Tesis: "Détection des chutes humaines"

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Mousse, Ange Mikaël. "Reconnaissance d'activités humaines à partir de séquences multi-caméras : application à la détection de chute de personne". Thesis, Littoral, 2016. http://www.theses.fr/2016DUNK0453/document.

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Resumen

La vision artificielle est un domaine de recherche en pleine évolution. Les nouvelles stratégies permettent d'avoir des réseaux de caméras intelligentes. Cela induit le développement de beaucoup d'applications de surveillance automatique via les caméras. Les travaux développés dans cette thèse concernent la mise en place d'un système de vidéosurveillance intelligente pour la détection de chutes en temps réel. La première partie de nos travaux consiste à pouvoir estimer de façon robuste la surface d'une personne à partir de deux (02) caméras ayant des vues complémentaires. Cette estimation est issue de la détection de chaque caméra. Dans l'optique d'avoir une détection robuste, nous avons fait recours à deux approches. La première approche consiste à combiner un algorithme de détection de mouvements basé sur la modélisation de l'arrière plan avec un algorithme de détection de contours. Une approche de fusion a été proposée pour rendre beaucoup plus efficiente le résultat de la détection. La seconde approche est basée sur les régions homogènes de l'image. Une première ségmentation est effectuée dans le but de déterminer les régions homogènes de l'image. Et pour finir, nous faisons la modélisation de l'arrière plan en se basant sur les régions. Une fois les pixels de premier plan obtenu, nous faisons une approximation par un polygone dans le but de réduire le nombre d'informations à manipuler. Pour l'estimation de cette surface nous avons proposé une stratégie de fusion dans le but d'agréger les détections des caméras. Cette stratégie conduit à déterminer l'intersection de la projection des divers polygones dans le plan de masse. La projection est basée sur les principes de l'homographie planaire. Une fois l'estimation obtenue, nous avons proposé une stratégie pour détecter les chutes de personnes. Notre approche permet aussi d'avoir une information précise sur les différentes postures de l'individu. Les divers algorithmes proposés ont été implémentés et testés sur des banques de données publiques dans le but de juger l'efficacité des approches proposées par rapport aux approches existantes dans l'état de l'art. Les résultats obtenus et qui ont été détaillés dans le présent manuscrit montrent l'apport de nos algorithmes
Artificial vision is an involving field of research. The new strategies make it possible to have some autonomous networks of cameras. This leads to the development of many automatic surveillance applications using the cameras. The work developed in this thesis concerns the setting up of an intelligent video surveillance system for real-time people fall detection. The first part of our work consists of a robust estimation of the surface area of a person from two (02) cameras with complementary views. This estimation is based on the detection of each camera. In order to have a robust detection, we propose two approaches. The first approach consists in combining a motion detection algorithm based on the background modeling with an edge detection algorithm. A fusion approach has been proposed to make much more efficient the results of the detection. The second approach is based on the homogeneous regions of the image. A first segmentation is performed to find homogeneous regions of the image. And finally we model the background using obtained regions

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Dubois, Amandine. "Mesure de la fragilité et détection de chutes pour le maintien à domicile des personnes âgées". Phd thesis, Université de Lorraine, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01070972.

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Resumen

Le vieillissement de la population est un enjeu majeur pour les prochaines années en raison, notamment, de l'augmentation du nombre de personnes dépendantes. La question du maintien à domicile de ces personnes se pose alors, du fait de l'impossibilité pour les instituts spécialisés de les accueillir toutes et, surtout, de la volonté des personnes âgées de rester chez elles le plus longtemps possible. Or, le développement de systèmes technologiques peut aider à résoudre certains problèmes comme celui de la sécurisation en détectant les chutes, et de l'évaluation du degré d'autonomie pour prévenir les accidents. Plus particulièrement, nous nous intéressons au développement des systèmes ambiants, peu coûteux, pour l'équipement du domicile. Les caméras de profondeur permettent d'analyser en temps réel les déplacements de la personne. Nous montrons dans cette thèse qu'il est possible de reconnaître l'activité de la personne et de mesurer des paramètres de sa marche à partir de l'analyse de caractéristiques simples extraites des images de profondeur. La reconnaissance d'activité est réalisée à partir des modèles de Markov cachés, et permet en particulier de détecter les chutes et des activités à risque. Lorsque la personne marche, l'analyse de la trajectoire du centre de masse nous permet de mesurer les paramètres spatio-temporels pertinents pour l'évaluation de la fragilité de la personne. Ce travail a été réalisé sur la base d'expérimentations menées en laboratoire, d'une part, pour la construction des modèles par apprentissage automatique et, d'autre part, pour évaluer la validité des résultats. Les expérimentations ont montré que certains modèles de Markov cachés, développés pour ce travail, sont assez robustes pour classifier les différentes activités. Nous donnons, également dans cette thèse, la précision, obtenue avec notre système, des paramètres de la marche en comparaison avec un tapis actimètrique. Nous pensons qu'un tel système pourrait facilement être installé au domicile de personnes âgées, car il repose sur un traitement local des images. Il fournit, au quotidien, des informations sur l'analyse de l'activité et sur l'évolution des paramètres de la marche qui sont utiles pour sécuriser et évaluer le degré de fragilité de la personne.

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Zoetgnandé, Yannick. "Fall detection and activity recognition using stereo low-resolution thermal imaging". Thesis, Rennes 1, 2020. http://www.theses.fr/2020REN1S073.

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Resumen

De nos jours, il est important de trouver des solutions pour détecter et prévenir les chutes des personnes âgées. Nous avons proposé un dispositif bas coût à base d’une paire de capteurs thermiques. La contrepartie de ces capteurs bas-coût est leur faible résolution (80x60 pixels), la faible fréquence de rafraîchissement, le bruit et des effets de halo. Nous avons donc proposé quelques approches pour contourner ces inconvénients. Tout d’abord, nous avons proposé une nouvelle méthode de calibration avec une grille adaptée à l’image thermique et une méthodologie assurant la robustesse de l’estimation des paramètres malgré la faible résolution. Ensuite, pour la vision 3D, nous avons proposé une méthode de mise en correspondance stéréo avec une précision sous-pixels (appelée ST pour Subpixel Thermal) composée : 1) d’une méthode robuste d’extraction des caractéristiques basée sur la congruence de phase, 2) d’une mise en correspondance de ces caractéristiques au pixel près, et 3) d’une mise correspondance raffinée en précision sous-pixel basée sur la corrélation de phase locale. Nous avons également proposé une méthode de super-résolution appelée Edge Focused Thermal Super-Resolution (EFTS) qui contient un module d’extraction de contours amenant le réseau de neurones artificiels de se concentrer sur les contours des objets dans les images. Par la suite, pour la détection des chutes, nous avons proposé une nouvelle méthode (TSFD pour Thermal Stereo Fall Détection) basée sur les correspondances stéréo mais sans calibration et un apprentissage de points au sol. Enfin, pour la surveillance des activités des personnes âgées, nous avons exploré de nombreuses approches basées sur l’apprentissage profond pour classer des activités avec une quantité limitée de données d’apprentissage
Nowadays, it is essential to find solutions to detect and prevent the falls of seniors. We proposed a low-cost device based on a pair of thermal sensors. The counterpart of these low-cost sensors is their low resolution (80x60 pixels), low refresh rate, noise, and halo effects. We proposed some approaches to bypass these drawbacks. First, we proposed a calibration method with a grid adapted to the thermal image and a framework ensuring the robustness of the parameters estimation despite the low resolution. Then, for 3D vision, we proposed a threefold sub-pixel stereo matching framework (called ST for Subpixel Thermal): 1) robust features extraction method based on phase congruency, 2) matching of these features in pixel precision, and 3) refined matching in sub-pixel accuracy based on local phase correlation. We also proposed a super-resolution method called Edge Focused Thermal Super-resolution (EFTS), which includes an edge extraction module enforcing the neural networks to focus on the edge in images. After that, for fall detection, we proposed a new method (called TSFD for Thermal Stereo Fall Detection) based on stereo point matching but without calibration and the classification of matches as on the ground or not on the ground. Finally, we explored many approaches to learn activities from a limited amount of data for seniors activity monitoring

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Shaafi, Aymen. "Secured and trusted remote wireless health monitoring systems for assisted living of elderly people". Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2021. http://www.theses.fr/2021UNIP5208.

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Resumen

Le vieillissement de la population est l'un des problèmes clés pour la grande majorité de nombreux pays. Le nombre de personnes âgées souffrant de multiples maladies et nécessitant une surveillance continue de leurs signes vitaux augmente chaque jour, entraînant des coûts de santé supplémentaires. Les systèmes de santé modernes en médecine gériatrique nécessitent souvent la présence de personnes âgées à l'hôpital, ce qui est en conflit avec leur exigence d'indépendance et d'intimité. Les développements récents sur la télésurveillance e-santé offrent une large gamme de solutions. Cependant, la plupart des appareils sont conçus pour une détection médicale spécifique et fonctionnent indépendamment les uns des autres. Il y a toujours un manque de cadre intégré avec une interopérabilité élevée et un support de surveillance en ligne continu pour une analyse de corrélation plus approfondie. Cette thèse est une étape vers un système de collecte de données à distance, complet et continu pour les personnes âgées présentant divers types de problèmes de santé. Notre esprit de recherche est motivé par la demande immédiate d'un système de surveillance de la santé à distance sans fil sécurisé et fiable pour les personnes âgées en résidence assistée, combinant diverses sources de données. Pour créer un système aussi complet, nous le divisons en sous-systèmes, afin de le rendre réalisable et facile à mettre en œuvre, nous permettant ainsi de mettre à jour chaque sous-système individuellement dans les études futures sans affecter les autres sous-systèmes intégrés. L'accent est mis sur un système complet de surveillance à distance de l'e- santé. La liste des principales contributions contient (1) proposer une nouvelle approche pour la sécurité des appareils surveillés et proposer une solution pour prévenir les attaques MiTM et réduire la consommation d'énergie, (2) nous proposons une détection de chute fiable, (3) étudier et développer une nouvelle méthode de reconnaissance des activités quotidiennes des patients âgés surveillés, (4) proposer une approche pour améliorer la fiabilité du système et réduire les fausses alarmes et les interventions inutiles, (5) proposer et développer un algorithme de conversion de la langue des signes en texte utilisant une analyse de fusion multi-capteurs. En conséquence, nous prévoyons de fournir un système de surveillance avec une précision fiable dans la détection d'événements anormaux et de déclencher une alarme lors de la détection de tels événements pour demander de l'aide et de l'assistance
Aging population is one of the key problems for the vast majority of many countries. The number of elderly people who suffer from multiple diseases and need continuous monitoring of their vital signs increases everyday, resulting in additional healthcare costs. Modern healthcare systems in geriatric medicine often require elderly presence at the hospital which conflict with their demand for independence and privacy. Recent developments on remote e-health monitoring, provides a wide range of solutions. However, most of the devices are designed for specific medical sensing and operate independently from each other. There is still a lack of integrated framework with high interoperability and continuous online monitoring support for further correlation analysis. This thesis is a step towards a remote, complete, and continuous data gathering system for elderly people with various types of health problems. Our research spirit is motivated by immediate demand in a secured and trusted remote wireless health monitoring System for assisted living Elderly people, combining various data sources. To create such a complete system we divide it into subsystems, in order to make it feasible and easy to implement, thus allowing us to update each subsystem individually in the future studies without affecting other integrated subsystems. The main focus is on a complete remote e-health monitoring system. The list of main contributions contains (1) propose a new approach for security of monitored devices and propose a solution to prevent MiTM attacks and reduce energy consumption, (2) we propose reliable fall detection,(3) investigating and developing a novel recognition method of daily activities for monitored elderly patient, (4) propose an approach to enhance the reliability of the system and to reduce false alarms and unnecessary interventions, (5) propose and develop a sign language to text converter algorithm using multi-sensor fusion analysis. As a result, we expect to provide a monitoring system with reliable accuracy in the detection of abnormal events, and raise an alarm upon detection of such events to seek help and assistance

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Chahid, Omar. "Détection d'actions humaines interdites par fusion de capteurs". Mémoire, Université de Sherbrooke, 2009. http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/4844.

