Reconnaissance d'activités et suivi médical au sein de maisons équipées de radars et de capteurs ambiants

点击翻译按钮获取中文摘要

Il est aujourd'hui acquis que la population vieillit dans tous les pays occidentaux et que la situation continuera à se détériorer dans les prochaines années. La pandémie actuelle de Covid-19 nous a aidé à réaliser à quel point nos systèmes de santé sont fragiles et à quel point nous dépendons des humains qui y travaillent. Par conséquent, il est nécessaire de repenser la façon dont nous allouons nos ressources pour diminuer l'impact de leur rareté, mais aussi pour qu'elles se concentrent sur les aspects importants de leur travail. Dans cette optique, l'intelligence ambiante peut aider à suivre et sécuriser les populations semi-autonomes dans leur domicile. L'objectif n'est pas de remplacer les humains, mais de fournir des outils pour maintenir les personnes à domicile et réduire le fardeau des aidants, y compris les proches, les conjoints ou les amis. Cette solution est plus humaine puisqu'elle favorise l'autonomie et optimise le temps passé avec les visiteurs pour leur permettre de socialiser. Pour y parvenir, un système ambiant doit comprendre précisément ce qui se passe dans la maison. Plus la connaissance du système est précise et plus les opportunités d'assistance se présentent. Dans ce programme, nous nous concentrerons sur une technologie relativement nouvelle pour l'intelligence ambiante, appelée radars à ultra-large bande (UWB). L'une des limites des recherches actuelles sur les maisons intelligentes est la faible expressivité des capteurs, qui sont généralement des dispositifs très simples tels que des contacts électromagnétiques, des capteurs de mouvement ou des capteurs de pression. Pour résoudre ce problème, certain-e-s chercheur-e-s utilisent des caméras RGB ou de profondeur, mais celles-ci sont moins acceptables pour la vie privée du résident. D'autres s'appuient sur des capteurs portatifs, mais ils posent une charge cognitive sur le/la résident-e qui doit les porter et les recharger. Les radars UWB sont une bonne alternative car ils sont très expressifs et moins invasifs que les caméras. Cependant, ils sont difficiles à utiliser car leurs données sont très bruitées. Il est également plus difficile de généraliser les modèles d'une personne à l'autre et à de nouveaux environnements. De plus, la littérature suppose généralement que le/la résident-e habite seul-e et donc le suivi n'est disponible que dans ces cas. Le programme de recherche couvrira trois pistes liées à l'intelligence ambiante à l'aide de radars UWB. Premièrement, il explorera la création de nouveaux algorithmes de positionnement et l'utilisation du raisonnement spatial qualitatif pour améliorer l'expressivité des données collectées de manière généralisable. Deuxièmement, il explorera les auto-encodeurs et les réseaux antagonistes génératifs pour filtrer les données brutes et créer des instances synthétiques d'activités. Enfin, il explorera la création d'un identifiant unique pour le/la résident-e afin de suivre ses activités dans un contexte multi-humains.