Intelligent analysis of navigators' maneuver execution based on their qualification attributes

Abstract

An important factor in enhancing maritime safety is the implementation of automated and intelligent systems as additional modules within decision support systems (DSS). The ability to directly read navigation data from the monitor screen, recognize them, and generate trajectories based on changes in the ship's course and speed provides a tool for deeper analysis. For example, certain segments of a ship's trajectory — especially in port areas, traffic separation schemes in straits, or sections where the ship navigates along a fairway or near dangerous isobaths — exhibit consistent curves that indicate individual navigators' approaches to ship movement management. This paper proposes a new approach to evaluating navigators' qualification attributes by integrating mathematical models and neural networks. A methodology for real-time identification of navigators' maneuvers has been developed, based on comparing the current trajectory with previous data stored in a trajectory database. A comprehensive qualification assessment formula is proposed, which considers skills, work experience, number of certificates, training duration, and other significant factors. This enables more effective planning of navigation watch management and ensures maritime safety. The use of neural networks enhances the accuracy of maneuver assessments, allowing the prediction of the safety level of executed operations. Важливим чинником підвищення безпеки на морі є впровадження автоматизованих та інтелектуальних систем як додаткових модулів у складі систем підтримки прийняття рішень (СППР). Можливість безпосереднього зчитування навігаційних даних з монітора, їх розпізнавання та генерація траєкторій щодо змін курсу і швидкості судна надає інструмент для глибшого аналізу. Наприклад, певні сегменти траєкторії судна — особливо в портових зонах, схемах розмежування руху в протоках або ділянках, де судно рухається по фарватеру чи поблизу небезпечних ізобат — демонструють сталі криві, що вказують на індивідуальні підходи навігаторів до управління рухом судна. Стаття пропонує новий підхід до оцінки кваліфікаційних характеристик навігаторів, інтегруючи математичні моделі та нейронні мережі. Розроблено методологію для ідентифікації маневрів навігаторів у реальному часі, що базується на порівнянні поточної траєкторії з попередніми даними, збереженими в базі даних траєкторій. Пропонується комплексна формула для оцінки кваліфікації, яка враховує навички, досвід роботи, кількість сертифікатів, тривалість навчання та інші важливі фактори. Це дозволяє ефективніше планувати управління навігаційними змінами та забезпечувати безпеку на морі. Використання нейронних мереж підвищує точність оцінок маневрів, дозволяючи прогнозувати рівень безпеки виконаних операцій.