Detección de actividades sospechosas de buques en tiempo real mediante AIS

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dc.contributor.authorHernández de Armijo Jáudenes, Ignacio
dc.contributor.authorRodelgo Lacruz (advisor), Miguel
dc.date.accessioned2022-10-21T08:03:51Z
dc.date.accessioned2023-07-07T08:26:49Z
dc.date.available2022-10-21T08:03:51Z
dc.date.available2023-07-07T08:26:49Z
dc.date.issued2022-04-30
dc.description.abstractA raíz del continuo cambio y adaptación de la Armada española a las exigencias de las nuevas tecnologías (Armada 4.0), el Almirante Jefe del Estado Mayor de la Armada (AJEMA), en 2019, propuso la apertura de un proyecto de investigación para ser realizado conjuntamente por el Centro Universitario de la Defensa (CUD) y el Centro de Operaciones y Vigilancia de Acción Marítima (COVAM). El objetivo de dicho proyecto es la aplicación de la inteligencia artificial y el procesado de grandes flujos de información (Big Data) para mejorar el Conocimiento del Entorno Marítimo (CEM). Enmarcado en este proyecto, este Trabajo de Fin de Grado es propuesto para el desarrollo de un algoritmo que permita detectar actividades sospechosas de buques en tiempo real (online), a partir de datos indirectos de los mensajes AIS como la cinemática, zona de actividad o el tipo de barco y datos registrales de los buques. Para ello, se analiza una base de datos enriquecida recogida durante 15 días de mayo de 2021. El análisis se realiza para identificar indicadores de comportamiento de actividades sospechosas de ilegalidad y establecer umbrales para desarrollar un algoritmo capaz de detectar dichos buques. Los resultados muestran que es posible detectar en tiempo real posibles actividades sospechosas.es_ES
dc.identifier.urihttp://calderon.cud.uvigo.es/handle/123456789/648
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherCentro Universitario de la Defensa de Marínes_ES
dc.relation.ispartofseriesTrabajos de fin de grado 2021-22;23
dc.subjectAIS, COVAM, Tiempo real, Analítica, CEMes_ES
dc.titleDetección de actividades sospechosas de buques en tiempo real mediante AISes_ES
dc.typeWorking Paperes_ES
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2021-22