CLEAR: A Knowledge-Centric Vessel Trajectory Analysis Platform

📄 arXiv: 2602.08482v1 📥 PDF

作者: Hengyu Liu, Tianyi Li, Haoyu Wang, Kristian Torp, Yushuai Li, Tiancheng Zhang, Torben Bach Pedersen, Christian S. Jensen

分类: cs.DB, cs.AI

发布日期: 2026-02-09

备注: 4 pages, and 5 Figures

💡 一句话要点

CLEAR：一个以知识为中心的船舶轨迹分析平台，利用LLM增强AIS数据分析。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 船舶轨迹分析 自动识别系统 大型语言模型 知识图谱 海事分析

📋 核心要点

  1. AIS数据分析因数据不完整和复杂性而面临挑战，非专业用户难以有效利用。
  2. CLEAR平台利用LLM和SD-KG，将原始AIS数据转化为完整、可解释的船舶轨迹。
  3. 该平台允许用户配置参数、观察轨迹补全过程，并通过图查看器交互式探索SD-KG。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一个名为CLEAR的、以知识为中心的船舶轨迹分析平台，旨在克服非专业用户在分析自动识别系统（AIS）数据时遇到的困难。由于AIS数据的不完整性和复杂性，分析工作颇具挑战。CLEAR平台利用大型语言模型（LLMs）的推理和生成能力，通过一个结构化数据导出的知识图谱（SD-KG），将原始AIS数据转换为完整、可解释且易于探索的船舶轨迹。用户可以配置参数来自动下载和处理AIS数据，观察轨迹如何被补全和注释，检查原始和推断的轨迹片段及其SD-KG证据，并通过专门的图查看器交互式地探索SD-KG，从而直观且透明地理解船舶的运动。

🔬 方法详解

问题定义：现有的船舶轨迹分析方法，特别是基于AIS数据的分析，面临数据不完整和数据复杂性的挑战。非专业用户难以理解和利用这些数据进行有效的分析，阻碍了AIS数据在海事分析领域的广泛应用。现有方法缺乏对轨迹数据进行有效补全和解释的能力，使得用户难以获得对船舶运动的直观理解。

核心思路：CLEAR平台的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的推理和生成能力，结合结构化数据导出的知识图谱（SD-KG），将原始的、不完整的AIS数据转化为完整、可解释的船舶轨迹。通过LLM对轨迹进行补全和语义标注，并利用SD-KG提供轨迹的上下文信息和证据，从而提高数据的可用性和可理解性。

技术框架：CLEAR平台的技术框架主要包括以下几个阶段：1) AIS数据下载和预处理：用户可以配置参数自动下载和处理AIS数据。2) 轨迹补全和注释：利用LLM对轨迹进行补全，并添加语义注释。3) SD-KG构建：从结构化数据中导出知识图谱，为轨迹提供上下文信息。4) 轨迹可视化和探索：提供图查看器，允许用户交互式地探索SD-KG，并查看原始和推断的轨迹片段。

关键创新：CLEAR平台的关键创新在于将LLM的推理和生成能力与SD-KG相结合，用于船舶轨迹的补全和解释。与传统的轨迹分析方法相比，CLEAR平台能够更有效地处理数据的不完整性问题，并提供更丰富的上下文信息，从而提高分析的准确性和可解释性。

关键设计：具体的技术细节包括：LLM的选择和训练（论文未明确说明具体LLM和训练细节，属于未知信息），SD-KG的构建方法（如何从结构化数据中提取实体和关系，论文未明确说明具体方法，属于未知信息），以及图查看器的设计（如何有效地呈现轨迹和知识图谱，论文未明确说明具体设计，属于未知信息）。这些细节对于平台的性能和用户体验至关重要。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文主要展示了CLEAR平台的功能和架构，并没有提供具体的实验结果或性能数据。亮点在于提出了一个利用LLM和SD-KG进行船舶轨迹分析的新思路，并构建了一个可交互的平台。用户可以通过配置参数、观察轨迹补全过程和探索SD-KG，从而直观地理解船舶的运动。

🎯 应用场景

CLEAR平台可应用于多种海事分析场景，例如：船舶行为分析、异常检测、航线优化、港口管理和海上安全监控。该平台能够帮助非专业用户更好地理解船舶运动，提高海事分析的效率和准确性，并为决策提供支持。未来，该平台可以进一步扩展到其他类型的轨迹数据分析，例如车辆轨迹、人员轨迹等。

📄 摘要（原文）

Vessel trajectory data from the Automatic Identification System (AIS) is used widely in maritime analytics. Yet, analysis is difficult for non-expert users due to the incompleteness and complexity of AIS data. We present CLEAR, a knowledge-centric vessel trajectory analysis platform that aims to overcome these barriers. By leveraging the reasoning and generative capabilities of Large Language Models (LLMs), CLEAR transforms raw AIS data into complete, interpretable, and easily explorable vessel trajectories through a Structured Data-derived Knowledge Graph (SD-KG). As part of the demo, participants can configure parameters to automatically download and process AIS data, observe how trajectories are completed and annotated, inspect both raw and imputed segments together with their SD-KG evidence, and interactively explore the SD-KG through a dedicated graph viewer, gaining an intuitive and transparent understanding of vessel movements.