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【2h】

Architecture for Trajectory-Based Fishing Ship Classification with AIS Data

机译：基于轨迹的渔船架构与AIS数据进行分类

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摘要

This paper proposes a data preparation process for managing real-world kinematic data and detecting fishing vessels. The solution is a binary classification that classifies ship trajectories into either fishing or non-fishing ships. The data used are characterized by the typical problems found in classic data mining applications using real-world data, such as noise and inconsistencies. The two classes are also clearly unbalanced in the data, a problem which is addressed using algorithms that resample the instances. For classification, a series of features are extracted from spatiotemporal data that represent the trajectories of the ships, available from sequences of Automatic Identification System (AIS) reports. These features are proposed for the modelling of ship behavior but, because they do not contain context-related information, the classification can be applied in other scenarios. Experimentation shows that the proposed data preparation process is useful for the presented classification problem. In addition, positive results are obtained using minimal information.
机译：本文提出了管理现实世界运动数据和检测渔船的数据准备过程。该解决方案是二进制分类，可以将船舶轨迹分类为钓鱼或非钓鱼船只。使用的数据的特征在于经典数据挖掘应用中的典型问题，使用真实世界数据，例如噪声和不一致。两个类在数据中也显然不平衡，是使用重塑实例的算法来解决的问题。对于分类，从时空数据中提取了一系列特征，其代表船舶的轨迹，可从自动识别系统（AIS）报告的序列中获得。这些功能是针对船舶行为的建模，但由于它们不包含与上下文相关信息，因此可以应用于其他方案。实验表明，所提出的数据准备过程对所呈现的分类问题有用。此外，使用最小信息获得阳性结果。

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