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摘要：本发明提出了一种基于AIS深度学习的船舶交通流特征提取方法：首先，通过获取特定水域的AIS数据，建立了船舶信息数据集。然后，建立了双重AIS深度学习场景，第一重数据特征学习利用多层CNN贝叶斯学习方法，输出具有全局相关信息的完整轨迹序列数据；第二重航迹状态学习计算了轨迹在静止、转向、恒速和加减速四种状态下的模糊权重；随后，将轨迹序列数据划分为不同的簇，并输出了恒速和加减速船舶轨迹运动集，以及静止和转弯轨迹停留集；设计动静态集合加权相似度估算方法，建立船舶轨迹停留集与运动集之间的匹配关系，并确定完整的船舶OD矩阵和航路链。本发明完善了AIS数据提取的细节和步骤，提高了船舶轨迹数据的利用和分析准确度。
主权项：1.一种基于AIS深度学习的船舶交通流特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S10：获取待提取船舶特征水域的AIS数据，建立船舶信息数据集，生成双重AIS深度学习场景；S20：一重数据特征学习模块：设计多层嵌套CNN贝叶斯学习方法，对AIS数据中的船型、记录时间和经纬度等信息进行学习，清洗和归一化异常数据、补齐缺失序列，输出带有全局相关性信息的完整航迹序列数据；S30：二重航迹状态学习模块：设计船舶航迹相似性计算公式，标记其中高相似度的AIS数据并进行训练，将船舶航迹状态划分为静止、转向、恒速和加减速四种，建立模糊状态隶属公式，分别计算四种状态特征下的模糊权值；S40：根据模糊权值结果，设计结合航迹模糊规则的三支高斯混合DBSCAN聚类方法，将航迹序列数据划分成不同簇，分别输出船舶恒速、加减速的航迹运动集和船舶静止、转向的航迹停留集，并计算出各轨迹点集合所覆盖的水域；S50：结合港口平台API接口，获取水域内的港口信息，设计一种动静集加权相似估计方法，调整船舶港口停留集的覆盖半径，建立船舶航迹停留集和运动集的匹配关系，提取完整“起始港—途径海区—目的港”的船舶航迹；S60：反馈船舶航迹提取序列、航迹状态特征至S10数据集，更新算法参数，并重复训练至算法收敛，输出最终船舶航路链与OD矩阵，以及海上交通密度和热点探测的分析结果。
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