Informacja

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

Wyszukujesz frazę "trajectory clustering" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Analytics and data science applied to the trajectory outlier detection
Autorzy:
Lopez, Alexis J.
Quintero, Perfecto M.
Hernandez, Ana K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/117731.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
spatial-temporal data
trajectory outlier detection
trajectory clustering
dane przestrzenno-czasowe
wykrywanie wartości odstających trajektorii
grupowanie trajektorii
Opis:
Nowadays, logistics for transportation and distribution of merchandise are a key element to increase the competitiveness of companies. However, the election of alternative routes outside the panned routes causes the logistic companies to provide a poor-quality service, with units that endanger the appropriate deliver of merchandise and impacting negatively the way in which the supply chain works. This paper aims to develop a module that allows the processing, analysis and deployment of satellite information oriented to the pattern analysis, to find anomalies in the paths of the operators by implementing the algorithm TODS, to be able to help in the decision making. The experimental results show that the algorithm detects optimally the abnormal routes using historical data as a base.
Źródło:
Applied Computer Science; 2020, 16, 2; 5-17
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Classification of elemental manoeuvres observed during ship handling training employing manned ship models
Autorzy:
Misiąg, W. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/260323.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
manoeuvring
elemental manoeuvres
fuzzy clustering
trajectory
manned models
Opis:
The paper presents a concept of elemental manoeuvres that may be used for analysis of ship handling training (including the training with manned model ships) and for simulation of complex manoeuvring scenarios. It shows a set of postulated elemental manoeuvres. A fuzzy clustering method is introduced and applied for the classification of manoeuvring patterns. The fuzzy clustering algorithm is used for the extraction of elemental manoeuvres from the records of ship handling manoeuvres of LCC model ship. The best set of variables for the extraction of elemental manoeuvres consists of normalised ship velocities and controls.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2007, S 2; 54-59
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Research on ship trajectory extraction based on multiattribute DBSCAN optimisation algorithm
Autorzy:
Xu, Xiaofeng
Cui, Deqaing
Li, Yun
Xiao, Yingjie
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1551877.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
clustering algorithm
abnormal route
DBSCAN
feature trajectory extraction
fitting analysis
Opis:
With the vigorous development of maritime traffic, the importance of maritime navigation safety is increasing day by day. Ship trajectory extraction and analysis play an important role in ensuring navigation safety. At present, the DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise) algorithm is the most common method in the research of ship trajectory extraction, but it has shortcomings such as missing ship trajectories in the process of trajectory division. The improved multi-attribute DBSCAN algorithm avoids trajectory division and greatly reduces the probability of missing sub-trajectories. By introducing the position, speed and heading of the ship track point, dividing the complex water area and vectorising the ship track, the function of guaranteeing the track integrity can be achieved and the ship clustering effect can be better realised. The result shows that the cluster fitting effect reaches up to 99.83%, which proves that the multi-attribute DBSCAN algorithm and cluster analysis algorithm have higher reliability and provide better theoretical guidance for the analysis of ship abnormal behaviour.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2021, 1; 136-148
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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