CN113129644B - 基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法 - Google Patents

基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法 Download PDF

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CN113129644B CN202110242773.0A CN202110242773A CN113129644B CN 113129644 B CN113129644 B CN 113129644B CN 202110242773 A CN202110242773 A CN 202110242773A CN 113129644 B CN113129644 B CN 113129644B
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Abstract

本发明公开了一种基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法。该船舶三维特征航线提取方法包括以下步骤：数据预处理：对船舶的原始AIS数据进行预处理，获取压缩后的船舶轨迹；轨迹聚类：计算压缩轨迹的子轨迹集的结构相似性距离矩阵，根据结构相似性距离矩阵对压缩轨迹的子轨迹集进行密度聚类，获取若干个具有类内相似性的子轨迹簇；特征航线提取：采用球面三维扫描线从子轨迹簇中提取特征航线。本发明的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法能够考虑船舶轨迹的三维性质，船舶特征航线提取精确度高，获得的船舶三维特征航线与船舶的实际航线基本一致。

Description

基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法
技术领域
本发明涉及船舶航线规划技术领域，尤其涉及一种基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法。
背景技术
船舶自动识别系统(AIS,Automatic Identification System)是一种新型助航系统。星载AIS通过低轨卫星接收船舶发送的AIS报文信息并将接收的AIS报文转发给地面站，从而让管理机构掌握船舶航行的相关信息，实现对航行船舶的监控。星载AIS可以实现全球覆盖，从AIS数据中提取船舶特征航线有利于船舶航程规划、异常检测和海洋态势监管，对海运有着重要的经济和安全价值。
目前，从AIS数据中提取船舶特征航线的方法主要在二维坐标系下进行，常用的方法为通过对AIS数据聚类簇内的位置点坐标取平均得特征航线关键点和对聚类簇内的轨迹或子轨迹应用二维扫描线法获取特征航线关键点。然而，现有方法将船舶的轨迹信息作为二维数据进行处理，所提取出的船舶特征航线的精确度较低，与船舶的实际航线偏差较大，不利于后续进行船舶航程规划、异常检测和海洋态势监管等。
发明内容
为解决上述现有技术中存在的部分或全部技术问题，本发明提供一种基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法。
本发明公开了一种基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法，所述方法包括以下步骤：
S1，数据预处理：对船舶的原始AIS数据进行预处理，获取压缩后的船舶轨迹；
S2，轨迹聚类：计算压缩轨迹的子轨迹集的结构相似性距离矩阵，根据结构相似性距离矩阵对压缩轨迹的子轨迹集进行密度聚类，获取若干个具有类内相似性的子轨迹簇；
S3，特征航线提取：采用球面三维扫描线从子轨迹簇中提取特征航线。
在一些可选的实施方式中，步骤S1包括以下步骤：
S11，数据清洗：去除船舶的原始AIS数据中的错误数据和重复数据；
S12，数据压缩：采用道格拉斯-普克算法对清洗后的AIS数据中的原始船舶轨迹进行压缩处理，获取压缩轨迹。
在一些可选的实施方式中，设定原始船舶轨迹为S＝{x1,x2…,xn}，所述采用道格拉斯-普克算法对清洗后的AIS数据中的原始船舶轨迹进行压缩处理包括以下步骤：
S121，保留x1、xn构成的球面大圆弧作为初始轨迹，记为
Figure BDA0002962869230000021
S122，遍历S＝{x1,x2…,xn}中x1、xn之间的点，确定到
Figure BDA0002962869230000022
圆心角距离θm1最大的点xm1；
S123，若θm1＞λ，保留xm1；若θm1≤λ，舍去xm1，λ表示设定阈值；
S124，以xm1将
Figure BDA0002962869230000023
分为两段圆弧，分别对划分的每段圆弧依次进行步骤S121-S124，直至遍历完S＝{x1,x2…,xn}中所有点，得到所有保留点构成的压缩轨迹Se＝{x1,xm1,…xml,xn}。
