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Publicação
Multi-sensor data fusion for maritime surveillance
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 3.48 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
This thesis focuses on the study and development of an algorithm for multi-sensor
data fusion from unrelated sources such as satellite imagery, open sources, and
radar/sonar detections, which can be incorporated into existing Critical Software
projects in the area of naval defense and security.
The main objective is to evaluate different data fusion models and implement
an algorithm that can perform the fusion, taking into account the quality of the
generated result and its computational complexity. The work also analyzes the feasibility
of real-time execution of the method, proposing solutions for this purpose. It
is therefore essential to create an optimized and efficient implementation that minimizes
the complexity of necessary calculations, cache misses, and memory accesses,
while utilizing parallel processing based on multiple CPUs or even GPUs.
The implementation will focus on developing robust methods for combining heterogeneous
sensor data while maintaining high accuracy and performance standards
required for naval defense applications.
Esta dissertação foca-se no estudo e desenvolvimento de um algoritmo para fusão de dados multi-sensores provenientes de fontes heterogéneas, como imagens de satélite, fontes abertas e detecções de radar/sonar, que podem ser incorporadas em projetos existentes da CRITICAL Software na área da defesa naval e segurança. O objetivo principal é avaliar diferentes modelos de fusão de dados e implementar um algoritmo que seja capaz de realizar a fusão, tendo em conta a qualidade do resultado gerado e a sua complexidade computacional. O trabalho também analisa a viabilidade de execução em tempo real do método, propondo soluções para este fim. É portanto essencial criar uma implementação otimizada e eficiente que minimize a complexidade dos cálculos necessários, falhas de cache e acessos à memória, enquanto utiliza processamento paralelo baseado em múltiplos CPUs ou até GPUs. A implementação irá focar-se no desenvolvimento de métodos robustos para combinar dados de sensores heterogéneos, mantendo elevados padrões de precisão e desempenho exigidos para aplicações de defesa naval.
Esta dissertação foca-se no estudo e desenvolvimento de um algoritmo para fusão de dados multi-sensores provenientes de fontes heterogéneas, como imagens de satélite, fontes abertas e detecções de radar/sonar, que podem ser incorporadas em projetos existentes da CRITICAL Software na área da defesa naval e segurança. O objetivo principal é avaliar diferentes modelos de fusão de dados e implementar um algoritmo que seja capaz de realizar a fusão, tendo em conta a qualidade do resultado gerado e a sua complexidade computacional. O trabalho também analisa a viabilidade de execução em tempo real do método, propondo soluções para este fim. É portanto essencial criar uma implementação otimizada e eficiente que minimize a complexidade dos cálculos necessários, falhas de cache e acessos à memória, enquanto utiliza processamento paralelo baseado em múltiplos CPUs ou até GPUs. A implementação irá focar-se no desenvolvimento de métodos robustos para combinar dados de sensores heterogéneos, mantendo elevados padrões de precisão e desempenho exigidos para aplicações de defesa naval.
Descrição
Palavras-chave
Multi-sensor data fusion Maritime surveillance Naval defense Realtime tracking Distributed processing Kalman filtering Track association Fusion/ fission algorithms Non-cooperative asset detection Fusão de dados multi-sensores Vigilância marítima Defesa naval Rastreamento em tempo real Processamento distribuído Filtro de Kalman Associação de pistas Algoritmos de fusão/fissão Detecção de ativos não cooperativos Consciência situacional baseada em IA AI-driven situational awareness Redes de sensores Tolerância a falhas Explicabilidade Comando e controlo (C2) Vigilância autónoma Sensor networks Fault tolerance Explainability Command and control (C2) Autonomous surveillance