Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "anomaly detection" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Architecture of maritime awareness system supplied with external information
Autorzy:
Stróżyna, M.
Małyszko, J.
Węcel, K.
Filipiak, D.
Abramowicz, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/320420.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Forum Nawigacyjne
Tematy:
maritime awareness
AIS
data fusion
information extraction
anomaly detection
Opis:
In this paper, we discuss a software architecture, which has been developed for the needs of the System for Intelligent Maritime Monitoring (SIMMO). The system bases on the state-of-the-art information fusion and intelligence analysis techniques, which generates an enhanced Recognized Maritime Picture and thus supports situation analysis and decision-making. The SIMMO system aims to automatically fuse an up-to-date maritime data from Automatic Identification System (AIS) and open Internet sources. Based on collected data, data analysis is performed to detect suspicious vessels. Functionality of the system is realized in a number of different modules (web crawlers, data fusion, anomaly detection, visualization modules) that share the AIS and external data stored in the system’s database. The aim of this article is to demonstrate how external information can be leveraged in maritime awareness system and what software solutions are necessary. A working system is presented as a proof of concept.
Prezentowany artykuł omawia architekturę oprogramowania opracowanego na potrzeby projektu System for Intelligent Maritime Monitoring (SIMMO). System ten bazuje na najnowszych osiągnięciach w dziedzinach fuzji oraz inteligentnej analizy danych w celu generowania wzbogaconego obrazu sytuacji na morzu i wspomagania decyzji. SIMMO w sposób automatyczny łączy dane dotyczące ruchu morskiego z systemu AIS z danymi pochodzącymi z otwartych źródeł internetowych. Dzięki zebranym danym możliwa jest analiza w celu wykrycia podejrzanych zachowań na morzu. Funkcjonalność systemu stanowi wypadkową zawartych w nim modułów (ekstrakcja danych, fuzja danych, detekcja anomalii, wizualizacja) współdzielących dostęp do baz z danymi AIS oraz z zewnętrznych źródeł. Celem artykułu jest demonstracja sposobu wykorzystywania zewnętrznych informacji w systemach przeznaczonych do monitorowania ruchu morskiego, a także prezentacja działającego systemu.
Źródło:
Annual of Navigation; 2016, 23; 135-149
1640-8632
Pojawia się w:
Annual of Navigation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies