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Modélisation de la détection de présence humaine / Modeling the detection of human presence

Belconde, Antoine 28 September 2010 (has links)
Les travaux présentés dans ce manuscrit traitent de la détection de présence humaine à l'aide d'un ou plusieurs capteurs. Ces travaux ont été menés au sein de l'Institut PRISME dans le cadre du projet CAPTHOM du pôle de compétitivité S2E2. Nous proposons une réflexion sur les phénomènes physiques en jeu pour la détection de présence humaine et un état de l'art des différents systèmes utilisés pour la détection de présence humaine aujourd'hui. La solution commerciale la plus prisée aujourd'hui est l'utilisation des détecteurs de mouvements basés sur la détection de la chaleur du corps humain, c'est-à-dire, la détection des émissions infrarouges. Le besoin de l'information de présence se fait ressentir dans de nombreux projets qui ont pour but de gérer les ressources énergétiques domestiques et/ou qui ont une vocation pour le maintien à domicile. Après une évaluation de plusieurs capteurs de différentes technologies à l'aide de scénarios basiques, notre intérêt s'est porté sur les capteurs de type thermopile. Ces capteurs ont fait l'objet d'une série de tests pour aboutir à la proposition d'un modèle de la réponse des capteurs. En parallèle, nous abordons la problématique de la localisation d'une personne dans une pièce. Deux méthodes sont proposées et ont pour point commun l'utilisation d'un réseau de capteurs. La première méthode utilise les chaînes de Markov cachées et permet de trouver le chemin parcouru par la personne et ouvre des perspectives sur le diagnostic des erreurs de détections des capteurs. La deuxième méthode permet d'obtenir les coordonnées dans l'espace d'une cible à l'aide d'une optimisation par Levenberg-Marquardt des coordonnées à l'aide des réponses des capteurs de type thermopile et de leur modèle. Au final, nous nous sommes intéressés au cadre du maintien à domicile. Nous avons à notre disposition un appartement pilote qui a la particularité d'être entièrement domotisé. Une personne âgée a pu tester cet habitat durant plusieurs semaines. Les résultats obtenus nous confortent pour l'utilisation des capteurs étudiés et des méthodes de localisation développées. / The work presented in this manuscript deals with human detection by using one or more sensors. This work was done in the Institut PRISME within the framework of the CAPTHOM project of the pole of competitiveness S2E2. We propose a reflection on the physical phenomena involved in the detection of human presence and state of the art of the various systems used to detect human presence today. The commercial solution is the most popular today is the sensors based on the detection of heat from the human body (the detection of infrared emissions). The information of presence is needed in many projects that aim to manage domestic energy resources and / or have a vocation for eldercare. After an evaluation of several sensors of different technologies using basic scenarios, this work focused on sensors type thermopile. These sensors have tested and we propose a model of the sensor response. In parallel, we address the problem of locating a person in a room. Two methods are proposed and have in common the use of a sensor network. The first method uses hidden Markov Models to find the path traveled by the person and gives new perspectives on the diagnosis of errors detection sensors. The second method provides the coordinates of a target using Levenberg-Marquardt optimization of coordinate with responses of thermopile sensors and their model. Finally, we are interested in eldcare. We can use a test home who has the distinction of being fully automated. An elderly person tested this habitat for several weeks. The results obtained confirm the use of sensors studied and developed methods of localization.
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Modélisation de la détection de présence humaine

