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航行数据（AIVDM类型，来自重庆的原始AIS船舶数据。

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简介：
本文件所包含的数据集涵盖了AIVDM信号、船舶自身的各项信息，以及静态的航行数据。这些数据均来源于重庆地区采集，旨在为从事AIS研发及相关工作的人员提供用于验证协议解码等方面的参考。该数据集大约包含88000条记录。此外，文件格式已经过处理，具体为“AIVDM原始数据\n”格式。

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  • AIS船舶原始数据（AIVDM格式，含航行信息，来自重庆收集）
    优质
    本数据集包含从重庆地区收集到的AIS船舶原始信息，以AIVDM格式呈现，详细记录了船只航行状况等关键数据。 本段落件包含AIVDM数据以及船舶自身数据、静态航行数据，这些数据最近采集于重庆，可供AIS研发等相关人员下载以验证协议解码等功能。大约包含88000条数据，格式已处理为(AIVDM原始数据\n)。
     
  • AIS船舶原始数据（AIVDM格式，含航行信息，来自重庆收集）
    优质
    这段数据记录了通过AIVDM格式传输的船舶原始信息，包含了丰富的航行细节，特别采集自重庆地区的水上交通环境。 本段落件包含AIVDM数据以及船舶自身数据、静态航行数据，这些数据最近采集于重庆，可供AIS研发等相关人员下载验证协议解码等功能使用。大约包含88000条记录，并且格式已处理为(AIVDM原始数据\n)形式。
     
  • AIS船舶_DATA_STAT_ANALYSE.zip_AIS数据_AIS数据解码_ais数据
    优质
    本资源包包含AIS（自动识别系统）数据及其解码分析，适用于研究海上交通、船舶动态等领域。提供原始数据与处理代码，助力数据分析和统计工作。 对接收到的AIS数据进行解码以获取详细的船舶信息。
     
  • 利用AIS数据的船舶轨迹聚类技术
    优质
    本研究探索了基于AIS数据的船舶轨迹分析与聚类方法，旨在识别海上交通模式和优化港口物流管理。 基于AIS数据的船舶轨迹聚类方法探讨了如何利用自动识别系统（AIS）提供的数据对船舶航行路径进行有效的分类与分析。这种方法对于海洋交通管理、安全监控以及环境影响评估等方面具有重要意义。通过采用先进的数据分析技术，可以更准确地理解海上船只的行为模式和动态趋势，从而为相关决策提供有力支持。
     
  • Python中的船舶AIS数据轨迹可视化文件
    优质
    本文件提供详细的指南与代码示例，利用Python对船舶AIS（自动识别系统）数据进行处理和分析，并实现动态轨迹可视化展示。 船舶AIS数据轨迹可视化文件可以通过Python实现。这段文字描述了使用Python来处理和展示从船舶自动识别系统（AIS）获取的数据的路径跟踪信息。
     
  • 船舶自动识别系统(AIS)
    优质
    船舶自动识别系统（AIS）是一种利用VHF频段进行数据交换的船用设备，能够提供包括船名、位置、航向等在内的信息，增强海上航行安全。 AIS的课件还可以，图文并茂，比较详细，适合参考。
     
  • 船舶检测的航空影像数据集
    优质
    本数据集包含大量用于船舶检测的航空影像，涵盖不同海域、船型和环境条件，旨在促进海上监控及管理领域的研究进展。 该数据集包含621个一类图像，用于船舶探测。数据文件名为Ship Detection from Aerial Images_datasets.txt和Ship Detection from Aerial Images_datasets.zip。
     
  • AIS船舶自动识别系统的基本原理
    优质
    《AIS船舶自动识别系统的基本原理》一文深入浅出地介绍了AIS系统的构成、工作方式及在航海安全中的应用价值。 AIS的基本原理如下： 1. 采用NRZI（非归零倒置）编码。 2. 进行GMSK（高斯滤波最小移相键控法）调制。 3. GMSK调制信号对VHF发射机进行调频。 最终完成的GMSK/FM发射功率为12.5 W / 2 W，当主管机关有特别要求时则使用后者。B类CSTDMA模式下的发射功率为2 W。
     
  • FMRLC_Tanker.zip_MATLAB_船舶_船舶MATLAB_船舶控制_船舶航向_船舶航向控制
    优质
    本资源包提供了一个基于MATLAB的船舶控制系统模型，专注于优化船舶在航行过程中的航向控制。通过模拟各种海上条件下的操作，它为研究人员和工程师提供了评估和改进船舶稳定性和操纵性的平台。 船舶航向控制的一个实用程序可以进行仿真运行。
     
  • Python代码实现船舶AIS数据轨迹可视化.py
    优质
    本段代码展示了如何使用Python语言处理并可视化船舶AIS（自动识别系统）数据，帮助用户直观了解船舶航行路径和动态。 船舶AIS数据轨迹可视化可以通过Python编写实现。程序能够根据接收到的船舶AIS数据自动绘制出船舶行驶路径，并且可以对这些数据进行时间排序处理以及在距离超过设定阈值的情况下，自动隔断不相关的数据点以优化显示效果。