مهندسی سیستم و بهره‌وری

مهندسی سیستم و بهره‌وری

شناسایی آنومالی در ترافیک دریایی بر اساس داده‌های مکانی- زمانی سیستم شناسایی خودکار (AIS)

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان
1 نویسنده مسئول: کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی برق، کامپیوتر و مکانیک، دانشگاه ایوان‌کی، ایوان‌کی، ایران
2 استادیار، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران جنوب، تهران، ایران
چکیده
نظارت بر ترافیک دریایی یکی از جنبه‌های مهم ایمنی و امنیتی به‌خصوص در مسیرهای دریایی شلوغ و ترافیک در نزدیکی اسکله‌هاست. در این تحقیق، مدل شناسایی آنومالی دوبخشی در ترافیک دریایی پیشنهادشده است. در بخش اول، الگوی معمولی خط سیر و مسیر کشتی‌ها را که بر اساس جمع‌آوری و در دسترس عموم قرارگرفته‌اند، با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی و IMO قوانین بر اساس چگالی در داده‌کاوی شناسایی‌شده است. مهم‌ترین حسن خوشه‌بندی بر اساس چگالی در این مرحله، شناسایی الگوی حرکتی کشتی‌ها با توجه به قوانین و شرایط موجود در منطقه دریایی است. در بخش دوم، مدل پیشنهادی با توجه به الگوی شناخته‌شده در بخش اول و با استفاده از رویکرد بر اساس نقطه، جابه‌جایی غیرعادی کشتی‌ها در دریا شناسایی‌شده است. برای خوشه‌بندی و شناسایی رفتار آنومال از طول و عرض جغرافیایی، سرعت و جهت در هر نقطه از مسیر طی شده به‌وسیله کشتی‌ها استفاده‌شده است. رویکرد شناسایی آنومالی بر اساس نقطه قابل‌استفاده در سیستم‌های از نوع بلادرنگ نیز است. در این تحقیق، مرحله شناسایی (AIS) نظارتی سیستم شناسایی خودکار جابه‌جایی آنومال قابلیت شخصی‌سازی از طرف تصمیم‌گیرندگان نظارتی را دارد که درنتیجه، میزان دقت شناسایی آنومالی قابل تنظیم است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Anomaly Detection in Maritime Traffic Based on Spatial-temporal Data from Automatic Identification System (AIS)

نویسندگان English

Mojtaba Goudarzi 1
Mahdi Shabani 2
1 Corresponding author: M.Sc., Faculty of Electrical, Computer and Mechanical Engineering, University
2 Assistant Professor, Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Islamic Azad University, South Tehran Branch, Tehran, Iran
چکیده English

Monitoring maritime traffic is an important aspect of safety and security, especially in busy sea lanes and near-dock traffic. In this study, a two-part anomaly detection model for maritime traffic is proposed. In the first part, the typical pattern of ship trajectories and routes, which are collected and made publicly available, is identified using clustering algorithms and IMO density-based rules in data mining. The most important advantage of density-based clustering at this stage is the identification of ship movement patterns according to the rules and conditions in the maritime area. In the second part, the proposed model, based on the pattern identified in the first part and using a point-based approach, identifies abnormal ship movements at sea. For clustering and identification of anomalous behavior, longitude and latitude, speed and direction at each point of the route traveled by the ships are used. The point-based anomaly detection approach is also applicable to real-time systems. In this research, the monitoring detection (AIS) stage of the automatic anomaly detection system can be customized by the monitoring decision makers, which results in the accuracy of anomaly detection being adjustable.

کلیدواژه‌ها English

Anomaly detection
Density-based clustering
Trajectory data mining
Marine surveillance

Copyright ©, Mojtaba Goudarzi, Mahdi Shabani

 

License

This article is released under the Creative Commons Attribution (CC BY 4.0) license. Anyone is free to copy, share, translate, and adapt this article for any purpose, whether commercial or non-commercial, as long as proper citation is given to the authors and original publication.

