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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：本发明公开了一种航迹识别模型构建方法及异常船舶轨迹匹配方法，前者包括：获取若干船舶在预设时长内行驶的历史AIS原始数据；对各船舶的历史AIS原始数据进行预处理，得到对应的预处理后AIS数据；利用所有预处理后AIS数据，通过数据截取拼接的方式构建第一数据集和第二数据集；其中，第一数据集中的样本标签表征样本对应的航迹属于同一船舶；第二数据集中的样本标签表征样本对应的航迹不属于同一船舶；基于第一数据集和第二数据集，对预先构建的多维深度学习模型进行训练，得到训练完成的航迹识别模型，用于对输入的AIS数据样本，输出航迹属于同一船舶的概率。本发明能识别AIS数据缺失后的船舶后续轨迹。

主权项：1.一种航迹识别模型构建方法，其特征在于，包括：获取若干船舶在预设时长内行驶的历史AIS原始数据；其中，每条历史AIS原始数据表征船舶对应于一个历史时刻的轨迹点；对各船舶的历史AIS原始数据进行预处理，得到对应的预处理后AIS数据；利用所有预处理后AIS数据，通过数据截取拼接的方式构建第一数据集和第二数据集；其中，所述第一数据集中的样本标签表征样本对应的航迹属于同一船舶；所述第二数据集中的样本标签表征样本对应的航迹不属于同一船舶；基于所述第一数据集和所述第二数据集，对预先构建的多维深度学习模型进行训练，得到训练完成的航迹识别模型；其中，所述航迹识别模型用于对输入的AIS数据样本，输出航迹属于同一船舶的概率；其中，所述利用所有预处理后AIS数据，通过数据截取拼接的方式构建第一数据集，包括：随机选择一个船舶，利用该船舶的所有预处理后AIS数据得到一条完整航迹；在该条完整航迹中随机选择相隔不超过预设时间间隔，且时间等长的两段轨迹进行首尾拼接，生成一个第一AIS数据样本并设置标签为1，从而完成一次第一AIS数据样本生成过程；重复多次第一AIS数据样本生成过程，由得到的所有第一AIS数据样本构成第一数据集；所述利用所有预处理后AIS数据，通过数据截取拼接的方式构建第二数据集，包括：随机选择两个不同船舶，针对选出的每个船舶，利用该船舶的所有预处理后AIS数据得到该船舶的一条完整航迹；在选出的两条完整航迹中，各自随机选择一段轨迹以满足：两段轨迹时间等长且相隔不超过预设时间间隔，且在前的一段轨迹的最后一个轨迹点，与在后的一段轨迹的第一个轨迹点之间的距离小于预设的最大距离；将选出的两段轨迹按照时间先后顺序进行首尾拼接，生成一个第二AIS数据样本并设置标签为0，从而完成一次第二AIS数据样本生成过程；重复多次第二AIS数据样本生成过程，由得到的所有第二AIS数据样本构成第二数据集；所述预先构建的多维深度学习模型，包括：顺次连接的卷积神经网络结构、Concatenate层、Flatten层、两层全连接层以及输出层；其中：所述卷积神经网络结构包括并行的四个卷积神经网络分支，每个卷积神经网络分支包括顺次连接的第一卷积层、第二卷积层和最大池化层。

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