基于AIS数据的船舶航迹分析系统开发开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着全球航运业的快速发展，海上交通流量日益密集，船舶安全问题也日益突出。

为了保障海上交通安全、提高航运效率，对船舶航迹进行有效分析和管理显得尤为重要。

自动识别系统（ais）作为一种船舶自动识别技术，能够实时提供船舶的静态信息和动态信息，为船舶航迹分析提供了丰富的数据基础。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着ais数据的开放和相关技术的进步，基于ais数据的船舶航迹分析成为国内外研究的热点。

1. 国内研究现状

国内学者在基于ais数据的船舶航迹分析方面取得了一定的研究成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括以下几个方面：1.ais数据采集与预处理：研究ais数据的采集方式、数据格式、数据清洗和预处理方法，为后续的航迹分析提供高质量的数据基础。

2.船舶航迹可视化：研究基于ais数据的船舶航迹可视化方法，实现对船舶航行动态的直观展示，为用户提供友好的交互界面。

3.船舶异常行为识别：研究基于ais数据的船舶异常行为识别算法，建立异常行为的识别模型，实现对碰撞风险、非法入侵、违规操作等异常行为的自动识别和预警。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，具体步骤如下：1.需求分析阶段：对船舶航迹分析系统的功能需求和性能需求进行分析，确定系统的总体目标、功能模块和技术路线。

2.系统设计阶段：根据需求分析的结果，设计系统的总体架构、数据库结构、关键算法和模块接口。

3.系统实现阶段：选择合适的开发平台和工具，进行系统编码实现，并进行单元测试和集成测试。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.基于多源数据融合的船舶航迹分析：将ais数据与其他数据源（如雷达数据、气象数据等）进行融合，构建更加全面和准确的船舶航迹信息，提高航迹分析的可靠性和精度。

2.复杂场景下的船舶异常行为识别：针对复杂海况、密集航线等场景，研究更加鲁棒的异常行为识别算法，提高异常行为识别的准确率和效率。

3.基于深度学习的船舶航线预测：采用深度学习等先进的人工智能技术，构建更加准确和可靠的航线预测模型，提高航线预测的精度和效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.陈宇,黄梦醒,王强,等.基于ais数据的船舶航迹异常检测算法研究[j].海洋测绘,2021,41(01):6-10.

2.周世强,黄梦醒,王强,等.基于改进lstm神经网络的船舶航迹预测方法[j].海洋测绘,2020,40(05):11-16.

3.张志伟,黄世龙,马骏,等.基于改进hausdorff距离的船舶航迹相似度量方法[j].大连海事大学学报,2020,46(01):1-6.