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Resumen

Depuis la fin du 20e siècle, la vidéosurveillance est en demande croissante. Avec l'évolution permanente des technologies numériques, les systèmes de vidéosurveillance se sont généralisés de lieux publics à haute importante à la surveillance de résidence familiale. Malgré cela, l'inconvénient majeur de la vidéosurveillance reste sa dépendance à l'interprétation humaine. Nous proposons alors un système de surveillance intelligent qui a pour objectif principal l'aide à la prise de décision pour l'agent de surveillance, selon les différentes situations. Pour cela, notre système se base sur l'information provenant de plusieurs capteurs (caméras, détecteur de contact...). Dans notre travail, nous avons développé un modèle de reconnaissance d'actions humaines. Les résultats obtenus lors de l'expérimentation, montrent que notre modèle est performant et robuste. D'ailleurs, une comparaison avec les autres travaux existants confirme ces performances, considérées comme les meilleures. L'apport de notre approche réside dans une nouvelle caractéristique, appelée CSST (Contour et Sift Spatio-temporel).

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Serra, Renan. "Développement et caractérisation d'un système de sol piézoélectrique intelligent : application à la détection des chutes". Thesis, Strasbourg, 2017. http://www.theses.fr/2017STRAD018.

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Resumen

Cette thèse s’inscrit dans le domaine de la conception et de la réalisation de systèmes intelligents, associés à une technologie de capteurs sol. Elle vise à concevoir un outil automatisé et intelligent destiné à détecter principalement les chutes de personnes âgées en milieu hospitalier, afin de fournir une information supplémentaire au personnel soignant. Premièrement, les différentes technologies de capteurs appliquées aux revêtements de sol ont été étudiées. Parmi les technologies recensées, les capteurs piézoélectriques planaires en polymères ont été retenus pour l’élaboration du système intelligent. Ensuite, la caractérisation de la solution technique retenue a permis de définir les conditions et limites d’utilisation du capteur. Les aspects de robustesse et de durabilités ont été évalués à l’aide de méthodes développées à ces effets. Enfin, des algorithmes de détection ont été développés en vue de détecter les chutes, les pas et la présence de personnes sur des surfaces délimitées par le système. Des stratégies de classification basées sur la corrélation de Pearson, des algorithmes d’apprentissages ou des algorithmes à seuils ont été utilisés
This thesis is part of the field of design and elaboration of smart systems combined with a flooring sensor technology. The main objective deal with the design of an automated and smart tool to detect falls of elderly people in hospitals or nursing homes, in order to provide additional information to healthcare workers. First, various sensor technologies applied to floor covering have been studied. Among the technologies identified, piezoelectric planar polymer sensors have been chosen for the development of the smart system. Then, the characterization of the validated technical solution allows to define conditions and limits of use of the sensor. The robustness and durability were evaluated using methods that were specifically developed to address these aspects. Finally, detection algorithms have been developed to detect falls, footsteps and presence of people on our sensors. Classification strategies based on Pearson’s correlation, machine learning algorithms or threshold based algorithm have been used

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Cavalcante, Aguilar Paulo Armando. "Réseaux Évidentiels pour la fusion de données multimodales hétérogènes : application à la détection de chutes". Phd thesis, Institut National des Télécommunications, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00789773.

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Resumen

Ces travaux de recherche se sont déroulés dans le cadre du développement d'une application de télévigilance médicale ayant pour but de détecter des situations de détresse à travers l'utilisation de plusieurs types de capteurs. La fusion multi-capteurs peut fournir des informations plus précises et fiables par rapport aux informations provenant de chaque capteur prises séparément. Par ailleurs les données issues de ces capteurs hétérogènes possèdent différents degrés d'imperfection et de confiance. Parmi les techniques de fusion multi-capteurs, les méthodes crédibilistes fondées sur la théorie de Dempster-Shafer sont actuellement considérées comme les plus adaptées à la représentation et au traitement des informations imparfaites, de ce fait permettant une modélisation plus réaliste du problème. En nous appuyant sur une représentation graphique de la théorie de Dempster-Shafer appelée Réseaux Évidentiels, nous proposons une structure de fusion de données hétérogènes issues de plusieurs capteurs pour la détection de chutes afin de maximiser les performances de détection chutes et ainsi de rendre le système plus fiable. La non-stationnarité des signaux recueillis sur les capteurs du système considéré peut conduire à une dégradation des conditions expérimentales, pouvant rendre les Réseaux Évidentiels incohérents dans leurs décisions. Afin de compenser les effets résultant de la non-stationnarité des signaux provenant des capteurs, les Réseaux Évidentiels sont rendus évolutifs dans le temps, ce qui nous a conduit à introduire les Réseaux Evidentiels Dynamiques dans nos traitements et à les évaluer sur des scénarios de chute simulés correspondant à des cas d'usage variés

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Filali, Wassim. "Détection temps réel de postures humaines par fusion d'images 3D". Toulouse 3, 2014. http://thesesups.ups-tlse.fr/3088/.

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Resumen

Cette thèse est centrée sur un projet de recherche en vision. Il s'agit d'un projet qui permet à des caméras intelligentes de comprendre dans quelle posture se trouve la personne filmée. Cela permet de savoir si la personne se porte bien ou si elle est dans une situation critique ou de danger. Les caméras ne doivent pas être connectées à un ordinateur, mais avoir toute l'intelligence embarquée dans la caméra même. Ce travail s'appuie sur des technologies récentes comme le capteur Kinect de la console de jeu. Ce type de capteur est un capteur de profondeur, c'est-à-dire que la caméra peut estimer la distance qui la sépare de chaque point de la scène. Notre contribution consiste à combiner plusieurs de ces caméras pour avoir une meilleure reconstruction de la posture de la personne. Nous avons créé une base de données d'images qui a permis d'apprendre au programme comment reconnaître les postures. Nous avons ajusté les bons paramètres à notre programme et on l'a comparé au programme du Kinect
This thesis is based on a computer vision research project. It is a project that allows smart cameras to understand the posture of a person. It allows to know if the person is alright or if it is in a critical situation or in danger. The cameras should not be connected to a computer but embed all the intelligence in the camera itself. This work is based on the recent technologies like the Kinect sensor of the game console. This sensor is a depth sensor, which means that the camera can estimate the distance to every point in the scene. Our contribution consists on combining multiple of these cameras to have a better posture reconstruction of the person. We have created a dataset of images to teach the program how to recognize postures. We have adjusted the right parameters and compared our program to the one of the Kinect

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Vaquette, Geoffrey. "Reconnaissance robuste d'activités humaines par vision". Thesis, Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS090.

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Resumen

Cette thèse porte sur la segmentation supervisée d'un flux vidéo en fragments correspondant à des activités de la vie quotidienne. En différenciant geste, action et activité, cette thèse s'intéresse aux activités à haut niveau sémantique telles que "Cuisiner" ou "Prendre son repas" par opposition à des actions comme "Découper un aliment". Pour cela, elle s'appuie sur l'algorithme DOHT (Deeply Optimized Hough Transform), une méthode de l'état de l'art utilisant un paradigme de vote (par transformée de Hough). Dans un premier temps, nous adaptons l'algorithme DOHT pour fusionner les informations en provenance de différents capteurs à trois niveaux différents de l'algorithme. Nous analysons l'effet de ces trois niveaux de fusion et montrons son efficacité par une évaluation sur une base de données composée d'actions de la vie quotidienne. Ensuite, une étude des jeux de données existant est menée. Constatant le manque de vidéos adaptées à la segmentation et classification (détection) d'activités à haut niveau sémantique, une nouvelle base de données est proposée. Enregistrée dans un environnement réaliste et dans des conditions au plus proche de l'application finale, elle contient des vidéos longues et non découpées adaptées à un contexte de détection. Dans un dernier temps, nous proposons une approche hiérarchique à partir d'algorithmes DOHT pour reconnaître les activités à haut niveau sémantique. Cette approche à deux niveaux décompose le problème en une détection non-supervisée d'actions pour ensuite détecter les activités désirées
This thesis focuses on supervised activity segmentation from video streams within application context of smart homes. Three semantic levels are defined, namely gesture, action and activity, this thesis focuses mainly on the latter. Based on the Deeply Optimized Hough Transform paridigm, three fusion levels are introduced in order to benefit from various modalities. A review of existing action based datasets is presented and the lack of activity detection oriented database is noticed. Then, a new dataset is introduced. It is composed of unsegmented long time range daily activities and has been recorded in a realistic environment. Finaly, a hierarchical activity detection method is proposed aiming to detect high level activities from unsupervised action detection

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Khelaifia, Saber. "Détection et culture des archaea associées aux muqueuses intestinale et orale humaines". Thesis, Aix-Marseille, 2013. http://www.theses.fr/2013AIXM5029.

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Resumen

Les archaea constituent l'un des quatre domaines connus du vivant. Contrairement à ce que leur nom laisse supposer, elles ont colonisé tous les écosystèmes et les microbiotes de certains hôtes dont l'Homme. Chez l'homme, certaines espèces d'archaea méthanogènes ont été associées aux muqueuses orale, intestinale et vaginale. Ces archaea méthanogènes sont des procaryotes anaérobies stricts et leurs conditions de culture restent fastidieuses et très mal connues. Quatre archaea methanogènes seulement ont été isolées à partir de prélèvements humains y compris dans le microbiote digestif Methanobrevibacter smithii détectée dans 95,7% des individus, Methanosphaera stadtmanae retrouvée chez environ un tiers des individus et plus récemment dans notre laboratoire Methanomassilicoccus luminyensis détectée en moyenne chez 4% des individus avec une prévalence liée à l'âge ; et dans le microbiote orale Methanobrevibacter oralis isolée à partir de la plaque dentaire
Archaea is one of four known domains of life. Unlike what their name suggests, they some species of methanogenic archaea have been associated with oral, vaginal and intestinal mucosa. These methanogenic archaea are obligate anaerobic prokaryotes and their culture conditions are fastidious and very poorly known. Only four methanogenic archaea have been isolated from human samples including the digestive microbiota; Methanobrevibacter smithii detected in 95.7% of individuals Methanosphaera stadtmanae found in approximately one third of individuals and more recently in our laboratory Methanomassilicoccus luminyensis detected on average in 4% of individuals with a prevalence of age-related, and in the oral microbiota Methanobrevibacter oralis isolated from dental plaque

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Auvinet, Edouard. "Analyse d'information tridimensionnelle issue de systèmes multi-caméras pour la détection de la chute et l'analyse de la marche". Phd thesis, Université Rennes 2, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00946188.

