- Tytuł:
-
Big data for anomaly detection in maritime surveillance: spatial AIS data analysis for tankers
BIG data i wykrywanie anomalii w ruchu morskim: przestrzenna analiza danych AIS dla tankowców - Autorzy:
-
Filipiak, D.
Stróżyna, M.
Węcel, K.
Abramowicz, W. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/222861.pdf
- Data publikacji:
- 2018
- Wydawca:
- Akademia Marynarki Wojennej. Wydział Dowodzenia i Operacji Morskich
- Tematy:
-
maritime surveillance
AIS data
anomaly detection
big data
nadzór morski
dane AIS
wykrywanie anomalii - Opis:
-
The paper presents results of spatial analysis of huge volume of AIS data with the goal to detect predefined maritime anomalies. The maritime anomalies analysed have been grouped into: traffic analysis, static anomalies, and loitering detection. The analysis was carried out on data describing movement of tankers worldwide in 2015, using sophisticated algorithms and technology capable of handling big data in a fast and efficient manner. The research was conducted as a follow-up of the EDA-funded SIMMO project, which resulted in a maritime surveillance system based on AIS messages enriched with data acquired from open Internet sources.
W artykule zaprezentowano wyniki przestrzennej analizy dużej ilości danych AIS z jednego roku w celu wykrycia wybranych anomalii morskich. Anomalie podzielono na trzy grupy: związane z ruchem, statyczne i wykrywanie tzw. loiteringu-każda z nich została przetestowana na podstawie raportów wysyłanych przez tankowce w 2015 roku. Analizę przeprowadzono przy użyciu zaawansowanych algorytmów i technologii big data pozwalających na szybką ocenę dużych wolumenów danych morskich. Badanie zostało przeprowadzone jako kontynuacja projektu SIMMO, w ramach którego opracowano system nadzoru morskiego oparty na wiadomościach AIS wzbogaconych o dane pozyskiwane z otwartych źródeł internetowych. - Źródło:
-
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej; 2018, R. 59 nr 4 (215), 4 (215); 5-28
0860-889X - Pojawia się w:
- Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł