Publicação em atas de evento científico Q3
Vessel trajectories outliers
Tomás Machado (Tomás Machado); Rui Maia (Maia, R.); Rui Maia (Rui Maia); Pedro Santos (Pedro Santos); Pedro Santos (Santos, P.); Joao C Ferreira or Joao Ferreira (Ferreira, J.);
9th International Symposium on Ambient Intelligence, ISAmI 2018
Ano (publicação definitiva)
2019
Língua
Inglês
País
Suíça
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Abstract/Resumo
In this work we describe our first steps towards our H2020 project MARISA participation, where we intent to develop a tool-kit towards the identification of outliers in Vessel trajectories based on electronic data regarding position and time. These outliers can correspond to illegal activities that could be related with illegal immigration, drugs transshipment among others. We developed process tools that based on any electronic Vessel position systems, like Automatic Identification System (AIS) data, it is possible to extract routes in an unsupervised approach. At the same time identify non-conformities based on AIS data signal lost and to identify situation when two or more Vessels are approaching close to each other, called the rendezvous.
Agradecimentos/Acknowledgements
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Palavras-chave
AIS,Outliers,Rendezvous,Trajectory,Vessel
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
  • Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática - Engenharia e Tecnologia
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
UID/MULTI/0446/2013 Fundação para a Ciência e a Tecnologia

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.