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Iphar, Clément, Cyril Ray et Aldo Napoli. « Data integrity assessment for maritime anomaly detection ». Expert Systems with Applications 147 (juin 2020) : 113219. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113219.
Texte intégralKim, Donghyun, Gian Antariksa, Melia Putri Handayani, Sangbong Lee et Jihwan Lee. « Explainable Anomaly Detection Framework for Maritime Main Engine Sensor Data ». Sensors 21, no 15 (31 juillet 2021) : 5200. http://dx.doi.org/10.3390/s21155200.
Texte intégralTserpes, Konstantinos, Konstantinos Chatzikokolakis, Dimitris Zissis, Giannis Spiliopoulos et Ioannis Kontopoulos. « Real-time maritime anomaly detection : detecting intentional AIS switch-off ». International Journal of Big Data Intelligence 7, no 2 (2020) : 85. http://dx.doi.org/10.1504/ijbdi.2020.10029526.
Texte intégralKontopoulos, Ioannis, Konstantinos Chatzikokolakis, Dimitris Zissis, Konstantinos Tserpes et Giannis Spiliopoulos. « Real-time maritime anomaly detection : detecting intentional AIS switch-off ». International Journal of Big Data Intelligence 7, no 2 (2020) : 85. http://dx.doi.org/10.1504/ijbdi.2020.107375.
Texte intégralSithiravel, Rajiv, Bhashyam Balaji, Bradley Nelson, Michael Kenneth McDonald, Ratnasingham Tharmarasa et Thiagalingam Kirubarajan. « Airborne Maritime Surveillance Using Magnetic Anomaly Detection Signature ». IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 56, no 5 (octobre 2020) : 3476–90. http://dx.doi.org/10.1109/taes.2020.2973866.
Texte intégralKazemi, Samira, Shahrooz Abghari, Niklas Lavesson, Henric Johnson et Peter Ryman. « Open data for anomaly detection in maritime surveillance ». Expert Systems with Applications 40, no 14 (octobre 2013) : 5719–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2013.04.029.
Texte intégralHan, X., C. Armenakis et M. Jadidi. « DBSCAN OPTIMIZATION FOR IMPROVING MARINE TRAJECTORY CLUSTERING AND ANOMALY DETECTION ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B4-2020 (25 août 2020) : 455–61. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b4-2020-455-2020.
Texte intégralMichałowska, Katarzyna, Signe Riemer-Sørensen, Camilla Sterud et Ole Magnus Hjellset. « Anomaly Detection with Unknown Anomalies : Application to Maritime Machinery ». IFAC-PapersOnLine 54, no 16 (2021) : 105–11. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2021.10.080.
Texte intégralPark, Jaemin, et Sungil Kim. « Maritime Anomaly Detection Based on VAE-CUSUM Monitoring System ». Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers 46, no 4 (31 août 2020) : 432–42. http://dx.doi.org/10.7232/jkiie.2020.46.4.432.
Texte intégralLei, Po-Ruey. « A framework for anomaly detection in maritime trajectory behavior ». Knowledge and Information Systems 47, no 1 (19 mai 2015) : 189–214. http://dx.doi.org/10.1007/s10115-015-0845-4.
Texte intégralZhao, Liangbin, et Guoyou Shi. « Maritime Anomaly Detection using Density-based Clustering and Recurrent Neural Network ». Journal of Navigation 72, no 04 (8 février 2019) : 894–916. http://dx.doi.org/10.1017/s0373463319000031.
Texte intégralOsekowska, Ewa, Henric Johnson et Bengt Carlsson. « Grid Size Optimization for Potential Field based Maritime Anomaly Detection ». Transportation Research Procedia 3 (2014) : 720–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.trpro.2014.10.051.
Texte intégralWolsing, Konrad, Linus Roepert, Jan Bauer et Klaus Wehrle. « Anomaly Detection in Maritime AIS Tracks : A Review of Recent Approaches ». Journal of Marine Science and Engineering 10, no 1 (14 janvier 2022) : 112. http://dx.doi.org/10.3390/jmse10010112.
