Aplicación web para el seguimiento de embarcaciones registradas por dispositivos AIS

Abstract

En las competiciones de carrera a pie, hoy en día, es muy necesario llevar un control de identificación de los participantes para así poder determinar si están siguiendo el transcurso de la vía marcada y su posición correspondiente. Una solución propuesta a este tipo de problema es la utilización de métodos de detección y re-identificación, para detectar y reconocer a un mismo participante. Este proyecto nace con el objetivo de validar si las trayectorias de las personas que aparecen en una escena de exterior, correspondiente a una prueba deportiva de carrera, permiten diferenciar entre espectadores y corredores. Comparando sus comportamientos, los espectadores suelen tener un comportamiento más estático o errático, a diferencia de los participantes, que suelen tener un comportamiento más homogéneo, ya que deben seguir el itinerario de la carrera definido por los organizadores. Para ello partimos de una serie de vídeos de carreras deportivas celebradas en las islas y realizamos una detección de las personas que hay en cada fotograma, conformando al final cada trayectoria. Posteriormente, calculamos una serie de descriptores a partir de dichas trayectorias y alimentamos con ellos a una red neuronal recurrente artificial. Todo esto con el objetivo de comprobar si podemos catalogar a las personas de dichos vídeos mediante la red y con que fiabilidad.

In this final degree project, we have developed a web application that allows the visualization of vessel records captured by Automatic Detection Systems (AIS). From the application, it will be possible to access records obtained minutes prior to the time of the query, as well as records saved days or even weeks in advance. In addition, detailed information on the represented vessels can be consulted, as well as the use of different visualization tools, such as representing the route carried out by a vessel over time or filtering the representation according to type, to consult the most relevant information at all times. This work has been developed in collaboration with the company Qualitas Artificial Intelligence And Science S.A.U. (QAISC) and the canary islands oceanic platform (PLOCAN), which have facilitated access to two AIS devices located in Puerto de la Luz y de Las Palmas and at the PLOCAN offices in the Taliarte area (Telde).