徐文进,管克航,马 越,黄海广

(1.青岛科技大学信息科学技术学院,山东 青岛 266061; 2.中国海洋大学信息科学与工程学院,山东 青岛 266100;3.温州大学计算机与人工智能学院,浙江 温州 325000)

0 引 言

海上船舶通过船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)终端和卫星终端将海量的船舶定位数据通过AIS基站、卫星通讯等方式传输至数据中心[1]。虽然中心根据数据可以简单地查找出渔船的信息，如位置、船舶的状态等，但是对于轨迹数据热点的寻找是非常欠缺的。文献[2-3]论述了渔船数据的收集和系统的开发，但是缺少了对数据的挖掘。现阶段通过渔船轨迹数据追寻捕鱼热点面临着3个迫切需要解决的重要问题。首先，海量的数据无法处理，对于渔船数据来说，每个小时的数据记录量已经达到了十几万条，这对于数据的实时处理是非常重要的；其次，选取部分数据作为研究对象缺乏依据，比如选取哪些数据可以代表一批次的渔船活动的轨迹等，数据的选取完全是人工选定，缺乏客观性；最后是热点追踪技术的研究，一般是使用热力图的方式查看热点的区域，当数据量达到几百万、几千万时，热力图的计算开销非常大，难以实现热点的定位。文献[4-5]开展了一种基于时空数据场与复杂网络的城市热点提取的研究，主要是把轨迹点与现实中的道路和区域相符合然后根据行政区域之间的时空演变来进行热点的挖掘；文献[6]开展了一种行为识别与时空分布的研究，分析了交接班事件的时空分布特征；……