his.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Visual Analytics for the Detection of Anomalous Maritime Behavior
Högskolan i Skövde, Institutionen för kommunikation och information. Högskolan i Skövde, Forskningscentrum för Informationsteknologi.ORCID-id: 0000-0003-2900-9335
Högskolan i Skövde, Forskningscentrum för Informationsteknologi. Högskolan i Skövde, Institutionen för kommunikation och information. Högskolan i Skövde, Skövde Artificial Intelligence Lab (SAIL).ORCID-id: 0000-0001-8884-2154
Högskolan i Skövde, Institutionen för kommunikation och information. Högskolan i Skövde, Forskningscentrum för Informationsteknologi.ORCID-id: 0000-0001-6883-2450
2008 (Engelska)Ingår i: Proceedings of 12th International Conference on Information Visualisation IV08 / [ed] Ebad Banissi, Liz Stuart, Mikael Jern, Gennady Andrienko, Francis T. Marchese, Nasrullah Memon, Reda Alhajj, Theodor G. Wyeld, Remo Aslak Burkhard, Georges Grinstein, Dennis Groth, Anna Ursyn, Carsten Maple, Anthony Faiola, and Brock Craft, IEEE Computer Society, 2008, s. 273-279Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

The surveillance of large sea areas often generates huge amounts of multidimensional data. Exploring, analyzing and finding anomalous behavior within this data is a complex task. Confident decisions upon the abnormality of a particular vessel behavior require a certain level of situation awareness that may be difficult to achieve when the operator is overloaded by the available information. Based on a visual analytics process model, we present a novel system that supports the acquisition of situation awareness and the involvement of the user in the anomaly detection process using two layers of interactive visualizations. The system uses an interactive data mining module that supports the insertion of the user's knowledge and experience in the creation, validation and continuous update of the normal model of the environment.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
IEEE Computer Society, 2008. s. 273-279
Nyckelord [en]
anomaly detection, interaction, visualization, visual analytics, situation awareness, surveillance
Nationell ämneskategori
Data- och informationsvetenskap
Forskningsämne
Teknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:his:diva-3625DOI: 10.1109/IV.2008.25ISI: 000259178400042Scopus ID: 2-s2.0-51749122411ISBN: 978-0-7695-3268-4 OAI: oai:DiVA.org:his-3625DiVA, id: diva2:291325
Konferens
12th International Conference Information Visualisation, IV08; London; United Kingdom; 9 July 2008 through 11 July 2008
Tillgänglig från: 2010-02-01 Skapad: 2010-02-01 Senast uppdaterad: 2018-01-12Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Personposter BETA

Riveiro, MariaFalkman, GöranZiemke, Tom

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Riveiro, MariaFalkman, GöranZiemke, Tom
Av organisationen
Institutionen för kommunikation och informationForskningscentrum för InformationsteknologiSkövde Artificial Intelligence Lab (SAIL)
Data- och informationsvetenskap

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 216 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf