初秀民 林 宏 王志远

(1.闽江学院物理与电子信息工程学院 福州 350108;2.闽江学院福建省船舶智能航行安全控制工程研究中心 福州 350108;3.闽江学院海洋智能船舶装备福建省高校工程研究中心 福州 350108)

当前，在经济全球化的影响下，低成本和大运输量的优势使水上运输成为世界各国之间贸易和运输的主要方式之一。自动识别系统(automatic identification system, AIS)是用于分析船舶航行状况的主要工具。随着水运的发展，AIS数据量呈指数增长，为了对这些数据进行分析，需要一个大数据平台来有效地处理这些数据。Spark因其速度快、通用性强等特点，逐步受到智能交通领域的青睐，例如曹磊[1]通过搭建基于Spark的通用型数据处理挖掘平台，以对AIS数据进行挖掘。

由于AIS没有完整的信息验证机制，在实际应用中AIS数据中存在大量的异常数据，因此需要进行有效甄别以保障船舶航行安全。目前国内外的研究主要集中在AIS数据的应用研究，而对AIS数据本身的准确性分析缺少。例如，Zhang等[2]使用AIS数据来评估遇船风险。Dobrkovic等[3]使用遗传算法对船舶位置信息进行聚类，并研究了船舶航向的特征。Altan等[4]使用AIS数据分析了伊斯坦布尔海峡的航运特征，为船舶航行风险的预测和分析提供了支持。田璐[5]考虑AIS数据的特征，设计了其处理流程和存储策略，并利用AIS数据实现船舶航迹重构、截面船舶流量统计、船舶出入口区域识别，以及船舶航行状态分析等。Mazzarella等[6]分析AIS数据，以确定故意关闭船载AIS设备的异常行为。LongépéN等[7]分析AIS数据以识别非法捕鱼。……