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

Limitations on Jurisdiction and Arbitration Agreements Based on Applicable Law and the Identity of the Carrier in Cargo Claim Disputes

The article demonstrates through an analysis of the limitations on choice of forum or arbitration agreements following the invalidity of a choice of law clause included in a charter party and/or a bill of lading (B/L). It is equally difficult enforcing a jurisdiction or arbitration clause included in a B/L if the parties are not clearly defined in the contract for the carrige of goods by sea. The article delivers some conclusions and suggests the approach to be taken by maritime contracting parties to overcome any feasible invalidity of a choice of forum or arbitration agreement based on the choice of law by European Member (EU) States’ courts

Automatic detection, tracking and counting of birds in marine video content

Robust automatic detection of moving objects in a marine context is a multi-faceted problem due to the complexity of the observed scene. The dynamic nature of the sea caused by waves, boat wakes, and weather conditions poses huge challenges for the development of a stable background model. Moreover, camera motion, reflections, lightning and illumination changes may contribute to false detections. Dynamic background subtraction (DBGS) is widely considered as a solution to tackle this issue in the scope of vessel detection for maritime traffic analysis. In this paper, the DBGS techniques suggested for ships are investigated and optimized for the monitoring and tracking of birds in marine video content. In addition to background subtraction, foreground candidates are filtered by a classifier based on their feature descriptors in order to remove non-bird objects. Different types of classifiers have been evaluated and results on a ground truth labeled dataset of challenging video fragments show similar levels of precision and recall of about 95% for the best performing classifier. The remaining foreground items are counted and birds are tracked along the video sequence using spatio-temporal motion prediction. This allows marine scientists to study the presence and behavior of birds