# traj-prediction

**Repository Path**: luoxin99/traj-prediction

## Basic Information

- **Project Name**: traj-prediction
- **Description**: 基于AIS数据的深度学习模型航迹预测
- **Primary Language**: Python
- **License**: GPL-2.0
- **Default Branch**: dev
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-04-03
- **Last Updated**: 2025-05-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Trajectory_prediction

#### 介绍
基于TRFM模型的船舶航迹预测

#### 软件架构
软件架构说明：
    该项目基于Tensorflow深度学习框架的船舶轨迹预测模型研究


#### 安装教程

1.  安装nvidia显卡驱动，注意安装的cuda版本
2.  安装tensorflow-gpu==2.5.0版本
3.  安装cuda，注意cuda版本应低于nvidia-smi查询的cuda版本
4.  安装cudnn，注意对应的cuda版本
5.  下载zlib.dll放到cuda安装目录的bin文件夹中
6.  下载requirements.txt中的包
7.  

#### 使用说明

1.  下载百度云盘数据，将数据放到主工程目录，链接：https://pan.baidu.com/s/1-oEhqepIbfJW3eWKbbUCzA?pwd=796z 
    提取码：796z 
1.  process.py执行数据处理操作
2.  train.py对模型进行训练
3.  pridiction.py对模型进行预测
4.  vision_traj.py对数据可视化相关操作
5.  utlis文件夹存放相关工具函数

#### 训练
1.  先对ais数据预处理制作数据集
    ```
    python process.py
    ```
2.  启动训练函数
    ```
    python train.py
    ```

#### 预测
1.  使用prediction.py对数据集抽样预测
    ```
    python prediction.py
    ```
2.  对预测图像加底层map
    ```
    python traj_in_map.py
    ```


#### 参与贡献

1.  Fork 本仓库
2.  新建 Feat_xxx 分支
3.  提交代码
4.  新建 Pull Request


#### 特技

1.  使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2.  Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3.  你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目
4.  [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目
5.  Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
6.  Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)