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RNTI

MODULAD
Découverte de règles d'association pour l'aide à la prévision des accidents maritimes
In EGC 2012, vol. RNTI-E-23, pp.417-422
Résumé
Les systèmes de surveillance maritime permettent la récupération et la
fusion des informations sur les navires (position, vitesse, etc.) à des fins de suivi
du trafic maritime sur un dispositif d'affichage. Aujourd'hui, l'identification des
risques à partir de ces systèmes est difficilement automatisable compte-tenu de
l'expertise à formaliser, du nombre important de navires et de la multiplicité des
risques (collision, échouement, etc). De plus, le remplacement périodique des
opérateurs de surveillance complique la reconnaissance d'événements anormaux
qui sont éparses et parcellaires dans le temps et l'espace. Dans l'objectif de faire
évoluer ces systèmes de surveillance maritime, nous proposons dans cet article,
une approche originale fondée sur le data mining pour l'extraction de motifs
fréquents. Cette approche se focalise sur des règles de prévision et de ciblage
pour l'identification automatique des situations induisant ou constituant le cadre
des accidents maritimes.