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dc.contributor.authorArenas Pérez-Seoane, Carlos
dc.contributor.authorRodelgo Lacruz (advisor), Miguel
dc.contributor.authorNúñez Ortuño (advisor), José María
dc.date.accessioned2018-09-20T11:57:41Z
dc.date.available2018-09-20T11:57:41Z
dc.date.issued2016-08
dc.identifier.urihttp://calderon.cud.uvigo.es/xmlui/handle/123456789/144
dc.description.abstractEl presente trabajo surge de la necesidad de analizar y supervisar la información del tráfico marítimo mediante un sistema de Inteligencia Artificial. Para ello se ha desarrollado una aplicación que recibe un conjunto de datos geográficos de los buques que navegan por una zona determinada a través de mensajes AIS y, mediante técnicas de inteligencia artificial, genera un modelo que representa los patrones de movimiento habituales y detecta aquellos que se apartan del comportamiento normal (debido a localizaciones, rutas o velocidades anormales). El resultado del análisis (rutas y nivel de anomalía) se exportan para su presentación en un sistema de representación cartográfico. La aplicación se ha desarrollado en el lenguaje de programación Python y está basada en NuPIC, una plataforma Open Source de inteligencia artificial desarrollada por Numenta para detección de anomalías espacio temporales. Los datos del tráfico marítimo se han recibido en forma de mensajes AIS a través de API for AIS Data de Marine Traffic. Los resultados del estudio pretenden mostrar la posibilidad de utilizar sistemas de Inteligencia Artificial para analizar la gran cantidad de datos relacionados con el tráfico marítimo disponible.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectInteligencia Artificiales_ES
dc.subjectAnomalíaes_ES
dc.subjectMarítimoes_ES
dc.subjectNuPICes_ES
dc.subjectAISes_ES
dc.subjectPythones_ES
dc.titleDesarrollo de un sistema de inteligencia artificial para la supervisión y detección de anomalías en rutas marítimases_ES
dc.typeOtheres_ES


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  • 2015-16
    Trabajos Fin de Grado defendidos en el curso académico 2015-16

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Calderón, repositorio institucional del Centro Universitario de la Defensa, ENM