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Reconnaissance d’activités dans un habitat intelligent à l’aide de radars Ultra-WideBand

Bertuglia Camille. (2020). Reconnaissance d’activités dans un habitat intelligent à l’aide de radars Ultra-WideBand. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Chicoutimi.

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Résumé

Le vieillissement démographique de la population humaine et la prédominance de ce phénomène dans les pays occidentaux nous pousse à repenser notre système de santé et de prise en charge des personnes âgées. Les nouvelles technologies comme l’Internet Of Things (IOT) et l’Intelligence Artificielle (IA) se présentent comme une partie de la solution pour relever ce défi sociétal. Les habitats intelligents sont des outils puissants pour assister les personnes âgées à domicile et leur permettre de vivre plus longtemps en autonomie. Ils permettent notamment de faire de la reconnaissance d’activité pour s’assurer de la qualité du train de vie des habitants. Les radars Ultra-WideBand (UWB) représentent une alternative intéressante aux capteurs les plus en vogue dans les habitats intelligents. C’est pourquoi ce mémoire cherche à répondre à la problématique suivante : Comment effectuer de la reconnaissance d’activités dans un habitat intelligent à l’aide de radars ultra-wideband ? Une introduction présentant le contexte du projet de recherche et définissant ses concepts fondamentaux précédera un état de l’art des techniques d’apprentissage machine, discipline clé de l’intelligence artificielle. Il sera suivi par un autre état de l’art qui se penchera sur les radars UWB et sur les publications scientifiques dont les sujets sont connexes à notre problématique. Ensuite, plusieurs chapitres se concentreront sur la contribution apportée dans le cadre de ce projet de recherche. En premier lieu, les architectures physiques et logicielles du projet seront présentées. Ensuite, les deux jeux de données créés pour l’occasion seront décrits. Enfin, l’application de plusieurs techniques d’apprentissage machine sur l’un des jeux de données créé sera présentée, avec les résultats des tests effectués en conséquence.

Population ageing and the strength with which it affects the western world makes us strive to reshape our health care system and the way we take care of the elderly. New technologies such as Internet Of Things (IOT) and Artificial Intelligence (AI) seems to be part of the solution to face this societal challenge. Smart homes are powerfull tools to assist seniors in their daily life and help them stay autonomous as long as possible. They are especially helpful for activity recognition, which can help uphold inhabitants quality of life. In this context, Ultra-WideBand (UWB) radars might be a viable option as smart home sensors to perform activity recognition. That’s why this memoir aims to answer the following research problem : How to achieve activity recognition in a smart home environment using UWB radars ? A brief introduction will unfold this research project context and will define key concepts that will be used in further chapters. A state of the art regarding machine learning will then precede another state of the art about UWB radars, in which a brief review of scientific studies linked to our research problem will be made. The next chapters will focus on the contribution of this research project, first by presenting the hardware and software aspect of the project. Then, a brief showcase of the two datasets which were made for the occasion will be made. Last but not least, tests and results from machine learning methods used on one of the two datasets will be exhibited.

Type de document:Thèse ou mémoire de l'UQAC (Mémoire de maîtrise)
Date:2020
Lieu de publication:Chicoutimi
Programme d'étude:Maîtrise en informatique
Nombre de pages:145
ISBN:Non spécifié
Sujets:Sciences naturelles et génie > Génie > Génie informatique et génie logiciel
Sciences naturelles et génie > Sciences mathématiques > Informatique
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département d'informatique et de mathématique > Programmes d'études de cycles supérieurs en informatique
Directeur(s), Co-directeur(s) et responsable(s):Bouchard, Kévin
Gaboury, Sébastien
Maitre, Julien
Mots-clés:activity recognition, radar, radars, reconnaissance d'activités, smart homes, Ultra-WideBand, UWB, habitat intelligent, ultra, wideband, adl, smart homes
Déposé le:19 oct. 2020 09:42
Dernière modification:19 oct. 2020 21:32
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