基于轨迹的船舶分类数据集2021

基于轨迹的船舶分类数据集2021 数据来源：互联网公开数据 标签：船舶分类,轨迹分析,机器学习,数据科学,海洋交通,人工智能,轨迹数据 数据概述： 本数据集包含了由马德里卡洛斯三世大学的David Sánchez Pedroche、Daniel Amigo、Jesús García和José Manuel Molina撰写的论文《trajectory-based-ship-classification》在分类过程之前使用的最终数据集。数据集包含了用于训练和测试船舶分类模型的轨迹数据，为基于轨迹的船舶分类研究提供了基础。 数据用途概述： 该数据集适用于船舶分类模型的训练与评估、海洋交通监控、智能航运系统开发等多种应用场景。研究人员可以利用此数据集进行模型优化，提高船舶分类的准确性和鲁棒性；海事管理部门可借助数据集进行实时监控和异常检测；航运公司可以利用分类结果优化航线规划和资源管理。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握基于轨迹的分类技术及其应用。