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 completamente utilizados, y los retrasos en la comunicación provocan advertencias insuficientes en casos de anomalías en las embarcaciones pesqueras. En este artículo, presentamos un modelo de detección de anomalías en tiempo real (RADM) para embarcaciones pesqueras basado en la 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 un modelo de detección de extracción de trayectorias históricas con un modelo de detección de anomalías en línea para detectar anomalías. El modelo de detección de extracción de trayectorias históricas mina patrones frecuentes en las trayectorias históricas a través de agrupaciones multifuncionales y identifica las trayectorias que son diferentes a los patrones frecuentes como anomalías. Los algoritmos de detección de anomalías en línea detectan comportamientos anómalos en escenarios específicos basados en la similitud del vecindario espacio-temporal y reducen el impacto de la evolución de anomalías. Los experimentos muestran que RADM fue más efectivo que los métodos tradicionales en la detección de anomalías en tiempo real de embarcaciones pesqueras, lo que proporciona un nuevo método para actualizar la tecnología de los VMS tradicionales.

• 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