Belconde, Antoine 28 September 2010 (has links) (PDF)
Les travaux présentés dans ce manuscrit traitent de la détection de présence humaine à l'aide d'un ou plusieurs capteurs. Ces travaux ont été menés au sein de l'Institut PRISME dans le cadre du projet CAPTHOM du pôle de compétitivité S2E2. Nous proposons une réflexion sur les phénomènes physiques en jeu pour la détection de présence humaine et un état de l'art des différents systèmes utilisés pour la détection de présence humaine aujourd'hui. La solution commerciale la plus prisée aujourd'hui est l'utilisation des détecteurs de mouvements basés sur la détection de la chaleur du corps humain, c'est-à-dire, la détection des émissions infrarouges. Le besoin de l'information de présence se fait ressentir dans de nombreux projets qui ont pour but de gérer les ressources énergétiques domestiques et/ou qui ont une vocation pour le maintien à domicile. Après une évaluation de plusieurs capteurs de différentes technologies à l'aide de scénarios basiques, notre intérêt s'est porté sur les capteurs de type thermopile. Ces capteurs ont fait l'objet d'une série de tests pour aboutir à la proposition d'un modèle de la réponse des capteurs. En parallèle, nous abordons la problématique de la localisation d'une personne dans une pièce. Deux méthodes sont proposées et ont pour point commun l'utilisation d'un réseau de capteurs. La première méthode utilise les chaînes de Markov cachées et permet de trouver le chemin parcouru par la personne et ouvre des perspectives sur le diagnostic des erreurs de détections des capteurs. La deuxième méthode permet d'obtenir les coordonnées dans l'espace d'une cible à l'aide d'une optimisation par Levenberg-Marquardt des coordonnées à l'aide des réponses des capteurs de type thermopile et de leur modèle. Au final, nous nous sommes intéressés au cadre du maintien à domicile. Nous avons à notre disposition un appartement pilote qui a la particularité d'être entièrement domotisé. Une personne âgée a pu tester cet habitat durant plusieurs semaines. Les résultats obtenus nous confortent pour l'utilisation des capteurs étudiés et des méthodes de localisation développées.
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Non-Intrusive Information Sources for Activity Analysis in Ambient Assisted Living Scenarios / Mesures non-intrusives et analyse de l’activité humaine dans le domaine résidentielle

Klein, Philipp 19 November 2015 (has links)
Comme les gens vieillissent, ils sont souvent confrontés à un certain degré de diminution des capacités cognitives ou de la force physique. Isolement de la vie sociale, mauvaise qualité de la vie, et risque accru de blessures en sont les principales conséquences. Ambient Assisted Living (AAL) est une vision de la façon dont les gens vivent leur vie dans leur propre maison, à mesure qu'ils vieillissent : handicaps ou limitations sont compensées par la technologie, là où le personnel de prestation de soins est rare ou des proches ne sont pas en mesure d'aider. Les personnes concernées sont assistés par la technologie. Le terme "ambiante" en AAL exprime, ce que cette technologie doit être, au- delà de l’assistance. Elle doit être intégrée dans l’environnement de manière à ce qu'elle ne soit pas reconnue en tant que tel. L'interaction avec les résidents doit être intuitive et naturelle. L'équipement technique doit être discret ct bien intégré. Les domaines d'application ciblés dans cette thèse sont le suivi de l’activité et la recherche de profils d'activités dans des appartements ou des petites maisons. L'acquisition d’informations concernant l’activité des résidents est vitale pour le succès de toute la technologie d’assistance. Dans de nombreux domaines de la vie quotidienne, ceci est déjà de la routine. L’état de l’art en matière de technologie de détection comprend des caméras, des barrières lumineuses, des capteurs RFID, la radiolocalisation de signal en utilisant des transpondeurs et des planchers sensibles à la pression. En raison de leurs principes de fonctionnement, ils ont malheureusement un impact important sur les environnements domestiques et de vie. Par conséquent, cette thèse est consacrée à la recherche de technologies d’acquisition d’informations de l’activité non-intrusive ayant un impact minimal sur la vie quotidienne. Deux technologies de base, la détection de présence passive sans dispositif et le suivi de charges de manière non-intrusive, sont prises en compte dans cette thèse. / As people grow older, they are often faced with some degree of decreasing cognitive abilities or physical strength. Isolation from social life, poor quality of life, and increased risk or injuries are the consequence. Ambient Assisted Living (AAL) is a vision for the way people live their life in their own home, as they grow older: disabilities or limitations are compensated for by technology, where care-giving personnel is scarce or relatives are unable to help. Affected people are assisted by technology. The term "Ambient" in AAL expresses, what this technology needs to be, beyond assistive. It needs to integrate into the living environment in such a way that it is not recognized as such any more. Interaction with residents needs to be intuitive and natural. Technical equipment should be unobtrusive and well integrated. The areas of application targeted in this thesis are activity monitoring and activity pattern discovery in apartments or small houses. The acquisition of information regarding the residents' activity is vital for the success of any assistive technology. In many areas of daily life, this is routine already. State-of-the-art sensing technology includes cameras, light barriers, RFID sensors, radio signal localization using transponders, and pressure sensitive Floors. Due to their operating principles, they have a big impact on home and living environments. Therefore, this thesis is dedicated to research for non-intrusive activity information acquisition technology, that has minimal impact on daily life. Two base technologies are taken into account in this thesis.

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