在一些可选的实施方式中，点xm1到
Figure BDA0002962869230000024
圆心角距离θm1利用以下方式1计算；
Figure BDA0002962869230000025
Figure BDA0002962869230000026
分别为x1、xm1、xn由经纬度坐标计算得到的地心矢径单位向量，
Figure BDA0002962869230000027
表示地心矢径单位向量，lon表示经度坐标，lat表示纬度坐标。
在一些可选的实施方式中，步骤S2包括以下步骤：
S21，计算相似度：计算压缩轨迹的子轨迹集的结构相似性距离矩阵；
S22，密度聚类：根据结构相似性距离矩阵，利用DBSCAN算法对压缩轨迹的子轨迹集进行密度聚类，获取若干个具有类内相似性的子轨迹簇。
在一些可选的实施方式中，步骤S21包括以下步骤：
S211，确定子轨迹集中子轨迹间的空间距离、速度距离和方向距离；
S212，根据子轨迹间的空间距离、速度距离和方向距离确定子轨迹集的空间距离矩阵、速度距离矩阵和方向距离矩阵；
S213，根据子轨迹集的空间距离矩阵、速度距离矩阵和方向距离矩阵确定子轨迹集的结构相似度距离矩阵。
在一些可选的实施方式中，对于压缩轨迹Se＝{x1,xm1,…xml,xn}，所述压缩轨迹的子轨迹集为
Figure BDA0002962869230000031
所有压缩轨迹子轨迹集的并集构成子轨迹集
Figure BDA0002962869230000032
利用以下方式计算子轨迹集Sall中子轨迹间的空间距离、速度距离和方向距离：
假设子轨迹
Figure BDA0002962869230000033
和
Figure BDA0002962869230000034
分别来自压缩轨迹子轨迹集
Figure BDA0002962869230000035
和
Figure BDA0002962869230000036
dh、dv、dθ分别为子轨迹
Figure BDA0002962869230000037
和子轨迹
Figure BDA0002962869230000038
的空间距离、速度距离、方向距离；
空间距离dh利用以下公式2计算；
Figure BDA0002962869230000039
Figure BDA00029628692300000310
和
Figure BDA00029628692300000311
分别为
Figure BDA00029628692300000312
和
Figure BDA00029628692300000313
由经纬度坐标计算得到的地心矢径单位向量；
速度距离dv利用以下公式3计算；
Figure BDA0002962869230000041
Figure BDA0002962869230000042
表示位置点
Figure BDA00029628692300000412
对应时刻，
Figure BDA0002962869230000043
表示位置点
Figure BDA0002962869230000044
对应时刻，
Figure BDA0002962869230000045
表示位置点
Figure BDA0002962869230000046
对应时刻，
Figure BDA0002962869230000047
表示位置点
Figure BDA0002962869230000048
对应时刻；
方向距离dθ利用以下公式4计算；
Figure BDA0002962869230000049
θ表示子轨迹sp和sq法向量夹角，
Figure BDA00029628692300000410
在一些可选的实施方式中，设定：子轨迹集的空间距离矩阵、速度距离矩阵、方向距离矩阵分别为Dh、Dv、Dθ，子轨迹集的结构相似度距离矩阵为D；
子轨迹集的结构相似度距离矩阵D可以利用以下公式5计算；
Figure BDA00029628692300000411
wh、wv和wθ表示权重参数，Dh_norm、Dv_norm和Dθ_norm表示归一化的空间距离矩阵、速度距离矩阵和方向距离矩阵。
在一些可选的实施方式中，步骤S3包括以下步骤：
S31，计算特征方向：利用子轨迹簇所有子轨迹法向量计算子轨迹簇的特征方向；
S32，计算扫描线：根据子轨迹簇的特征方向计算子轨迹簇对应的球面三维扫描线；
S33，计算有效交点集：根据子轨迹簇对应的球面三维扫描线计算子轨迹簇的有效交点集；
S34，计算特征航线：根据子轨迹簇对应的球面三维扫描线和子轨迹簇的有效交点集确定船舶三维特征航线。
在一些可选的实施方式中，步骤S33包括以下步骤：
步骤S331，计算备选交点；
设定扫描线
Figure BDA0002962869230000051
与子轨迹si所在大圆交于点Pθ(si)，采用以下公式10计算交点地心矢径；
Figure BDA0002962869230000052
Figure BDA0002962869230000053
表示交点地心矢径，