Texte intégralFilipiak, Dominik, Milena Stróżyna, Krzysztof Węcel et Witold Abramowicz. « Big Data for Anomaly Detection in Maritime Surveillance : Spatial AIS Data Analysis for Tankers ». Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej 215, no 4 (1 décembre 2018) : 5–28. http://dx.doi.org/10.2478/sjpna-2018-0024.
Texte intégralAmro, Ahmed, Aybars Oruc, Vasileios Gkioulos et Sokratis Katsikas. « Navigation Data Anomaly Analysis and Detection ». Information 13, no 3 (23 février 2022) : 104. http://dx.doi.org/10.3390/info13030104.
Texte intégralZhen, Rong, Yongxing Jin, Qinyou Hu, Zheping Shao et Nikitas Nikitakos. « Maritime Anomaly Detection within Coastal Waters Based on Vessel Trajectory Clustering and Naïve Bayes Classifier ». Journal of Navigation 70, no 3 (16 janvier 2017) : 648–70. http://dx.doi.org/10.1017/s0373463316000850.
Texte intégralRiveiro, Maria. « Evaluation of Normal Model Visualization for Anomaly Detection in Maritime Traffic ». ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems 4, no 1 (avril 2014) : 1–24. http://dx.doi.org/10.1145/2591511.
Texte intégralFreitas, Sara, Hugo Silva, José Miguel Almeida et Eduardo Silva. « Convolutional neural network target detection in hyperspectral imaging for maritime surveillance ». International Journal of Advanced Robotic Systems 16, no 3 (1 mai 2019) : 172988141984299. http://dx.doi.org/10.1177/1729881419842991.
Texte intégralYan, Ran, et Shuaian Wang. « Ship detention prediction using anomaly detection in port state control : model and explanation ». Electronic Research Archive 30, no 10 (2022) : 3679–91. http://dx.doi.org/10.3934/era.2022188.
Texte intégralChen, Shuguang, Yikun Huang et Wei Lu. « Anomaly Detection and Restoration for AIS Raw Data ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (30 mars 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5954483.
Texte intégralHuang, Jie, Fengwei Zhu, Zejun Huang, Jian Wan et Yongjian Ren. « Research on Real-Time Anomaly Detection of Fishing Vessels in a Marine Edge Computing Environment ». Mobile Information Systems 2021 (4 mai 2021) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5598988.
Texte intégralXu, Gangyan, Chun-Hsien Chen, Fan Li et Xuan Qiu. « AIS data analytics for adaptive rotating shift in vessel traffic service ». Industrial Management & ; Data Systems 120, no 4 (8 mars 2020) : 749–67. http://dx.doi.org/10.1108/imds-01-2019-0056.
Texte intégralVenskus, Julius, Povilas Treigys, Jolita Bernatavičienė, Gintautas Tamulevičius et Viktor Medvedev. « Real-Time Maritime Traffic Anomaly Detection Based on Sensors and History Data Embedding ». Sensors 19, no 17 (31 août 2019) : 3782. http://dx.doi.org/10.3390/s19173782.
Texte intégralTyasayumranani, Widiastuti, Taewoong Hwang, Taemin Hwang et Ik-Hyun Youn. « Anomaly detection model of small-scaled ship for maritime autonomous surface ships’ operation ». Journal of International Maritime Safety, Environmental Affairs, and Shipping 6, no 4 (2 octobre 2022) : 224–35. http://dx.doi.org/10.1080/25725084.2022.2154116.
Texte intégralAbreu, Fernando H. O., Amilcar Soares, Fernando V. Paulovich et Stan Matwin. « A Trajectory Scoring Tool for Local Anomaly Detection in Maritime Traffic Using Visual Analytics ». ISPRS International Journal of Geo-Information 10, no 6 (15 juin 2021) : 412. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi10060412.
