Reconnaissance de comportements de navires dans une zone portuaire sensible par approches probabiliste et événementielle : application au Grand Port Maritime de Marseille

Résumé : Cette thèse s'est déroulée dans le cadre du projet SECMAR qui visait à sécuriser le Grand Port Maritime de Marseille. Notre objectif était d'aider les personnels du port à identifier les comportements menaçant des navires afin de pouvoir agir efficacement en cas de danger réel. A ce titre, nous avons développé un système d'analyse et de reconnaissance de comportements de navires formé de deux sous-modules complémentaires. Le premier est construit à partir de l'approche probabiliste Modèle de Markov Cachée et traite principalement des comportements nominaux des gros bateaux qui se caractérisent par un déplacement régulier et récurrent dans le port. Le second est construit à partir du langage réactif synchrone Esterel et prend en compte les comportements agressifs et transgressifs de tous types de navires, notamment ceux des petits bateaux qui circulent librement et aléatoirement dans le port. Le système global d'aide à la décision a permis une bonne reconnaissance en temps-réel des différents comportements de navires au cours de leurs évolutions dans le port. Au regard des résultats prometteurs que nous avons obtenu à travers ce module, il est envisageable de le généraliser à d'autres ports mondiaux ainsi qu'à d'autres domaines d'application, notamment le domaine aéroportuaire.
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Thèse
Economies et finances. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2012. Français. < NNT : 2012ENMP0022 >
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mardi 2 octobre 2012 - 14:35:40
Dernière modification le : mardi 12 septembre 2017 - 11:41:05
Document(s) archivé(s) le : jeudi 3 janvier 2013 - 05:20:13

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Salma Zouaoui-Elloumi. Reconnaissance de comportements de navires dans une zone portuaire sensible par approches probabiliste et événementielle : application au Grand Port Maritime de Marseille. Economies et finances. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2012. Français. < NNT : 2012ENMP0022 >. <pastel-00737678>

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