面向海洋监控的上下文感知自编码器异常检测
计算机视觉与模式识别
2026-02-03 v1
摘要
异常检测对于确保海洋船舶交通监视的安全与安全至关重要。虽然自编码器在异常检测中广受欢迎，但在识别集体和上下文相关异常方面效果有限，尤其是在海洋领域，异常取决于来自自报告 AIS 消息派生的船舶特定上下文。为解决这些限制，我们提出了一种新方法：上下文感知自编码器。通过集成上下文特定阈值，我们的方法提高了检测准确性并降低了计算成本。我们比较了四种上下文感知自编码器变体和一种常规自编码器，方法聚焦于海洋监视中捕鱼状态异常的案例研究。结果表明，上下文对重构损失和异常检测具有显著影响。上下文感知自编码器在时序数据异常检测中优于其他方法。通过包含上下文特定阈值并认识到上下文在异常检测中的重要性，我们的方法为提高海洋船舶交通监视系统的准确性提供了有前景的解决方案。
引用
@article{arxiv.2602.00124,
title = {Context-Aware Autoencoders for Anomaly Detection in Maritime Surveillance},
author = {Divya Acharya and Pierre Bernab'e and Antoine Chevrot and Helge Spieker and Arnaud Gotlieb and Bruno Legeard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.00124},
year = {2026}
}