Texte intégralYan, Zhenguo, Xin Song, Hanyang Zhong, Lei Yang et Yitao Wang. « Ship Classification and Anomaly Detection Based on Spaceborne AIS Data Considering Behavior Characteristics ». Sensors 22, no 20 (11 octobre 2022) : 7713. http://dx.doi.org/10.3390/s22207713.
Texte intégralStróżyna, Milena, Jacek Małyszko, Krzysztof Węcel, Dominik Filipiak et Witold Abramowicz. « Architecture of Maritime Awareness System Supplied with External Information ». Annual of Navigation 23, no 1 (1 décembre 2016) : 135–49. http://dx.doi.org/10.1515/aon-2016-0009.
Texte intégralKatsamenis, Iason, Nikolaos Bakalos, Eleni Eirini Karolou, Anastasios Doulamis et Nikolaos Doulamis. « Fall Detection Using Multi-Property Spatiotemporal Autoencoders in Maritime Environments ». Technologies 10, no 2 (29 mars 2022) : 47. http://dx.doi.org/10.3390/technologies10020047.
Texte intégralSun, Jiaqi, Jiarong Wang, Zhicheng Hao, Ming Zhu, Haijiang Sun, Ming Wei et Kun Dong. « AC-LSTM : Anomaly State Perception of Infrared Point Targets Based on CNN+LSTM ». Remote Sensing 14, no 13 (4 juillet 2022) : 3221. http://dx.doi.org/10.3390/rs14133221.
Texte intégralLiu, Lei, Yong Zhang, Yue Hu, Yongming Wang, Jingyi Sun et Xiaoxiao Dong. « A Hybrid-Clustering Model of Ship Trajectories for Maritime Traffic Patterns Analysis in Port Area ». Journal of Marine Science and Engineering 10, no 3 (1 mars 2022) : 342. http://dx.doi.org/10.3390/jmse10030342.
Texte intégrald'Afflisio, Enrica, Paolo Braca et Peter Willett. « Malicious AIS Spoofing and Abnormal Stealth Deviations : A Comprehensive Statistical Framework for Maritime Anomaly Detection ». IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 57, no 4 (août 2021) : 2093–108. http://dx.doi.org/10.1109/taes.2021.3083466.
Texte intégralRoberts, Steven Andrew. « A Shape‐Based Local Spatial Association Measure (LISShA) : A Case Study in Maritime Anomaly Detection ». Geographical Analysis 51, no 4 (19 novembre 2018) : 403–25. http://dx.doi.org/10.1111/gean.12178.
Texte intégralGuo, Shaoqing, Junmin Mou, Linying Chen et Pengfei Chen. « An Anomaly Detection Method for AIS Trajectory Based on Kinematic Interpolation ». Journal of Marine Science and Engineering 9, no 6 (1 juin 2021) : 609. http://dx.doi.org/10.3390/jmse9060609.
Texte intégralBombara, Giuseppe, et Calin Belta. « Offline and Online Learning of Signal Temporal Logic Formulae Using Decision Trees ». ACM Transactions on Cyber-Physical Systems 5, no 3 (juillet 2021) : 1–23. http://dx.doi.org/10.1145/3433994.
Texte intégralSfyridis, A., T. Cheng et M. Vespe. « DETECTING VESSELS CARRYING MIGRANTS USING MACHINE LEARNING ». ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences IV-4/W2 (19 octobre 2017) : 53–60. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-iv-4-w2-53-2017.
Texte intégralÇALIŞKAN, Ufuk Yakup, et Burak ZİNCİR. « Tracking Liquefied Natural Gas Fuelled Ship’s Emissions via Formaldehyde Deposition in Marine Boundary Layer ». Marine Science and Technology Bulletin 11, Early View (31 décembre 2022) : 384–96. http://dx.doi.org/10.33714/masteb.1159477.
Texte intégralSteidel, Matthias, Jan Mentjes et Axel Hahn. « Context-Sensitive Prediction of Vessel Behavior ». Journal of Marine Science and Engineering 8, no 12 (4 décembre 2020) : 987. http://dx.doi.org/10.3390/jmse8120987.
