La population des personnes âgées en France est en train d'augmenter et pour 2050 plus de 30% de la population totale aura plus de 65 ans. Le nombre d'infrastructures dédiées pour la surveillance des personnes âgées ne sera donc pas suffisant et une de solutions qui permettra de soulager ces institutions est celle de surveiller ces personnes dans leur domicile. Dans un premier temps, afin de détecter de façon précoce une perte d'autonomie l'équipe AFIRM a équipé un appartement avec des exocapteurs. Cependant, pour assurer un suivi plus approfondi de l'état de la personne (suivi de l'activité et de l'état de santé) il est indispensable de réaliser ce suivi avec des dispositifs portables sur la personne. Les travaux de cette thèse consistent au développement d'un dispositif portable pour le suivi de l'activité du système nerveux autonome de façon ambulatoire. Dans la deuxième partie de ce manuscrit nous avons décrit le développement du dispositif portable à partir des principales contraintes d'ergonomie pour un suivi à long terme. De la même manière, dans cette partie nous avons présenté les algorithmes utilisés pour l'extraction des principales caractéristiques sur les signaux mesurés par l'instrumentation ambulatoire. Finalement, les bases théoriques de deux principales méthodes de classification sont présentées afin de détecter des possibles situations à risque (la chute) à partir des caractéristiques extraites. La troisième partie présente les expérimentations réalisées pour améliorer la détection de chute à partir de la mesure du SNA , dans un premier temps, et ensuite étudier l'activité du SNA chez des personnes âgées atteintes de troubles orthostatique.

Les véhicules modernes sont de plus en plus équipés de nouveaux organes visant à améliorer la sécurité des occupants. Ces nouveaux systèmes sont souvent des organes actifs utilisant des données de capteurs sur le véhicule. Cependant, en cas de mauvais fonctionnement d'un capteur, les conséquences pour le véhicule peuvent être dramatiques. Afin de garantir la sécurité dans le véhicule, des nouvelles méthodologies de détections de défauts adaptées pour les véhicules sont proposées. Les méthodologies présentées sont étendues de la méthode de l'espace de parité pour les systèmes à paramètres variant (LPV). En outre, la transformation du problème de détection de défauts pour la détection de situations critiques est également proposée. Des résultats applicatifs réalisés sur un véhicule réel dans le cadre du projet INOVE illustrent les performances des détections de défauts et la détection de perte de stabilité du véhicule.

L'imagerie hyperspectrale, qui consiste à acquérir l'image d'une scène dans un grand nombre de bandes spectrales, permet de détecter des cibles là où l'imagerie couleur classique ne permettrait pas de conclure. Les imageurs hyperspectraux à acquisition séquentielle sont inadaptés aux applications de détection en temps réel. Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser un imageur multispectral snapshot, capable d'acquérir simultanément un nombre réduit de bandes spectrales sur un unique détecteur matriciel. Le capteur offrant un nombre de pixels limité, il est nécessaire de réaliser un compromis en choisissant soigneusement le nombre et les profils spectraux des filtres de l'imageur afin d'optimiser la performance de détection. Dans cet objectif, nous avons développé une méthode de sélection de bandes qui peut être utilisée dans la conception d'imageurs multispectraux basés sur une matrice de filtres fixes ou accordables. Nous montrons, à partir d'images hyperspectrales issues de différentes campagnes de mesure, que la sélection des bandes spectrales à acquérir peut conduire à des imageurs multispectraux capables de détecter des cibles ou des anomalies avec une efficacité de détection proche de celle obtenue avec une résolution hyperspectrale. Nous développons conjointement un démonstrateur constitué d'une matrice de 4 filtres de Fabry-Perot accordables électroniquement en vue de son implantation sur un imageur multispectral snapshot agile. Ces filtres sont développés en technologie MOEMS (microsystèmes opto-électro-mécaniques) en partenariat avec l'Institut d'Electronique Fondamentale. Nous présentons le dimensionnement optique du dispositif ainsi qu'une étude de tolérancement qui a permis de valider sa faisabilité.

