In heutigen Überwachungssystemen wird eine Vielzahl an Sensorik eingesetzt wodurch das
Datenvolumen deutlich anwächst. Entsprechend muss der menschlichen Entscheider entlastet werden
indem diese Daten intelligent verarbeitet werden. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur
Situationsanalyse welche Echtzeitdaten hinsichtlich modellierter Situationen von Interesse
mittels eines dynamischen Bayes'schen Netzes auswertet. Die Erkennungsqualität wurde mit einem
maritimen Datensatz evaluiert.
