天堂国产午夜亚洲专区-少妇人妻综合久久蜜臀-国产成人户外露出视频在线-国产91传媒一区二区三区

當(dāng)前位置:主頁(yè) > 科技論文 > 自動(dòng)化論文 >

基于深度學(xué)習(xí)的漁船行為識(shí)別方法研究

發(fā)布時(shí)間:2023-04-26 23:06
  船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(Automatic Identification System,AIS)是一種新型助航系統(tǒng),最初用來(lái)保障船舶安全航行,隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),AIS數(shù)據(jù)得到了廣泛應(yīng)用。論文使用AIS數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別漁船的捕魚(yú)行為,通過(guò)對(duì)漁船行為模式的研究,宏觀上相關(guān)部門(mén)能了解熱點(diǎn)捕魚(yú)區(qū)域分布及漁場(chǎng)演化等多方面信息,從而制定出合理的漁業(yè)規(guī)劃,保證漁業(yè)經(jīng)濟(jì)的健康可持續(xù)發(fā)展。論文主要的工作內(nèi)容如下:(1)從AIS數(shù)據(jù)中提取漁船的軌跡數(shù)據(jù)作為初始數(shù)據(jù)集,使用線(xiàn)性插值的方法填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù),剔除位置、速度等異常數(shù)據(jù),對(duì)初始數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。針對(duì)該數(shù)據(jù)集使用高斯混合模型(Gaussian Mixture Models,GMM)和隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)兩種傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法識(shí)別了漁船的捕魚(yú)行為,這兩種方法的輸入只有船只速度單一特征,在GMM方法中利用EM算法求得速度高斯分布的參數(shù),將中速對(duì)應(yīng)的均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ構(gòu)成的區(qū)間[μ±σ]作為漁船捕魚(yú)的速度置信區(qū)間,從而來(lái)識(shí)別其捕魚(yú)行為。但該方法需要速度特征滿(mǎn)足高斯分布,否則效果會(huì)變差。在HMM方法中,通過(guò)確定漁船不同行為狀態(tài)的...

【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀
        1.2.1 AIS現(xiàn)狀
        1.2.2 漁船行為識(shí)別現(xiàn)狀
        1.2.3 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容與方法
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 AIS數(shù)據(jù)處理及傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別方法
    2.1 AIS數(shù)據(jù)介紹
        2.1.1 AIS數(shù)據(jù)介紹
        2.1.2 漁船航行AIS數(shù)據(jù)提取
        2.1.3 缺失值處理
        2.1.4 異常值處理
    2.2 基于GMM的漁船行為識(shí)別
        2.2.1 漁船的速度分布特征
        2.2.2 GMM識(shí)別原理
        2.2.3.GMM識(shí)別算法結(jié)果和不足
    2.3 基于HMM的漁船行為識(shí)別
        2.3.1 HMM原理
        2.3.2 HMM識(shí)別算法結(jié)果和不足
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于LSTM的漁船行為識(shí)別方法
    3.1 RNN
        3.1.1 RNN結(jié)構(gòu)
        3.1.2 LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    3.2 基于LSTM的漁船行為識(shí)別模型
        3.2.1 LSTM漁船行為識(shí)別模型的建立
        3.2.2 LSTM模型的輸入、輸出及結(jié)構(gòu)
    3.3 實(shí)驗(yàn)配置與結(jié)果分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)配置
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于ConvLSTM的漁船行為識(shí)別方法
    4.1 CNN
        4.1.1 CNN結(jié)構(gòu)
        4.1.2 局部連接與權(quán)值共享
        4.1.3 基于CNN的漁船行為識(shí)別方法
    4.2 ConvLSTM
        4.2.1 ConvLSTM結(jié)構(gòu)
        4.2.2 基于ConvLSTM的漁船行為識(shí)別
    4.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        4.3.1 基于CNN的漁船行為識(shí)別的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.3.2 基于ConvLSTM的漁船行為識(shí)別的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝



本文編號(hào):3802368

資料下載
論文發(fā)表

本文鏈接:http://www.sikaile.net/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3802368.html


Copyright(c)文論論文網(wǎng)All Rights Reserved | 網(wǎng)站地圖 |

版權(quán)申明:資料由用戶(hù)d216d***提供,本站僅收錄摘要或目錄,作者需要?jiǎng)h除請(qǐng)E-mail郵箱bigeng88@qq.com