基于轨迹的渔船分类架构：结合 AIS 数据
机器学习
2025-01-07 v1 人工智能
摘要
本文提出了一种用于管理真实运动学数据并检测渔船的数据准备流程。该方案采用二分类方法，将船舶轨迹分为渔船或非渔船。所用数据具有典型数据挖掘应用中常见的真实数据问题，如噪声和不一致性。两类样本在数据中明显不平衡，通过重采样实例的算法进行处理。对于分类，提取了一系列来自自动识别系统（AIS）报告的时空数据中表示船舶轨迹的特征。这些特征用于建模船舶行为，但由于不包含与情境相关的information，分类可适用于其他场景。实验表明，所提出的数据准备流程对所呈现的分类问题具有实用价值。此外，在最小信息条件下也取得了积极结果。
引用
@article{arxiv.2501.02038,
title = {Architecture for Trajectory-Based Fishing Ship Classification with AIS Data},
author = {David Sánchez Pedroche and Daniel Amigo and Jesús García and Jose M. Molina},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.02038},
year = {2025}
}
备注
Sensors 2020