A Method for Enhancing the Traffic Situation Awareness of Vessel Traffic Service Operators by Identifying High Risk Ships in Complex Navigation Conditions
Notice bibliographique
Résumé
As ship traffic volumes increase and navigable waters become more complex, vessel traffic service operators (VTSOs) face growing challenges to effectively monitor marine traffic. To address the heavy reliance on human expertise in current ship supervision, we propose a method for quickly identifying high risk ships to enhance the situational awareness of VTSOs in complex waters. First, the K-means clustering algorithm is improved using the Whale Optimization Algorithm (WOA) to adaptively cluster ships within a waterway, segmenting the traffic in the area into multiple ship clusters. Second, a ship cluster collision risk assessment model is developed to quantify the degree of collision risk for each ship cluster. Finally, a weighted directed complex network is constructed to identify high risk ships within each ship cluster. Experimental simulations show that the proposed WOA–K-means clustering algorithm outperforms other adaptive clustering algorithms in terms of computation speed and accuracy. The developed ship cluster collision risk assessment model can identify high risk ship clusters that require VTSO attention, and the weighted directed complex network model accurately identifies high risk ships. This approach can assist VTSOs in executing a comprehensive and targeted monitoring process encompassing macro, meso, and micro aspects, thus boosting the efficacy of ship oversight, and mitigating traffic hazards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».