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Resumen

Cette thèse s'intéresse à définir de nouvelles méthodes cliniques d'investigation permettant de juger de l'impact de l'avance en âge sur la motricité. En particulier, cette thèse se focalise sur deux principales perturbations possibles lors de l'avance en âge : la chute et l'altération de la marche.Ces deux perturbations motrices restent encore mal connues et leur analyse en clinique pose de véritables défis technologiques et scientifiques. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes originales de détection qui peuvent être utilisées dans la vie courante ou en clinique, avec un minimum de contraintes techniques.Dans une première partie, nous abordons le problème de la détection de la chute à domicile, qui a été largement traité dans les années précédentes. En particulier, nous proposons une approche permettant d'exploiter le volume du sujet, reconstruit à partir de plusieurs caméras calibrées. Ces méthodes sont généralement très sensibles aux occultationsqui interviennent inévitablement dans le domicile et nous proposons donc une approche originale beaucoup plus robuste à ces occultations. L'efficacité et le fonctionnement en temps réel ont été validés sur plus d'une vingtaine de vidéos de chutes et de leurres, avec des résultats approchant les 100% de sensibilité et de spécificité en utilisant 4 caméras ou plus.Dans une deuxième partie, nous allons un peu plus loin dans l'exploitation des volumes reconstruits d'une personne, lors d'une tâche motrice particulière : la marche sur tapis roulant, dans un cadre de diagnostic clinique. Dans cette partie, nous analysons plus particulièrement la qualité de la marche. Pour cela nous développons le concept d'utilisation de caméras de profondeur pour la quantification de l'asymétrie spatiale au cours du mouvement des membres inférieurs pendant la marche. Après avoir détecté chaque pas dans le temps, cette méthode réalise une comparaison de surfaces de chaque jambe avec sa correspondante symétrique du pas opposé. La validation effectuée sur une cohorte de 20 sujets montre la viabilité de la démarche

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Langeard, Antoine. "Prévention de la chute chez la personne âgée : de la détection du risque à la réhabilitation par électrostimulation". Thesis, Normandie, 2017. http://www.theses.fr/2017NORMC210/document.

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Resumen

L’objectif de ce travail était d’améliorer la prévention de la chute des séniors en améliorant la détection des personnes à risque et les outils d’évaluation du contrôle postural ainsi qu’en utilisant un programme de réhabilitation par électrostimulation. Afin de répondre à ces trois objectifs, trois parties ont été développées :Le but de la partie I était d’apporter des outils permettant une meilleure détection des personnes à risque à travers l’identification de facteurs responsables d’un déclin du contrôle postural. Nous avons pu établir lors de trois études que (i) les personnes consommant cinq médicaments et plus par jour présentent un risque accru des troubles de la cognition et de la mobilité, (ii) les chuteurs fracturés ont un déficit de stabilisation après le passage d’obstacle et (iii) les chuteurs fracturés réduisent moins leur vitesse de marche lors de la double tâche. Dans la partie II nous avons évalué pour la première fois le freinage du centre de masse, paramètre corrélé à la qualité du contrôle postural, avec une technique d’analyse cinématique. Il a été mis en évidence que l’analyse sur plateforme de force, habituellement utilisée, présente une plus grande variabilité et conduit à une sous-estimation de l’indice de freinage, en comparaison à cette nouvelle méthode d’analyse. Dans la partie III nous avons testé l’efficacité d’un programme d’électrostimulation des muscles mobilisateurs de la cheville sur les facteurs de risque de chute. Cet entrainement a permis d’augmenter la force des muscles et bien que la réhabilitation d’autres muscles semble nécessaire afin d’améliorer la marche, le programme a réhabilité efficacement les performances d'équilibre
The objective of this work was to improve the prevention of falls in seniors by (i) improving the detection of people at risk, (ii) providing new tools for assessing postural control and (iii) studying the effects of rehabilitation program by electrostimulation on the markers of the risk of falling. In order to meet these three objectives, three parts were developed:The aim of Part I was to provide tools for better detection of persons at risk of falls or fractures through the identification of factors responsible for a decline in postural control. We have been able to establish through three studies that (i) elderly patients who take five or more drugs per day are at higher risk of cognitive and mobility impairments, (ii) subjects who undergo fractures have a stabilization deficit after obstacle crossing and (iii) fractured fallers reduce their walking speed less during dual-task walking.In Part II we evaluated for the first time the braking of the center of mass, a parameter correlated with the quality of the postural control, with a kinematic analysis technique. It has been demonstrated that the technic usually used, the force-plate analysis, presents greater variability and leads to an underestimation of the braking index in comparison with this new method of analysis.In Part III we tested the effectiveness of a training program by electrostimulation of the ankle plantar and dorsiflexors on the parameters related to the fall or its severity. This training increased the strenght, and probably the contraction speed of the ankle muscles. Although the rehabilitation of other muscles seems necessary to improve gait,the training program has rehabilitated dynamic balance

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Amoud, Hassan. "Détection d'une évolution du risque de chute chez les personnes âgées". Troyes, 2006. http://www.theses.fr/2006TROY0018.

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Les recherches bibliographiques sur la caractérisation de l’équilibre statique ont permis de le caractériser par une soixantaine de paramètres divisés en 3 groupes : spatio-temporels, fréquentiels et stochastique. Ce dernier groupe a été analysé pour étudier sa capacité à identifier des différences posturales entre deux groupes de personnes âgées et témoins, sa robustesse et la durée minimale nécessaire pour son calcul. Une analyse par des méthodes non linéaires est menée en utilisant l’entropie estimée par plusieurs méthodes comme l’Approximate Entropie (ApEn), la Sample Entropie (SampEn) et la MultiScale Entropie (MSE). Cependant, ces méthodes souffrent des composantes « basse fréquence » se trouvant dans le signal postural. Pour remédier à ce problème, nous avons préconisé une nouvelle méthode appelée Entropie de Mode Intrinsèque (IMEn). Cette nouvelle méthode se base sur la décomposition empirique multimodale (EMD) en éliminant les composantes (IMFs) de basse fréquence. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode est capable de caractériser l’équilibre postural et d’identifier les différences posturales entre les groupes. Finalement, une simulation de dégradation de l’équilibre a été réalisée pour permettre de sélectionner, parmi les paramètres étudiés, ceux qui sont capables d’identifier une dégradation de l’équilibre. Cette sélection de paramètres a été réalisée par des méthodes de détection de changements et des méthodes de sélection de variables supervisées. Cette étude a montré qu’il est possible de trouver plusieurs combinaisons de ces paramètres pour détecter une dégradation de l’équilibre
Previous research has identified over 60 parameters that can be used to characterise static balance, within which three groups exist: spatiotemporal, spectral and stochastic. This last group was analyzed to study its capacity to identify postural differences between two groups of elderly and control subject, its robustness and the minimal duration needed for its calculation. An analysis by nonlinear methods is carried out by using several methods to estimate entropy, such as Approximate Entropy (ApEn), Sample Entropy (SampEn) and Multi-Scale Entropy (MSE). However, these methods suffer from the presence of low-frequency components in the signals. To resolve this problem, a new method called Intrinsic Mode Entropy (IMEn) has been developed based on the Empirical Mode Decomposition (EMD) to eliminate low frequency components (IMFs). The results obtained show that this method is able to characterize postural balance and identify postural differences between groups. Finally, a simulation of the degradation of balance was carried out to make it possible to select those parameters that are able to identify a degradation of balance. Parameter selection was carried out by change-detection methods and supervised feature-selection methods. This study showed that it is possible to find several combinations of these parameters to detect a degradation of balance

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Haffner, Julien. "Conception d'un sol instrumenté pour la détection de chutes de personnes à l'aide de capteurs capacitifs et de techniques de l'apprentissage statistique". Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066117.

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Resumen

Chaque année, près de 9000 personnes âgées de plus de 65 ans décèdent des suites d'une chute en France. Les chutes constituent plus de 80% des accidents de la vie courante chez les plus de 65 ans. Ce chiffre devrait s’accroître considérablement du fait de l’évolution démographique, avec l’augmentation programmée de la population gériatrique. Les séquelles d'une chute sont d'autant plus graves que la personne reste longtemps au sol sans pouvoir se relever. Pour limiter les effets des chutes des personnes âgées, il est nécessaire de développer une offre de services et de technologies permettant aux personnes seules de rester en contact avec l'extérieur. Dans cette thèse, deux systèmes de détection de chutes de personne constitués de capteurs capacitifs intégrés dans le sol sont présentés. Les capteurs sont totalement invisibles par les occupants de la pièce, de manière à déranger le moins possible la tranquillité de l'utilisateur. Dans le premier système, les capteurs sont disposés parallèlement entre eux selon une dimension de la salle. Un capteur est constitué de plusieurs électrodes, dont l'écartement relatif a été déterminé pour favoriser la reconnaissance d'une personne allongée sur le sol. Le deuxième système est constitué de deux couches de capteurs perpendiculaires entre elles. Plusieurs pièces ont été instrumentées avec les capteurs capacitifs. Un changement d'environnement a une influence sur le signal capacitif mesuré, en raison de la configuration du sol propre à chaque installation. Des méthodes de pré-traitement des mesures sont proposées pour conférer aux classifieurs sélectionnés une capacité de performance équivalente sur tous les environnements
Almost 9000 people aged over 65 die each year in France, as consequences of a fall. Falls represent over 80% of all domestic accidents in this part of the population. This number should substantially increase, as the average age of the population is expected to constantly grow up in the next decades. The longest the fallen person stay on the floor without being rescued, the worst are the consequences of the fall. In order to decrease negative effects of falls in older people, it is decisive to develop a technological way to keep isolated people in contact with outside world. In this thesis two fall detection systems are presented, made up with capacitive sensors integrated into the floor. Sensors are totally hidden to the view of people living in the room, in a way that their privacy is most respected. In the first system, parallel sensors are laid out in one direction of the room. One sensor is composed of four electrodes, whose relative spaces have been chosen to favor the detection of a person laying down on the floor. The second system consists of two perpendicular layers of capacitive sensors. Several rooms have been equipped with such sensors. Installing sensors in a new environment has an influence on the measured capacitive signal, due to the own floor configuration in each room. Methods of data preprocessing are proposed, in order to give equivalent detection performances in each environment

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Haffner, Julien. "Conception d'un sol instrumenté pour la détection de chutes de personnes à l'aide de capteurs capacitifs et de techniques de l'apprentissage statistique". Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066117.

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Chaque année, près de 9000 personnes âgées de plus de 65 ans décèdent des suites d'une chute en France. Les chutes constituent plus de 80% des accidents de la vie courante chez les plus de 65 ans. Ce chiffre devrait s’accroître considérablement du fait de l’évolution démographique, avec l’augmentation programmée de la population gériatrique. Les séquelles d'une chute sont d'autant plus graves que la personne reste longtemps au sol sans pouvoir se relever. Pour limiter les effets des chutes des personnes âgées, il est nécessaire de développer une offre de services et de technologies permettant aux personnes seules de rester en contact avec l'extérieur. Dans cette thèse, deux systèmes de détection de chutes de personne constitués de capteurs capacitifs intégrés dans le sol sont présentés. Les capteurs sont totalement invisibles par les occupants de la pièce, de manière à déranger le moins possible la tranquillité de l'utilisateur. Dans le premier système, les capteurs sont disposés parallèlement entre eux selon une dimension de la salle. Un capteur est constitué de plusieurs électrodes, dont l'écartement relatif a été déterminé pour favoriser la reconnaissance d'une personne allongée sur le sol. Le deuxième système est constitué de deux couches de capteurs perpendiculaires entre elles. Plusieurs pièces ont été instrumentées avec les capteurs capacitifs. Un changement d'environnement a une influence sur le signal capacitif mesuré, en raison de la configuration du sol propre à chaque installation. Des méthodes de pré-traitement des mesures sont proposées pour conférer aux classifieurs sélectionnés une capacité de performance équivalente sur tous les environnements
Almost 9000 people aged over 65 die each year in France, as consequences of a fall. Falls represent over 80% of all domestic accidents in this part of the population. This number should substantially increase, as the average age of the population is expected to constantly grow up in the next decades. The longest the fallen person stay on the floor without being rescued, the worst are the consequences of the fall. In order to decrease negative effects of falls in older people, it is decisive to develop a technological way to keep isolated people in contact with outside world. In this thesis two fall detection systems are presented, made up with capacitive sensors integrated into the floor. Sensors are totally hidden to the view of people living in the room, in a way that their privacy is most respected. In the first system, parallel sensors are laid out in one direction of the room. One sensor is composed of four electrodes, whose relative spaces have been chosen to favor the detection of a person laying down on the floor. The second system consists of two perpendicular layers of capacitive sensors. Several rooms have been equipped with such sensors. Installing sensors in a new environment has an influence on the measured capacitive signal, due to the own floor configuration in each room. Methods of data preprocessing are proposed, in order to give equivalent detection performances in each environment

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Charfi, Imen. "Détection automatique de chutes de personnes basée sur des descripteurs spatio-temporels : définition de la méthode, évaluation des performances et implantation temps-réel". Phd thesis, Université de Bourgogne, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00959850.

