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Detection and Geovisualization of Abnormal Vessel Behavior from Video

Solano-Carrillo, Edgardo und Carrillo Perez, Borja Jesus und Flenker, Tino und Steiniger, Yannik und Stoppe, Jannis (2021) Detection and Geovisualization of Abnormal Vessel Behavior from Video. In: 2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference, ITSC 2021. IEEE. 2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference, ITSC 2021 (Scopus), 2021-09-19 - 2021-09-22, Indianapolis, IN, United States. doi: 10.1109/ITSC48978.2021.9564675. ISBN 978-172819142-3.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
2MB

Kurzfassung

Intelligent maritime situational awareness pursues an effective understanding of the majority of the activities related to the maritime domain (impacting the safety, security, economy, or environment), with the aid of artificial intelligence systems. Such an understanding requires the development of automated processes capable of not only detecting abnormal behavior but also of visually-representing and interpreting it. Although much progress has been made in anomaly detection and visualization using vessel self-reporting positioning data, there have been no corresponding advances using video data, despite the increasing use of cameras for maritime surveillance. In this work, we introduce a framework which goes beyond vessel tracking for anomaly detection in video, and is therefore applicable to scenes with a high density of vessels. The proposed framework detects abnormal behavior using a Generative Adversarial Network (GAN) and interprets this knowledge using metrics derived from clustering the positions and courses provided by an independent vessel/motion detector. These detections are geovisualized using an advanced displaying tool where detected abnormal behavior may be localized on the globe, providing an infrastructure for intelligent maritime situational awareness.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/144234/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Detection and Geovisualization of Abnormal Vessel Behavior from Video
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Solano-Carrillo, EdgardoEdgardo.SolanoCarrillo (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Carrillo Perez, Borja JesusBorja.CarrilloPerez (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Flenker, TinoTino.Flenker (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Steiniger, YannikYannik.Steiniger (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9327-446XNICHT SPEZIFIZIERT
Stoppe, Jannisjannis.stoppe (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2952-3422NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:September 2021
Erschienen in:2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference, ITSC 2021
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/ITSC48978.2021.9564675
Verlag:IEEE
Name der Reihe:Proceedings of the International Conference on Intelligent Transportation
ISBN:978-172819142-3
Status:veröffentlicht
Stichwörter:GAN, anomaly detection, maritime, security
Veranstaltungstitel:2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference, ITSC 2021 (Scopus)
Veranstaltungsort:Indianapolis, IN, United States
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:19 September 2021
Veranstaltungsende:22 September 2021
Veranstalter :IEEE
HGF - Forschungsbereich:keine Zuordnung
HGF - Programm:keine Zuordnung
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:keine Zuordnung
DLR - Forschungsgebiet:keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):keine Zuordnung
Standort: Bremerhaven
Institute & Einrichtungen:Institut für den Schutz maritimer Infrastrukturen
Hinterlegt von: Stoppe, Dr.-Ing. Jannis
Hinterlegt am:08 Okt 2021 08:58
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:43

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