JP7088296B2 - 船舶行動学習方法、船舶行動学習装置、航海状態推定方法および航海状態推定装置 - Google Patents
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Description
図1は、航海状態推定装置(船舶行動推定装置)が使用するパラメータを作成するための船舶行動学習装置の構成例を示すブロック図である。なお、船舶行動学習装置は、航海状態推定装置に組み込まれてもよいし、航海状態推定装置とは独立した装置であってもよい。
図7は、航海状態推定装置が使用するパラメータを作成するための船舶行動学習装置の他の構成例を示すブロック図である。なお、船舶行動学習装置は、航海状態推定装置に組み込まれてもよいし、航海状態推定装置とは独立した装置であってもよい。
船舶行動学習方法。
付記1の船舶行動学習方法。
付記2の船舶行動学習方法。
付記2または付記3の船舶行動学習方法。
付記1から付記4のうちのいずれかの船舶行動学習方法。
航海状態推定方法。
前記航跡パターンと前記船舶の航海状態との関係に基づいて船舶行動を学習するパターン学習手段とを備える
船舶行動学習装置。
付記7の船舶行動学習装置。
付記8の船舶行動学習装置。
付記8または付記9の船舶行動学習装置。
付記7から付記10のうちのいずれかの船舶行動学習装置。
航海状態推定装置。
船舶の時系列の位置情報と速度情報とに基づいて航跡パターンを生成する処理と、
前記航跡パターンと前記船舶の航海状態との関係に基づいて船舶行動を学習する処理とを
実行させるための船舶行動学習プログラム。
前記速度情報に基づいて前記航跡パターンの描画方法を決定させる
付記13の船舶行動学習プログラム。
航跡の色を、前記速度情報に基づく色に決定させる
付記14の船舶行動学習プログラム。
航跡の色を、船舶の速度の変化または船舶の向きの変化に基づく色に決定する
付記13または付記14の船舶行動学習プログラム。
学習によって、航海状態をクラス分類するための航海状態分類器のパラメータを最適化させる
付記13から付記16のうちのいずれかの船舶行動学習プログラム。
船舶の時系列の位置情報および速度情報に基づいて生成される航跡パターンと船舶の航海状態との関係に基づく学習によって生成されたパラメータを利用して、前記船舶の航海状態を推定させる
ための航海状態推定プログラム。
11 航跡パターン生成手段
12 パターン学習手段
20 航海状態推定装置
21 航海状態推定手段
101,201,301,401 データ入力部
102,202,302,402 航跡パターン生成部
103,303 パターン学習部
203,403 航海状態推定部
304,404 加速度算出部
601 データ蓄積部
602 パラメータ蓄積部
1000 CPU
1001 記憶装置
1002 メモリ
Claims (9)
- 船舶の時系列の位置情報と速度情報とに基づいて航跡パターンを生成し、
前記速度情報に基づいて前記航跡パターンの描画方法を決定し、
前記航跡パターンと前記船舶の航海状態との関係に基づいて船舶行動を学習する
船舶行動学習方法。 - 請求項1に記載の船舶行動学習方法による学習によって生成されるパラメータを利用して、前記船舶の航海状態を推定する
航海状態推定方法。 - 船舶の時系列の位置情報と速度情報とに基づいて航跡パターンを生成する航跡パターン生成手段と、
前記航跡パターンと前記船舶の航海状態との関係に基づいて船舶行動を学習するパターン学習手段とを備え、
前記航跡パターン生成手段は、前記速度情報に基づいて前記航跡パターンの描画方法を決定する
船舶行動学習装置。 - 前記航跡パターン生成手段は、航跡の色を、前記速度情報に基づく色に決定する
請求項3に記載の船舶行動学習装置。 - 前記航跡パターン生成手段は、航跡の色を、船舶の速度の変化または船舶の向きの変化に基づく色に決定する
請求項3または請求項4に記載の船舶行動学習装置。 - 前記パターン学習手段は、学習によって、航海状態をクラス分類するための航海状態分類器のパラメータを最適化する
請求項3から請求項5のうちのいずれか1項に記載の船舶行動学習装置。 - 請求項3から請求項6のいずれかに記載の船舶行動学習装置による学習によって生成されるパラメータを利用して、前記船舶の航海状態を推定する航海状態推定手段を備える
航海状態推定装置。 - コンピュータに、
船舶の時系列の位置情報と速度情報とに基づいて航跡パターンを生成する処理と、
前記速度情報に基づいて前記航跡パターンの描画方法を決定する処理と、
前記航跡パターンと前記船舶の航海状態との関係に基づいて船舶行動を学習する処理とを
実行させるための船舶行動学習プログラム。 - コンピュータに、
船舶の時系列の位置情報と速度情報とに基づいて航跡パターンを生成する処理と、
前記速度情報に基づいて前記航跡パターンの描画方法を決定する処理と、
前記航跡パターンと前記船舶の航海状態との関係に基づいて船舶行動を学習する処理と、
前記学習によって生成されるパラメータを利用して、前記船舶の航海状態を推定する処理とを
実行させるための航海状態推定プログラム。
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JIANG, Xiang et al.,Fishing Activity Detection from AIS Data Using Autoencoders,Canadian Conference on AI 2016,2018年12月20日,pp. 33-39,https://www.researchgate.net/publication/303031092_ Fishing_Activity_Detection_from_AIS_Data_Using_Autoencoders,<DOI:10.10007/978-3-319-34111-8_4> |
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