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

• Main Author: Poujaud, Julien
• Other Authors: Grenoble
• Language: fr
• Published: 2012
• Subjects: Système embarqué; Fusion de données; Situations critiques; Chutes des personnes âgées; Actimétrie; Classification; Embedded sensors; Data fusion; Critical situation; Fall of the elderly; Actimetry
• Online Access: http://www.theses.fr/2012GRENT022

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.