Texte intégralOka Widyantara, I. Made, I. Putu Noven Hartawan, Anak Agung Istri Ngurah Eka Karyawati, Ngurah Indra Er et Ketut Buda Artana. « Automatic identification system-based trajectory clustering framework to identify vessel movement pattern ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 12, no 1 (1 mars 2023) : 1. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v12.i1.pp1-11.
Texte intégralWang, Yitao, Lei Yang, Xin Song, Quan Chen et Zhenguo Yan. « A Multi-Feature Ensemble Learning Classification Method for Ship Classification with Space-Based AIS Data ». Applied Sciences 11, no 21 (3 novembre 2021) : 10336. http://dx.doi.org/10.3390/app112110336.
Texte intégralLumbangaol, A., I. M. Radjawane et A. Furqon. « Linkages of Active and Weakening MJO events to Seasonal Variations over the Maritime Continent ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 925, no 1 (1 novembre 2021) : 012004. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/925/1/012004.
Texte intégralYanti, Tia Novi, et Dahruji. « Window Dressing Detection in the Energy Sector Industry Listed on the Indonesian Sharia Stock Index ». Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan 9, no 6 (30 novembre 2022) : 800–814. http://dx.doi.org/10.20473/vol9iss20226pp800-814.
Texte intégralRiveiro, Maria, Giuliana Pallotta et Michele Vespe. « Maritime anomaly detection : A review ». WIREs Data Mining and Knowledge Discovery 8, no 5 (25 mai 2018). http://dx.doi.org/10.1002/widm.1266.
Texte intégralWei, Zhaokun, Xinlian Xie et Xiaoju Zhang. « Maritime anomaly detection based on a support vector machine ». Soft Computing, 7 août 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s00500-022-07409-w.
Texte intégralWei, Zhaokun, Xinlian Xie et Xiaoju Zhang. « Maritime anomaly detection based on a support vector machine ». Soft Computing, 7 août 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s00500-022-07409-w.
Texte intégralKarataş, Gözde Boztepe, Pinar Karagoz et Orhan Ayran. « Trajectory pattern extraction and anomaly detection for maritime vessels ». Internet of Things, août 2021, 100436. http://dx.doi.org/10.1016/j.iot.2021.100436.
Texte intégralHu, Jia, Kuljeet Kaur, Hui Lin, Xiaoding Wang, Mohammad Mehedi Hassan, Imran Razzak et Mohammad Hammoudeh. « Intelligent Anomaly Detection of Trajectories for IoT Empowered Maritime Transportation Systems ». IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 1–10. http://dx.doi.org/10.1109/tits.2022.3162491.
Texte intégral« Anomaly Detection in Vessel Tracking – A Bayesian Networks (BNs) Approach ». International Journal of Maritime Engineering Part A3 2015 157, A3 (1 janvier 2015) : 145–52. http://dx.doi.org/10.3940/rina.ijme.2015.a3.316.
Texte intégralHandayani, D., W. Sediono et A. Shah. « ANOMALY DETECTION IN VESSEL TRACKING – A BAYESIAN NETWORKS (BNs) APPROACH ». International Journal of Maritime Engineering 157, A3 (13 décembre 2021). http://dx.doi.org/10.5750/ijme.v157ia3.956.
Texte intégralForti, Nicola, Enrica d'Afflisio, Paolo Braca, Leonardo M. Millefiori, Peter Willett et Sandro Carniel. « Maritime Anomaly Detection in a Real-World Scenario : Ever Given Grounding in the Suez Canal ». IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021, 1–7. http://dx.doi.org/10.1109/tits.2021.3123890.
Texte intégralNguyen, Duong, Rodolphe Vadaine, Guillaume Hajduch, Rene Garello et Ronan Fablet. « GeoTrackNet--A Maritime Anomaly Detector Using Probabilistic Neural Network Representation of AIS Tracks and A Contrario Detection ». IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021, 1–13. http://dx.doi.org/10.1109/tits.2021.3055614.
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