摘要
内河水运作为我国综合交通运输体系的重要组成部分，其安全高效运行对经济发展和社会稳定具有重要意义。
近年来，随着内河船舶交通流量的不断增长以及船舶智能化程度的提高，内河船舶安全监管面临着严峻挑战。
船舶异常轨迹作为内河船舶交通事故的预警信号，其实时探测对于保障内河水运安全、预防水上交通事故具有重要意义。
本文针对内河船舶异常轨迹实时探测问题，首先对内河船舶轨迹数据的特点、异常轨迹的定义以及现有探测方法进行概述。
然后，重点阐述了基于统计模型、机器学习和深度学习的内河船舶异常轨迹探测方法，并分析了各种方法的优缺点。
最后，对内河船舶异常轨迹实时探测方法未来的研究方向进行了展望。
关键词：内河船舶；异常轨迹；实时探测；统计模型；机器学习；深度学习
1.1内河船舶轨迹
内河船舶轨迹是指船舶在内河水域航行过程中，其位置、时间、速度、航向等信息随时间变化所形成的序列数据。
通常，船舶轨迹数据通过船舶自动识别系统(AIS)获取，也可以通过雷达、电子航道图等设备获取。
1.2异常轨迹
内河船舶异常轨迹是指偏离正常航行模式的轨迹，其表现形式多种多样，例如：
偏离航道：船舶驶离规定航道，进入禁航区或危险水域。
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