La force de Casimir, du nom du physicien qui prédit en 1948 l'existence de cette force attractive dans la configuration idéale de deux miroirs parfaits, plans et parallèles, est d'origine purement quantique. Elle résulte de l'existence des fluctuations quantiques de point zéro du champ électromagnétique et joue un rôle prépondérant dans le fonctionnement des nanosystèmes mécaniques en cours de développement et qui pourraient dans les années futures révolutionner l'industrie de la microélectronique. Pourtant, les effets correctifs liés à la conductivité des surfaces ou à l'empilement diélectrique des couches commencent seulement à être étudiés. L'objet du travail expérimental développé durant cette thèse a été la réalisation d'un appareil de mesure de forces faibles entre deux surfaces de tailles micrométriques en vue de l'étude de la force de Casimir. Nous avons adapté la technique mise au point au cours de la thèse de G. Jourdan à un environnement cryogénique afin d'atteindre les sensibilités en force requises pour l'étude de surfaces complexes. Ce manuscrit décrit ce nouvel appareil et ses performances. Nous avons ainsi étudié l'amortissement visqueux de notre sonde de force (un microlevier AFM avec une sphère collée à son extrêmité) engendré par le confinement du fluide environnant. A 4 K, nous avons mis en évidence des effets opto-mécaniques induits par le bruit laser. Enfin, nos premiers tests entre deux surfaces d'or de faible rugosité nous ont amenés à lutter contre une force parasite. Nous avons déterminé l'origine de cette force et réussi à la contrer. La force de Casimir entre une sphère en or et un échantillon de silicium a alors pu être mesurée.

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la vision embarquée pour la détection et la reconnaissance d'obstacles routiers, en vue d'application d'assistance à la conduite automobile.A l'issue d'une étude bibliographique, nous avons constaté que la problématique de détection d'obstacles routiers, notamment des piétons, à l'aide d'une caméra embarquée, ne peut être résolue convenablement sans recourir aux techniques de reconnaissance de catégories d'objets dans les images. Ainsi, une étude complète du processus de la reconnaissance est réalisée, couvrant les techniques de représentation,de classification et de fusion d'informations. Les contributions de cette thèse se déclinent principalement autour de ces trois axes.Notre première contribution concerne la conception d'un modèle d'apparence locale basée sur un ensemble de descripteurs locaux SURF (Speeded Up RobustFeatures) représentés dans un Vocabulaire Visuel Hiérarchique. Bien que ce modèle soit robuste aux larges variations d'apparences et de formes intra-classe, il nécessite d'être couplé à une technique de classification permettant de discriminer et de catégoriser précisément les objets routiers. Une deuxième contribution présentée dans la thèse porte sur la combinaison du Vocabulaire Visuel Hiérarchique avec un classifieur SVM.Notre troisième contribution concerne l'étude de l'apport d'un module de fusion multimodale permettant d'envisager la combinaison des images visibles et infrarouges.Cette étude met en évidence de façon expérimentale la complémentarité des caractéristiques locales et globales ainsi que la modalité visible et celle infrarouge.Pour réduire la complexité du système, une stratégie de classification à deux niveaux de décision a été proposée. Cette stratégie est basée sur la théorie des fonctions de croyance et permet d'accélérer grandement le temps de prise de décision.Une dernière contribution est une synthèse des précédentes : nous mettons à profit les résultats d'expérimentations et nous intégrons les éléments développés dans un système de détection et de suivi de piétons en infrarouge-lointain. Ce système a été validé sur différentes bases d'images et séquences routières en milieu urbain.

