Auteur / Autrice : | Nicolas Brax |
Direction : | Marie-Pierre Gleizes, Éric Andonoff |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Intelligence artificielle |
Date : | Soutenance en 2013 |
Etablissement(s) : | Toulouse 3 |
Mots clés
Résumé
L'activité maritime s'est fortement développée ces dernières années et sert de support à de nombreuses activités illicites. Il est devenu nécessaire que les organismes impliqués dans la surveillance maritime disposent de systèmes efficaces pour les aider à identifier ces activités illicites. Les Systèmes de Surveillance Maritime doivent observer de manière efficace un espace maritime large, à identifier des anomalies de comportement des navires évoluant dans l'espace en question, et à déclencher des alertes documentées si ces anomalies amènent à penser que les navires ont un comportement suspect. Nous proposons un modèle générique de système multi-agents, que nous appelons MAS4AT, capable de remplir deux des différents rôles d'un système de surveillance : la représentation numérique des comportements des entités surveillées et des mécanismes d'apprentissage pour une meilleure efficacité. MAS4AT est intégré au système I2C.