文章标题：基于深度时空自编码网络的船舶AIS轨迹异常行为检测方法
文章作者：董海亮1, 张梁2, 阳建中1, 甘兆斌1
关 键 字：AIS轨迹数据;异常轨迹检测;深度时空自编码网络;时空融合;注意力机制;海事智能监管
文章摘要：传统人工监管方式难以适配大规模AIS（Automatic Identification System）轨迹数据的分析需求。本文构建了适配AIS数据质量特性的预处理体系，提出深度时空自编码网络（ST-AE）模型，通过CNN与Bi-LSTM协同融合架构及注意力机制捕捉轨迹时空依赖关系，结合轻量化设计实现检测精度与实时性的平衡，并配套设计模型训练策略与自适应异常判定机制。基于AIS数据集构建实验环境，选取滑动窗口+3σ阈值、随机森林、常规LSTM自编码等主流方法与本文模型进行对比，结果表明ST-AE模型在准确率、召回率及实时性上均优于其他3种方法，可有效适配多种船舶异常行为检测需求。研究结果可为海事智能监管提供了可靠的技术支撑。