National Transport Library Research Database

CLEAR - AI techniques to monitor sailing anomalies and its impact based on AIS & related data

  • Mao, Wengang
  • Chalmers tekniska högskola AB, Universitet eller högskola, 556479-5598
Sponsors, duration, budget: Trafikverket ; 2024-04-01 -- 2027-06-30 Registration number:
  • Trafikverket 2023/98240
Subject(s): Abstract: I takt med att sjöfartsnäringen går snabbt mot digitalisering används de stora mängderna data som samlas in inom sjöfartssektorn i allt större utsträckning för att uppdatera/utveckla sjöfartsbestämmelser och förbättra maritima tjänster. Till exempel tenderar sjöfartsnäringen ofta att utgå från normal fartygsnavigering vid utformning av miljö-/säkerhetsbestämmelser och utveckling av operativa tjänster. Onormala fartygsrörelser kan dock observeras ganska ofta i sjötrafiken genom att bara analysera fartygens AIS-data. Dessa anomalier i fartygens rörelsemönster innebär ofta ytterligare faror för sjöfarten.Abstract: As the shipping industry is moving fast toward digitalization, the big data collected in the maritime community is increasingly utilized to assist maritime regulations and improve maritime services. For example, the maritime community often tends to assume normal ship navigation to assess environment and safety impact, but abnormal sailing behaviors can be observed quite frequently by analyzing just ship AIS data. Those abnormal sailing behaviors very often bring extra shipping hazards, e.g., 1) cause extra environmental impact, 2) challenge maritime safety, and 3) post potential security issues especially along the coast areas with infrastructures.
Item type: