船舶轨迹异常检测数据集_Vessel_Trajectory_Anomaly_Detection
数据来源：互联网公开数据
标签：船舶轨迹, 异常检测, AIS数据, 航运安全, 时间序列分析, 地理信息系统, 机器学习, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自船舶自动识别系统（AIS）的数据，记录了船舶的轨迹信息，并标注了异常轨迹。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年2月。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但根据数据内容推测为全球航运场景。
数据维度：数据集包括船舶的MMSI（船舶识别号）、轨迹的起始和结束时间（Time_start, Time_end），以及对应的Unix时间戳（Timestamp_start, Timestamp_end）等。
数据格式：CSV格式，文件位于GeoTrackNet/results/csvs目录下，文件名包含模型参数信息，如latent_size, step等，便于模型复现与结果分析。
来源信息：数据来源于AIS数据，经过预处理，并标注了异常轨迹，适用于异常检测模型的训练和评估。
该数据集适合用于航运安全、轨迹分析、以及异常检测相关的研究与应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于船舶轨迹异常检测、航运安全风险评估等方面的学术研究，例如基于深度学习的异常轨迹识别算法的开发与优化。
行业应用：为航运公司、港口管理部门提供数据支持，用于船舶交通管理、风险预警、以及事故调查等。
决策支持：支持航运安全相关领域的决策制定，例如优化航运线路、加强重点区域的监控等。
教育和培训：作为交通运输工程、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解船舶轨迹分析和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索船舶轨迹的异常模式，提高对潜在安全风险的预警能力，并促进航运业的安全与效率。