De nos jours, le traitement et l'analyse d'images trouvent leur application dans de nombreux domaines. Dans le cas de la navigation d'un robot mobile (fauteuil roulant) en milieu intérieur, l'extraction de repères visuels et leur suivi constituent une étape importante pour la réalisation de tâches robotiques (localisation, planification, etc.). En particulier, afin de réaliser une tâche de franchissement de portes, il est indispensable de détecter et suivre automatiquement toutes les portes qui existent dans l'environnement. La détection des portes n'est pas une tâche facile : la variation de l'état des portes (ouvertes ou fermées), leur apparence (de même couleur ou de couleur différentes des murs) et leur position par rapport à la caméra influe sur la robustesse du système. D'autre part, des tâches comme la détection des zones navigables ou l'évitement d'obstacles peuvent faire appel à des représentations enrichies par une sémantique adaptée afin d'interpréter le contenu de la scène. Pour cela, les techniques de segmentation permettent d'extraire des régions pseudo-sémantiques de l'image en fonction de plusieurs critères (couleur, gradient, texture...). En ajoutant la dimension temporelle, les régions sont alors suivies à travers des algorithmes de segmentation spatio-temporelle. Dans cette thèse, des contributions répondant aux besoins cités sont présentées. Tout d'abord, une technique de détection et de suivi de portes dans un environnement de type couloir est proposée : basée sur des descripteurs géométriques dédiés, la solution offre de bons résultats. Ensuite, une technique originale de segmentation multirésolution et hiérarchique permet d'extraire une représentation en régions pseudo-sémantique. Enfin, cette technique est étendue pour les séquences vidéo afin de permettre le suivi des régions à travers le suivi de leurs contours. La qualité des résultats est démontrée et s'applique notamment au cas de vidéos de couloir.

La vision artificielle est un domaine de recherche en pleine évolution. Les nouvelles stratégies permettent d'avoir des réseaux de caméras intelligentes. Cela induit le développement de beaucoup d'applications de surveillance automatique via les caméras. Les travaux développés dans cette thèse concernent la mise en place d'un système de vidéosurveillance intelligente pour la détection de chutes en temps réel. La première partie de nos travaux consiste à pouvoir estimer de façon robuste la surface d'une personne à partir de deux (02) caméras ayant des vues complémentaires. Cette estimation est issue de la détection de chaque caméra. Dans l'optique d'avoir une détection robuste, nous avons fait recours à deux approches. La première approche consiste à combiner un algorithme de détection de mouvements basé sur la modélisation de l'arrière plan avec un algorithme de détection de contours. Une approche de fusion a été proposée pour rendre beaucoup plus efficiente le résultat de la détection. La seconde approche est basée sur les régions homogènes de l'image. Une première ségmentation est effectuée dans le but de déterminer les régions homogènes de l'image. Et pour finir, nous faisons la modélisation de l'arrière plan en se basant sur les régions. Une fois les pixels de premier plan obtenu, nous faisons une approximation par un polygone dans le but de réduire le nombre d'informations à manipuler. Pour l'estimation de cette surface nous avons proposé une stratégie de fusion dans le but d'agréger les détections des caméras. Cette stratégie conduit à déterminer l'intersection de la projection des divers polygones dans le plan de masse. La projection est basée sur les principes de l'homographie planaire. Une fois l'estimation obtenue, nous avons proposé une stratégie pour détecter les chutes de personnes. Notre approche permet aussi d'avoir une information précise sur les différentes postures de l'individu. Les divers algorithmes proposés ont été implémentés et testés sur des banques de données publiques dans le but de juger l'efficacité des approches proposées par rapport aux approches existantes dans l'état de l'art. Les résultats obtenus et qui ont été détaillés dans le présent manuscrit montrent l'apport de nos algorithmes. / Artificial vision is an involving field of research. The new strategies make it possible to have some autonomous networks of cameras. This leads to the development of many automatic surveillance applications using the cameras. The work developed in this thesis concerns the setting up of an intelligent video surveillance system for real-time people fall detection. The first part of our work consists of a robust estimation of the surface area of a person from two (02) cameras with complementary views. This estimation is based on the detection of each camera. In order to have a robust detection, we propose two approaches. The first approach consists in combining a motion detection algorithm based on the background modeling with an edge detection algorithm. A fusion approach has been proposed to make much more efficient the results of the detection. The second approach is based on the homogeneous regions of the image. A first segmentation is performed to find homogeneous regions of the image. And finally we model the background using obtained regions.

