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J-GLOBAL ID：201802247025573588   整理番号：18A0997369

AISデータを用いた新しい船舶軌道再構成法【JST・京大機械翻訳】

A novel ship trajectory reconstruction approach using AIS data

著者 (4件)： Zhang Liye (Institute of High Performance Computing, A*Star (Agency for Science, Technology and Research), CO, 118411, Singapore) ,  Meng Qiang (Department of Civil and Environmental Engineering, National University of Singapore, CO, 117576, Singapore) ,  Xiao Zhe (Institute of High Performance Computing, A*Star (Agency for Science, Technology and Research), CO, 118411, Singapore) ,  Fu Xiuju (Institute of High Performance Computing, A*Star (Agency for Science, Technology and Research), CO, 118411, Singapore)
資料名： Ocean Engineering  (Ocean Engineering)
巻： 159  ページ： 165-174  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0597A  ISSN： 0029-8018  CODEN： OCENBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： AISデータは,衝突回避,リスク評価,およびナビゲーション行動研究においてますます重要な役割を果たしている。しかしながら,生のAISデータは,間違った結論をもたらすことができるノイズを含んでいる。著者らは,(i)異常値除去,(ii)船舶ナビゲーション状態推定,および(iii)船舶軌道あてはめを含む3ステップ処理を通して,多領域血管軌道再構成モデルを提案した。このモデルは,異なるナビゲーション状態における容器軌道再構成を可能にする。すなわち,Hotelling,操縦,および正常速度saリングである。正常速度ナビゲーション軌道をスプラインモデルによって推定し,それは円でも軌道のあらゆるタイプに適合することができた。次に,提案したモデルを試験し,シンガポール港における500以上の船舶の移動を含む大規模なAISデータセットに基づく他の3つの一般的な軌道再構成モデルと比較した。結果は,提案したモデルが線形回帰モデル,多項式回帰モデル,および加重回帰モデルより著しく優れていることを示した。提案したモデルは,それぞれ43.42%,10.65%,59.25%,50.33%~0.00%,0.00%,17.28%および15.81%から,速度,加速度,jerkおよびROT(Turnの比率)の異常率を減少させることができた。さらに重要なことに,回転操作のようなナビゲーション挙動は,提案したモデルによって再構成された軌道において明確に示すことができた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回帰モデル ,  雑音 ,  シンガポール共和国 ,  構成モデル ,  リスク評価 ,  多項式 ,  *再構成 ,  *船舶 ,  状態推定 ,  血管 ,  加速度 ,  衝突回避 ,  港湾
準シソーラス用語： 加重 ,  線形回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自動識別システム(AIS) ,  データフィルタリング ,  軌道再構成 ,  軌道推定

分類 (1件)： 航海と実務  (TD01020F)

タイトルに関連する用語 (3件)： AIS ,  船舶 ,  軌道