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Nous proposons une méthode supervisée de détection de chutes de personnes en temps réel, robusteaux changements de point de vue et d'environnement. La première partie consiste à rendredisponible en ligne une base de vidéos DSFD enregistrées dans quatre lieux différents et qui comporteun grand nombre d'annotations manuelles propices aux comparaisons de méthodes. Nousavons aussi défini une métrique d'évaluation qui permet d'évaluer la méthode en s'adaptant à la naturedu flux vidéo et la durée d'une chute, et en tenant compte des contraintes temps réel. Dans unsecond temps, nous avons procédé à la construction et l'évaluation des descripteurs spatio-temporelsSTHF, calculés à partir des attributs géométriques de la forme en mouvement dans la scène ainsique leurs transformations, pour définir le descripteur optimisé de chute après une méthode de sélectiond'attributs. La robustesse aux changements d'environnement a été évaluée en utilisant les SVMet le Boosting. On parvient à améliorer les performances par la mise à jour de l'apprentissage parl'intégration des vidéos sans chutes enregistrées dans l'environnement définitif. Enfin, nous avonsréalisé, une implantation de ce détecteur sur un système embarqué assimilable à une caméra intelligentebasée sur un composant SoC de type Zynq. Une démarche de type Adéquation AlgorithmeArchitecture a permis d'obtenir un bon compromis performance de classification/temps de traitement

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Daher, Mohamad. "Fusion multi-capteurs tolérante aux fautes pour un niveau d'intégrité élevé du suivi de la personne". Thesis, Lille 1, 2017. http://www.theses.fr/2017LIL10136/document.

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Environ un tiers des personnes âgées vivant à domicile souffrent d'une chute chaque année. Les chutes les plus graves se produisent lorsque la personne est seule et incapable de se lever, ce qui entraîne un grand nombre de personnes âgées admis au service de gériatrique et un taux de mortalité malheureusement élevé. Le système PAL (Personally Assisted Living) apparaît comme une des solutions de ce problème. Ce système d’intelligence ambiante permet aux personnes âgées de vivre dans un environnement intelligent et pro-actif. Le travail de cette thèse s’inscrit dans le cadre de suivi des personnes âgées avec un maintien à domicile, la reconnaissance quotidienne des activités et le système automatique de détection des chutes à l'aide d'un ensemble de capteurs non intrusifs qui accorde l'intimité et le confort aux personnes âgées. En outre, une méthode de fusion tolérante aux fautes est proposée en utilisant un formalisme purement informationnel: filtre informationnel d’une part, et outils de la théorie de l’information d’autre part. Des résidus basés sur la divergence de Kullback-Leibler sont utilisés. Via un seuillage adéquat, ces résidus conduisent à la détection et à l’exclusion des défauts capteurs. Les algorithmes proposés ont été validés avec plusieurs scénarii différents contenant les différentes activités: marcher, s’asseoir, debout, se coucher et tomber. Les performances des méthodes développées ont montré une sensibilité supérieure à 94% pour la détection de chutes de personnes et plus de 92% pour la discrimination entre les différentes ADL (Activités de la vie quotidienne)
About one third of home-dwelling older people suffer a fall each year. The most painful falls occur when the person is alone and unable to get up, resulting in huge number of elders which are associated with institutionalization and high morbidity-mortality rate. The PAL (Personally Assisted Living) system appears to be one of the solutions of this problem. This ambient intelligence system allows elderly people to live in an intelligent and pro-active environment. This thesis describes the ongoing work of in-home elder tracking, activities daily living recognition, and automatic fall detection system using a set of non-intrusive sensors that grants privacy and comfort to the elders. In addition, a fault-tolerant fusion method is proposed using a purely informational formalism: information filter on the one hand, and information theory tools on the other hand. Residues based on the Kullback-Leibler divergence are used. Using an appropriate thresholding, these residues lead to the detection and the exclusion of sensors faults. The proposed algorithms were validated with many different scenarios containing the different activities: walking, sitting, standing, lying down, and falling. The performances of the developed methods showed a sensitivity of more than 94% for the fall detection of persons and more than 92% for the discrimination between the different ADLs (Activities of the daily life)

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Mroué, Ali. "Etude et évaluation d'un système multi-radars monostatiques ultra large bande : application à la détection et à l'identification de chutes sur les voies ferroviaires". Valenciennes, 2010. http://ged.univ-valenciennes.fr/nuxeo/site/esupversions/f81c9e2d-8748-4721-9c7c-12dcf60ce0fc.

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L’étude présentée dans ce mémoire concerne le développement d’un système de détection et d’identification de cibles exploitant une technique multi-radar monostatique ultra large bande et dé- veloppé selon un axe. L’application visée porte sur le développement d’un système de détection et de discrimination d’objets chutant sur les voies ferroviaires. L’objectif principal de ce travail est d’étudier et d’évaluer les différents sous-ensembles radiofréquence et traitement du signal de ce dispositif et de les optimiser afin d’aboutir à la validation de la faisabilité du système complet. Un guide d’onde à fente, opérant dans la bande de fréquence optimale évaluée assure une couverture continue de rayonnement le long du quai. Il sert de support de propagation et est percé d’ouvertures constituant autant de radars monostatiques consécutifs. Après avoir caractérisé les différents objets susceptibles de chuter sur les voies ferroviaires par la méthode d’expansion de singularité (SEM), les coefficients naturels de réso- nance sont sauvegardés dans une bibliothèque afin de les utiliser dans le processus de discrimination. A l’issue de ce processus, que ce soit lors des simulations numériques ou lors d’essais expérimentaux, nous obtenons que les différentes familles d’objets détectés à proximité des radars monostatiques, dont les corps humains s’avèrent bien discriminés. En conclusion, ce travail a permis de mettre en œuvre un système original de détection et d’identification fondé sur l’utilisation de techniques avancées dans le domaine de la détection et de l’identification des objets. Il pourrait être étendu à d’autres domaines tels que la détection des liquides dans les valises des voyageurs voire la détection et l’identification d’intrusions dans des environnements complexes
This thesis presents the development of an Ultra Wide Band monostatic multi-radar sys- tem developed along a single axis. This system aims to detect and identify targets along its axis. The considered field of application is to detect and identify fall on track objects in order to enhance guided transport passenger safety. The main objective of this work is to study the different radiofrequency and signal processing subsets in order to validate the feasibility of the whole system. Simulation and expe- rimentations are performed. A slotted waveguide operated in its fundamental mode is used. Slots close to resonance are periodically perforated and constitute the monostatic radars. An optimal bandwidth and constant radiation coverage along the railway is then optimized. The singularity expansion method (SEM) is used and the characterization of objects fallen onto the track is performed. Complex natural resonances are computed and measured and then saved into a library for further use in a specific discrimination process. Using both numerical simulations and experimental results, the discrimination process shows that the human body is well discriminated as well as other typical objects (suitcases. . . ). In conclusion, this work has led to significant advances in object detection and identification in the railway field, and could have some fallout in other fields such as detection of liquids in the passenger luggage in the airport or detection and identification of intrusions in complex environments

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Yaradou, Diaraf Farba. "Legionella pneumophila : de la détection dans les réseaux d'eau à l'étude de l'invasion des cellules épithéliales pulmonaires humaines". Lyon 1, 2007. http://www.theses.fr/2007LYO10174.

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Lévesque, Ryan Maude. "Technologies d'information de santé chez les personnes âgées : attitudes, conseils et volonté d'usage". Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2019. http://hdl.handle.net/10393/39644.

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Avec le phénomène de vieillissement de la population vécu actuellement, la recherche de solutions pour mieux supporter les personnes âgées sans affubler davantage la main d’œuvre se tourne vers une meilleure prévention et gestion des problèmes de santé supportée par des technologies d’information de santé. Le succès de l’adoption de ces technologies est tributaire de la perception face à l’usage de celles-ci . Cette étude a exploré les perceptions de personnes âgées à l’égard de la télésurveillance, d’appareils d’auto-suivi et de détection des chutes par l’entremise de groupes de discussion et d’entrevues. Les thèmes ressortis comprennent la familiarité avec les technologies présentées, les bénéfices, préoccupations et utilités perçus à leur usage, les conseils et améliorations souhaitées et la volonté d’usage des appareils. Les participants connaissaient peu les technologies présentées, entretenaient une attitude positive à leurs égards et percevaient d’importants bénéfices à y recourir tant pour la santé que pour la tranquillité d’esprit. Toutefois, ils entretenaient certaines craintes, surtout reliées aux difficultés de certains à pouvoir utiliser ces technologies. Ils percevaient l’utilité de celles-ci dans de nombreux contextes, mais ne s’identifiaient pas au besoin d’y recourir et ne souhaitaient pas personnellement le faire à court terme, à moins d’avoir déjà utilisé celles-ci. Adapter les technologies aux diverses limitations des personnes âgées, offrir des formations à l’usage, informer davantage la population sur les technologies d’information de santé existantes et s’assurer de rendre accessible l’usage de celles-ci pourrait favoriser l’adoption des technologies par les personnes âgées. Des recherches sont nécessaires pour vérifier si ces conclusions s’appliquent à une population plus large et concernent d’autres technologies de santé pouvant supporter les personnes âgées.

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Chaccour, Kabalan. "Elaborating the Actimetric Profile of Fall Sensitive Patients for Early Detection of Fall Incidents". Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2017. http://www.theses.fr/2017UBFCA016/document.

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La croissance et le vieillissement sont inévitables pour la race humaine. Chez les personnes âgées, le vieillissement est souvent accompagné par de nombreuses formes de maladies et de dangers dont les chutes qui affectent la qualité de vie et qui posent un enjeu socio-économique. Mais les chutes sont évitables. Les acteurs de santé, les scientifiques et les chercheurs combinent actuellement des efforts pour développer des systèmes de détection et de prédiction des chutes. Dans le contexte de la prédiction des chutes, l'objectif de cette thèse est d'élaborer le profile actimétrique des patients sensibles aux chutes afin de les alerter d'une possible chute. Ceci consiste principalement à développer un système capable de surveiller les paramètres de la marche des personnes durant leurs activités quotidiennes avec un minimum d'intrusivité. Dans une première contribution, nous avons proposé une classification générique des systèmes liés à la chute en fonction du déploiement de leurs capteurs. Nous avons distingué les systèmes portables, les systèmes non-portables et les systèmes qui combinent les deux. En se basant sur cette classification, nous avons proposé notre plateforme WMFL v1.0 dans une deuxième contribution. WMFL combine une chaussure équipée par des capteurs de force avec des dalles où nous avons intégrés des capteurs optiques infrarouges. La fusion de ces deux systèmes assure une prévention à l'intérieure et à l'extérieure des locaux. WMFL peut être aussi déployées dans une clinique. Dans une troisième contribution, nous avons proposé une méthode de prédiction des chutes en se basant sur l'analyse du déplacement du centre de pression (projeté du centre de masse) sur la surface plantaire du pied durant la marche. La méthode utilise la fenêtre glissante spatio-temporelle pour alerter le patient d'une chute potentielle et pour déterminer le risque de chute à la fin de la marche
Growth is the normal change of the human body and getting old is inevitable to human race. As a result, elderly people are subject to many forms of diseases and dangers among which falls are considered very serious in terms of quality of life and socio-economic costs. But falls can be manageable. Health practitioners, scientists and researchers currently combine efforts to develop systems capable of detecting and predicting falls. In the context of fall prediction, the goal of this thesis is to elaborate the actimetric profile of fall sensitive patients to alert them from a potential fall. It mainly consists of developing a system capable of monitoring gait and balance parameters during their daily activities with minimum intrusiveness. These are usually assessed in clinical settings using high-cost tools. In our first contribution, we proposed a generic classification of fall-related systems based on their sensors deployment. These are classified as Wearable, Non-Wearable and Fusion Systems. Based on the generic classification, we proposed the WMFL v1.0 platform in our second contribution. WMFL fuses a Foot Wear Force Sensing device with an Ambient system using IR-sensing floor tiles. The platform can be deployed at homes or in clinics. It ensures an indoor-outdoor protection. In a third contribution, we proposed an early fall detection approach to determine the risk of falling by analyzing the displacement of the Center of Pressure projecting the amount of sway of the Center of Mass on the foot plantar surface. The method uses the spatio-temporal sliding window to alert the patient of a potential fall

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Klaser, Alexander. "Apprentissage pour la reconnaissance d'actions humaines en vidéo". Phd thesis, Grenoble, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00514814.

