-
Международные правила предупреждения столкновений судов в море 1972 (МППСС-72). – М.: РКонсульт, 2004. – 80 с.
-
Алексеев А. А. Конфигурация управляющего комплекса в вариации мультиагентной системы потока судов в концепции развития Е-навигации // Транспортное дело России. – 2020. – № 4. – С. 197-200.
-
Лентарёв А.А. Основы теории управления движением судов. Владивосток: Морской государственный университет; 2018. – 181 с.
-
Коноплёв, М.А. Применение аппарата нечеткой логики для определения уровня опасности столкновения / М.А. Коноплёв // Эксплуатация морского транспорта. – 2009. – №2. – С. 34-39.
-
Бурылин Я. В., Попов А. Н. Авторулевой безэкипажного судна // Эксплуатация морского транспорта. – 2019. – № 3 (92). – С. 41–45.
-
Некрасов С.Н., Леденёв Н.И. Комплексный ситуационный подход к оценке навигационной безопасности плавания // Навигация и гидрография. – 2019. – № 55. – С. 34-42.
-
Коренев А.С., Хабаров С.П., Шпекторов А.Г. Формирование траекторий движения безэкипажного судна. Морские интеллектуальные технологии. 2021; 54 (4-1): 158-165. DOI: 10.37220/MIT.2021.54.4.047.
-
Гриняк В.М., Иваненко Ю.С., Люлько В.И., Шуленина А.В., Щурыгин А.В. Цифровое представление и комплексная оценка навигационной безопасности движения на морских акваториях. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2020;8(1). DOI: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.003.
-
Tam, Ch.K., Bucknall, R., Greig, A. Review of collision avoidance and path planning methods for ships in close range encounters // Journal of Navigation. – 2009. – Vol. 62. – №3. – P. 455-476.
-
Zhu X., Xu H., Lin J. Domain and its model based on neural networks // Journal of Navigation. – 2001. – Vol. 54. – P. 97–103.
-
Бондур, В.Г. Мониторинг загрязнений черного моря по данным космических радиолокационных съёмок [Текст] / В.Г. Бондур, Н.В. Евтушенко, В.В. Замшин, Е.Р. Матросова // Моря России: наука, безопасность, ресурсы. Севастополь. – 03-07 октября 2017. – С. 193-199.
-
Zhao L., Shi G. Maritime anomaly detection using density-based clustering and recurrent neural network. Journal of Navigation. 2019;72(4):894–916. DOI: 10.1017/S0373463319000031
-
Zhen R., Jin Y., Hu Q., Shao Zh., Niktakos N. Maritime anomaly detection within coastal waters based on vessel trajectory clustering and naïve Bayes classifier. Journal of Navigation. 2017; 70(3): 648–670. DOI: 10.1017/S0373463316000850.
-
Pallotta G., Vespe M., Bryan K. Vessel pattern knowledge discovery from AIS data: a framework for anomaly detection and route prediction. Entropy. 2013; 15: 2218–2245. DOI: 10.3390/e15062218.
-
Жиляков Е.Г., Черноморец Д.А., 2023. Об обнаружении на оптических изображениях поверхности морской акватории посторонних объектов. Экономика. Информатика. 50(1): 219-230. DOI 10.52575/2687-0932-2023-50-1-219-23016.
-
Тупиков, В.А. Способ автоматического обнаружения объектов на морской поверхности в видимом диапазоне [Текст] / В.А. Тупиков, В.А. Павлова, В.А. Александров, В.А. Бондаренко // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2016. – №11-3. – С. 105-121.
-
Скороход, Б.А. Автоматическое обнаружение и автосопровождение Объектов на морской поверхности при сложном фоне с помощью видеокамеры [Текст] / Б.А. Скороход, А.В. Стаценко, С.И. Фатеев // Интеллектуальные системы, управление и мехатроника. Материалы Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов – 2017. – С. 152-156.
-
Черноморец Д.А., Болгова Е.В., Черноморец А.А. О влиянии размеров фрагментов изображений морской поверхности на результаты обнаружения объектов // В сборнике: Научные исследования и разработки 2023: естественные и технические науки. сборник материалов XVII-ой международной очно-заочной научно-практической конференции. Москва, 2023. С. 40-42.
-
Ursol D.V., Chernomorets D.A., Bolgova E.V., Chernomorets A.A. Objects Detection Based On The Sea Surface Video Fragments Cross-Correlation // Research Result. Information Technologies. 2022. Т. 7. № 2.
С. 19-27.
-
Sauvola, J., Seppanen, T., Haapakoski, S., Pietikainen, M. Adaptive Document Binarization. 4th Int. Conf. On Document Analysis and Recognition, Ulm, Germany, 1997, pp.147-152.
-
Canny J. A Computational Approach to Edge Detection. IEEE Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence, Vol. PAMI-8, NO. 6, November 1986.