一种数据驱动的船舶异常行为在线检测及预警方法和系统

本发明公开了一种数据驱动的船舶异常行为在线检测及预警方法和系统，该方法包括：对原始船舶AIS轨迹数据进行数据清洗；对清洗后的轨迹数据采用轨迹数据压缩算法进行压缩，并基于时间序列相似度算法计算与所有船舶的轨迹相似性，构建轨迹相似性度量矩阵；利用轨迹聚类算法对轨迹相似性度量矩阵进行聚类分析，得到聚类结果；基于聚类结果回溯清洗后的轨迹数据，利用边界提取算法确定船舶航行区域；利用历史平均船舶轨迹预测算法生成在时间长度阈值下的船舶预测轨迹；结合船舶航行区域与船舶预测轨迹，通过角度差变化分析及船舶轨迹点与船舶航行区域匹配实现船舶异常行为检测，并进行预警。本发明能够实现对船舶轨迹的实时、高效且准确的判断与预警。