申请/专利权人：中国人民解放军海军大连舰艇学院

申请日：2024-01-12

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874678A

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G06F18/15;G06F18/2415;G06F18/2413;G06F18/2431;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/082

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：一种基于滑动窗口算法的航迹异常判断方法，属于船舶航行轨迹异常识别领域，用于解决更精确地检测AIS流数据中的异常数据的问题，要点是通过神经网络对船舶航行轨迹预测模型进行训练；向训练后的神经网构输入实时AIS流数据，对船舶航行轨迹进行预测；使用滑动窗口算法检测航行轨迹异常数据，其中，将预测值与实际值的差值经过归一化后转化为同一单位度量下的异常分数值得到异常分数，通过设置滑动窗口、适配时间步大小，计算得到窗口内的预测差值，并据此进行分布建模，计算预测差值在分布内的概率密度值作为t时刻的异常分数，根据异常分数判断轨迹是否存在异常，效果是能够提高AIS流数据中的异常数据检测精度。

主权项：1.一种基于滑动窗口算法的航迹异常判断方法，其特征在于，包括S10.通过神经网络对船舶航行轨迹预测模型进行训练；S20.向训练后的神经网构输入实时AIS流数据，对船舶航行轨迹进行预测；S30.使用滑动窗口算法检测航行轨迹异常数据，具体为：S31.将预测值与实际值的差值dt经过归一化后转化为同一单位度量下的异常分数值得到异常分数ASt，ASt∈[0,1]，且满足差值dt越大则异常分数ASt越大；S32.通过设置滑动窗口、适配时间步大小，计算得到窗口内的预测差值dt，并据此进行分布建模；S33.计算预测差值dt在分布内的概率密度值fi，fi作为t时刻的异常分数ASt，根据异常分数ASt判断轨迹是否存在异常。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军海军大连舰艇学院 一种基于滑动窗口算法的航迹异常判断方法

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