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【2h】

A Trajectory Scoring Tool for Local Anomaly Detection in Maritime Traffic Using Visual Analytics

机译：使用视觉分析的海洋流量中局部异常检测的轨迹评分工具

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Fernando H. O. Abreu; Amilcar Soares; Fernando V. Paulovich; Stan Matwin;
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年度 2021
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1. ENTVis: A Visual Analytic Tool for Entropy-Based Network Traffic Anomaly Detection [J] . Zhou Fangfang, Huang Wei, Zhao Ying, Computer Graphics and Applications, IEEE . 2015,第6期

机译：ENTVis：用于基于熵的网络流量异常检测的可视化分析工具
2. Evaluation of Normal Model Visualization for Anomaly Detection in Maritime Traffic [J] . MARIA RIVEIRO ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems . 2014,第1期

机译：海上交通异常检测的正常模型可视化评估
3. Anomaly Detection for Road Traffic: A Visual Analytics Framework [J] . Maria Riveiro, Mikael Lebram, Marcus Elmer IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems . 2017,第8期

机译：道路交通异常检测：视觉分析框架
4. VISAD: an interactive and visual analytical tool for the detection of behavioral anomalies in maritime traffic data [C] . Maria Riveiro, Goeran Falkman, Tom Ziemke, Visual analytics for homeland defense and security . 2009

机译：VISAD：一种交互式视觉分析工具，用于检测海上交通数据中的行为异常
5. Trajectory Reconstruction Models for Maritime Vessel Anomaly Detection [D] . Petersen, Chance. 2019

机译：航海异常检测的弹道重建模型
6. Real-Time Maritime Traffic Anomaly Detection Based on Sensors and History Data Embedding [O] . Julius Venskus, Povilas Treigys, Jolita Bernatavičienė, 2019

机译：基于传感器和历史数据嵌入的实时海上交通异常检测
7. Traffic pattern detection using the Hough transformation for anomaly detection to improve maritime domain awareness [O] . McAbee Ashley S. M. 2013

机译：使用霍夫变换进行交通模式检测以进行异常检测以提高海域意识

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