Modélisation ontologique des connaissances expertes pour l'analyse de comportements à risque : application à la surveillance maritime - PASTEL - Thèses en ligne de ParisTech Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2012

Expert knowledge ontological modeling for the analyse of abnormal behaviour : application for maritime surveillance

Modélisation ontologique des connaissances expertes pour l'analyse de comportements à risque : application à la surveillance maritime

Résumé

In our societies, where information is everywhere the capacity to capture and analyze this information is a major issue for every entity that must take a decision. From this capacity dependsthe efficiency of the actions and measures that will be undertaken. But face with the large increase of available data, the increasing number of actors and the increasing complexity of threats the strategic environment in which decision-makers operates is characterized by a significant uncertainty. This general observation is also present in the maritime domain characterised by heterogeneous threats, a large effective area and a large number of stakeholders.Therefore, this proposed research explores the potentiality of spatial ontologies for modelling, sharing and inference. The purpose is to provide a suitable environment for the experts where knowledge about abnormal maritime behaviour can be modelled. However, this knowledge is spatio-temporal. It has therefore been necessary to extend the initial functionality of the SWRL language to take into account these characteristics.Finally, the adopted approach has been had been implemented inside the OntoMap prototype. From retrieving the data to the cartographic analysis, this prototype offers all the necessary elements to understand an abnormal situation.
Dans nos sociétés où l'information est devenue omniprésente, la capacité à pouvoir capter et exploiter celle-ci est un enjeu majeur pour toute entité amenée à prendre une décision. En effet, de cette capacité dépendent ensuite les actions et les moyens d'interventions qui seront engagés. Mais, face à l'augmentation des données disponibles, au nombre croissant d'acteurs et à la complexification des menaces, l'environnement dans lequel évolue le décideur est marqué par une grande incertitude. Ce constat général se retrouve également au sein de la surveillance maritime qui se caractérise par des menaces hétérogènes, par une zone d'action très vaste et par un réseau important d'acteurs.De ce fait, cette thèse se propose d'étudier les potentialités des ontologies spatiales à la fois comme objet de modélisation, de partage et d'inférence. L'objectif est de fournir aux experts du domaine un environnement adapté permettant la modélisation des connaissances relatives aux comportements anormaux de navires. Néanmoins, ces connaissances sont par nature spatio-temporelles. Il a donc été nécessaire d'étendre les fonctionnalités initiales du langage SWRL afin de prendre en compte ces caractéristiques.Enfin, l'approche adoptée a ensuite été mise en application au sein du prototype OntoMap. De l'extraction des données, à l'analyse cartographique celui-ci offre les éléments nécessaires à la compréhension d'une situation anormale.
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Dates et versions

pastel-00819259 , version 1 (30-04-2013)

Identifiants

  • HAL Id : pastel-00819259 , version 1

Citer

Arnaud Vandecasteele. Modélisation ontologique des connaissances expertes pour l'analyse de comportements à risque : application à la surveillance maritime. Economies et finances. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2012. Français. ⟨NNT : 2012ENMP0077⟩. ⟨pastel-00819259⟩
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