Les véhicules modernes sont de plus en plus équipés de nouveaux organes visant à améliorer la sécurité des occupants. Ces nouveaux systèmes sont souvent des organes actifs utilisant des données de capteurs sur le véhicule. Cependant, en cas de mauvais fonctionnement d'un capteur, les conséquences pour le véhicule peuvent être dramatiques. Afin de garantir la sécurité dans le véhicule, des nouvelles méthodologies de détections de défauts adaptées pour les véhicules sont proposées. Les méthodologies présentées sont étendues de la méthode de l'espace de parité pour les systèmes à paramètres variant (LPV). En outre, la transformation du problème de détection de défauts pour la détection de situations critiques est également proposée. Des résultats applicatifs réalisés sur un véhicule réel dans le cadre du projet INOVE illustrent les performances des détections de défauts et la détection de perte de stabilité du véhicule. / Modern vehicles are increasingly equipped with new mechanisms to improve occupant safety. These new systems are often active parts using data from sensors on the vehicle. However, in case of malfunction of a sensor, the consequences for the vehicle can be dramatic. To ensure safety in the vehicle, new methodologies for detection of faults suitable for vehicles are proposed. The developed methodologies are extended from the method of parity space for linear parameter varying systems (LPV). In addition, the transformation of fault detection problem for the detection of critical situations is also available. Application of results achieved on a real vehicle within the INOVE project illustrate the performance of fault detection and detection of loss of stability of the vehicle.

Cette thèse s’inscrit dans le domaine de la conception et de la réalisation de systèmes intelligents, associés à une technologie de capteurs sol. Elle vise à concevoir un outil automatisé et intelligent destiné à détecter principalement les chutes de personnes âgées en milieu hospitalier, afin de fournir une information supplémentaire au personnel soignant. Premièrement, les différentes technologies de capteurs appliquées aux revêtements de sol ont été étudiées. Parmi les technologies recensées, les capteurs piézoélectriques planaires en polymères ont été retenus pour l’élaboration du système intelligent. Ensuite, la caractérisation de la solution technique retenue a permis de définir les conditions et limites d’utilisation du capteur. Les aspects de robustesse et de durabilités ont été évalués à l’aide de méthodes développées à ces effets. Enfin, des algorithmes de détection ont été développés en vue de détecter les chutes, les pas et la présence de personnes sur des surfaces délimitées par le système. Des stratégies de classification basées sur la corrélation de Pearson, des algorithmes d’apprentissages ou des algorithmes à seuils ont été utilisés. / This thesis is part of the field of design and elaboration of smart systems combined with a flooring sensor technology. The main objective deal with the design of an automated and smart tool to detect falls of elderly people in hospitals or nursing homes, in order to provide additional information to healthcare workers. First, various sensor technologies applied to floor covering have been studied. Among the technologies identified, piezoelectric planar polymer sensors have been chosen for the development of the smart system. Then, the characterization of the validated technical solution allows to define conditions and limits of use of the sensor. The robustness and durability were evaluated using methods that were specifically developed to address these aspects. Finally, detection algorithms have been developed to detect falls, footsteps and presence of people on our sensors. Classification strategies based on Pearson’s correlation, machine learning algorithms or threshold based algorithm have been used.

