徐文进,解 钦,黄海广

1(青岛科技大学 信息科学技术学院,青岛 266061)

2(温州大学 计算机与人工智能学院,温州 325035)

据农业部2019年统计,我国现拥有渔船73.12 万艘,从事渔业的人口为1828.02 万人.全社会渔业经济总产值26406.50 亿元,其中海洋捕捞产值为2116.02 亿元[1].在海洋捕捞给人们带来丰厚经济收入的同时,也使得我国的渔业发展遇到了许许多多的问题.随着出海捕捞成本变高,近海捕捞作业能力增强,导致我国渔业资源衰退较为严重和分布范围变得不均衡.由于渔民作业方式不规范及相关部门监管能力不足,海洋生态环境遭到严重的破坏.另外,作为海洋经济产值的重要组成部分,越来越多的沿海国家开始大力发展海洋渔业的科技信息化和现代化.因此,为了能够解决渔业发展面临的问题和应对其他国家的竞争,我国也开始推动渔业信息化的建设.其中,实现现代化至关重要的过程就是实现数据的采集和合理分析应用.AIS 系统作为渔业监管中不可或缺的手段,它被广泛应用于海上行驶、信息通信和生产作业等方面.另外,该系统能够实时采集海上作业渔船的位置、速度和转向角等数据,并通过卫星与地面基站进行接收和通信,从而实现作业渔船的海上管理和监控.但是,AIS 数据只包含了渔船自身的信息和实时航行数据,并不包含渔船的捕捞方式、作业状态和捕鱼热点等深层次信息,这就要求进一步的通过分析航行状态数据来获取.传统的方法……