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Reconnaissance de l'utilisateur d'une maison intelligente par sa démarche pour l'application de ses préférences à l'environnement

Plantevin Valère, Thullier Florentin, Hallé Sylvain, Bouzouane Abdenour, Bouchard Kévin et Gaboury Sébastien. (2017). Reconnaissance de l'utilisateur d'une maison intelligente par sa démarche pour l'application de ses préférences à l'environnement. Dans : 2e congrès québécois de recherche en adaptation-réadaptation, INTER-REPAR , 18 au 19 mai 2017, Montréal, Québec.

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Résumé

L’espérance de vie humaine n’a cessé de croître au cours des dernières années. Ce phénomène, bien que bénéfique d'un certain point de vue, cause l’apparition de divers types de dégénérescences des facultés mentales qui peuvent, à terme, entraîner le vieillissement pathologique. Un des problèmes qui se pose, dans ce cas, est la perte d'autonomie des personnes touchées qui, au fur et à mesure du développement de la maladie, deviennent de plus en plus dépendantes de leur entourage et du personnel médical. Une des réponses possibles est l'adaptation de l'environnement quotidien pour que ce soit, sur ce dernier, que repose la majeure partie de l'aide. Dans ce domaine, les maisons intelligentes ont déjà prouvé à plusieurs reprises leur utilité. Néanmoins, chaque habitant étant unique en son genre, il possède nécessairement des habitudes et des goûts qui lui sont propres (p.ex. la température d'une pièce, etc.). Il convient donc de trouver un moyen d'adapter la maison intelligente, non seulement à la maladie de son habitant, mais aussi aux préférences de celui-ci. Pour répondre à cette problématique, nous proposons un dispositif capable d'utiliser la démarche, qui est une donnée biométrique reconnue, pour identifier son porteur et aviser l'environnement des préférences de ce dernier. Afin de vérifier notre hypothèse, nous avons créé un prototype utilisant un capteur inertiel qui nous a permis d'enregistrer une phase de marche pour 9 participants sur divers types de sols. À partir de ces données brutes, certaines caractéristiques ont été extraites. Celles-ci ont, par la suite, été utilisé en tant que données d’entrée pour les algorithmes Random Forest et KNN. Les taux de reconnaissances obtenus (90% et 91% respectivement) démontrent qu'il est possible, grâce à notre méthode, de reconnaître la personne qui porte notre dispositif et qu’il est donc envisageable d'informer l'environnement des utilisateurs présents pour qu'il s'adapte au mieux à leurs préférences.

Type de document:Matériel de conférence (Non spécifié)
Date:2017
Sujets:Sciences naturelles et génie > Sciences mathématiques > Informatique
Sciences de la santé > Sciences médicales > Gériatrie-gérontologie
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département d'informatique et de mathématique
Liens connexes:
Mots-clés:Résidences intelligentes, démarche
Déposé le:15 févr. 2021 21:00
Dernière modification:15 févr. 2021 21:00
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