监控和管理提供了必要的数据支撑。

船舶AIS轨迹数据存在大量无效和冗余信息，增加了计算机存储成本，降低了数据调用效率。

因此，如何在保留AIS轨迹主要结构特征的基础上压缩无效和冗余信息具有重要的研究意义。

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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

  1. 自适应选取压缩阈值：在传统DP算法的基础上，构建自适应选取压缩阈值的数学模型，实现船舶时空AIS轨迹数据的高质量压缩。

  2. 基于KDE的可视分析方法：构建基于核密度估计的可视分析方法用以评价船舶AIS轨迹数据的压缩效果。

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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

2016-12-29~2017-01-13：确定毕业设计选题；

2017-01-13~2017-03-15：提交开题报告；

2017-03-15~2017-05-26：提交论文；

2017-05-26~2017-06-21：毕业答辩。

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4. 主要参考文献

  1. 张树凯, 刘正江, 张显库, 史国友, 蔡垚. 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, 36(5), 595-599.
  2. Zhang, S. K., Liu, Z. J., Cai, Y., Wu, Z. L., Shi, G. Y. AIS Trajectories simplification and threshold determination[J]. Journal of Navigation, 2016, 69(4): 729-744.
  3. 李名, 胡勤友, 孟良. 基于AIS的船舶运动轨迹压缩技术研究[J]. 航海技术, 2010, (1): 11-13.
  4. 毋东, 王庆, 王慧青. 基于样条的矢量数据多尺度表达与压缩算法[J]. 计算机工程, 2012, 38(8): 201-203.
  5. Muckell, J., Olsen Jr, P. W., Hwang, J. H., Lawson, C. T., Ravi, S. S. Compression of trajectory data: A comprehensive evaluation and new approach[J]. GeoInformatica, 2014, 18(3), 435-460.

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