| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 水上交通信息可视化的发展 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基于WebGL的应用研究 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 基于MongoDB的WebGL的可视化框架设计 | 第17-24页 |
| 2.1 相关技术 | 第17-19页 |
| 2.1.1 MongoDB数据库 | 第17页 |
| 2.1.2 Node.js | 第17页 |
| 2.1.3 IndexedDB数据库 | 第17-18页 |
| 2.1.4 OpenLayers 3开源地图客户端 | 第18页 |
| 2.1.5 WebGL技术 | 第18页 |
| 2.1.6 D3可视化图形库 | 第18-19页 |
| 2.1.7 socket.IO | 第19页 |
| 2.2 搭建Web端可视化框架 | 第19-22页 |
| 2.2.1 数据库层 | 第20-21页 |
| 2.2.2 服务器层 | 第21页 |
| 2.2.3 通信层 | 第21-22页 |
| 2.2.4 Web前端 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于船舶轨迹的交通环境时空重构 | 第24-41页 |
| 3.1 时空重构总体策略 | 第24页 |
| 3.2 时空重构的过程分析 | 第24-26页 |
| 3.3 时空重构的准备 | 第26-28页 |
| 3.3.1 地理范围参数优化 | 第26-27页 |
| 3.3.2 数据库轨迹点的时序排列 | 第27页 |
| 3.3.3 数据库的地理索引构建 | 第27-28页 |
| 3.4 轨迹点线性插值算法 | 第28-30页 |
| 3.5 轨迹重构的实现 | 第30-36页 |
| 3.5.1 轨迹数据缓存 | 第30页 |
| 3.5.2 插值结果缓存 | 第30-31页 |
| 3.5.3 轨迹回放算法流程 | 第31-32页 |
| 3.5.4 轨迹数据缓存更新 | 第32-34页 |
| 3.5.5 特殊回放处理 | 第34页 |
| 3.5.6 重复回放优化 | 第34-36页 |
| 3.6 空间关系重构的实现 | 第36-40页 |
| 3.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 交通环境时空可视化分析 | 第41-67页 |
| 4.1 基于WebGL交通环境可视化 | 第41-43页 |
| 4.1.1 基于Openlayers的矢量海图图层 | 第42页 |
| 4.1.2 基于WebGL的船舶轨迹层 | 第42页 |
| 4.1.3 基于D3的分析结果展示层 | 第42-43页 |
| 4.2 静态轨迹分析 | 第43-47页 |
| 4.2.1 交通流向分析 | 第44页 |
| 4.2.2 船舶类型轨迹分析 | 第44-45页 |
| 4.2.3 船舶异常行为分析 | 第45-47页 |
| 4.3 动态轨迹分析 | 第47-66页 |
| 4.3.1 交通态势分析 | 第47-49页 |
| 4.3.2 动态密度分析 | 第49-52页 |
| 4.3.2.1 网格密度色图 | 第49-51页 |
| 4.3.2.2 动态密度热图 | 第51-52页 |
| 4.3.3 动态操船困难度分析 | 第52-58页 |
| 4.3.3.1 单船的操船空间闭塞分析 | 第54-56页 |
| 4.3.3.2 操船困难度热图分析 | 第56-58页 |
| 4.3.4 动态碰撞危险度分析 | 第58-60页 |
| 4.3.4.1 碰撞危险度计算 | 第58-60页 |
| 4.3.4.2 碰撞危险度热图 | 第60页 |
| 4.3.5 动态环境压力分析 | 第60-64页 |
| 4.3.5.1 环境压力计算 | 第60-63页 |
| 4.3.5.2 环境压力热图 | 第63-64页 |
| 4.3.6 动态排放热图分析 | 第64-66页 |
| 4.3.6.1 船舶排放计算方法 | 第64-66页 |
| 4.3.6.2 船舶排放热图 | 第66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第67-68页 |
| 5.2 问题与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
