Predicción de tipo de buque utilizando representaciones de trayectorias y técnicas de inteligencia artificial
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Date
2024-04-30
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Publisher
Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar
Abstract
Al analizar los flujos AIS que caracterizan a cada embarcación, se observa que un tercio de los
mensajes presentan el campo “tipo de buque” sin cubrir. Este campo es de vital importancia para la
detección de anomalías en el comportamiento de buques. Para abordar este inconveniente, se propuso
en anteriores Trabajos Fin de Grado el uso de un algoritmo de clasificación alimentado por diferentes
campos de los mensajes AIS tratando de encontrar el conjunto de características que mejor predice el
tipo de embarcación (datos estáticos, dinámicos o de su zona de actividad).
En este TFG se plantea el empleo de la información dinámica del buque para generar trayectorias,
a partir de las cuales se extraen hasta 67 nuevas características que alimentan el algoritmo de
clasificación. Se entrena el modelo con un dataset de tráfico mundial de dos meses para clasificar los
cinco tipos de embarcaciones con mayor presencia. En la fase de evaluación, se obtiene la predicción a
partir de características exclusivamente basadas en trayectorias, con un grado de precisión que mejora
el de algunas propuestas anteriores. Al combinar las nuevas características con parámetros estáticos del
buque se mejora significativamente la calidad de las predicciones obtenidas empleando únicamente
datos estáticos.