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Maritime tracking data analysis and integration with AISdb

Gabriel Spadon, Jay Kumar, Jinkun Chen, Matthew Smith, Casey Hilliard, Sarah Vela, Romina A. S. Gehrmann, Claudio DiBacco, Stan Matwin, Ronald P. Pelot

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Rattachement africain : ca. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Efficiently handling Automatic Identification System (AIS) data is vital for enhancing maritime safety and navigation, yet is hindered by the system’s high volume and error-prone datasets. This paper introduces the Automatic Identification System Database (AISdb), a novel tool designed to address the challenges of processing and analyzing AIS data. AISdb is a comprehensive, open-source platform that enables the integration of AIS data with environmental datasets, thus enriching analyses of vessel movements and their environmental impacts. By facilitating AIS data collection, cleaning, and spatio-temporal querying, AISdb significantly advances AIS data research. Utilizing AIS data from various sources, AISdb demonstrates improved handling and analysis of vessel information, contributing to enhancing maritime safety, security, and environmental sustainability efforts.

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Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref: Maritime tracking data analysis and integration with AISdb
Date Crossref: 01/12/2024
Éditeur: Elsevier BV
Type: journal-article

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Où se fait cette recherche

Dalhousie University Department of Industrial Engineering pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure
Fisheries and Oceans Canada pays non établi dans la notice
Organisme public
Faculty of Computer Science pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure

Department of Industrial Engineering — Dalhousie University, Fisheries and Oceans Canada et Faculty of Computer Science.

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