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Resumen

Cette thèse s'intéresse à la reconnaissance des actions humaines dans des données vidéo réalistes, tels que les films. À cette fin, nous développons des algorithmes d'extraction de caractéristiques visuelles pour la classification et la localisation d'actions.

Dans une première partie, nous étudions des approches basées sur les sacs-de-mots pour la classification d'action. Dans le cas de vidéo réalistes, certains travaux récents qui utilisent le modèle sac-de-mots pour la représentation d'actions ont montré des résultats prometteurs. Par conséquent, nous effectuons une comparaison approfondie des méthodes existantes pour la détection et la description des caractéristiques locales. Ensuite, nous proposons deux nouvelles approches pour la descriptions des caractéristiques locales en vidéo. La première méthode étend le concept d'histogrammes sur les orientations de gradient dans le domaine spatio-temporel. La seconde méthode est basée sur des trajectoires de points d'intérêt détectés spatialement. Les deux descripteurs sont évalués avec une représentation par sac-de-mots et montrent une amélioration par rapport à l'état de l'art pour la classification d'actions.

Dans une seconde partie, nous examinons comment la détection de personnes peut contribuer à la reconnaissance d'actions. Tout d'abord, nous développons une approche qui combine la détection de personnes avec une représentation sac-de-mots. La performance est évaluée pour la classification d'actions à plusieurs niveaux d'échelle spatiale. Ensuite, nous explorons la localisation spatio-temporelle des actions humaines dans les films. Nous étendons une approche de suivi de personnes pour des vidéos réalistes. En outre, nous développons une représentation d'actions qui est adaptée aux détections de personnes. Nos expériences suggèrent que la détection de personnes améliore significativement la localisation d'actions. De plus, notre système montre une grande amélioration par rapport à l'état de l'art actuel.

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Klaser, Alexander. "Apprentissage pour la reconnaissance d'actions humaines en vidéo". Phd thesis, Grenoble, 2010. http://www.theses.fr/2010GRENM039.

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Cette thèse s'intéresse à la reconnaissance des actions humaines dans des données vidéo réalistes, tels que les films. À cette fin, nous développons des algorithmes d'extraction de caractéristiques visuelles pour la classification et la localisation d'actions. Dans une première partie, nous étudions des approches basées sur les sacs-de-mots pour la classification d'action. Dans le cas de vidéo réalistes, certains travaux récents qui utilisent le modèle sac-de-mots pour la représentation d'actions ont montré des résultats prometteurs. Par conséquent, nous effectuons une comparaison approfondie des méthodes existantes pour la détection et la description des caractéristiques locales. Ensuite, nous proposons deux nouvelles approches pour la descriptions des caractéristiques locales en vidéo. La première méthode étend le concept d'histogrammes sur les orientations de gradient dans le domaine spatio-temporel. La seconde méthode est basée sur des trajectoires de points d'intérêt détectés spatialement. Les deux descripteurs sont évalués avec une représentation par sac-de-mots et montrent une amélioration par rapport à l'état de l'art pour la classification d'actions. Dans une seconde partie, nous examinons comment la détection de personnes peut contribuer à la reconnaissance d'actions. Tout d'abord, nous développons une approche qui combine la détection de personnes avec une représentation sac-de-mots. La performance est évaluée pour la classification d'actions à plusieurs niveaux d'échelle spatiale. Ensuite, nous explorons la localisation spatio-temporelle des actions humaines dans les films. Nous étendons une approche de suivi de personnes pour des vidéos réalistes. En outre, nous développons une représentation d'actions qui est adaptée aux détections de personnes. Nos expériences suggèrent que la détection de personnes améliore significativement la localisation d'actions. De plus, notre système montre une grande amélioration par rapport à l'état de l'art actuel
This dissertation targets the recognition of human actions in realistic video data, such as movies. To this end, we develop state-of-the-art feature extraction algorithms that robustly encode video information for both, action classification and action localization. In a first part, we study bag-of-features approaches for action classification. Recent approaches that use bag-of-features as representation have shown excellent results in the case of realistic video data. We, therefore, conduct an extensive comparison of existing methods for local feature detection and description. We, then, propose two new approaches to describe local features in videos. The first method extends the concept of histograms over gradient orientations to the spatio-temporal domain. The second method describes trajectories of local interest points detected spatially. Both descriptors are evaluated in a bag-of-features setup and show an improvement over the state-of-the-art for action classification. In a second part, we investigate how human detection can help action recognition. Firstly, we develop an approach that combines human detection with a bag-of-features model. The performance is evaluated for action classification with varying resolutions of spatial layout information. Next, we explore the spatio-temporal localization of human actions in Hollywood movies. We extend a human tracking approach to work robustly on realistic video data. Furthermore we develop an action representation that is adapted to human tracks. Our experiments suggest that action localization benefits significantly from human detection. In addition, our system shows a large improvement over current state-of-the-art approaches

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Cherra, Khalead. "Développement d'un support solide pour les tests immunoenzymatiques en phase hétérogène : Application à la détection de neurotoxines et d'IgG humaines". Compiègne, 1991. http://www.theses.fr/1991COMPD386.

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Nous avons mis au point une nouvelle phase constituée de nitrocellulose revêtue de gélatine. Ce support présente la possibilité d'immobiliser des protéines de façon covalente. Les propriétés de cette membrane ont été étudié par la mise au point de tests immunoenzymatiques. Les différents paramètres intervenant sur l'efficacité d'immobilisation ont été optimisés
We have developed a new solid phase made of gelatin coated nitrocellulose membrane. This support offers the possibility of covalent linkage of proteins. We have studied this membrane by the development of immunoenzymatic essays. We have optimized the parameters involved in immobilization efficiency

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Nguyen, Thi Khanh Hong. "Conception faible consommation d'un système de détection de chute". Thesis, Nice, 2015. http://www.theses.fr/2015NICE4093/document.

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De nos jours, la détection de chute est un défi pour la santé, notamment pour la surveillance des personnes âgées. Le but de cette thèse est de concevoir un système de détection de chute basée sur une surveillance par caméra et d’étudier les aspects algorithmiques et architecturaux. Notre système se compose de quatre modules : la segmentation d’objet, le filtrage, l’extraction de caractéristiques et la reconnaissance qui permettent en plus de la détection de chute d’identifier leur type afin de définir un niveau d’alerte. En premier lieu, différents algorithmes ont été étudiés et comparés comme le Background Subtraction-Neural Network; le Background Subtraction-Template Matching (BGS-TM); le Background Subtraction-Hidden Markov Model ; et le Gaussian Mixture Model. Le BGS/TM présentant le meilleur taux de reconnaissance a alors été retenu. Une nouvelle base de donnée DTU-HBU a été construite et classifiée selon différentes actions : chute, non-chute (assis, couché, rampant, etc.) selon trois angles de caméra (face, côtés et de biais). Le second objectif fut de définir une méthode de conception permettant de sélectionner les architectures présentant la meilleure performance. Un premier travail fut de définir des modèles de la consommation et du temps d’exécution pour différentes cibles (processeur, FPGA). A titre d’exemple, la plateforme ZYNQ a été considérée. Les modèles proposés présentent un taux erreur inférieur à 3,5%. Une méthodologie de conception DSE basée sur deux techniques de parallélisme (Intra-task et inter-task) et couplant le taux de reconnaissance (ACC) a été définie. Les résultats obtenus montrent que l’ACC atteint 98,3% pour une énergie de 29,5 mJ/f
Nowadays, fall detection is a major challenge in the public health care domain, especially for the elderly living alone and rehabilitants in hospitals. This thesis presents an exploration for a Fall Detection System based on camera under an algorithmic and architectural point of view. Our system includes four modules: Object Segmentation, Filter, Feature Extraction and Recognition and give an urgent alarm for detecting different kinds of fall. Firstly, different algorithms for the Fall Detection System are proposed and compared the efficiency among Background Subtraction-Neural Network, Background Subtraction-Template Matching (BGS/TM), Background Subtraction-Hidden Markov Model, and Gaussian Mixture Model. Therefore, the selected BGS/TM with 91.67% (Recall), 100% (Precision) and 95.65% (Accuracy) will be implemented on ZYNQ platform. Moreover, a DUT-HBU database which is classified with different actions: fall, non-fall in three camera directions is used to evaluate the efficiency of this system. Secondly, the aim is to explore low cost architectures for this system, new power consumption and execution time models for processor core and FPGA are defined according to the different configurations of architecture and applications. The error rates of the proposed models don’t exceed 3.5%. The models are then extended to hardware/software architectures to explore low cost architecture by defining a suitable Design Space Exploration methodology. Two techniques for parallelization which are based on intra-task and inter-task static scheduling are applied with the aim to enhance the accuracy and the power consumption of this system reaches 98.3% with energy per frame of 29.5mJ/f

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Belle, Michèle. "Détection et dosage des des-gamma-carboxyprothrombines plasmatiques humaines : application à l'étude de pathologies associées à un déficit en vitamine K". Lyon 1, 1992. http://www.theses.fr/1992LYO1T158.

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Lutsch, Charles. "Les antigènes circulants dans les filarioses lymphatiques et les schistosomiases humaines : intérêt diagnostique et pronostique de leur détection par des anticorps monoclonaux". Lille 1, 1989. http://www.theses.fr/1989LIL10061.

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Les antigènes circulants parasitaires sont explorés dans la schistosomiase et la filariose lymphatique dans le but : d'établir un diagnostic des helminthiases actives, de déterminer la charge parasitaire des hôtes infestés et d'évaluer le traitement thérapeutique de ces parasitoses. Les antigènes circulants et/ou urinaires sont quantifiés à l'aide d'anticorps monoclonaux en test immunoradiométrique à deux sites. L'intérêt diagnostique du dépistage des antigènes filariens circulants et/ou urinaires est confirmé.

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Nguyen, Quang Vinh. "Contribution à l'étude de la physiologie de la chute du senior, application aux systèmes couplés pied-poignet". Rennes 1, 2012. http://www.theses.fr/2012REN1E006.

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Malgré une grande activité mondiale de recherche et développement sur la chute du senior et la disponibilité d’une offre technologique abondante en termes de capteurs et dispositifs de détection, on constate qu’aucun dispositif de reconnaissance de la chute déployé dans/hors domicile de la personne âgée ne donne entière satisfaction en termes de sensibilité, spécificité, et acceptabilité. Après une étude bibliographique sur la nature et les modalités d’occurrence de la chute et les dispositifs existants, il est proposé un modèle phénoménologique étendu qui définit cinq phases successives dans la chronologie de la chute. Il ressort qu’un dispositif n’étudiant qu’une des phases de la chute ne présente pas une fiabilité suffisante, et que certaines classes de dispositifs posturaux étudiant le risque de chute ne sont pas ambulatoires. Il est alors proposé différents types d’association de surveillance, afin de couvrir de manière ambulatoire plusieurs phases de la chute. Un dispositif susceptible de surveiller toutes les phases de la chute en mobilité est proposé. Il est constitué d’un module porté au poignet recueillant l’actimétrie et les données physiologiques (pouls, température, sudation), ainsi qu’une semelle fine intégrée dans la chaussure ou le chausson, recueillant une cartographie simplifiée des pressions plantaires. Il est montré que la combinaison de ces deux éléments autoriserait une surveillance en mobilité sur l’ensemble des cinq phases de la chute, sans contraindre la personne à effectuer d’action ou adopter de posture imposée. Des stratégies d’analyse de données sont présentées pour la classification des phases, devant déboucher sur la détection de la chute.

