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アイテム
Transformerモデルを用いたAISデータから船舶軌跡の予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229928
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229928ab7f25f5-3ba4-4f29-885e-a42045cea7db
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-6Q-07.pdf (460.6 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | Transformerモデルを用いたAISデータから船舶軌跡の予測 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 防衛大 | ||||||||
| 著者名 |
タインコン, ダン
× タインコン, ダン
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 海上交通の発展に伴い、将来の船舶の位置を予測することは、多くの海上監視・海上状況認識(MSA)に不可欠である。例えば、交通管制、経路計画、捜索などのタスクに、船舶位置の正確な予測があれば非常に役立つ。 2017年に登場したTransformerという深層学習モデルが、異常検知、自然言語処理などにおいて、最先端モデル(state-of-art model)となっている。Transformerは時系列予測にも用いることができるが、船舶の位置を予測する問題にはあまり使われていない。 本研究では、いくつかの先行研究を活用しながら、船舶の軌跡の予測問題を解決できる新しいモデルを作成する。 | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 261-262, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
