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基于数据驱动的无人船艇航线自动生成

创新点摘要第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第1章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景第13-18页
        1.1.1 无人技术的快速发展第13-16页
        1.1.2 国家大数据战略与DT时代第16-18页
    1.2 研究意义第18-20页
        1.2.1 丰富无人船艇研究内容第18-19页
        1.2.2 创新航线自动生成方法第19-20页
    1.3 研究内容第20-23页
        1.3.1 主要研究内容第20-21页
        1.3.2 论文组织结构第21-23页
第2章 无人船艇及数据驱动相关理论知识第23-47页
    2.1 无人船艇的发展及展望第23-36页
        2.1.1 无人船艇的发展回顾第23-29页
        2.1.2 无人船艇中的关键技术第29-32页
        2.1.3 无人船艇的应用前景第32-34页
        2.1.4 无人船艇的发展趋势第34-36页
        2.1.5 小结第36页
    2.2 数据驱动的轨迹分析与处理技术第36-46页
        2.2.1 数据驱动概述第36-37页
        2.2.2 数据驱动的轨迹分析与处理技术第37-40页
        2.2.3 轨迹分析与处理技术在海事中的应用第40-43页
        2.2.4 数据驱动的轨迹分析与处理技术展望第43-45页
        2.2.5 小结第45-46页
    2.3 本章小节第46-47页
第3章 基于Douglas-Peucker算法的轨迹数据压缩与阈值确定第47-75页
    3.1 轨迹数据压缩框架设计第47-56页
        3.1.1 轨迹数据压缩概述第47-48页
        3.1.2 Douglas-Peucker算法原理第48-50页
        3.1.3 轨迹数据压缩框架与流程设计第50-56页
    3.2 压缩阈值的确定第56-63页
        3.2.1 轨迹数据压缩阈值的含义第56-59页
        3.2.2 船舶领域与压缩阈值的关系第59-61页
        3.2.3 基于轨迹数据的压缩阈值确定第61-63页
    3.3 实例验证与分析第63-73页
        3.3.1 轨迹数据压缩的实例验证第63-66页
        3.3.2 轨迹数据压缩的有效性验证第66-70页
        3.3.3 轨迹数据压缩的有效性分析第70-73页
    3.4 本章小结第73-75页
第4章 基于层次DBSCAN算法的轨迹数据聚类及航线自动生成第75-97页
    4.1 航线自动生成框架设计第75-78页
        4.1.1 航线设计概述第75-76页
        4.1.2 数据驱动的航线自动生成第76-77页
        4.1.3 航线自动生成的框架设计第77-78页
    4.2 基于层次DBSCAN算法的轨迹数据聚类第78-88页
        4.2.1 轨迹转向点辨识第78-82页
        4.2.2 DBSCAN算法的原理第82-85页
        4.2.3 轨迹数据聚类及航路转向点辨识第85-88页
    4.3 航线自动生成应用实例第88-96页
        4.3.1 航路转向点连通性辨识第88-90页
        4.3.2 蚁群优化算法的原理第90-92页
        4.3.3 实例验证与分析第92-96页
    4.4 本章小结第96-97页
第5章 基于IHO S63标准电子海图数据的航线安全自动检测第97-121页
    5.1 航线安全自动检测框架设计第97-101页
        5.1.1 航线安全检测概述第97-98页
        5.1.2 IMO对航线安全检测的要求第98-99页
        5.1.3 航线安全自动检测框架设计第99-101页
    5.2 基于IHO S63标准的电子海图数据解析第101-114页
        5.2.1 IHO S63标准的策略结构及参数安全性分析第101-106页
        5.2.2 IHO S63标准潜在风险分析及风险控制方案第106-111页
        5.2.3 IHO S63标准改进方案及电子海图数据解析第111-114页
    5.3 航线安全自动检测应用实例第114-120页
        5.3.1 偏航极限与航线领域第114-116页
        5.3.2 航线安全自动检测流程第116-117页
        5.3.3 实例验证与分析第117-120页
    5.4 本章小结第120-121页
第6章 结论与展望第121-125页
    6.1 研究结论第121-122页
    6.2 研究展望第122-125页
参考文献第125-143页
攻读学位期间公开发表论文第143-145页
致谢第145-147页
作者简介第147页

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