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Raieli, Salvatore. "TLR2 / 1 Orchestrent la réponse de les cellules dendritiques plasmacytoïdes humaines à les bactéries Gram +". Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLS495/document.

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Resumen

Les maladies infectieuses dues aux bactéries Gram + sont causes de mortalité importante à travers le monde, et de récentes études ont mis en évidence le rôle pathologique de l’interféron de type I (I IFN) dans ces maladies. Les cellules dendritiques plasmacytoïdes (pDC) produisent des quantités importantes d’IFN de type I suite à la détection de virus. Des données récentes suggèrent que les pDC humaines pourraient également détecter des bactéries, mais les récepteurs impliqués restent inconnus. Au cours de ma thèse, j’ai caractérisé l’expression des récepteurs TLR2 / 1 par les pDC. Ces deux récepteurs permettent aux pDC de détecter les lipoprotéines bactériennes. Je montre que les pDC répondent aux bactéries Gram + (M. tuberculosis, S. aureus et L. monocytogenes) par la voie TLR2 / 1. Mon travail a montré que les pDC primaires humaines expriment TLR1 et TLR2 à la fois au niveau de l'ARNm et au niveau protéique. En réponse aux lipoprotéines bactériennes, la régulation des molécules costimulatrices par les pDCs est TLR1-dépendante tandis que la sécrétion d’I-IFN est TLR2-dépendante. De plus, TLR2 et TLR1 jouent des rôles distincts au cours du priming des cellules T CD4+ naïves par les pDCs, induisant une prolifération et différentiation en sous-populations Th1 / Th2 / Treg. Je démontre en outre que ces différences reposent sur les voies de signalisation distinctes de ces deux TLR. Ce travail de thèse pose ainsi les bases pour l’exploration du rôle des pDC dans les infections bactériennes humaines
Infections by Gram+ bacteria are worldwide life-threatening diseases where new studies are highlighting the pathological role of Type I interferon (I IFN). Plasmacytoid dendritic cells (pDCs) are the main source of Type I IFN following viral sensing. Recent evidence suggests that human pDCs might sense bacteria. The receptors mediating bacterial sensing in pDCs are not known. During my thesis, I focused on the characterization of pDCs TLR2/1 receptors expression. These two receptors allow pDCs to sense Gram+ bacterial lipoproteins. My work showed that human primary pDCs express TLR1 and TLR2 at the mRNA and protein level. I show that pDCs respond to the Gram+ bacteria M. tuberculosis, S. aureus and L. monocytogenes through TLR2/1 pathway. In human primary pDC, I found that in response to bacterial lipoproteins up-regulation of costimulatory molecules is TLR1-dependent while IFN-I secretion is TLR2-dependent. TLR2 and TLR1 signalling play a different role in the pDCs priming of naïve CD4+ T-cells, inducing proliferation and differentiation to TH1/TH2/Treg subsets. I further demonstrate that these differences rely on the diverse signaling pathway activated by the two TLRs. This work provides the rationale to explore pDCs activity in human bacterial infection

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Attal, Ferhat. "Classification de situations de conduite et détection des événements critiques d'un deux roues motorisé". Thesis, Paris Est, 2015. http://www.theses.fr/2015PEST1003/document.

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Resumen

L'objectif de cette thèse est de développer des outils d'analyse de données recueillies sur les deux roues motorisés (2RMs). Dans ce cadre, des expérimentations sont menées sur des motos instrumentés dans un contexte de conduite réelle incluant à la fois des conduites normales dites naturelles et des conduites à risques (presque chute et chute). Dans la première partie de la thèse, des méthodes d'apprentissage supervisé ont été utilisées pour la classification de situations de conduite d'un 2RM. Les approches développées dans ce contexte ont montré l'intérêt de prendre en compte l'aspect temporel des données dans la conduite d'un 2RM. A cet effet, nous avons montré l'efficacité des modèles de Markov cachés. La seconde partie de cette thèse porte sur le développement d'outils de détection et de classification hors ligne des évènements critiques de conduite, ainsi que, la détection en ligne des situations de chute d'un 2RM. L'approche proposée pour la détection hors ligne des évènements critiques de conduite repose sur l'utilisation d'un modèle de mélange de densités gaussiennes à proportions logistiques. Ce modèle sert à la segmentation non supervisée des séquences de conduite. Des caractéristiques extraites du paramètre du modèle de mélange sont utilisées comme entrées d'un classifieur pour classifier les évènements critiques. Pour la détection en ligne de chute, une méthode simple de détection séquentielle d'anomalies basée sur la carte de contrôle MCUSUM a été proposée. Les résultats obtenus sur une base de données réelle ont permis de montrer l'efficacité des méthodologies proposées à la fois pour la classification de situations de conduite et à la détection des évènements critiques de conduite
This thesis aims to develop framework tools for analyzing and understanding the riding of Powered Two Wheelers (PTW). Experiments are conducted using instrumented PTW in real context including both normal (naturalistic) riding behaviors and critical riding behaviors (near fall and fall). The two objectives of this thesis are the riding patterns classification and critical riding events detection. In the first part of this thesis, a machine-learning framework is used for riding pattern recognition problem. Therefore, this problem is formulated as a classification task to identify the class of riding patterns. The approaches developed in this context have shown the interest to take into account the temporal aspect of the data in PTW riding. Moreover, we have shown the effectiveness of hidden Markov models for such problem. The second part of this thesis focuses on the development of the off-line detection and classification of critical riding events tools and the on-line fall detection. The problem of detection and classification of critical riding events has been performed towards two steps: (1) the segmentation step, where the multidimensional time of data were modeled and segmented by using a mixture model with quadratic logistic proportions; (2) the classification step, which consists in using a pattern recognition algorithm in order to assign each event by its extracted features to one of the three classes namely Fall, near Fall and Naturalistic riding. Regarding the fall detection problem, it is formulated as a sequential anomaly detection problem. The Multivariate CUmulative SUM (MCUSUM) control chart was applied on the data collected from sensors mounted on the motorcycle. The obtained results on a real database have shown the effectiveness of the proposed methodology for both riding pattern recognition and critical riding events detection problems

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Poujaud, Julien. "Etude de méthodes de fusion de données multi-capteurs pour le diagnostic et la classification de situations complexes. Application au développement d'un dispositif intégré pour la détection de la chute des personnes âgées". Thesis, Grenoble, 2012. http://www.theses.fr/2012GRENT022.

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Le nombre de Seniors de plus de 65 ans atteindra à l'horizon 2050, près de 22% de la population mondiale. Vieillir est une chance, mais cela entraîne chez de nombreuses personnes âgées une perte d'autonomie. Cette dépendance nécessite une aide, parfois permanente, de la famille, de personnels de santé voire dans certains cas une admission en institution. Malheureusement, celle-ci n'est et ne sera pas suffisante pour permettre à nos Seniors de finir leur vie dans le respect de la dignité humaine. Une aide technologique peut-être apportée par l'utilisation de systèmes de détections automatiques de situations critiques. Bien sûr, ils n'auront pas vocation de remplacer les aidants, mais au contraire de soulager leur intervention. Cette thèse a pour but de développer un dispositif intégré répondant à cette demande. Après une recherche approfondie des situations critiques des personnes âgées à leur domicile, un état de l'art des systèmes existants est réalisé. Ceci donne lieu à la conception d'un système multi capteurs de diagnostic et de classification de situations complexes. Ce dernier s'appuie sur différents capteurs non invasifs placés dans l'habitat et sur la personne. Les données collectées permettent par l'intermédiaire d'un algorithme de fusion, de classifier l'activité de la personne. Dans le cas de situations critiques, le système informe automatiquement les secours. Le dispositif développé a fait l'objet d'une validation par l'intermédiare de tests fonctionnels et d'expérimentations en laboratoire
In 2050, the elderly population over 65-years-old, will represent about 20% of the world's population. Getting older is an opportunity, but unfortunately it also makes people dependent. This dependence requires help, sometimes permanent, from relatives, health professionals and in the worst case may cause a placement of the elderly in a nursing home. Unfortunately, this kind of help is not, and will not be, sufficient to allow every elderly person to live the rest of their life in the respect of human dignity. A potential technological support can be found with automatic detection systems which help detect critical situations. Of course, this kind of system will not replace human help, but only support them. The goal of this thesis is to develop an integrated systemwhich can meet these expectations. After a review of the critical situations of the elderly living independently at home, a bibliography of the existing systems of detection is done. This analysis will help to design a multi sensor analysis and classification system of critical situations detection. The latter is based on different kinds of non invasive sensors located in the homes of the elderly. Experimental data allows to classifying the activity of the elderly thanks to a data fusion algorithm. In case of a critical situation, the alarmsystem will automatically alert the emergency platform. This system was also tested thanks to functional and laboratory experiments

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Fayad, Moustafa. "Health care platform development based on multimedia sensors". Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2021. http://www.theses.fr/2021UNIP5204.

