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

Accurate RFID trilateration to learn and recognize spatial activities in smart environment

The rapid adoption of wireless communication and sensors technology has raised the awareness of many laboratories about the field of network embedded system. Most researchers aim to exploit these advances to enable technological assistance of frail persons in smart homes. However, to reach the full potential of applications using network embedded systems such as assistive smart home, scientists need to work toward the creation of support services. In this paper, we present an accurate passive RFID localization technique, which can easily be implemented and deployed in various environments, coupled to a complete human activity recognition model. The goal of this paper is to demonstrate, through concrete experiments, that support services can enable powerful solution to long-lived challenges of the network embedded system community. Particularly, the model exploits qualitative spatial reasoning from RFID localization of objects in the smart home to learn and recognize the basic and instrumental activities of daily living of a resident. Our system was deployed in a real smart home, and the results obtained were quite encouraging. The developed RFID technique gives an average precision of ±14.12 cm, and the recognition algorithm recognizes up to 92% activities

L'impact de la retraite sur la satisfaction maritale

La présente recherche porte sur les impacts de la retraite sur la satisfaction maritale. Elle tente d'identifier les facteurs qui interagissent sur la satisfaction maritale. Les participants proviennent de la banque de données de l'Étude longitudinale québécoise sur le vieillissement. Sont utilisés quatre instruments de mesure soit: un questionnaire évaluant la satisfaction maritale des couples âgés, un questionnaire sur la santé (OARS), un portant sur la retraite et un sur le revenu. Contrairement aux hypothèses de départ, aucun facteur prédictif n'exercent un rôle négatif sur la satisfaction maritale. D'après les analyses de variances simples, les participants de notre étude semblent s'être très bien adaptés à la retraite et peuvent être considérés heureux maritalement. Par contre, l'analyse de régression multiple indique que le caractère volontaire et involontaire de la prise de la retraite et le revenu familial influencent positivement la satisfaction maritale, surtout dans le cas des hommes

L'impact de la retraite sur la satisfaction maritale

La présente recherche porte sur les impacts de la retraite sur la satisfaction maritale. Elle tente d'identifier les facteurs qui interagissent sur la satisfaction maritale. Les participants proviennent de la banque de données de l'Étude longitudinale québécoise sur le vieillissement. Sont utilisés quatre instruments de mesure soit: un questionnaire évaluant la satisfaction maritale des couples âgés, un questionnaire sur la santé (OARS), un portant sur la retraite et un sur le revenu. Contrairement aux hypothèses de départ, aucun facteur prédictif n'exercent un rôle négatif sur la satisfaction maritale. D'après les analyses de variances simples, les participants de notre étude semblent s'être très bien adaptés à la retraite et peuvent être considérés heureux maritalement. Par contre, l'analyse de régression multiple indique que le caractère volontaire et involontaire de la prise de la retraite et le revenu familial influencent positivement la satisfaction maritale, surtout dans le cas des hommes

Champignons comestibles du Lac-Saint-Jean

Au Québec, il existe plus de 3 000 espèces de champignons, de quoi confondre, voire décourager, n’importe quel non-initié. Devant cette diversité, comment reconnaître un champignon parmi tant d’autres? Confronté à l’immensité du territoire forestier, où et quand retrouver les espèces d’intérêt? Le défi est en effet de taille pour les trouver, car ces organismes de petite taille, éphémères, ne se présentent que quelques jours à la surface du sol, avant de repartir aussitôt… sans laisser de trace. Mais qu’à cela ne tienne! Amateurs de champignons, ce guide vous aidera à vous donner les outils pour profiter pleinement des délices mycologiques qui se cachent dans les vastes forêts du Lac-Saint-Jean

Accurate trilateration for passive RFID localization in smart homes

The smart home as emerged in recent years as a new trend of research aiming to propose an alternative to postpone the institutionalization of cognitively-impaired people. These habitats are intended to provide security, guidance and direct support services to its resident. To fulfill this important mission, an algorithm first has to identify the ongoing activities of its user by tracking, in real time, the position of the main daily living objects. Many researchers addressed this issue by proposing systems based ultrasonic wave sensors, video cameras, and radio-frequency identification (RFID). However, the RFID technology, constitutes the most viable technology for smart homes. Recently, several RFID localization algorithms have been developed, mainly for commercial and industrial uses, but they are not precise enough to be used in an assistive context. Furthermore, the majority of them focuses on systems exploiting active RFID tags, which need batteries and are much more expensive. We present, in this paper, a new algorithmic approach for passive RFID localization in smart homes based on elliptical trilateration and fuzzy logic. This new algorithm has been implemented in a real smart home infrastructure. It has been rigorously tested and outperformed the comparable approaches

Accurate passive RFID localization system for smart homes

The smart home paradigm is a promising new trend of research aiming to propose an alternative to postpone the institutionalization of cognitively-impaired silver-aged people. These habitats are intended to provide security, guidance and direct support services to its resident. To be able to fulfill this important mission, a smart home system first has to identify the ongoing activities of its user by tracking, in real time, the position of the main daily living objects. Many researchers addressed this issue by proposing systems based on ultrasonic wave sensors, video cameras, and radio-frequency identification (RFID). However, because of its robustness and its low price, RFID constitutes the most viable technology for smart homes. Recently, several RFID localization algorithms have been developed, mainly for commercial and industrial uses, but they are not precise enough to be used in an assistive recognition context or they focus on active tags, which need batteries and are much more expensive. We present, in this paper, a new algorithmic approach for passive RFID localization in smart homes based on elliptical trilateration and fuzzy logic. This new algorithm has been implemented in a real smart home infrastructure and has been rigorously tested. We also analyze and compare the obtained results with the main existing approaches

Unsupervised spatial data mining for smart homes

This paper presents a novel unsupervised spatial data mining model especially adapted for activity recognition inside a smart home. The goal of our research is to have a scalable, simple to implement model that could enable to recognize the resident's Activities of Daily Living (ADLs). Our algorithm exploits ubiquitous sensors and passive RFID technology to achieve the learning and the recognition. The RFID is used to track all objects in the smart home in real-time. An algorithm then extracts qualitative spatial features from the positions dataset. Finally a clustering is performed with an adapted version of the Flocking algorithm. Our experimental results are very encouraging with a classification rate ranging from 85% to 93%

Human activity recognition in smart homes based on passive RFID localization

Modern societies are facing an important ageing of their population leading to arising economical and sociological challenges such as the pressure on health support services for semi-autonomous persons. Smart home technology is considered by many researchers as a promising potential solution to help supporting the needs of elders. It aims to provide cognitive assistance by taking decisions, such as giving hints, suggestions and reminders, with different kinds of effectors (light, sound, screen, etc.) to a resident suffering from cognitive deficits in order to foster their autonomy. To implement such technology, the first challenge we need to overcome is the recognition of the ongoing inhabitant activity of daily living (ADL). Moreover, to assist him correctly, we also need to be able to detect the cognitive errors he performs. Therefore, we present in this paper a new affordable activity recognition system, based on passive RFID technology, able to detect errors related to cognitive impairment in morning routines. The entire system relies on an innovative model of elliptical trilateration with several filters, and on an ingenious representation of activities with spatial zones. This system has been implemented and deployed in a real smart home prototype. We also present the promising results of a first experiment conducted on this new activity recognition system with real cases scenarios about morning routines