Figure BDA0002962869230000054
表示子轨迹法向量；
步骤S332，检验交点有效性；
如果Pθ(si)的经纬度范围在子轨迹si的经纬度范围内，则交点Pθ(si)有效；
步骤S333，检验交点集有效性；
设定扫描线
Figure BDA0002962869230000055
与子轨迹簇Sc的全部有效交点组成当前位置扫描线有效交点集Pθ＝{Pθ(sC)1,…,Pθ(sC)n}，若Pθ中交点个数大于设定阈值τθ，则位置交点集有效，所有扫描线的有效交点集组成子轨迹簇Sc的有效交点集
Figure BDA0002962869230000056
本发明技术方案的主要优点如下：
本发明的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法能够考虑船舶轨迹的三维性质，船舶特征航线提取精确度高，获得的船舶三维特征航线与船舶的实际航线基本一致。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明一实施例的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法的流程图；
图2为本发明一实施例的子轨迹法向量夹角的位置关系示意图；
图3为本发明一实施例的三维球面扫描线的原理示意图；
图4为本发明一实施例的三维球面扫描线的计算原理示意图；
图5为本发明一实施例的交点的计算原理示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以下结合附图，详细说明本发明实施例提供的技术方案。
参见图1，本发明一实施例提供了一种基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法，该方法包括以下步骤：
S1，数据预处理：对船舶的原始AIS数据进行预处理，获取压缩后的船舶轨迹；
S2，轨迹聚类：计算压缩轨迹的子轨迹集的结构相似性距离矩阵，根据结构相似性距离矩阵对压缩轨迹的子轨迹集进行密度聚类，获取若干个具有类内相似性的子轨迹簇；
S3，特征航线提取：采用球面三维扫描线从子轨迹簇中提取特征航线。
以下对本发明一实施例提供的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法的各个步骤进行具体说明。
步骤S1，数据预处理：对船舶的原始AIS数据进行预处理，获取压缩后的船舶轨迹。
具体地，步骤S1进一步包括以下步骤S11-S12：
S11，数据清洗：去除船舶的原始AIS数据中的错误数据和重复数据。
其中，错误数据指的是报文不符合AIS标准的数据，重复数据指的是报文字段内容完全一致的数据。
S12，数据压缩：采用道格拉斯-普克算法对清洗后的AIS数据中的原始船舶轨迹进行压缩处理，获取压缩轨迹。
其中，设定原始船舶轨迹为S＝{x1,x2…,xn}，xn表示按时间排序的船舶轨迹的第n个位置点，采用道格拉斯-普克算法对清洗后的AIS数据中的原始船舶轨迹进行压缩处理包括以下步骤S121-S124：
S121，保留x1、xn构成的球面大圆弧作为初始轨迹，记为
Figure BDA0002962869230000071
S122，遍历S＝{x1,x2…,xn}中x1、xn之间的点，确定到
Figure BDA0002962869230000072
圆心角距离θm1最大的点xm1；
S123，若θm1＞λ，保留xm1；若θm1≤λ，舍去xm1；
λ为道格拉斯-普克算法的参数，λ表示点xm1到
Figure BDA0002962869230000073
圆心角距离的设定阈值，λ例如可以取研究区域船舶轨迹上相邻位置点平均距离；
S124，以xm1将
Figure BDA0002962869230000074
分为两段圆弧，分别对划分的每段圆弧依次进行步骤S121-S124，直至遍历完S＝{x1,x2…,xn}中所有点，得到所有保留点构成的压缩轨迹Se＝{x1,xm1,…xml,xn}。
其中，点xm1到
Figure BDA0002962869230000075
圆心角距离θm1采用以下方式计算：
设定
Figure BDA0002962869230000076
分别为x1、xm1、xn由经纬度坐标计算得到的地心矢径单位向量；
可以利用以下公式1确定θm1；
Figure BDA0002962869230000077
Figure BDA0002962869230000078
表示地心矢径单位向量，lon表示经度坐标，lat表示纬度坐标。
参照上述的圆心角距离的计算方式，可以获知任意设定点到任意设定圆弧的圆心角距离。
本发明一实施例提供的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法通过进行数据预处理，能够有效消除和降低原始船舶AIS数据存在错误、缺失和数据冗余的情况，使船舶AIS数据适于后续分析，数据压缩率小于50％。