Le besoin d’appareils compacts et autonomes dédiés à la détection d’espèces chimiques pour des analyses de terrain est d’actualité dans un contexte international en rapide mutation (agroalimentaire, développement durable, sécurité, etc.). La thèse présentée au sein de ce manuscrit, financée par la Délégation Générale de l’Armement, développe de nouvelles solutions de capteurs résonants à ondes élastiques de volume à modes harmoniques élevés (HBARs) pour la détection de gaz et plus particulièrement de composés explosifs. Ces résonateurs de très haute compacité se composent d’un transducteur reporté ou déposé sur une cavité résonante multimode, produisant un spectre de raies modulant sa propre réponse fréquentielle. De nature dipolaire, ces résonateurs permettent toutefois la mise au point de quadripôles par couplage latéral de modes mis à profit dans nos travaux. L’étude théorique du comportement de résonateurs à base de niobate de lithium aminci et reporté sur quartz ou fondés sur un empilement de nitrure d’aluminium et de silicium a permis de déterminer les propriétés gravimétriques spécifiques de chaque combinaison de matériaux et des modes associés. Des méthodes de calibrage en phase liquide et gazeuse sont proposées pour valider l’analyse théorique et permettre le choix de la structure la mieux adaptée à une configuration expérimentale donnée. Les résultats obtenus, comparés à ceux d’une microbalance à ondes guidées sur quartz, mettent en évidence les forces (compacité, cinétique chimique réduite, nature multi-physique des mesures) et faiblesses (sensibilité gravimétrique imposant des structures d’épaisseur inférieure à 100 μm) de notre solution face à cette référence. Nous avons également développé une électronique de traitement en boucle ouverte des informations issues de nos dispositifs, permettant des modes de détection rapide ou de haute précision (quelques milli-degrés de variation de phase). L’électronique dédiée a pour vocation de fournir la flexibilité nécessaire au suivi de nombreux modes à diverses fréquences fixes et de s’affranchir des temps longs de balayage en fréquence des analyseurs de réseaux généralistes. Une version à8 voies permet enfin la manipulation de plusieurs capteurs ou l’étude en parallèle des modes de 2 HBARs, donnant ainsi lieu à un système multi-physique efficace associé à des capteurs capables de sonder plusieurs grandeurs dans un volume de très petite dimension (quelques mm3). La limite de détection est déterminée par le bruit de phase de l’oscillateur local. Le système ainsi réalisé est exploité pour la détection de gaz mais aussi pour le pilotage de grandeurs physiques telles que la température ou la viscosité (milieux aqueux) dans différents contextes expérimentaux. / The demand for compact and autonomous systems devoted to field detection of gaseous compounds is still persisting in arapidly changing international context (food-processing, sustainable development, security, and so on). The thesis reportedin this manuscript, supported by the Délégation Générale de l’Armement, develops new resonant sensor solutions basedon high overtone bulk acoustic waves (so-called HBARs) for chemical compound detection and more specifically explosivesubstances. These high compactness resonators are built using a transducer bound or deposited onto a resonant cavity,yielding a comb spectrum modulating its own frequency response. They are used generally as dipoles, but a quadrupolestructure allowing for transverse mode coupling has been particularly used for our developments. A theoretical study ofthe behaviour of these devices based on lithium niobate-on-quartz or qluminum nitride-on-silicon material stack has beenachieved to determine the gravimetric properties of these configurations accounting for their mode specificities. Variouscalibration techniques have been implemented to confirm the theoretical analysis and to define the most appropriate structurefor a given application. The produced results have been compared to those of a quartz guided-wave micro-balance toemphasize the strength (compactness, reduced chemical kinetics, multiphysics measurements) and weakness (gravimetricsensitivity requiring device thickness less than 100 μm) of our devices. An embedded signal processing electronics alsohas been developed to treat the information provided by our sensors, offering fast or accurate (millidegree range) detectionprotocols. The dedicated electronics aims at providing the flexibility needed to track multiple modes at variaous fixed frquencieswhile getting rid of the long sweep time of general purpose network analyzers. A eight-channel version of thissystem has been set to process several sensor in parallel or to monitor several modes of two HBAR sensors for effectivemuti-physics measurements in a reduced analysis domain (a few cubic mm). Phase noise is the limiting factor determiningthe detection limit. The system has been deployed for gas detection as well as for monitoring other physical parameters suchas temperature or viscosity under various experimental condition including fluid media.