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Tous les pays sont confrontés à des changements démographiques importants à une échelle sans précédents. Les seniors constituent le segment de la population mondiale qui augmente le plus rapidement. Ceci entraine une augmentation des personnes âgées dépendantes et vulnérables marquées par une perte d’autonomie et maladie chronique. Ces complications augmentent les taux de mortalité et morbidité dans nos sociétés. Ces dernières années, les conséquences socio-économiques sur les seniors et sa famille, et le fait des tarifs élevées dans les établissements spécialisés d’hébergement ont attiré l’attention sur le maintien à domicile en servant des nouvelles technologies fiables et pas cher. Mais développer un système de soins de santé critique pour les personnes âgées est un véritable défi qui ne peut être relevé qu’en garantissant la fiabilité et la haute performance. Dans le cadre du futur système de soins de santé nommée Family Heroes, nous sommes intéressées dans cette thèse à sa fiabilité et sa sécurité. Ainsi, Nous avons étudié la détection automatique des chutes à l’aide de la caméra Kinect. Plus précisément, nous avons proposé une méthodologie combinant la méthode CATWOE et des notions UML pour analyser et modéliser notre système. Nous avons montré les étapes à suivre pour prendre en compte efficacement les exigences et les contraintes du système dans le processus de développement. Ainsi, nous avons utilisé les concepts MARTE pour faire face aux contraintes de temps dans la phase de modélisation. Ensuite, pour assurer la fiabilité de notre système, nous avons proposé une approche de vérification formelle basée sur les modèles UML/MARTE présentés dans l'étape de modélisation. Nous les avons modélisés avec des automates temporisés et déployé le vérificateur de modèles UPPAAL pour spécifier et vérifier les propriétés. Pour assurer la sécurité de notre système, nous avons présenté une approche formelle pour traiter les problèmes de cyber-attaques qui peuvent survenir dans le système Family Heroes. Ainsi, nous avons adopté un scénario de cyberattaques liés à ce contexte et proposé de reconfigurer notre système pour faire face aux cyberattaques. De plus, une vérification formelle a été proposée pour s'assurer de la fiabilité de la reconfiguration proposée du système. Les résultats ont montré le respect des propriétés (L’absence de deadlock, l’accessibilité, la sécurité et la vivacité) dans Family Heroes.Pour la détection automatique des chutes, nous avons utilisé le capteur multimédia de la technologie Kinect. Nous avons proposé une nouvelle approche basée sur des seuils qui analyse la variation de hauteur, les angles du haut du corps au cours du cycle de mouvement, et l'inactivité de la personne au sol. De plus, nous avons proposé un nouveau modèle léger basé sur Deep Learning LSTM utilisant des caractéristiques géométriques. Ce modèle léger est conçu pour fonctionner sur des appareils limités comme ceux de Raspberry Pi. Les résultats sont très prometteurs
All countries are facing significant demographic changes on an unprecedented scale. Seniors are the fastest-growing segment of the world's population. It increases dependent and vulnerable older adults marked by loss of autonomy and chronic illness. These complications increase mortality and morbidity rates in our societies. In recent years, the socio-economic consequences on seniors and their families and the high prices in specialized accommodation establishments have drawn attention to home support by using new reliable and inexpensive technologies. However, developing a critical healthcare system for the elderly is a real challenge that can only be met by ensuring reliability and high performance. Within the framework of the future health care system named Family Heroes, we are interested in this thesis in its reliability and safety. Thus, we studied the automatic detection of falls using the Kinect camera. More precisely, we have proposed a methodology combining the CATWOE method and UML notions to analyze and model our system. We have shown the steps to take to consider system requirements and constraints in the development process effectively. Thus, we used the MARTE concepts to face the time constraints in the modeling phase. Then, to ensure the reliability of our system, we proposed a formal verification approach based on the UML / MARTE models presented in the modeling stage. We modeled them with timed automata and deployed the UPPAAL model checker to specify and verify properties. To ensure the security of our system, we have presented a formal approach to deal with cyber-attack issues that may arise in the Family Heroes system. Thus, we adopted a scenario of cyberattacks linked to this context and proposed reconfiguring our system to face cyberattacks. In addition, formal verification has been proposed to ensure the reliability of the proposed solution. The results showed the respect of the properties (No deadlock, accessibility, security, and liveliness) in Family Heroes.For automatic fall detection, we used the multimedia sensor of Kinect technology. We have proposed a new approach based on thresholds that analyzes the variation in height, the angles of the upper body during the cycle of movement, and the person's inactivity on the ground. In addition, we have proposed a new lightweight model based on Deep Learning LSTM using geometric features. This lightweight model is designed to work on limited devices like the Raspberry Pi. The results are very promising

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Auvinet, Edouard. "Analyse d’information tridimensionnelle issue de systèmes multi-caméras pour la détection de la chute et l’analyse de la marche". Thèse, Rennes 2, 2012. http://hdl.handle.net/1866/9770.

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Cette thèse s’intéresse à définir de nouvelles méthodes cliniques d’investigation permettant de juger de l’impact de l’avance en âge sur la motricité. En particulier, cette thèse se focalise sur deux principales perturbations possibles lors de l’avance en âge : la chute et l’altération de la marche.Ces deux perturbations motrices restent encore mal connues et leur analyse en clinique pose de véritables défis technologiques et scientifiques. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes originales de détection qui peuvent être utilisées dans la vie courante ou en clinique, avec un minimum de contraintes techniques. Dans une première partie, nous abordons le problème de la détection de la chute à domicile, qui a été largement traité dans les années précédentes. En particulier, nous proposons une approche permettant d’exploiter le volume du sujet, reconstruit à partir de plusieurs caméras calibrées. Ces méthodes sont généralement très sensibles aux occultations qui interviennent inévitablement dans le domicile et nous proposons donc une approche originale beaucoup plus robuste à ces occultations. L’efficacité et le fonctionnement en temps réel ont été validés sur plus d’une vingtaine de vidéos de chutes et de leurres, avec des résultats approchant les 100% de sensibilité et de spécificité en utilisant 4 caméras ou plus. Dans une deuxième partie, nous allons un peu plus loin dans l’exploitation des volumes reconstruits d’une personne, lors d’une tâche motrice particulière : la marche sur tapis roulant, dans un cadre de diagnostic clinique. Dans cette partie, nous analysons plus particulièrement la qualité de la marche. Pour cela nous développons le concept d’utilisation de caméras de profondeur pour la quantification de l’asymétrie spatiale au cours du mouvement des membres inférieurs pendant la marche. Après avoir détecté chaque pas dans le temps, cette méthode réalise une comparaison de surfaces de chaque jambe avec sa correspondante symétrique du pas opposé. La validation effectuée sur une cohorte de 20 sujets montre la viabilité de la démarche.
This thesis is concerned with defining new clinical investigation method to assess the impact of ageing on motricity. In particular, this thesis focuses on two main possible disturbance during ageing : the fall and walk impairment. This two motricity disturbances still remain unclear and their clinical analysis presents real scientist and technological challenges. In this thesis, we propose novel measuring methods usable in everyday life or in the walking clinic, with a minimum of technical constraints. In the first part, we address the problem of fall detection at home, which was widely discussed in previous years. In particular, we propose an approach to exploit the subject’s volume, reconstructed from multiple calibrated cameras. These methods are generally very sensitive to occlusions that inevitably occur in the home and we therefore propose an original approach much more robust to these occultations. The efficiency and real-time operation has been validated on more than two dozen videos of falls and lures, with results approaching 100 % sensitivity and specificity with at least four or more cameras. In the second part, we go a little further in the exploitation of reconstructed volumes of a person at a particular motor task : the treadmill, in a clinical diagnostic. In this section we analyze more specifically the quality of walking. For this we develop the concept of using depth camera for the quantification of the spatial and temporal asymmetry of lower limb movement during walking. After detecting each step in time, this method makes a comparison of surfaces of each leg with its corresponding symmetric leg in the opposite step. The validation performed on a cohort of 20 subjects showed the viability of the approach.
Réalisé en cotutelle avec le laboratoire M2S de Rennes 2

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Vossier, Ludivine. "Risque bactérien et transfusion sanguine : vers de nouvelles approches préventives". Thesis, Montpellier 1, 2013. http://www.theses.fr/2013MON13518.

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La prévention du risque infectieux représente un enjeu de sécurité majeur pour l'Etablissement Français du Sang. A l'heure actuelle, le risque bactérien constitue le risque infectieux majoritaire dans les pays développés. Le risque bactérien ne se limite pas au domaine de la transfusion. La résistance aux antibiotiques constitue un problème majeur de santé publique. Les peptides antimicrobiens sont des armes importantes de l'immunité innée qui représentent une alternative intéressante aux antibiotiques classiques. Chez l'Homme, les α-défensines 1, 2 et 3 (HNPs 1-3) sont présentes dans les granules azurophiles des polynucléaires neutrophiles. Nous avons développé un procédé innovant de purification des HNPs 1-3 à partir des filtres de déleucocytation utilisés lors de la préparation des produits sanguins labiles. Ce procédé permet la production d'un cocktail pur d'HNPs 1-3 dont l'activité antibactérienne a été démontrée dans ce travail. Les défensines HNPs 1-3 ont par ailleurs été utilisées comme élément biorécepteur dans une approche innovante de détection bactérienne. Dans un premier temps, un immunocapteur électrochimique a été développé exploitant des microparticules magnétiques fonctionnalisées par des anticorps commerciaux. Dans un second temps, nous avons fonctionnalisé des microparticules magnétiques par les défensines HNPs 1-3 purifiées par notre protocole. Nous avons obtenu une première preuve de concept attestant de la capture des bactéries par cette approche innovante. La stabilité des peptides, associée aux performances des biocapteurs électrochimiques permettrait d'élaborer un test générique de détection de bactéries dans les produits sanguins labiles
The prevention of the infectious risk is a major issue for the Etablissement Français du Sang. Currently, bacterial contamination is the most infectious risk in developed countries. The bacterial risk is not limited to blood transfusion safety. The antimicrobial resistance is a major public health problem. Antimicrobial peptides are important arm of the innate immune system which represents an interesting alternative to antibiotics. Human neutrophil peptides 1, 2 and 3 (HNPs 1-3) are found in the azurophilic granules of neutrophils. We have developed an original approach of HNPs 1-3 purification from leucodepletion filters used in blood processing. This process allows the production of a pure cocktail of HNPs 1-3 displaying high antibacterial activity as demonstrated by this work. HNPs 1-3 have also been used as bioreceptor in an innovative approach for bacterial detection. Initially, an electrochemical immunosensor was designed, exploiting magnetic microparticles coated with commercially available antibodies. In a second step, magnetic microparticles have been coated efficently with the HNPs 1-3 purified according our protocol. We have obtained a first proof of concept showing the bacterial capture by this innovative approach. The peptides stability combined with the electrochemical biosensors performances would allow the development of a generic bacteria detection assay in labile blood products

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Diop, Cheikh Abdoulahat. "La structure multimodale de la distribution de probabilité de la réflectivité radar des précipitations". Toulouse 3, 2012. http://thesesups.ups-tlse.fr/3089/.

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Un ensemble de données radar collectées sur divers sites du réseau américain de radars bande S, Nexrad (Next Generation Weather Radar), est utilisé pour analyser la fonction de distribution de probabilité (fdp) du facteur de réflectivité radar (Z) des précipitations, soit P(Z). Nous avons étudié et comparé divers types de systèmes précipitants : 1) orages grêlifères sur le site continental de Little Rock (Arkansas), 2) convection péninsulaire et côtière à Miami (Floride), 3) convection côtière et transition terre/mer à Brownsville (Texas) , 4) convection maritime tropicale à Hawaii, 5) convection maritime des latitudes moyennes à Eureka (Californie), 6) neige associée aux systèmes frontaux continentaux d'hiver à New York City (New York) et 7) neige à Middleton Island (Alaska), une zone maritime des hautes latitudes. On montre que chaque type de système précipitant a une signature spécifique au niveau de la forme de P(Z). La distribution P(Z) a une forme complexe. Nous montrons qu'il s'agit d'un mélange de plusieurs composantes gaussiennes, chacune étant attribuable à un type de précipitation. Avec l'algorithme EM (Expectation Maximisation) de Dempster et al. 1977, basé sur la méthode du maximum devraisemblance, on décompose la fdp des systèmes précipitants en quatre compo-santes : 1) le nuage et les précipitations de très faible intensité ou drizzle, 2) les précipitations stratiformes, 3) les précipitations convectives et 4) la grêle. Chaque composante est représentée par une gaussienne définie par sa moyenne, sa variance et la proportion de l'aire qu'elle occupe dans le mélange. On a mis en évidence l'absence de composante grêle dans les P(Z) des cas de systèmes convectifs maritimes et côtiers. Les chutes de neige correspondent à des distributions P(Z) plus régulières. La présence de plusieurs composantes dans P(Z) est liée à des différences dans la dynamique et la microphysique propres à chaque composante. Une combinaison linéaire des différentes composantes gaussiennes a permis d'obtenir un très bon ajustement de P(Z). Nous présentons ensuite une application des résultats de la décomposition de P(Z). Nous avons isolé chaque composante, et pour chacune d'elles, la distribution de réflectivité est convertie en une distribution d'intensité de précipitation (R), soit P(R) ayant comme paramètres µR et sR2 qui sont respectivement la moyenne et la variance. On montre, sur le le graphe (µR ,sR2), que chaque composante occupe une région spécifique, suggérant ainsi que les types de précipitation identifiés constituent des populations distinctes. Par exemple, la position des points représentatifs de la neige montre que cette dernière est statistiquement différente de la pluie. Le coefficient de variation de P(R), CVR = sR /µR est constant pour chaque type de précipitation. Ce résultat implique que la connaissance de CVR et la mesure de l'un des paramètres de P(R) permet de déterminer l'autre et de définir la distributionde l'intensité de précipitation pour chaque composante. L'influence des coefficients a et b de la relation Z = aRb sur P(R) a été également discutée
A set of radar data gathered over various sites of the US Nexrad (Next Generation Weather Radar) S band radar network is used to analyse the probability distribution function (pdf) of the radar reflectivity factor (Z) of precipitation, P(Z). Various storm types are studied and a comparison between them is made: 1) hailstorms at the continental site of Little Rock (Arkansas), 2) peninsular and coastal convection at Miami (Florida), 3) coastal convection and land/sea transition at Brownsville (Texas), 4) tropical maritime convection at Hawaii, 5) midlatitude maritime convection at Eureka (California), 6) snowstorms from winter frontal continental systems at New York City (New York), and 7) high latitude maritime snowstorms at Middleton Island (Alaska). Each storm type has a specific P(Z) signature with a complex shape. It is shown that P(Z) is a mixture of Gaussian components, each of them being attribuable to a precipitation type. Using the EM (Expectation Maximisation) algorithm of Dempster et al. 1977, based on the maximum likelihood method, four main components are categorized in hailstorms: 1) cloud and precipitation of very low intensity or drizzle, 2) stratiform precipitation, 3) convective precipitation, and 4) hail. Each component is described by the fraction of area occupied inside P(Z) and by the two Gaussian parameters, mean and variance. The absence of hail component in maritime and coastal storms is highlighted. For snowstorms, P(Z) has a more regular shape. The presence of several components in P(Z) is linked to some differences in the dynamics and microphysics of each precipitation type. The retrieval of the mixed distribution by a linear combination of the Gaussian components gives a very stisfactory P(Z) fitting. An application of the results of the split-up of P(Z) is then presented. Cloud, rain, and hail components have been isolated and each corresponding P(Z) is converted into a probability distribution of rain rate P(R) which parameters are µR and sR2 , respectively mean and variance. It is shown on the graph (µR ,sR2) that each precipitation type occupies a specific area. This suggests that the identified components are distinct. For example, the location of snowstorms representative points indicates that snow is statistically different from rain. The P(R) variation coefficient, CVR = sR/µR is constant for each precipitation type. This result implies that knowing CVR and measuring only one of the P(R) parameters enable to determine the other one and to define the rain rate probability distribution. The influence of the coefficients a and b of the relation Z = aRb on P(R) is also discussed

