Méthode hybride de reconnaissance d'activités pour les habitats intelligents

Le vieillissement de la population nord-américaine est un problème auquel il faudra faire face dans les prochaines années. L’espérance de vie des êtres humains ne cesse d’augmenter et bien que cela soit une bonne nouvelle, cette situation comporte de nombreux défis auxquels nous devrons trouver des solutions prochainement. Les personnes âgées en perte d’autonomie ont besoin d'aide quotidiennement et les ressources humaines disponibles ne seront certainement pas suffisantes. Pour remédier à la situation, les habitats intelligents sont certainement l’une des solutions les plus viables et prometteuses. Depuis quelques années, nombreuses sont les équipes de chercheurs à travers le monde qui travaillent à développer ce type de résidence. Principalement, les habitats permettraient d’apporter l'aide nécessaire aux personnes âgées afin qu’ils puissent continuer à vivre en toute sécurité et de façon autonome. Pour ce faire, les habitats sont habituellement munis de nombreux capteurs et effecteurs. Précisément, les capteurs permettent de recueillir des informations sur l’environnement et les effecteurs permettent d’interagir avec le résident. Cependant, afin d’être en mesure d’aider les résidents, les informations reçues doivent être traitées par des systèmes intelligents. Ces systèmes complexes tentent de comprendre et reconnaître les activités. Bien que les informaticiens puissent exploiter les algorithmes de reconnaissance existants, le contexte comporte son lot de défis. Le traitement de l’information doit se faire en temps réel et avec des capteurs non intrusifs. Sans compter l’incertitude dans la prise de connaissance qui est omniprésente et la variété des activités possibles qui est l’un des principaux problèmes auxquels les chercheurs font face. D’ailleurs, à ce sujet, les chercheurs s’entendent pour dire que l’utilisation d’un seul type de capteur pour reconnaître l'ensemble des activités est loin d’être suffisante. Des systèmes polyvalents qui utilisent plusieurs agents sont sans contredit nécessaires afin de pallier cette problématique. Afin de trouver des solutions viables, ce mémoire propose d’évaluer et de formaliser un nouveau système qui permet de reconnaître un grand éventail d’activités par sa robustesse et sa diversité. Le nouveau système hybride de reconnaissance d’activités utilise à la fois les informations traitées d’un système de localisation par radiofréquence et d’un système d’analyse de signatures électriques. Par conséquent, la contribution théorique de ce mémoire est de proposer un système hybride utilisant des données hétérogènes. Enfin, la contribution pratique et expérimentale de ce mémoire consiste en l’implémentation du modèle dans un laboratoire à la fine pointe de la technologie. Afin de valider la nouvelle approche, les résultats obtenus seront comparés avec ceux des autres approches connues

Understanding Health Changes Through the Analysis of Electricity Consumption Data

With improvements in living standards and innovations in medical care, life expectancy has increased. However, although people are living longer, particularly in developed countries, they are not necessarily healthier during the additional years of life, with a rising number of people with long-term physical and mental health conditions that require supported living, for example, within a care home or hospital environment. In response to the rising economic costs of managing long term conditions, successive governments have developed policies to reduce the use of institutional environments (e.g., care homes) and of unplanned hospital admissions, and are encouraging the development of systems which aim to monitor, support and manage people’s health in their own home. These developments have lead to increased research on using remotely monitored, sensor-based technologies to provide relatives, carers and health care professionals with timely data about the well-being of older people living independently, and so provide timely and appropriate support effectively, thus helping them remain in their own homes, especially when they have long-term health problems. The aim of the research described in this thesis was to investigate the use of an electricity monitor to recognise and monitor changes in resident’s daily activities. This was achieved using two phases; the first conducted a survey to gather information about which activities and features that carers and relatives would like to have access to, so as to be reassured about their relative’s health and well being. The second phase collected and analysed electricity consumption data from four households for a one-week period, to develop models to identify when specific activities had been undertaken, e.g., using the shower, using a kettle. This research concluded that the monitoring of general and some specific activities is important to the relatives and carers, although the best form of reassurance about their relative’s situation was felt to be human contact. Following the analysis of the electricity consumption data, it was concluded that while it is possible to recognise appliance usage from whole house electricity consumption data, the variability and lack of transferability between houses and appliances would mean that the large-scale use of this type of monitoring would require considerable further development