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Zwischenbericht StUKplus 
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28.02.2012 
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mm 
herungssequenzen) genutzt. Die Ergebnisse der automatischen Mustererkennung sind in 
Abbildung 9.23 dargestellt. Von den 32 Annäherungssequenzen konnten 24 erkannt werden. 
Dies gilt, trotzdem einige der Sequenzen sehr kurz sind und nur wenige Informationen für 
den Algorithmus verfügbar sind. Derzeit müssen wir also davon ausgehen, dass die Ergeb 
nisse unseres Algorithmus noch zu konservativ sind, da einige Sequenzen verworfen wur 
den. 
Given: as.factor(serial_number_of_travelcloud.target_orientation) 
time (ms) 
Abbildung 9.23: Ergebnis erster Tests mit einem automatisierten Algorithmus zur Fin 
dung von Annäherungsverhalten. Die Klassen des CPOD internen Algorithmus sind in 
unterschiedlichen Farben dargestellt, um zu verdeutlichen, dass alle Kategorien für 
diese Auswertung benötigt werden. Durch unseren vorläufigen Algorithmus erkannte 
Sequenzen sind mit einem Smiley gekennzeichnet. 
Um dieses Problem in Zukunft zu bewältigen, soll eine Expertengruppe in 2011 gebildet wer 
den. In diese Gruppe sollen speziell Wissenschaftler mit ausgiebigen Erfahrungen im Gebiet 
der Echoortung von Schweinswalen und der manuellen Durchsicht von Klicksequenzen ge 
beten werden, unterschiedliche Datensätze zu bearbeiten. Dieses Projekt kann nur unter der