Apprentissage auto-supervisé pour la détection d'actions illégales lors de la surveillance du trafic maritime

Abstract

International audienceLa surveillance du trafic maritime est confrontée à des difficultés très importantes dans la détection des activités illégales en mer. Dans cet article, nous présentons les premiers résultats d'une méthode d'apprentissage autosupervisé qui vise à déceler les déconnexions volontaires du système d'identification des navires. En traitant les données provenant de quatre satellites de surveillance norvégiens, notre modèle d'apprentissage vise l'identification de navires soupçonnés d'activités illégales telles que la pêche dans des zones protégées ou bien le franchissement de zones d'exclusion économique en temps réel. Dans cet article, nous présentons une approche fondée sur des techniques d'apprentissage auto-supervisé, et expérimentée à partir de données réelles