基于自动识别系统 (AIS) 消息的动态特征的时空特征量化探测游荡行为

科学领域:

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• 数据科学是数据科学.
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背景情况:

• 自动识别系统 (AIS) 提供全球船舶跟踪数据,用于海上监视.
• 检测船舶行为中的异常对于识别紧急情况和非法活动至关重要.
• 手动检查船舶行为是劳动密集型和低效的,特别是在游荡时,这是一个常见但未被充分探索的异常.

研究的目的:

• 开发一个区域独立的计算方法,用于自动检测海上交通中的游荡行为.
• 创建一个在正常情况下不需要培训的系统,可以对可疑船只进行排名.
• 提高海上异常检测的效率和准确性,特别是对于货物和油轮船只.

主要方法:

• 游荡的确定的时空特征,包括频繁的航线变化,速度,空间范围,以及地上的航线和航线之间的差异.
• 使用AIS动态信息量化了这些特征,并制定了参数来评估游荡轨迹.
• 采用隔离森林算法进行值和排名,加上地理可视化进行直观评估.

主要成果:

• 拟议的方法实现了97%的准确性和92%的F-score在检测大量现实世界数据集上的漫游.
• 成功制作了一个排名列出的游荡船只列表和直观的地理可视化.
• 与现有的方法相比,在识别异常的海上行为方面表现出卓越的性能.

结论:

• 开发的独立于地区的方法有效地自动检测漂泊,这是一个重要的海上异常.
• 该系统为人类操作员提供实用工具,以支持对可疑船只的进一步调查.
• 这种方法提高了海事当局更有效地监控和管理船舶流量的能力.