General Anomaly Detection of Underwater Gliders Validated by Large-scale Deployment Dataset

要約

この論文では、異常検出アルゴリズムを使用して、予測不可能な海洋環境における水中グライダーの正常な動作を評価します。
異常を検出するとリアルタイムのアラートがグライダーのパイロットに提供され、パイロットがグライダーの制御を引き継ぎ、さらなる危害を防ぐことができます。
この検出アルゴリズムは、スキダウェイ海洋研究所 (SkIO) と南フロリダ大学 (USF) が主導する実際のグライダー展開で収集された豊富なデータセットに適用されます。
一般性に関して、実験評価はオフラインとオンラインの両方の検出モードで構成されています。
オフライン検出では、高解像度の情報が含まれる完全な回復後のデータ セットを利用して、異常の詳細な分析を提示し、パイロット ログと比較します。
オンライン検出は、浮上イベント時にグライダーから送信されるデータのリアルタイムのサブセットに焦点を当てます。
リアルタイム データには回復後のデータほど豊富な情報が含まれていない可能性がありますが、グライダーのパイロットが潜在的な異常状態をリアルタイムで監視できるため、オンライン検出は非常に重要です。

要約(オリジナル)

This paper employs an anomaly detection algorithm to assess the normal operation of underwater gliders in unpredictable ocean environments. Real-time alerts can be provided to glider pilots upon detecting any anomalies, enabling them to assume control of the glider and prevent further harm. The detection algorithm is applied to abundant data sets collected in real glider deployments led by the Skidaway Institute of Oceanography (SkIO) and the University of South Florida (USF). Regarding generality, the experimental evaluation is composed of both offline and online detection modes. The offline detection utilizes full post-recovery data sets, which carries high-resolution information, to present detailed analysis of the anomaly and compare it with pilot logs. The online detection focuses on the real-time subsets of data transmitted from the glider at the surfacing events. While the real-time data may not contain as much rich information as the post-recovery data, the online detection is of great importance as it allows glider pilots to monitor potential abnormal conditions in real time.

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