TY - JOUR A2 - Yang, Xiaoxian AU - Huang, Jie AU - Zhu, Fengwei AU - Huang, Zejun AU - Wan, Jian AU - Ren，渔船监控系统(vms)在保证渔船作业安全中起着重要作用。传统vms采用云集中计算模型，所有渔船数据的存储、处理和可视化都在监控中心完成。由于海事通信的限制，渔船产生的数据不能得到充分利用，在渔船异常情况下，通信延迟导致预警不足。提出了一种基于边缘计算的渔船实时异常检测模型(RADM)。该模型运行在边缘层，充分利用移动边缘节点和附近节点的信息，将历史轨迹提取检测模型与在线异常检测模型相结合，进行异常检测。历史轨迹提取检测模型通过多特征聚类挖掘历史轨迹中的频繁模式，将不同于频繁模式的轨迹识别为异常。在线异常检测算法基于时空邻域相似度检测特定场景下的异常行为，减少异常演化的影响。实验表明，RADM方法在渔船实时异常检测方面比传统方法更有效，为传统虚拟机技术的升级提供了一种新的方法。SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2021/5598988 DO - 10.1155/2021/5598988 JF -移动信息系统PB - Hindawi KW - ER -