S2，轨迹聚类：计算压缩轨迹的子轨迹集的结构相似性距离矩阵，根据结构相似性距离矩阵对压缩轨迹的子轨迹集进行密度聚类，获取若干个具有类内相似性的子轨迹簇。
具体地，步骤S2进一步包括以下步骤S21-S22：
S21，计算相似度：计算压缩轨迹的子轨迹集的结构相似性距离矩阵；
S22，密度聚类：根据结构相似性距离矩阵，利用DBSCAN算法(Density-BasedSpatial Clustering of Applications with Noise)对压缩轨迹的子轨迹集进行密度聚类，获取若干个具有类内相似性的子轨迹簇。
步骤S21进一步包括以下步骤S211-S213：
S211，确定子轨迹集中子轨迹间的空间距离、速度距离和方向距离。
对于压缩轨迹Se＝{x1,xm1,…xml,xn}，该压缩轨迹的子轨迹集为
Figure BDA0002962869230000081
所有压缩轨迹子轨迹集的并集构成子轨迹集
Figure BDA0002962869230000082
子轨迹集Sall中子轨迹间的空间距离、速度距离和方向距离可以利用以下方式计算：
假设子轨迹
Figure BDA0002962869230000083
和
Figure BDA0002962869230000084
分别来自压缩轨迹子轨迹集
Figure BDA0002962869230000085
和
Figure BDA0002962869230000086
dh、dv、dθ分别为子轨迹
Figure BDA0002962869230000087
和子轨迹
Figure BDA0002962869230000088
的空间距离、速度距离、方向距离；
空间距离dh利用以下公式2计算；
Figure BDA0002962869230000089
Figure BDA00029628692300000810
和
Figure BDA00029628692300000811
分别为
Figure BDA00029628692300000812
和
Figure BDA00029628692300000813
由经纬度坐标计算得到的地心矢径单位向量；
速度距离dv利用以下公式3计算；
Figure BDA0002962869230000091
Figure BDA0002962869230000092
表示位置点
Figure BDA0002962869230000093
对应时刻，
Figure BDA0002962869230000094
表示位置点
Figure BDA0002962869230000095
对应时刻，
Figure BDA0002962869230000096
表示位置点
Figure BDA0002962869230000097
对应时刻，
Figure BDA0002962869230000098
表示位置点
Figure BDA0002962869230000099
对应时刻；
方向距离dθ利用以下公式4计算；
Figure BDA00029628692300000910
参见图2，θ表示子轨迹sp和sq法向量夹角；
Figure BDA00029628692300000911
S212，根据子轨迹间的空间距离、速度距离和方向距离确定子轨迹集的空间距离矩阵、速度距离矩阵和方向距离矩阵。
设定子轨迹集的空间距离矩阵、速度距离矩阵、方向距离矩阵分别为Dh、Dv、Dθ；
当子轨迹集包含有m项子轨迹时，子轨迹集的空间距离矩阵、速度距离矩阵、方向距离矩阵均为m×m矩阵；空间距离矩阵Dh中的第i行j列的元素为
Figure BDA00029628692300000912
速度距离矩阵Dv中的第i行j列的元素为dv(si,sj)，方向距离矩阵Dθ中的第i行j列的元素为dθ(si,sj)，dh(si,sj)、dv(si,sj)、dθ(si,sj)分别为子轨迹si和子轨迹sj的空间距离、速度距离、方向距离，si和sj为子轨迹集中的第i个子轨迹和第j个子轨迹。
S213，根据子轨迹集的空间距离矩阵、速度距离矩阵和方向距离矩阵确定子轨迹集的结构相似度距离矩阵。
设定子轨迹集的结构相似度距离矩阵为D；
子轨迹集的结构相似度距离矩阵D可以利用以下公式5计算；
Figure BDA0002962869230000101
wh、wv和wθ表示权重参数，Dh_norm、Dv_norm和Dθ_norm表示归一化的空间距离矩阵、速度距离矩阵和方向距离矩阵；
Dh_norm、Dv_norm和Dθ_norm可以利用以下公式6计算；
Figure BDA0002962869230000102
