船舶停泊行为识别与分类方法任务书

 2021-12-29 21:06:42

全文总字数:1934字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

1)大数据的处理方法

2)停泊行为的识别方法

3)锚泊和靠泊行为的分类方法

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

学习AIS数据的读取和处理方法;构建船舶运动与停泊的识别模型和方法;构建锚泊和靠泊行为的分类模型和方法;构建异常停泊行为的识别方法;完成初步的实验和验证;撰写毕业论文。

3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

2019年12月:完成选题

2020年01月:完成文献阅读

2020年02月:完成方法研究

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 主要参考文献

[1]贾双成,杨凤萍.复杂场景下港口水域船舶异常行为智能识别方法[J].舰船科学技术,2018,40(24):7-9.
[2]何帆,何正伟,杨帆,刘力荣.基于电子海图的船舶异常行为识别方法研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2019,43(04):631-636 645.
[3]杨帆,何正伟,何帆.基于LSTM神经网络的船舶异常行为检测方法[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2019,43(05):886-892.
[4]王立林,刘俊.基于多尺度卷积的船舶行为识别方法[J/OL].计算机应用:1-8[2019-12-20].http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1307.TP.20190719.0928.008.html.
[5]Ford Jessica H,Peel David,Hardesty Britta Denise,Rosebrock Uwe,Wilcox Chris. Loitering with intent-Catching the outlier vessels at sea.[J]. PloS one,2018,13(7).
[6]Gao Miao,Shi Guoyou,Li Shuang. Online Prediction of Ship Behavior with Automatic Identification System Sensor Data Using Bidirectional Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network.[J]. Sensors (Basel, Switzerland),2018,18(12).
[7]郑群.基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法[J].舰船科学技术,2018,40(08):40-42.
[8]陈晓利,祁云嵩,林嘉炜.基于船舶融合点迹行为识别的雷达监视系统[J].计算机与现代化,2018(05):25-29.
[9]杨锋.基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法[J].舰船科学技术,2018,40(14):43-45.
[10]赵文文,胡志华,魏晨.基于AIS的船舶航行周期识别[J].计算机应用与软件,2018,35(10):111-116.
[11]张树怀. 海上船舶检测跟踪系统及其关键算法研究[D].华南理工大学,2018.
[12]马文耀. 船舶异常行为的一致性检测[D].大连海事大学,2018.
[13]黄亮,刘益,文元桥,周春辉,张帆.内河渡船异常行为识别[J].大连海事大学学报,2017,43(01):8-13.
[14]姜佰辰,关键,周伟,何友.海上交通的船舶异常行为挖掘识别分析[J].计算机仿真,2017,34(06):329-334.
[15]高曙,刘甜甜,初秀民,陈良臣,曹秀峰.船舶异常行为研究进展及发展趋势[J].中国航海,2017,40(02):38-43.
[16]Yaqing Shu,Winnie Daamen,Han Ligteringen,Serge P. Hoogendoorn. Influence of external conditions and vessel encounters on vessel behavior in ports and waterways using Automatic Identification System data[J]. Ocean Engineering,2017,131.
[17]胡智辉. 基于轨迹聚类的船舶异常行为识别研究[D].集美大学,2017.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

以上是毕业论文任务书,课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。