1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着我国经济的快速发展和水上交通运输量的不断增长，内河航运的安全问题日益凸显。
船舶轨迹作为船舶航行行为的直观体现，蕴含着丰富的航行安全信息。
通过对船舶轨迹数据的分析，及时发现异常轨迹，对于保障内河航运安全、预防水上交通事故、维护水上交通秩序具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
船舶异常轨迹探测是近年来智能交通领域的研究热点，国内外学者在该领域展开了大量的研究工作，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在船舶轨迹数据挖掘、异常行为识别等方面做了大量研究，并取得了一些成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对内河船舶异常轨迹实时探测的关键问题，开展以下几方面的研究：
1.内河船舶轨迹数据分析:分析内河水域环境和船舶航行特点，研究适用于内河船舶轨迹数据的预处理方法，包括数据清洗、噪声去除、轨迹压缩等，提高数据的准确性和完整性。
分析内河船舶异常轨迹的类型和特征，建立异常轨迹判别指标体系。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和实证研究相结合的方法，逐步推进研究工作。
1.首先，进行文献调研，了解国内外内河船舶异常轨迹探测的研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.其次，收集和分析内河船舶轨迹数据，研究内河水域环境和船舶航行特点，对轨迹数据进行预处理，构建适用于内河船舶的异常轨迹判别指标体系。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对性:突破传统船舶轨迹分析方法的局限性，将研究重点聚焦于内河船舶，考虑内河水域环境复杂、船舶类型多样、航行规则灵活等特点，构建更具针对性的异常轨迹探测模型。
2.实时性:研究实时轨迹数据处理和异常检测方法，设计并实现实时轨迹探测系统，克服传统事后分析的滞后性，及时发现异常轨迹，为水上交通安全监管提供预警信息。
3.综合性:综合运用统计模型、机器学习和深度学习等多种方法，构建多层次、多角度的异常轨迹探测模型，提高模型的准确性和鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘志雄,王建华,邓飞.基于改进DBSCAN算法的船舶异常行为识别[J].中国航海,2021,44(01):40-45.
2. 魏宇航,孙华,王丹,等.基于航迹预测的船舶异常行为检测模型[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2021,45(01):127-134.
3. 谢允,张丽萍,史忠科. 基于改进LSTM的船舶异常轨迹检测方法[J]. 中国航海, 2022, 45(2): 49-56.
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