公开(公告)号：CN115100247A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210863446.1

申请日：2022-07-20

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 马宝山 ,  刘昊博 ,  熊桐 ,  高宗江 ,  邓宇航 ,  张少阳 ,  丁嘉怡

IPC: G06T7/246 ,  G06T3/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开了一种基于AIS动态信息的分步预测船舶轨迹的方法，包括获取船舶航行过程中产生的所有轨迹点信息，并存储在AIS数据集中；对AIS数据集进行预处理和时序对齐；计算轨迹点的航行距离，根据所有轨迹点的经度、纬度、速度、航向、船艏向、船长、航行距离构建训练样本，构建Xgboost模型并根据训练样本进行训练，根据Xgboost模型进行预测获取船舶的位置，基于k个预测时间间隔训练k组Xgboost模型，得到k组船舶位置，将k组船舶位置作为船舶轨迹的骨架点，根据骨架点以及插值方法获取预测的船舶轨迹。通过训练Xgboost模型只需根据船舶的最后一个轨迹点预测船舶后续轨迹点并组成完整的轨迹，消除了基于RNN的模型输入必须是时间序列的约束，提高了船舶轨迹预测精度。

公开(公告)号：CN115100247B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202210863446.1

申请日：2022-07-20

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 马宝山 ,  刘昊博 ,  熊桐 ,  高宗江 ,  邓宇航 ,  张少阳 ,  丁嘉怡

IPC: G06T7/246 ,  G06T3/4007 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开了一种基于AIS动态信息的分步预测船舶轨迹的方法，包括获取船舶航行过程中产生的所有轨迹点信息，并存储在AIS数据集中；对AIS数据集进行预处理和时序对齐；计算轨迹点的航行距离，根据所有轨迹点的经度、纬度、速度、航向、船艏向、船长、航行距离构建训练样本，构建Xgboost模型并根据训练样本进行训练，根据Xgboost模型进行预测获取船舶的位置，基于k个预测时间间隔训练k组Xgboost模型，得到k组船舶位置，将k组船舶位置作为船舶轨迹的骨架点，根据骨架点以及插值方法获取预测的船舶轨迹。通过训练Xgboost模型只需根据船舶的最后一个轨迹点预测船舶后续轨迹点并组成完整的轨迹，消除了基于RNN的模型输入必须是时间序列的约束，提高了船舶轨迹预测精度。