Abbasifard, M. R., & naderi, hassan. (2017). Indexing the past and current position of moving objects in large-scale dataset. Journal of Geospatial Information Technology, 5(2), 141–162. https://doi.org/10.29252/jgit.5.2.141 Ball, H., & Satellite, A. I. S. (2013). Satellite AIS for Dummies. Mississauga, ON: Wiley.
Campello, R. J. G. B., Moulavi, D., & Sander, J. (2013). Density-based clustering based on hierarchical density estimates. In Pacific-Asia conference on knowledge discovery and data mining (pp. 160–172). Springer.
Campello, R. J. G. B., Moulavi, D., Zimek, A., & Sander, J. (2015). Hierarchical density estimates for data clustering, visualization, and outlier detection.
ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 10(1), 5.
Chandola, V., Banerjee, A., & Kumar, V. (2009). Anomaly detection: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 41(3), 15.
Daszykowski, M., Walczak, B., Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., & Xu, X. (1996). A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. In Kdd (Vol. 96, pp. 226–231). https://doi.org/10.1016/ B978-044452701-1.00067-3
De Vries, G. K. D., & Van Someren, M. (2012). Machine learning for vessel trajectories using compression, alignments and domain knowledge. Expert Systems with Applications, 39(18), 13426–13439.
Elbatta, M. T. H., & Ashour, W. M. (2013). A dynamic method for discovering density varied clusters. International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, 6(1), 123–134.
IMO. (2018). About IMO. https://doi.org/10.1007/bf02532644
Kassambara, A. (2018). DBSCAN: Density-Based Clustering Essentials - Datanovia. Retrieved February 15, 2019, from https://www.datanovia.com/ en/lessons/dbscan-density-based-clustering-essentials/ Kazemi, S., Abghari, S., Lavesson, N., Johnson, H., & Ryman, P. (2013). Open data for anomaly detection in maritime surveillance. Expert Systems with Applications, 40(14), 5719–5729. Lane, R. O., Nevell, D. A., Hayward, S. D., & Beaney, T. W. (2010). Maritime anomaly detection and threat assessment. In Information Fusion (FUSION), 2010 13th Conference on (pp. 1–8). IEEE. Laxhammar, R. (2008). Anomaly detection for sea surveillance. In Information Fusion, 2008 11th International Conference on (pp. 1–8). IEEE. Liu, B., de Souza, E. N., Matwin, S., & Sydow, M. (2014). Knowledge-based clustering of ship trajectories using density-based approach. In 2014 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (pp. 603–608). IEEE. https://doi.org/10.1109/BigData.2014.7004281 Liu, B., Souza, E. N. De, Hilliard, C., & Matwin, S. (2015). Ship Movement Anomaly Detection Using Specialized Distance Measures. 2015 18th International Conference on Information Fusion, Fusion 2015, 1113–1120. Retrieved from https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0- 84960498152&partnerID=40&md5=5ec29d27f2707d1e546d7d47d68b008a Mazimpaka, J. D., & Timpf, S. (2016). Trajectory data mining: A review of methods and applications. Journal of Spatial Information Science, 2016(13), 61–99. McInnes, L., & Healy, J. (2017). Accelerated Hierarchical Density Based Clustering. In Data Mining Workshops (ICDMW), 2017 IEEE International Conference on (pp. 33–42). IEEE. Mehrotra, K. G., Mohan, C. K., & Huang, H. (2017). Anomaly Detection Principles and Algorithms. Springer. Morris, B. T., & Trivedi, M. M. (2008). A survey of vision-based trajectory learning and analysis for surveillance. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 18(8), 1114. Pallotta, G., Vespe, M., & Bryan, K. (2013). Vessel pattern knowledge discovery from AIS data: A framework for anomaly detection and route prediction. Entropy, 15(6), 2218–2245. Palma, A. T., Bogorny, V., Kuijpers, B., & Alvares, L. O. (2008). A clustering- based approach for discovering interesting places in trajectories. In Proceedings of the 2008 ACM symposium on Applied computing (pp. 863– 868). ACM. Rahmah, N., & Sitanggang, I. S. (2016). Determination of Optimal Epsilon (Eps) Value on DBSCAN Algorithm to Clustering Data on Peatland Hotspots in Sumatra. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 31(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/31/1/012012 Rocha, J. A. M. R., Times, V. C., Oliveira, G., Alvares, L. O., & Bogorny, V. (2010). DB-SMoT: A direction-based spatio-temporal clustering method. In Intelligent systems (IS), 2010 5th IEEE international conference (pp. 114– 119). IEEE. Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 53–65. Satopaa, V., Albrecht, J., Irwin, D., & Raghavan, B. (2011). Finding a “Kneedle” in a Haystack: Detecting Knee Points in System Behavior. In 2011 31st International Conference on Distributed Computing Systems Workshops (pp. 166–171). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICDCSW.2011.20 Spaccapietra, S., Parent, C., Damiani, M. L., de Macedo, J. A., Porto, F., & Vangenot, C. (2008). A conceptual view on trajectories. Data & Knowledge Engineering, 65(1), 126–146. Van Brummelen, G. (2013). Heavenly mathematics : the forgotten art of spherical trigonometry. Princeton University Press. Retrieved from https://books.google.com/books?id=0BCCz8Sx5wkC&pg=PR7 Veness, C. (2002). Calculate Distance and Bearing between Two Latitude/Longitude Points Using Haversine Formula in JavaScript. MIT Open Source, 1–39. Retrieved from https://www.movable-type.co.uk/scripts/ latlong.html Vespe, M., Visentini, I., Bryan, K., & Braca, P. (2012). Unsupervised learning of maritime traffic patterns for anomaly detection.