An Enhanced Spatial Reasoning Ontology for Maritime Anomaly Detection

International audienceAlthough originally conceived as a conceptual object for modelling knowledge, current ontologies do not make it possible to manipulate spatial knowledge. However, spatial knowledge is an essential component of any modelling specification. This problem provided the motivation for the creation of an expert system driven by an ontology. The system enables experts in the maritime domain to characterise abnormal ship behaviour based on formal semantic properties. Users are able to specify and execute spatial rules that are directly integrated into the ontology and a map interface linked to the ontology displays the results of the inferences obtained

La place du géodécisionnel dans les systèmes de surveillance maritime de nouvelle génération : Apport du géodécisionnel dans la surveillance maritime

Afin d'être plus performantes, les cellules en charge de la surveillance maritime s'équipent en systèmes d'information. Ces derniers ont pour vocation d'étendre les capacités des outils actuels en détectant automatiquement les comportements de navires jugés anormaux ou en proposant des tenues de situation enrichies d'informations internes et externes. Du fait de l'utilisation d'un grand nombre de données, les potentialités de ces outils pourraient être améliorées par l'intégration du géodécisionnel et plus particulièrement du spatial OLAP. Cet article présente un premier prototype illustrant ce concept et identifie les futurs axes de développement à réaliser

Spatial ontologies for detecting abnormal maritime behaviour

International audienceThe upsurge in piracy and the impact of recent environmental disasters have highlighted the need to improve maritime surveillance. Governmental and private initiatives have developed monitoring systems with improved acquisition and analysis capabilities. These systems rely on one major component, namely the detection of abnormal ship behaviour. This implies a detailed formalisation of expert knowledge. However, the quantity of data, the complexity of situations, the failure to take into account their spatial characteristics and the potential for the same scenario to be interpreted in different ways have proved to be significant problems. We therefore propose a new prototype for the analysis of abnormal ship behaviour. The system is based on a spatial ontology associated with a geographical inference engine. It automatically identifies suspicious vessels and associates them with probable behaviours defined by operational staff

Modélisation ontologique pour l'analyse de comportements de navires à risques

International audienceCet article se propose d'étudier les potentialités des ontologies spatiales à la fois comme objet de modélisation, de partage et d'inférence afin d'améliorer l'analyse de comportements des navires à risque. Pour cela, un système de surveillance maritime composée de trois principales ontologies a été développé. Puis, les règles d'inférences nécessaires à la détection des alertes ont été définies par les experts du domaine maritime. Enfin, un moteur de Raisonnement à Partir de Cas permet de déterminer automatiquement les scénarios potentiels issues de l'interprétation d'une situation à risque. Au final, l'objectif est de fournir aux experts du domaine un environnement adapté permettant la modélisation des connaissances spatiales. L'approche adoptée a été mise en application au sein du prototype FishEye

A semi-supervised learning framework based on spatio-temporal semantic events for maritime anomaly detection and behavior analysis

International audienceDetection of abnormal movements of mobile objects has recently received a lot of attention due to the increasing availability of movement data and their potential for ensuring security in many different contexts. As timely detection of these events is often important, most current approaches use automated data-driven approaches. While these approaches have proved to be effective in specific contexts, they are not easily accepted by operators in charge of surveillance due, among other reasons, to the lack of user involvement during the detection process. To improve the detection and analysis of maritime anomalies this paper explores the potential of spatial ontologies for modeling maritime operator knowledge. The goal of this research is to facilitate the integration of human knowledge by modeling it in the form of semantic rules to improve confidence and trust in the anomaly detection system

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

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.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

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

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

Apport des technologies spatiales pour la détection de comportements anormaux de navires

International audienc

From Movement Data to Objects Behavior Using Semantic Trajectory and Semantic Events

International audienceWith the increasing availability of movement data, movement pattern analysis has recently received much attention. While existing movement pattern analyses typically rely only on mobile object positions, recent studies expressed the need to enrich trajectories with semantic information to improve the understanding of movement behaviors. This article extends the idea of semantic trajectories by incorporating the concept of semantic events. The main contribution of this article is the design of a framework where semantic trajectories and semantic events are linked to provide an enriched description of a situation. To test this approach, a prototype was developed where experts can model and then analyze vessels' trajectories. Results show that using such semantic approach allows for a richer description of both trajectories and events