Examensarbete 30hp, Automatiserad avvikelsedetektion i sjötrafik
Saab / Datajobb / Järfälla
Observera att sista ansökningsdag har passerat.
Visa alla datajobb i Järfälla,
Sollentuna,
Upplands-Bro,
Danderyd,
Sundbyberg eller i
hela Sverige Visa alla jobb hos Saab i Järfälla,
Upplands-Bro,
Sundbyberg,
Stockholm,
Södertälje eller i
hela Sverige Saab är ett globalt försvars- och säkerhetsföretagföretag verksamt inom flyg-, land- och
marinförsvar, civil säkerhet och kommersiell flygteknik. Vi är 14 000 medarbetare och har verksamhet på alla kontinenter. Tekniskt är vi ledande inom många områden och en femtedel av våra intäkter går till forskning och utveckling.
Vår verksamhet bygger på teknik i den absoluta framkanten. Vi är övertygade om att vårt sätt att arbeta flyttar gränserna för det möjliga och skapar förutsättningar för en bättre värld.
Vad du blir en del av
Security and Defence Solutions, ett affärsområde inom Saab, erbjuder produkter och lösningar för militära ledningssystem, luftburna spanings- och övervakningssystem, träning och simulering, flygtrafikledning, sjöfartssäkerhet, säkerhets- och övervakningssystem samt lösningar för säker och robust kommunikation. Security and Defence Solutions har ungefär 3000 medarbetare varav drygt hälften utanför Sverige.
Din framtida utmaning
Hos Saab i Järfälla har man sedan många år utvecklat avancerade produkter inom bl.a. datafusion och målföljning. Med hjälp av en målföljare kan en övervakare få en lägesbild som innehåller information om de mål, t.ex. fartyg, fordon, flygplan, som rör sig i omgivningen. Denna information innefattar bl.a. identitet hos målen, var de befinner sig, hur snabbt de rör sig och var de befunnit sig tidigare.
Ett vanligt uppdrag som en övervakare ställs inför är att upptäcka och identifiera de mål i lägesbilden som uppträder olovligt, är involverade i olaga verksamhet eller utgör en säkerhetsrisk. Att övervaka alla mål som finns eller har funnits i lägesbilden senaste tiden kan dock vara väldigt krävande; längs Sveriges västkust och i Öresund rör det sig flera hundra fartyg en sommardag. För att stötta övervakare i att upptäcka de intressanta fartygen bedriver man på Saab forskning och utveckling av tekniker och system för automatiserad analys av sjötrafik i realtid. Dessa tekniker baseras på två huvudsakliga ansatser som kompletterar varandra: regelbaserad situationsigenkänning och statistisk avvikelsedetektion. I den regelbaserade ansatsen definierar man på förhand regler eller mallar för de fartyg och situationer man vill upptäcka, baserat på kunskap om dessa. Den statistiska ansatsen utgår istället från historisk data för att karaktäriserar
ett normalmönster. Detta kan sedan användas för att upptäcka nya fartyg som avviker från normalmönstret och därmed är av intresse.
En kritisk fråga vid statistisk avvikelsedetektion i sjötrafik är valet av modell för fartygsrörelser. En vanlig modell är en trajektoria i den geografiska rymden över tiden, d.v.s. en tidsserie där varje datapunkt motsvarar den geografiska positionen hos fartyget vid en viss tidpunkt. Givet ett lämpligt avståndsmått för trajektorier kan ett enskilt fartyg, som t.ex. hamnat ur kurs p.g.a. att kaptenen somnat, automatiskt upptäckas som en avvikelse,då dess trajektoria skiljer sig mot tidigare fartygs trajektoria.
Arbetet kommer i huvudsak att bestå av en utredning och försl
ag på lämpliga modeller och avståndsmått för avvikelsedetektion hos fartygsrörelser. Minst ett av dessa förslag skall även implementeras och utvärderas. Utgångspunkten är den ansats till avvikelsedetektion som Saab utvecklat sedan tidigare. Ett lämpligt upplägg på arbetet är följande:
1) Instuderingsfas
2) Utrednings- och utvecklingsfas, där förslag på modeller och avståndsmått tas fram.
3) Demonstratorutveckling, där utvald(a) modell(er) och avståndsmått implementeras och utvärderas på inspelad sjötrafik.
4) Rapport, skriftlig sammanställning av examensarbete på engelska
Den du är idag
Examensarbetet omfattar 30hp. Lämplig bakgrund är en civilingenjörsutbildning eller likvärdig utbildning motsvarande 300hp med inriktning mot datalogi eller tekniskfysik. Du bör ha kunskaper och intresse för metoder inom artificiell intelligens samt erfarenhet av programmering inom Java eller C++. Det är även meriterande med specifika kunskaper inom maskininlärning, Bayesianska nätverk, semantiska teknologier och ontologier.
Publiceringsdatum2013-10-31Arbetstider och omfattningExamensarbete
ErsättningSå ansöker duSista dag att ansöka är 2013-11-30
Ansökan kan tyvärr inte göras via e-post.
Klicka på denna länk för att göra din ansökanKontaktKlas Wallenius, Handledare +46 8 580 851 89
Rikard Laxhammar, Handledare +46 8 580 845 70
Åsa Aldingsson, HR +46 8 580 851 31
FöretagSaab
AdressSaab
Jobbnummer 1691549
Observera att sista ansökningsdag har passerat.