基于北斗与AIS的渔船轨迹分析与异常检测——Liu123航空母舰队在数字中国创新大赛中的表现

"2020数字中国创新大赛的数字政府赛道聚焦于'智慧海洋建设'，由Liu123的航空母舰队参赛。该队伍由来自京东数科的战略分析师高璇颖，交控科技研究院的软件工程师尹卓（队长）带领，以及兰州大学的硕士研究生刘震林，北京工业大学的硕士研究生卢佳程和刘义卿组成，他们在比赛中表现出色，复赛阶段分别取得A轮第10名和B轮第3名的成绩。 核心任务围绕渔船轨迹数据展开，包括异常轨迹点的识别和修复、传感器读数的异常处理，以及渔船作业类型的分类。具体来说，队员们利用北斗和AIS系统提供的数据，对渔船进行行为分析。在复赛第一轮中，他们构建机器学习模型，区分三种作业类型：拖网作业(Class0)、围网作业(Class1)和流刺网作业(Class2)。随着比赛深入，他们将船只AIS轨迹数据纳入分析，通过可视化分析和深度挖掘，提出了针对大赛主办方关键问题的解决方案。 渔船轨迹数据的特点显著：首先，数据存在噪声，如速度和方向传感器的不准确；其次，海上航行的轨迹运动模式复杂，受海洋环境和风向等因素影响，不像陆地GPS那样遵循固定路径；最后，轨迹数据蕴含丰富的语义信息，如何有效提取和利用这些信息成为挑战。 为了提升数据质量，队伍采用规则与无监督学习相结合的方法进行数据清洗，这有助于剔除异常值和噪声，挖掘出有用的关键区域（ROI）信息。他们还通过时序分析技术，探索轨迹数据的时间序列特性，以更深入理解渔船的行为模式。 整个过程中，队伍不仅展示了技术实力，也体现了对海洋渔业智能化管理的理解和实践，预示着未来在智慧海洋领域的广阔应用前景。"