dh_min表示矩阵Dh所有非零元素最小值，dh_min＝min(dh(si,sj))，i≠j，dh_max表示矩阵Dh所有元素最大值，dh_max＝max(dh(si,sj))，i≠j，Dh_min表示主对角线元素为0、其余所有元素为dh_min的矩阵，矩阵Dh_min的行列数与矩阵Dh相同，dv_min表示矩阵Dv所有非零元素最小值，dv_min＝min(dv(si,sj))，i≠j，dv_max表示矩阵Dv所有元素最大值，dv_max＝max(dv(si,sj))，i≠j，Dv_min表示主对角线元素为0、其余所有元素为dv_min的矩阵，矩阵Dv_min的行列数与矩阵Dv相同，dθ_min表示矩阵Dθ所有非零元素最小值，dθ_min＝(dθ(si,sj))，i≠j，dθ_max表示矩阵Dθ所有元素最大值，dθ_max＝max(dθ(si,sj))，i≠j，Dθ_min表示主对角线元素为0、其余所有元素为dθ_min的矩阵，矩阵Dθ_min的行列数与矩阵Dθ相同。
本发明一实施例提供的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法通过采用子轨迹聚类，能够关注船舶轨迹片段的相似性，同时在聚类处理过程中构造子轨迹相似度，能够在实行分道通航制的水域有效区别航道两侧航线相反的船只。
S3，特征航线提取：采用球面三维扫描线从子轨迹簇中提取特征航线。
参见图3，设定：球面扫描线的法向量为
Figure BDA0002962869230000111
对于某个子轨迹簇Sc＝{s1,s2,…sn}，以大圆表示其特征方向，法向量为
Figure BDA0002962869230000112
步骤S3进一步包括以下步骤S31-S34：
S31，计算特征方向：利用子轨迹簇所有子轨迹法向量计算子轨迹簇的特征方向。
对于子轨迹簇Sc＝{s1,s2,…sn}，其特征方向法向量
Figure BDA0002962869230000113
为子轨迹簇中所有子轨迹法向量的加权平均。
具体地，利用以下公式7计算特征方向法向量
Figure BDA0002962869230000114
Figure BDA0002962869230000115
Figure BDA0002962869230000116
表示子轨迹si法向量，
Figure BDA0002962869230000117
参照公式2和公式3计算确定。
S32，计算扫描线：根据子轨迹簇的特征方向计算子轨迹簇对应的球面三维扫描线。
参见图3，扫描线从初始位置绕
Figure BDA0002962869230000118
间隔Δθ旋转扫描子轨迹簇Sc，
Figure BDA0002962869230000119
为初始位置扫描线与赤道交点的地心矢径，初始扫描线法向量
Figure BDA00029628692300001110
绕
Figure BDA00029628692300001111
转动θ角得到
Figure BDA00029628692300001112
参见图4，b为
Figure BDA00029628692300001113
与XOY平面的夹角，a为
Figure BDA00029628692300001114
和
Figure BDA00029628692300001115
在XOY平面上投影组成的平面与XOZ平面的夹角。
O-XYZ坐标系为地心地固坐标系，坐标原点O为地球质心，Z轴与地轴平行指向北极点，X轴指向本初子午线与赤道的交点，Y轴垂直于XOZ平面构成右手坐标系。
Figure BDA0002962869230000121
可以采用以下方法计算：
步骤S321，将
Figure BDA0002962869230000122
与
Figure BDA0002962869230000123
固连，将
Figure BDA0002962869230000124
绕Z轴旋转至XOZ平面内；
步骤S322，将
Figure BDA0002962869230000125
绕Y轴旋转至与X轴重合；
步骤S323，将
Figure BDA0002962869230000126
绕X轴旋转Δθ，记为
Figure BDA0002962869230000127
将
Figure BDA0002962869230000128
与
Figure BDA0002962869230000129
固连；
步骤S324，执行步骤S322逆过程；
步骤S325，执行步骤S321逆过程。
基于上述
Figure BDA00029628692300001210
的计算流程，
Figure BDA00029628692300001211
可以采用以下公式8计算；
Figure BDA00029628692300001212
式中，RX(η)、RY(η)、RZ(η)分别为绕X、Y、Z轴的旋转矩阵，可以利用以下公式9计算；
Figure BDA00029628692300001213
S33，计算有效交点集：根据子轨迹簇对应的球面三维扫描线计算子轨迹簇的有效交点集。
具体地，步骤S33进一步包括以下步骤S331-S333：
步骤S331，计算备选交点。
参见图5，设定扫描线
Figure BDA00029628692300001214
与子轨迹si所在大圆交于点Pθ(si)，可以采用以下公式10计算交点地心矢径；
Figure BDA0002962869230000131
Figure BDA0002962869230000132