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Mokhtari, Djamila. "Détection des chutes par calcul homographique". Thèse, 2012. http://hdl.handle.net/1866/8869.

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La vidéosurveillance a pour objectif principal de protéger les personnes et les biens en détectant tout comportement anormal. Ceci ne serait possible sans la détection de mouvement dans l’image. Ce processus complexe se base le plus souvent sur une opération de soustraction de l’arrière-plan statique d’une scène sur l’image. Mais il se trouve qu’en vidéosurveillance, des caméras sont souvent en mouvement, engendrant ainsi, un changement significatif de l’arrière-plan; la soustraction de l’arrière-plan devient alors problématique. Nous proposons dans ce travail, une méthode de détection de mouvement et particulièrement de chutes qui s’affranchit de la soustraction de l’arrière-plan et exploite la rotation de la caméra dans la détection du mouvement en utilisant le calcul homographique. Nos résultats sur des données synthétiques et réelles démontrent la faisabilité de cette approche.
The main objective of video surveillance is to protect persons and property by detecting any abnormal behavior. This is not possible without detecting motion in the image. This process is often based on the concept of subtraction of the scene background. However in video tracking, the cameras are themselves often in motion, causing a significant change of the background. So, background subtraction techniques become problematic. We propose in this work a motion detection approach, with the example application of fall detection. This approach is free of background subtraction for a rotating surveillance camera. The method uses the camera rotation to detect motion by using homographic calculation. Our results on synthetic and real video sequences demonstrate the feasibility of this approach.

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Rougier, Caroline. "Vidéosurveillance intelligente pour la détection de chutes chez les personnes âgées". Thèse, 2010. http://hdl.handle.net/1866/4113.

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Les pays industrialisés comme le Canada doivent faire face au vieillissement de leur population. En particulier, la majorité des personnes âgées, vivant à domicile et souvent seules, font face à des situations à risques telles que des chutes. Dans ce contexte, la vidéosurveillance est une solution innovante qui peut leur permettre de vivre normalement dans un environnement sécurisé. L’idée serait de placer un réseau de caméras dans l’appartement de la personne pour détecter automatiquement une chute. En cas de problème, un message pourrait être envoyé suivant l’urgence aux secours ou à la famille via une connexion internet sécurisée. Pour un système bas coût, nous avons limité le nombre de caméras à une seule par pièce ce qui nous a poussé à explorer les méthodes monoculaires de détection de chutes. Nous avons d’abord exploré le problème d’un point de vue 2D (image) en nous intéressant aux changements importants de la silhouette de la personne lors d’une chute. Les données d’activités normales d’une personne âgée ont été modélisées par un mélange de gaussiennes nous permettant de détecter tout événement anormal. Notre méthode a été validée à l’aide d’une vidéothèque de chutes simulées et d’activités normales réalistes. Cependant, une information 3D telle que la localisation de la personne par rapport à son environnement peut être très intéressante pour un système d’analyse de comportement. Bien qu’il soit préférable d’utiliser un système multi-caméras pour obtenir une information 3D, nous avons prouvé qu’avec une seule caméra calibrée, il était possible de localiser une personne dans son environnement grâce à sa tête. Concrêtement, la tête de la personne, modélisée par une ellipsoide, est suivie dans la séquence d’images à l’aide d’un ﬁltre à particules. La précision de la localisation 3D de la tête a été évaluée avec une bibliothèque de séquence vidéos contenant les vraies localisations 3D obtenues par un système de capture de mouvement (Motion Capture). Un exemple d’application utilisant la trajectoire 3D de la tête est proposée dans le cadre de la détection de chutes. En conclusion, un système de vidéosurveillance pour la détection de chutes avec une seule caméra par pièce est parfaitement envisageable. Pour réduire au maximum les risques de fausses alarmes, une méthode hybride combinant des informations 2D et 3D pourrait être envisagée.
Developed countries like Canada have to adapt to a growing population of seniors. A majority of seniors reside in private homes and most of them live alone, which can be dangerous in case of a fall, particularly if the person cannot call for help. Video surveillance is a new and promising solution for healthcare systems to ensure the safety of elderly people at home. Concretely, a camera network would be placed in the apartment of the person in order to automatically detect a fall. When a fall is detected, a message would be sent to the emergency center or to the family through a secure Internet connection. For a low cost system, we must limit the number of cameras to only one per room, which leads us to explore monocular methods for fall detection. We ﬁrst studied 2D information (images) by analyzing the shape deformation during a fall. Normal activities of an elderly person were used to train a Gaussian Mixture Model (GMM) to detect any abnormal event. Our method was tested with a realistic video data set of simulated falls and normal activities. However, 3D information like the spatial localization of a person in a room can be very useful for action recognition. Although a multi-camera system is usually preferable to acquire 3D information, we have demonstrated that, with only one calibrated camera, it is possible to localize a person in his/her environment using the person’s head. Concretely, the head, modeled by a 3D ellipsoid, was tracked in the video sequence using particle ﬁlters. The precision of the 3D head localization was evaluated with a video data set containing the real 3D head localizations obtained with a Motion Capture system. An application example using the 3D head trajectory for fall detection is also proposed. In conclusion, we have conﬁrmed that a video surveillance system for fall detection with only one camera per room is feasible. To reduce the risk of false alarms, a hybrid method combining 2D and 3D information could be considered.

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Alla, Jules-Ryane S. "Détection de chute à l'aide d'une caméra de profondeur". Thèse, 2013. http://hdl.handle.net/1866/9992.

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Resumen

Les chutes chez les personnes âgées représentent un problème important de santé publique. Des études montrent qu’environ 30 % des personnes âgées de 65 ans et plus chutent chaque année au Canada, entraînant des conséquences néfastes sur les plans individuel, familiale et sociale. Face à une telle situation la vidéosurveillance est une solution efficace assurant la sécurité de ces personnes. À ce jour de nombreux systèmes d’assistance de services à la personne existent. Ces dispositifs permettent à la personne âgée de vivre chez elle tout en assurant sa sécurité par le port d'un capteur. Cependant le port du capteur en permanence par le sujet est peu confortable et contraignant. C'est pourquoi la recherche s’est récemment intéressée à l’utilisation de caméras au lieu de capteurs portables. Le but de ce projet est de démontrer que l'utilisation d'un dispositif de vidéosurveillance peut contribuer à la réduction de ce fléau. Dans ce document nous présentons une approche de détection automatique de chute, basée sur une méthode de suivi 3D du sujet en utilisant une caméra de profondeur (Kinect de Microsoft) positionnée à la verticale du sol. Ce suivi est réalisé en utilisant la silhouette extraite en temps réel avec une approche robuste d’extraction de fond 3D basée sur la variation de profondeur des pixels dans la scène. Cette méthode se fondera sur une initialisation par une capture de la scène sans aucun sujet. Une fois la silhouette extraite, les 10% de la silhouette correspondant à la zone la plus haute de la silhouette (la plus proche de l'objectif de la Kinect) sera analysée en temps réel selon la vitesse et la position de son centre de gravité. Ces critères permettront donc après analyse de détecter la chute, puis d'émettre un signal (courrier ou texto) vers l'individu ou à l’autorité en charge de la personne âgée. Cette méthode a été validée à l’aide de plusieurs vidéos de chutes simulées par un cascadeur. La position de la caméra et son information de profondeur réduisent de façon considérable les risques de fausses alarmes de chute. Positionnée verticalement au sol, la caméra permet donc d'analyser la scène et surtout de procéder au suivi de la silhouette sans occultation majeure, qui conduisent dans certains cas à des fausses alertes. En outre les différents critères de détection de chute, sont des caractéristiques fiables pour différencier la chute d'une personne, d'un accroupissement ou d'une position assise. Néanmoins l'angle de vue de la caméra demeure un problème car il n'est pas assez grand pour couvrir une surface conséquente. Une solution à ce dilemme serait de fixer une lentille sur l'objectif de la Kinect permettant l’élargissement de la zone surveillée.
Elderly falls are a major public health problem. Studies show that about 30% of people aged 65 and older fall each year in Canada, with negative consequences on individuals, their families and our society. Faced with such a situation a video surveillance system is an effective solution to ensure the safety of these people. To this day many systems support services to the elderly. These devices allow the elderly to live at home while ensuring their safety by wearing a sensor. However the sensor must be worn at all times by the subject which is uncomfortable and restrictive. This is why research has recently been interested in the use of cameras instead of wearable sensors. The goal of this project is to demonstrate that the use of a video surveillance system can help to reduce this problem. In this thesis we present an approach for automatic detection of falls based on a method for tracking 3D subject using a depth camera (Kinect from Microsoft) positioned vertically to the ground. This monitoring is done using the silhouette extracted in real time with a robust approach for extracting 3D depth based on the depth variation of the pixels in the scene. This method is based on an initial capture the scene without any body. Once extracted, 10% of the silhouette corresponding to the uppermost region (nearest to the Kinect) will be analyzed in real time depending on the speed and the position of its center of gravity . These criteria will be analysed to detect the fall, then a signal (email or SMS) will be transmitted to an individual or to the authority in charge of the elderly. This method was validated using several videos of a stunt simulating falls. The camera position and depth information reduce so considerably the risk of false alarms. Positioned vertically above the ground, the camera makes it possible to analyze the scene especially for tracking the silhouette without major occlusion, which in some cases lead to false alarms. In addition, the various criteria for fall detection, are reliable characteristics for distinguishing the fall of a person, from squatting or sitting. Nevertheless, the angle of the camera remains a problem because it is not large enough to cover a large surface. A solution to this dilemma would be to fix a lens on the objective of the Kinect for the enlargement of the field of view and monitored area.

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Tesis sobre el tema "Détection des chutes humaines"

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