Analyse de similarité de trajectoires d’objets mobiles suivant le même itinéraire

Analyse de similarité de trajectoires d’objets mobiles suivant le même itinéraire

De plus en plus d’objets mobiles sont équipés de capteurs qui facilitent la surveillance de leur évolution et permettent la réception, le stockage et la visualisation en temps réel de leur position. Actuellement, la fouille de données dans des historiques de déplacements volumineux offre des perspectives intéressantes dans le domaine de l’étude du comportement de ces objets. A partir de résultats d’analyses statistiques sur des ensembles de trajectoires, des patrons spatio- temporels (routes types et couloirs associés) ont été définis. En s’appuyant sur ces patrons, il est possible de détecter en temps réel des situations inhabituelles et d’en qualifier le comportement. Dans cet article, cette méthode est appliquée aux déplacements de navires dans un espace maritime ouvert afin de détecter des comportements inhabituels (retard, hors route, etc.). Aujourd’hui, de plus en plus d’objets mobiles sont équipés de systèmes permettant de transmettre de manière précise des informations sur leur déplacement. Ces diffé- rents capteurs génèrent un volume important de données stockées dans des bases de données spatio-temporelles (BDST ) afin de permettre à des applications de les ana- lyser. Grâce à ces informations, il est possible de suivre en temps réel l’évolution de ces objets mobiles. La fouille de données de ces BDST offre de nouveaux débouchés concernant l’analyse des trajectoires de ces objets mobiles et la détection de comporte- ments inhabituels. De tels outils d’analyse de trajectoires couplés à une visualisation appropriée offrent à des opérateurs de surveillance la possibilité de se focaliser sur certaines trajectoires considérées comme anormales. Le volume de données à traiter en temps réel étant de plus en plus important, cette aide est indispensable. L’appli- cation de ces outils au contexte maritime a pour objectif d’augmenter la sécurité du trafic dans des zones denses. Ainsi, les comportements inhabituels de navires peuvent être soulignés. Pour définir ceux-ci, il est nécessaire au préalable de déterminer dif- férents critères définissant les trajectoires. Ceux-ci sont définis manuellement par un opérateur ou calculés à partir de l’analyse statistique de données passées. L’objectif de cette étude est d’analyser l’historique d’un ensemble de trajectoires afin d’en déduire des comportements types. Ceux-ci permettent de qualifier une trajectoire et donc le comportement du navire.

La première section de cet article introduit un état de l’art concernant le suivi d’ob- jets mobiles. Dans la seconde section, nous présentons une méthode d’extraction et de filtrage de trajectoires d’objets mobiles disposant d’un même itinéraire à partir d’une base de données spatio-temporelles. La troisième section traite de l’analyse statistique spatiale et temporelle d’un groupe de trajectoires. Enfin, la quatrième section expose les différents outils d’analyse qualitative spatiale et temporelle. Une étude de cas qui porte sur les navires à passagers en rade de Brest illustre les différentes sections. Le suivi d’objets mobiles est utilisé couramment dans de nombreux domaines tels que la migration des animaux (Mefteh et al., 2008), le suivi de phénomènes météorologiques (Lee et al., 2008), les mouvements de foules, de piétons (Knorr et al., 2000), les déplacements de véhicules (automobiles, aéronefs, navires…) (Wang et al., 2006; Baud et al., 2007; Kharrat et al., 2008). Ce suivi d’objets mobiles peut être couplé avec des systèmes d’analyse ayant pour objectif d’optimiser les performances d’un système (comme par exemple les applications d’optimisation du fret pour des véhicules). Aujourd’hui, la gestion par des bases de données d’objets mobiles ouvre des perspectives inédites. En effet, les déplacements de ces objets peuvent être analy- sés sur des espaces et des durées importants. Les bases de données spatio-temporelles permettent de connaître précisément pour chaque objet mobile, l’historique de ses déplacements. L’analyse de ces déplacements offre la possibilité de déduire des com- portements types de déplacements d’objets similaires.