可以参照
Figure BDA0002962869230000133
的计算公式确定。
步骤S332，检验交点有效性。
如果Pθ(si)的经纬度范围在子轨迹si的经纬度范围内，则交点Pθ(si)有效。
步骤S333，检验交点集有效性。
设定扫描线
Figure BDA0002962869230000134
与子轨迹簇Sc的全部有效交点组成该位置扫描线有效交点集Pθ＝{Pθ(sC)1,…,Pθ(sC)n}；若Pθ中交点个数大于设定阈值τθ，则该位置交点集有效，所有扫描线的有效交点集组成子轨迹簇Sc的有效交点集
Figure BDA0002962869230000135
S34，计算特征航线：根据子轨迹簇对应的球面三维扫描线和子轨迹簇的有效交点集确定船舶三维特征航线。
位置扫描线
Figure BDA0002962869230000136
对应的有效交点集Pθ中所有点坐标的算数平均值
Figure BDA0002962869230000137
为该位置特征点，所有扫描线的特征点组成子轨迹簇Sc的三维特征航线特征点集
Figure BDA0002962869230000138
依次连接特征点集
Figure BDA0002962869230000139
中的各特征点，得到该子轨迹簇Sc的三维特征航线。
本发明一实施例提供的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法能够考虑船舶轨迹的三维性质，船舶特征航线提取精确度高，获得的船舶三维特征航线与船舶的实际航线基本一致。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。此外，本文中“前”、“后”、“左”、“右”、“上”、“下”均以附图中表示的放置状态为参照。
最后应说明的是：以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，数据预处理：对船舶的原始AIS数据进行预处理，获取压缩后的船舶轨迹；
S2，轨迹聚类：计算压缩轨迹的子轨迹集的结构相似性距离矩阵，根据结构相似性距离矩阵对压缩轨迹的子轨迹集进行密度聚类，获取若干个具有类内相似性的子轨迹簇；
S3，特征航线提取：采用球面三维扫描线从子轨迹簇中提取特征航线；
其中，步骤S1包括以下步骤：
S11，数据清洗：去除船舶的原始AIS数据中的错误数据和重复数据；
S12，数据压缩：采用道格拉斯-普克算法对清洗后的AIS数据中的原始船舶轨迹进行压缩处理，获取压缩轨迹；
其中，设定原始船舶轨迹为S＝{x1,x2…,xn}，所述采用道格拉斯-普克算法对清洗后的AIS数据中的原始船舶轨迹进行压缩处理包括以下步骤：
S121，保留x1、xn构成的球面大圆弧作为初始轨迹，记为
Figure FDA0003461831880000011
S122，遍历S＝{x1,x2…,xn}中x1、xn之间的点，确定到
Figure FDA0003461831880000012
圆心角距离θm1最大的点xm1；
S123，若θm1＞λ，保留xm1；若θm1≤λ，舍去xm1，λ表示设定阈值；
S124，以xm1将
Figure FDA0003461831880000013
分为两段圆弧，分别对划分的每段圆弧依次进行步骤S121-S124，直至遍历完S＝{x1,x2…,xn}中所有点，得到所有保留点构成的压缩轨迹Se＝{x1,xm1,…xml,xn}。
2.根据权利要求1所述的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法，其特征在于，点xm1到
Figure FDA0003461831880000014
圆心角距离θm1利用以下方式1计算；
Figure FDA0003461831880000015
Figure FDA0003461831880000021
分别为x1、xm1、xn由经纬度坐标计算得到的地心矢径单位向量，
Figure FDA0003461831880000022
表示地心矢径单位向量，lon表示经度坐标，lat表示纬度坐标。
3.根据权利要求2所述的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
S21，计算相似度：计算压缩轨迹的子轨迹集的结构相似性距离矩阵；
S22，密度聚类：根据结构相似性距离矩阵，利用DBSCAN算法对压缩轨迹的子轨迹集进行密度聚类，获取若干个具有类内相似性的子轨迹簇。
4.根据权利要求3所述的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法，其特征在于，步骤S21包括以下步骤：
S211，确定子轨迹集中子轨迹间的空间距离、速度距离和方向距离；
S212，根据子轨迹间的空间距离、速度距离和方向距离确定子轨迹集的空间距离矩阵、速度距离矩阵和方向距离矩阵；
S213，根据子轨迹集的空间距离矩阵、速度距离矩阵和方向距离矩阵确定子轨迹集的结构相似度距离矩阵。
