Composite event recognition for maritime monitoring

Τα συστήματα θαλάσσιας επιτήρησης υποστηρίζουν την ασφαλέστερη ναυτιλία, καθώς επιτρέπουν την ανίχνευση σε πραγματικό χρόνο, επικίνδυνες, ύποπτες και παράνομες δραστηριοτήτες σκαφών. Η πρόθεση αυτής της πτυχιακής είναι η ανάπτυξη μίας αρχιτεκτονικής συστημάτων εστιασμένη στην θαλάσσια επιτήρηση, καθώς και ενός συνόλου “μοτίβων”, ικανά να εφράσουν αποτελεσματικά ναυτιλιακές δραστηριότητες και συμβάντα. Σε αυτή την δουλεία χρησιμοποιούμε ως μήχανη αναγνωρίσης γεγονότων τον Λογισμό Γεγονότων Πραγματικού Χρόνου, μία σύγχρονη υλοποιήση σε γλώσσα Λογικού Προγραμματισμού, του Λογισμού Γεγονότων, καθώς επίσης ένα εργαλείο συμπίεσης τροχιών και ένα εργαλείο ευρέσης χωρικών σχέσεων. Για να βελτιώσουμε περαιτέρω την απόδοση της μηχανής αναγνωρίσης γεγονότων, δημιουργήσαμε ένα γενικό μηχανισμό δυναμικής θεμελίωσης ο οποίος φαίνεται να είναι αποτελεσματικός στα ναυτιλιακά δεδομένα. Επιπλεόν, μέσω της συνεργάσιας μας με τους ειδικούς του δημιουργήσαμε ένα σύνολο από μοτιβά ναυτιλιακής δραστηριότητας, τα οποία και χρησιμοποιούμε στην πειραματική ανάλυση του συστήματος. Για την αξιολόγηση της προτεινόμενης αρχιτεκτονικής εστιάζουμε σε απόδοση και σε ακρίβεια, χρησιμοποιώντας δύο μορφές ροών πραγματικών δεδομένων πλοιών.Maritime monitoring systems support safe shipping as they allow for the real-time detection of dangerous, suspicious and illegal vessel activities. The intent of this thesis was the development of a composite event recognition engine for maritime monitoring and the construction of a set of patterns expressing effectively maritime activities in the Event Calculus. In this work, we use the Run-Time Event Calculus, a modern Prolog implementation of the Event Calculus along with tools allowing the compression of data streams, and the spatio-temporal link discovery. Additionally, to further improve the performance of recognition engine we extended the Run-Time Event Calculus with a dynamic grounding mechanism. Moreover, to increase the accuracy of the proposed system, we have been collaborating with domain experts in order to construct effective patterns of maritime activity. We evaluated our system in terms of predictive accuracy and efficiency using real kinematic vessel data

Making Sense of Heterogeneous Maritime Data

While an abundance of real-time maritime information exists and is readily available to monitoring authorities, there are still many instances in which ships are found to be engaged in dangerous or illegal activities. In order to prevent such activities, authorities employ Vessel Traffic Services systems since they promote safety at sea while also assisting in management of ports. In this paper we report on research done in cooperation with Denbridge Marine Ltd., a global provider of maritime solutions, and present an application integrated in a Vessel Tracking Services system that allows the detection of normal vessel activity as well as dangerous or illegal situations in real-time, using information from the Automatic Identification System, a radar sensor and other information. We use a set of phenomena representing maritime activities of interest in the language of Phenesthe, our Complex Event Processing engine, and detect them on real maritime data streams from the area of Liverpool, United Kingdom. We evaluate our application and show that our system is capable of detecting and visualising maritime activities on the map in real time. Finally, we study and demonstrate the significance of using data from the Automatic Identification System along with radar data for maritime monitoring

Complex Event Recognition: a comparison between FlinkCEP and the Run-Time Event Calculus

Ο κλάδος της Αναγνώρισης Σύνθετων Γεγονότων πάνω σε ροές από δεδομένα έχει επιδείξει αξιοσημείωτη ανάπτυξη τα τελευταία χρόνια. Τα συστήματα αναγνώρισης σύνθετων γεγονότων περιεργάζονται ροές από δεδομένα με σκοπό τον εντοπισμό σύνθετων φαινομένων, που εκφράζουν σχέσεις ανάμεσα στα δεδομένα εισόδου. Ο αριθμός των συστημάτων που έχουν αναπτυχθεί τα τελευταία χρόνια έχει δημιουργήσει την ανάγκη για μελέτη και σύγκριση των δυνατοτήτων τους. Σε αυτήν την μελέτη επιλέγουμε δύο συστήματα από τις πιο επικρατούσες κατηγορίες. Διαλέγουμε το FlinkCEP από τα συστήματα βασισμένα σε αυτόματα και το RTEC από τα συστήματα που χρησιμοποιούν λογική. Παρουσιάζουμε μια θεωρητική σύγκριση της εκφραστικότητας των δύο συστημάτων, μαζί με μια πειραματική αξιολόγηση της αποδοτικότητας τους, χρησιμοποιώντας πραγματικά δεδομένα.The field of Complex Event Recognition (CER) on streams of data has shown remarkable growth the last few years. CER systems use streaming data in order to detect composite phenomena expressing relations between the input data. The amount of developed CER systems has created the need to examine and compare their capabilities. In this study we have chosen two systems, originating form the most dominant categories. From automata-based approaches we have selected FlinkCEP and from Logic-based systems we have selected RTEC. We present a theoretical comparison of the two systems’ expressiveness, along with an empirical evaluation of the efficiency, using real data