🎓 Análisis y clasificación de trayectorias marítimas mediante aprendizaje profundo

● Introducción:

Este trabajo consiste en representar las trayectorias seguidas por distintos tipos de embarcaciones para su posterior clasificación mediante técnicas de aprendizaje profundo, en concreto, redes de neuronas convolucionales (CNNs).

● Objetivos:

El objetivo principal de este trabajo es encontrar un modelo basado en aprendizaje profundo que sea capaz de asociar distintas trayectorias marítimas con distintos tipos de barcos. Ya que esta hipótesis no es segura, en este proyecto también se abordará la detección de anomalías en las trayectorias estudiadas. Es decir, el modelo elegido no solo tendrá que asociar una trayectoria marítima con un tipo de embarcación (Problema de clasificación de embarcaciones), también tendrá que determinar si la trayectoria estudiada se trata o no de una anomalía (Problema de clasificación de anomalías).

● Pasos:

Los pasos seguidos en este proyecto han sido los siguientes:

- PASO 1: Preprocesado de los datos.
- PASO 2: Compresión de trayectorias.
- PASO 3: Representación de trayectorias.
- PASO 4: Arquitectura de los modelos.
- PASO 5: Experimentación.

● Tecnologías utilizadas:

- Jupyter Notebook
- Matplotlib
- NumPy
- Pandas
- Python
- TensorFlow