論文の概要: Robust Marine Buoy Placement for Ship Detection Using Dropout K-Means

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00564v2
• Date: Thu, 20 Feb 2020 19:44:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 03:54:43.456278
• Title: Robust Marine Buoy Placement for Ship Detection Using Dropout K-Means
• Title（参考訳）: 落下K平均を用いた船体検出のためのロバスト海洋ブイ配置
• Authors: Yuting Ng (1), Jo\~ao M. Pereira (1), Denis Garagic (2), Vahid Tarokh (1) ((1) Duke University, (2) BAE Systems FAST Labs)
• Abstract要約: そこで我々は, ブイ破壊に対する配置を改善するために, ドロップアウトk平均およびドロップアウトk中間体を提案する。 5ブイでは, 古典的k平均, ドロップアウトk平均, 古典的k中間, ドロップアウトk中間で計算したブイ配置が38%, 45%, 48%, 52%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Marine buoys aid in the battle against Illegal, Unreported and Unregulated (IUU) fishing by detecting fishing vessels in their vicinity. Marine buoys, however, may be disrupted by natural causes and buoy vandalism. In this paper, we formulate marine buoy placement as a clustering problem, and propose dropout k-means and dropout k-median to improve placement robustness to buoy disruption. We simulated the passage of ships in the Gabonese waters near West Africa using historical Automatic Identification System (AIS) data, then compared the ship detection probability of dropout k-means to classic k-means and dropout k-median to classic k-median. With 5 buoys, the buoy arrangement computed by classic k-means, dropout k-means, classic k-median and dropout k-median have ship detection probabilities of 38%, 45%, 48% and 52%.
• Abstract（参考訳）: 海産ブイは、近隣の漁船を検出することで、イルガル、非報告、非規制漁業(IUU)との戦いを支援する。 しかし、海洋ブイは自然災害やブイ破壊によって破壊される可能性がある。 本稿では,海洋ブイ配置をクラスタリング問題として定式化し,ブイ破壊に対する配置堅牢性を改善するために,落差k平均および落差k中間値を提案する。 歴史的な自動識別システム(ais)データを用いて西アフリカのガボン海での船舶の通過をシミュレートし,k-meansの船舶検出確率をk-means,k-medianの船舶検出確率をk-medianと比較した。 5ブイでは, 古典的k平均, ドロップアウトk平均, 古典的k中間, ドロップアウトk中間で計算したブイ配置が38%, 45%, 48%, 52%であった。

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