Att upptäcka avvikelser och avvikelser är en viktig uppgift för övervakningstillämpningar eftersom det stöder operatörerna i deras beslutsprocess. En stor utmaning för operatörerna är att hålla fokus och inte bli överväldigad av mängden information som tillhandahålls av olika sensorsystem. Att hjälpa en operatör att identifiera viktiga detaljer i den inkommande dataströmmen är därför en möjlighet att stärka sin situationsmedvetenhet. För att uppnå detta mål behöver operatören ett detekteringssystem med hög noggrannhet och låg falsklarmfrekvens, eftersom endast då systemet kan lita på. Därför införs ett snabbt och tillförlitligt detektionssystem baserat på b-spline representation. Varje bana uppskattas av dess kubiska b-spline representation. Det normala beteendet lärs sedan av olika maskininlärning algoritm som stöd vektor maskiner och artificiella neurala nätverk, och utvärderas genom att använda en kommenterad verkliga dataset från den maritima domänen. Resultaten jämförs med andra algoritmer.
En algoritm för identifiering av anomalier i spatio-temporala data baserat på b-spline interpolation införs genom REF.
Anomaly Detection using B-spline Control Points as Feature Space in Annotated Trajectory Data from the Maritime Domain
{'venue': 'ICAART', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}