一种基于多步聚类的拖网渔船行为判别方法

摘要

本发明公开了一种基于多步聚类的拖网渔船行为判别方法。本发明综合考虑速度、角度、经纬度、时间等时空数据建立多维距离模型，并采用时序近邻计算准则计算轨迹点间相似度距离矩阵，大幅降低了矩阵计算时间，使用OPTICS算法与ξ‑steep自动识别簇方法实现基于非全局参数的轨迹划分，得到轨迹段，再基于轨迹段之间相似度距离使用k‑means算法实现轨迹段再次聚类，从而实现轨迹点的分类，再通过对分类进行特征提取，建立拖网渔船行为判别模型，实现拖网渔船行为的快速判别。实验表明，本发明具有低参数敏感性、高精度、高通用性、耗时少等优点，可应用于大批量拖网渔船行为的快速判定。