基于 Transformer 的 AIS 数据驱动航海监控综合综述
人工智能
2025-05-13 v1 机器学习
摘要
随着全球航运安全、效率和可持续性需求的增加，自动识别系统（AIS）数据在航海监控中发挥越来越重要的作用。AIS 数据包含船舶的时空变化模式，具有重要的 marine 领域研究价值。然而，由于其巨大规模，AIS 数据的潜力长期未被充分利用。凭借其强大的序列建模能力，尤其是能够捕捉 long-range dependencies 和复杂时序动态能力，Transformer 模型已成为处理 AIS 数据的有效工具。因此，本文综述了基于 Transformer 的 AIS 数据驱动航海监控研究，提供了当前 Transformer 模型在 marine 领域应用的全面概述。重点关注基于 Transformer 的轨迹预测方法、行为检测和 prediction 技术。此外，本文收集并组织了所综述论文中公开的 AIS 数据集，进行数据过滤、清洗和统计分析。统计结果揭示了不同船舶类型的运行特征，为进一步研究航海监控任务提供数据支持。最后，我们提出宝贵建议 for 未来 research，确定了两条有前景的 research 方向。数据集可在 https://github.com/eyesofworld/Maritime-Monitoring 获取。
关键词
引用
@article{arxiv.2505.07374,
title = {AIS Data-Driven Maritime Monitoring Based on Transformer: A Comprehensive Review},
author = {Zhiye Xie and Enmei Tu and Xianping Fu and Guoliang Yuan and Yi Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.07374},
year = {2025}
}