Habit learning model for the detection of risky events: Case of a technological experiment in shared houses
Modèle d'apprentissage des habitudes pour la détection d'évènements à risques : Cas d'une expérimentation technologique en maisons partagées
Résumé
The work presented in this article was carried out by a multidisciplinary team of researchers as part of a research project involving the Smart Home platform located on the Blagnac campus of the IUT. This work, carried out in Toulouse laboratories and the Toulouse University Hospital, in partnership with ASF (Ages Sans Frontière), involved deploying a network of ambient sensors in 2 homes shared by elderly people. The sensors provide objective observation data for analysing individual and collective behaviours. This article presents the technological architecture designed and tested on the Smart Home platform and then deployed on a real site. The data analysis uses techniques for learning habitual behaviours and detecting the deviations over time. The results obtained over several months of monitoring show the relation between the models and events observed such as falls or hospitalisations. An example of a significant result is shown and discussed.
Le travail présenté dans cet article a été réalisé par une équipe de recherche pluridisciplinaire dans le cadre d'un projet de recherche impliquant la plateforme Maison Intelligente située sur le campus de l'IUT de Blagnac. Ce travail mené en collaboration entre des laboratoires toulousains et le CHU de Toulouse en partenariat avec l'association ASF (Ages Sans Frontière) a consisté à déployer sur un lieu de vie, de 2 maisons partagées par des personnes âgées, un réseau de capteurs ambiants qui fournit des données d'observation objective pour l'analyse des comportements individuels et collectifs. Cet article présente l'architecture technologique conçue et testée sur la plateforme Maison Intelligente puis déployée sur site réel. L'analyse des données exploite les techniques d'apprentissage des comportements habituels et la détection de leurs dérives au cours du temps. Les résultats obtenus sur plusieurs mois de suivi mettent en exergue la relation entre les dérives constatées sur les modèles et des évènements survenus comme les chutes ou retours d'hospitalisation. Un exemple de résultat significatif est montré et discuté. Mots-Clés-Apprentissage du comportement actimétrique, réseau de capteurs ambiants, personnes âgées fragiles, habitats partagés.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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Domaine public
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