5.根据权利要求4所述的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法，其特征在于，对于压缩轨迹Se＝{x1,xm1,…xml,xn}，所述压缩轨迹的子轨迹集为
Figure FDA0003461831880000023
所有压缩轨迹子轨迹集的并集构成子轨迹集
Figure FDA0003461831880000024
利用以下方式计算子轨迹集Sall中子轨迹间的空间距离、速度距离和方向距离：
假设子轨迹
Figure FDA0003461831880000025
和
Figure FDA0003461831880000026
分别来自压缩轨迹子轨迹集
Figure FDA0003461831880000027
和
Figure FDA0003461831880000028
dh、dv、dθ分别为子轨迹
Figure FDA0003461831880000029
和子轨迹
Figure FDA00034618318800000210
的空间距离、速度距离、方向距离；
空间距离dh利用以下公式2计算；
Figure FDA0003461831880000031
Figure FDA0003461831880000032
和
Figure FDA0003461831880000033
分别为
Figure FDA0003461831880000034
和
Figure FDA0003461831880000035
由经纬度坐标计算得到的地心矢径单位向量；
速度距离dv利用以下公式3计算；
Figure FDA0003461831880000036
Figure FDA0003461831880000037
表示位置点
Figure FDA0003461831880000038
对应时刻，
Figure FDA0003461831880000039
表示位置点
Figure FDA00034618318800000310
对应时刻，
Figure FDA00034618318800000311
表示位置点
Figure FDA00034618318800000314
对应时刻，
Figure FDA00034618318800000312
表示位置点
Figure FDA00034618318800000313
对应时刻；
方向距离dθ利用以下公式4计算；
Figure FDA0003461831880000041
θ表示子轨迹sp和sq法向量夹角，
Figure FDA0003461831880000042
6.根据权利要求5所述的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法，其特征在于，设定：子轨迹集的空间距离矩阵、速度距离矩阵、方向距离矩阵分别为Dh、Dv、Dθ，子轨迹集的结构相似度距离矩阵为D；
子轨迹集的结构相似度距离矩阵D可以利用以下公式5计算；
Figure FDA0003461831880000043
wh、wv和wθ表示权重参数，Dh_norm、Dv_norm和Dθ_norm表示归一化的空间距离矩阵、速度距离矩阵和方向距离矩阵。
7.根据权利要求6所述的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
S31，计算特征方向：利用子轨迹簇所有子轨迹法向量计算子轨迹簇的特征方向；
S32，计算扫描线：根据子轨迹簇的特征方向计算子轨迹簇对应的球面三维扫描线；
S33，计算有效交点集：根据子轨迹簇对应的球面三维扫描线计算子轨迹簇的有效交点集；
S34，计算特征航线：根据子轨迹簇对应的球面三维扫描线和子轨迹簇的有效交点集确定船舶三维特征航线。
8.根据权利要求7所述的基于球面扫描线的船舶三维特征航线提取方法，其特征在于，步骤S33包括以下步骤：
步骤S331，计算备选交点；
设定扫描线
Figure FDA0003461831880000044
与子轨迹si所在大圆交于点Pθ(si)，采用以下公式10计算交点地心矢径；
Figure FDA0003461831880000051
Figure FDA0003461831880000052
表示交点地心矢径，
Figure FDA0003461831880000053
表示子轨轨迹向量；
步骤S332，检验交点有效性；
如果Pθ(si)的经纬度范围在子轨迹si的经纬度范围内，则交点Pθ(si)有效；
步骤S333，检验交点集有效性；
设定扫描线
Figure FDA0003461831880000054
与子轨迹簇Sc的全部有效交点组成当前位置扫描线有效交点集Pθ＝{Pθ(sC)1,…,Pθ(sC)n}，若Pθ中交点个数大于设定阈值τθ，则位置交点集有效，所有扫描线的有效交点集组成子轨迹簇Sc的有效交点集
Figure FDA0003461831880000055
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