Resumen

Los sistemas de monitoreo de embarcaciones pesqueras (VMS, por sus siglas en inglés) desempeñan un papel importante en garantizar la seguridad de las operaciones de las embarcaciones pesqueras. Los VMS tradicionales utilizan un modelo de computación centralizado en la nube, y el almacenamiento, procesamiento y visualización de todos los datos de las embarcaciones pesqueras se completan en el centro de monitoreo. Debido a la limitación de las comunicaciones marítimas, los datos generados por las embarcaciones pesqueras no pueden ser totalmente utilizados, y los retrasos en la comunicación conducen a advertencias insuficientes en casos de anomalías en las embarcaciones pesqueras. En este artículo, presentamos un modelo de detección de anomalías en tiempo real (RADM, por sus siglas en inglés) para embarcaciones pesqueras basado en computación en el borde. El modelo se ejecuta en la capa del borde, aprovechando al máximo la información de los nodos del borde móviles y los nodos cercanos, y combina

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Sistemas de vigilancia de buques pesqueros; SLB; Modelo de detección de anomalías en tiempo real; Computación de borde; Extracción de trayectorias históricas; Detección de anomalías en línea.
• Keywords:Fishing vessel monitoring systems; VMSs; Real-time anomaly detection model; Edge computing; Historical trajectory extraction; Online anomaly detection