Anomaliedetektion in räumlich-zeitlichen Datensätzen
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Die Unterstützung des Menschen bei Überwachungsaufgaben ist aufgrund der überwältigenden Menge an Sensordaten von entscheidender Bedeutung. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung von Datenfusionsmethoden am Beispiel des maritimen Raums. Es werden verschiedene Anomalien untersucht, anhand realer Schiffsverkehrsdaten bewertet und mit Experten erprobt. Dazu werden Situationen von Interesse und Anomalien basierend auf verschiedenen maschinellen Lernverfahren modelliert und evaluiert. Human support in surveillance tasks is crucial due to the overwhelming amount of sensor data. This ...
Die Unterstützung des Menschen bei Überwachungsaufgaben ist aufgrund der überwältigenden Menge an Sensordaten von entscheidender Bedeutung. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung von Datenfusionsmethoden am Beispiel des maritimen Raums. Es werden verschiedene Anomalien untersucht, anhand realer Schiffsverkehrsdaten bewertet und mit Experten erprobt. Dazu werden Situationen von Interesse und Anomalien basierend auf verschiedenen maschinellen Lernverfahren modelliert und evaluiert. Human support in surveillance tasks is crucial due to the overwhelming amount of sensor data. This work focuses on the development of data fusion methods using the maritime domain as an example. Various anomalies are investigated, evaluated using real vessel traffic data and tested with experts. For this purpose, situations of interest and anomalies are modelled and evaluated based on different machine learning methods.
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