基于深度学习网络的航迹分层分类研究

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摘 要：针对现有航迹分类方法无法充分考虑航迹的时间序列特征与空间结构特征，导致分类准确率下降的问题，提出了一种基于深度学习网络的航迹分层分类方法。首先，将船舶航迹转化成图像层，构建基于Swin-Transformer网络的航迹图像层分类模型;其次对于航迹序列层，基于多维信息的航迹压缩算法优化航迹序列的输入，并构建基于Gained-Transformer-Network深度学习网络的航迹序列层分类模型。（剩余15874字）

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