Publicação
Multi-sensor data fusion for maritime surveillance
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | |
| datacite.subject.sdg | 09:Indústria, Inovação e Infraestruturas | |
| dc.contributor.advisor | Fidalgo, André Vaz da Silva | |
| dc.contributor.advisor | Roque, Miguel Augusto | |
| dc.contributor.author | AMARAL, GUILHERME NOVO DO | |
| dc.date.accessioned | 2026-09-21T15:00:05Z | |
| dc.date.available | 2026-09-21T15:00:05Z | |
| dc.date.issued | 2026-07-14 | |
| dc.description.abstract | 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. | eng |
| dc.description.abstract | 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. | por |
| dc.identifier.tid | 204361648 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/32768 | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | Multi-sensor data fusion | |
| dc.subject | Maritime surveillance | |
| dc.subject | Naval defense | |
| dc.subject | Realtime tracking | |
| dc.subject | Distributed processing | |
| dc.subject | Kalman filtering | |
| dc.subject | Track association | |
| dc.subject | Fusion/ fission algorithms | |
| dc.subject | Non-cooperative asset detection | |
| dc.subject | Fusão de dados multi-sensores | |
| dc.subject | Vigilância marítima | |
| dc.subject | Defesa naval | |
| dc.subject | Rastreamento em tempo real | |
| dc.subject | Processamento distribuído | |
| dc.subject | Filtro de Kalman | |
| dc.subject | Associação de pistas | |
| dc.subject | Algoritmos de fusão/fissão | |
| dc.subject | Detecção de ativos não cooperativos | |
| dc.subject | Consciência situacional baseada em IA | |
| dc.subject | AI-driven situational awareness | |
| dc.subject | Redes de sensores | |
| dc.subject | Tolerância a falhas | |
| dc.subject | Explicabilidade | |
| dc.subject | Comando e controlo (C2) | |
| dc.subject | Vigilância autónoma | |
| dc.subject | Sensor networks | |
| dc.subject | Fault tolerance | |
| dc.subject | Explainability | |
| dc.subject | Command and control (C2) | |
| dc.subject | Autonomous surveillance | |
| dc.title | Multi-sensor data fusion for maritime surveillance | eng |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores |