Non-Intrusive Information Sources for Activity Analysis in Ambient Assisted Living Scenarios - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2015

Non-Intrusive Information Sources for Activity Analysis in Ambient Assisted Living Scenarios

Mesures non-intrusives et analyse de l’activité humaine dans le domaine résidentielle

Résumé

As people grow older, they are often faced with some degree of decreasing cognitive abilities or physical strength. Isolation from social life, poor quality of life, and increased risk or injuries are the consequence. Ambient Assisted Living (AAL) is a vision for the way people live their life in their own home, as they grow older: disabilities or limitations are compensated for by technology, where care-giving personnel is scarce or relatives are unable to help. Affected people are assisted by technology. The term "Ambient" in AAL expresses, what this technology needs to be, beyond assistive. It needs to integrate into the living environment in such a way that it is not recognized as such any more. Interaction with residents needs to be intuitive and natural. Technical equipment should be unobtrusive and well integrated. The areas of application targeted in this thesis are activity monitoring and activity pattern discovery in apartments or small houses. The acquisition of information regarding the residents' activity is vital for the success of any assistive technology. In many areas of daily life, this is routine already. State-of-the-art sensing technology includes cameras, light barriers, RFID sensors, radio signal localization using transponders, and pressure sensitive Floors. Due to their operating principles, they have a big impact on home and living environments. Therefore, this thesis is dedicated to research for non-intrusive activity information acquisition technology, that has minimal impact on daily life. Two base technologies are taken into account in this thesis.
Comme les gens vieillissent, ils sont souvent confrontés à un certain degré de diminution des capacités cognitives ou de la force physique. Isolement de la vie sociale, mauvaise qualité de la vie, et risque accru de blessures en sont les principales conséquences. Ambient Assisted Living (AAL) est une vision de la façon dont les gens vivent leur vie dans leur propre maison, à mesure qu'ils vieillissent : handicaps ou limitations sont compensées par la technologie, là où le personnel de prestation de soins est rare ou des proches ne sont pas en mesure d'aider. Les personnes concernées sont assistés par la technologie. Le terme "ambiante" en AAL exprime, ce que cette technologie doit être, au- delà de l’assistance. Elle doit être intégrée dans l’environnement de manière à ce qu'elle ne soit pas reconnue en tant que tel. L'interaction avec les résidents doit être intuitive et naturelle. L'équipement technique doit être discret ct bien intégré. Les domaines d'application ciblés dans cette thèse sont le suivi de l’activité et la recherche de profils d'activités dans des appartements ou des petites maisons. L'acquisition d’informations concernant l’activité des résidents est vitale pour le succès de toute la technologie d’assistance. Dans de nombreux domaines de la vie quotidienne, ceci est déjà de la routine. L’état de l’art en matière de technologie de détection comprend des caméras, des barrières lumineuses, des capteurs RFID, la radiolocalisation de signal en utilisant des transpondeurs et des planchers sensibles à la pression. En raison de leurs principes de fonctionnement, ils ont malheureusement un impact important sur les environnements domestiques et de vie. Par conséquent, cette thèse est consacrée à la recherche de technologies d’acquisition d’informations de l’activité non-intrusive ayant un impact minimal sur la vie quotidienne. Deux technologies de base, la détection de présence passive sans dispositif et le suivi de charges de manière non-intrusive, sont prises en compte dans cette thèse.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)
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Dates et versions

tel-01526695 , version 1 (23-05-2017)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01526695 , version 1

Citer

Philipp Klein. Non-Intrusive Information Sources for Activity Analysis in Ambient Assisted Living Scenarios. Other. Université de Haute Alsace - Mulhouse, 2015. English. ⟨NNT : 2015MULH8932⟩. ⟨tel-01526695⟩
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