Anomaliedetektion in räumlich-zeitlichen Datensätzen

Eine Unterstützung des Menschen in Überwachungsaufgaben spielt eine immer wichtigere Rolle, da die schiere Menge der anfallenden Daten von heterogenen Sensoren eine Überforderung des Menschen zur Folge hat. Hierfür müssen dem Menschen in kritischen Entscheidungen die wichtigsten Informationen transparent dargebracht werden, um so das Situationsbewusstsein zu stärken. In dieser Arbeit wird der maritime Raum als Beispiel für die Entwicklung verschiedener Datenfusionsverfahren zu ebendiesem Zweck herangezogen.
Der maritime Raum als Anwendungsszenario bietet durch seine enorme wirtschaftliche Bedeutung für den Welthandel, das Auftreten verschiedenster Anomalien und krimineller Handlungen wie Piraterie und illegaler Fischerei und die Verfügbarkeit von Datenquellen ein gut für die Erprobung der Verfahren geeignetes Umfeld.
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Die entwickelten und untersuchten Verfahren decken hierbei die gesamte Bandbreite von einfachen Positions- und kinematischen Anomalien, über kontextuelle Anomalien bis zu komplexen Anomalien ab. Für die Untersuchung werden verschiedene Datensätze mit realen Schiffsverkehrsinformationen genutzt. Außerdem werden die Verfahren teilweise in Live Trials mit Küstenwachen erprobt.
Zur Entwicklung der Verfahren wird als Grundlage zunächst das objektorientierte Weltmodell um Verhaltensmodelle erweitert sowie das EUCISE-Datenmodell als Basis für die Modellierung des verfügbaren Hintergrundwissens identifiziert. Die ersten untersuchten Verfahren detektieren Anomalien in der Position und der Kinematik basierend auf einzelnen Datenpunkten oder ganzen Trajektorien. Hierbei wurde festgestellt, dass zwar Anomalien erkannt werden, die Korrektklassifikationsrate für einen tatsächlichen Einsatz aber deutlich zu hoch ausfällt sowie bestimmte Anomalien ohne Kontext nicht bestimmbar sind.
Im nächsten Schritt wird ein Multiagentensystem aufgestellt, welches das Verhalten der beobachteten Objekte durch spieltheoretische Modelle simuliert. Die hierzu notwendigen Nutzenfunktionen werden sowohl wissensbasiert als auch datengetrieben hergeleitet. Mit den integrierten Kontextinformationen können echte Anomalien deutlich besser von normalem Verhalten abgegrenzt werden.
Des Weiteren wird gezeigt, wie mit Hilfe von Merkmalen, die aus georeferenzierten Informationen abgeleitet werden, Kontextinformationen zur Klassifikation von Schiffstypen in neuronalen Netzen integriert werden können.
Im letzten Schritt werden komplexe Anomalien in Form von spezifischen Situationen basierend auf dynamischen Bayes’schen Netzen modelliert und in Live Trials erprobt. Hierbei werden Kontextinformationen, wie das Wetter, sowie Datenquellen mit unterschiedlicher Zuverlässigkeit integriert, um Situationen in verschiedenen durch Endanwender/-innen mitgestalteten Anwendungsszenarien zu erkennen.
Insgesamt wird gezeigt, dass mit automatischen Verfahren Anomalien unterschiedlicher Art erkannt werden können. Die Verfahren werden jeweils mit realen Daten evaluiert, um die Möglichkeit des tatsächlichen Einsatzes als Entscheidungsunterstützung für Menschen in realen Anwendungsszenarien aufzuzeigen.

Supporting human operators in monitoring tasks plays an increasingly important role, as the sheer volume of data from heterogeneous sensors can be overwhelming. It is crucial that the most important information for critical decisions is presented transparently to humans in order to strengthen situational awareness. In this thesis, the maritime space is used as an example for the development of different data fusion methods for this very purpose.
The maritime space as an application scenario offers a well suited environment for testing the methods due to its enormous economic importance for world trade, the occurrence of various anomalies and criminal acts such as piracy and illegal fishing, and the availability of data sources.
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The developed and investigated methods cover the whole range from simple positional and kinematic anomalies to contextual anomalies and complex anomalies. Various data sets with real vessel traffic information are used for the investigation. In addition, the procedures are partially tested in live trials with coast guards as end users.
To develop the procedures, the Object-Oriented World Model is first extended by behavioural models as a basis, and the EUCISE data model is identified as a foundation for modelling the available background knowledge. The first investigated methods detect anomalies in position and kinematics based on single data points or entire trajectories. While some anomalies are detected, the misclassification rates are significantly too high for actual use and certain anomalies cannot be determined without further knowledge about the context.
In the next step, a multi-agent system is set up that simulates the behaviour of the observed objects by means of game-theoretic models. The necessary utility functions are derived both knowledge-based and data-driven. With the integrated context information, the identification of real anomalies can be improved.
Furthermore, it is shown how context information can be integrated into neural networks for the classification of ship types using features derived from georeferenced information.
In the last step, complex anomalies in the form of specific situations are modelled based on dynamic Bayesian Networks and evaluated in live trials. Contextual information, such as the weather, as well as data sources with varying reliability are integrated in order to recognize different scenarios co-designed by end users.
Overall, it is shown that automatic methods can detect anomalies of different types. The methods are evaluated with real data to show the possibility of their actual use as decision support for humans in real application scenarios.