基于自适应阈值的船舶轨迹异常点检测算法

摘要

定位技术的快速发展催生了轨迹大数据,轨迹数据中总是存在着明显偏离轨迹的异常点.检测出轨迹中的异常点对提高数据质量和后续知识发现精度至关重要.目前轨迹异常点检测算法主要为恒定速度阈值法,没有考虑目标在不同时刻运动状态的变化,仅能检测出速度超出指定阈值的一部分异常点,甚至出现检测错误的情况,算法鲁棒性较差.针对现有问题,本文提出一种基于自适应阈值的轨迹异常点检测算法(Trajectory Outlier Detection Algorithm based on a-daptive Threshold,TODAT).TODAT算法充分考虑了目标在一段时间内的运动信息和观测噪声的影响,采用局部阈值窗和均值滤波窗来计算阈值和速度,同时又引入了经济航速阈值和连续异常点放回机制.基于真实船舶数据的实验结果表明,本文算法可根据轨迹数据得到自适应的阈值,有效检测出全部异常点,大幅度提高轨迹数据的质量.