Wissensbasierte probabilistische Modellierung für die Situationsanalyse am Beispiel der maritimen Überwachung

In heutigen Überwachungssystemen wird eine Vielzahl an Sensorik eingesetzt, wodurch das Datenvolumen deutlich anwächst. Entsprechend muss der menschlichen Entscheider entlastet werden, indem diese Daten intelligent verarbeitet werden. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur Situationsanalyse, welche Echtzeitdaten hinsichtlich modellierter Situationen von Interesse mittels eines dynamischen Bayes’schen Netzes auswertet. Die Erkennungsqualität wurde mit einem maritimen Datensatz evaluiert.