論文の概要: The Unsupervised Method of Vessel Movement Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13712v3
• Date: Wed, 29 Jul 2020 15:42:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 09:14:47.455322
• Title: The Unsupervised Method of Vessel Movement Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: 船体運動軌跡予測の教師なし手法
• Authors: Chih-Wei Chen, Charles Harrison, and Hsin-Hsiung Huang
• Abstract要約: 本稿では,船体移動軌跡予測の教師なし手法を提案する。 これは、点間の時間差、試験された点と予測された前方および後方位置の間のスケールした誤差距離、時空間の角度からなる3次元空間におけるデータを表す。 多くの統計的学習法や深層学習法とは異なり、クラスタリングに基づく軌道再構成法は計算コストのかかるモデルトレーニングを必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2617078020344619
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In real-world application scenarios, it is crucial for marine navigators and security analysts to predict vessel movement trajectories at sea based on the Automated Identification System (AIS) data in a given time span. This article presents an unsupervised method of ship movement trajectory prediction which represents the data in a three-dimensional space which consists of time difference between points, the scaled error distance between the tested and its predicted forward and backward locations, and the space-time angle. The representation feature space reduces the search scope for the next point to a collection of candidates which fit the local path prediction well, and therefore improve the accuracy. Unlike most statistical learning or deep learning methods, the proposed clustering-based trajectory reconstruction method does not require computationally expensive model training. This makes real-time reliable and accurate prediction feasible without using a training set. Our results show that the most prediction trajectories accurately consist of the true vessel paths.
• Abstract（参考訳）: 実世界のアプリケーションシナリオでは、海上航行者およびセキュリティアナリストが、所定の時間内における自動識別システム(ais)データに基づいて、海上における船舶移動軌跡を予測することが重要である。 本稿では,ポイント間の時間差,テスト対象と予測対象の前方位置と後方位置とのスケール誤差距離,および時空角度からなる3次元空間におけるデータを表現する,教師なしの船舶移動軌跡予測手法を提案する。 表現特徴空間は、局所経路予測によく適合する候補の集合に次点の探索範囲を縮小し、精度を向上させる。 多くの統計的学習法や深層学習法とは異なり、クラスタリングに基づく軌道再構成法は計算コストのかかるモデルトレーニングを必要としない。 これにより、トレーニングセットを使わずに、リアルタイムの信頼性と正確な予測が可能になる。 以上の結果から,最も正確な予測軌道は真の血管経路であることがわかった。

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