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J-GLOBAL ID：202002232688017427   整理番号：20A1997919

AISデータからの血管の抽出コースとオフコースに対する実時間警告【JST・京大機械翻訳】

Extracting Courses of Vessels from AIS Data and Real-Time Warning Against Off-Course

著者 (3件)： Fujino Iwao (Tokai University, Minato Ward, Tokyo, Japan) ,  Claramunt Christophe (Shanghai Maritime University & Naval Academy Research Institute, Lanveoc-Poulmic, France) ,  Boudraa Abdel-Ouahab (Naval Academy Research Institute, Lanveoc-Poulmic, France)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICBDR 2018  ページ： 62-69  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動同定システム(AIS)は,海で移動船からリアルタイム情報を放送する。関心領域にわたる移動船から収集されたAISデータは,大きなデータセットを急速に発生できるが,そのようなデータは,海洋軌道パターンまたは異常事象を導くために非常に興味深い。AISデータから現在導出された多数の経路発見と異常検出技術の他に,機械学習と自然言語処理原理から,トピックモデルは,文書として考慮された入力データの大規模で非構造化の収集の根底にある暗黙パターンを抽出するための新しいアプローチを提供するかもしれない。このアイデアに触発されて,最初に,AISデータからコースパターンを抽出するためのトピックモデルを適用し,次に,オフコースに対するリアルタイム警報のためのアルゴリズムベースのアプローチを開発した。事実,コースは軌道位置だけでなく,ヘッディングも含む。このアプローチの可能性を,北西フランスの地域における実際のAISデータセットから得た一連の実験結果によって例証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *警報 ,  *血管 ,  船舶 ,  フランス共和国 ,  海洋 ,  自然言語処理 ,  ヘッディング ,  機械学習 ,  IDシステム
準シソーラス用語： 異常検出 ,  関心領域 ,  トピックモデル ,  経路発見 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 自動識別システム(AIS) ,  コースパターン抽出 ,  海上ビッグデータ ,  オフコース警報 ,  トピックモデル ,  ベクトル量子化

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： AIS ,  血管 ,  実時間 ,  警告