Services e-santé basés sur la reconnaissance et la prédiction des activités quotidiennes dans les espaces intelligents / Liouane Zaineb ; sous la direction de Frédéric Weis et de Tayeb Lemlouma et de Hassani Messaoud

PPN : 237485052Main Author : Zaineb, Liouane (1989-....) Coauthor : Weis, FrédéricCoauthor : Lemlouma, Tayeb (1977-....) Coauthor : Messaoud, HassaniCoauthor : Université de Rennes 1Coauthor : École nationale d'Ingénieurs de Monastir (Tunisie) Coauthor : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes) Coauthor : Université Bretagne LoireCoauthor : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) Publication : 2018National number thesis : 2018REN1S109Thesis note : Thèse de doctorat : Informatique : Rennes 1 : 2018Thesis note : Thèse de doctorat : Informatique : École nationale d'Ingénieurs de Monastir (Tunisie) : 2018Subject - Topical Name : Télémédecine | Domotique | Capteurs (technologie) Subject : Thèses et écrits académiques Online access : http://www.theses.fr/2018REN1S109/document. Accès au texte intégral. Online access : https://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/fe09436f-419c-4591-b0a7-1c5539ebba61Online access : http://www.theses.fr/2018REN1S109/abesDocument type : Thèse ou mémoire
Item type Current location Call number Status Date due Barcode Item holds
En ligne Bibliothèque numérique
En ligne
Available
Total holds: 0

Thèse soutenue en co-tutelle

Titre provenant de l'écran-titre

Thèse confidentielle jusqu'au 30 juin 2020

Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)

Partenaire(s) de recherche : Université Bretagne Loire (ComuE), Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) (Laboratoire)

Thèse de doctorat Informatique Rennes 1 2018

Thèse de doctorat Informatique École nationale d'Ingénieurs de Monastir (Tunisie) 2018

Les progrès de la technologie des capteurs et leur disponibilité ont permis de mesurer diverses propriétés et activités des habitants dans une maison intelligente. Cependant, l’obtention de connaissances significatives à partir d’une grande quantité d’informations collectées à partir d’un réseau de capteurs n’est pas une tâche simple. En raison de la complexité du comportement des habitants, l’extraction d’informations significatives et la prédiction précise des valeurs représentant les activités futures d’un occupant sont des défis de recherche [6]. L’objectif principal de notre travail de thèse est d’assurer une analyse efficace des données recueillies à partir des capteurs d’occupation dans une maison intelligente. A ce propos, ce travail se base sur la reconnaissance et l’évaluation des activités quotidiennes d’une personne âgée dans le but d’observer, de prédire et de suivre l’évolution de son état de dépendance, de santé et de détecter par la même occasion, la présence d’une perte ou d’une perturbation de l’autonomie en temps réel.

Advances in sensor technology and their availability have measured various properties and activities of residents in a smart home. However, obtaining significant knowledge from a large amount of information collected from a sensor network is not a simple task. Due to the complexity of the behavior of the inhabitants, the extraction of meaningful information and the accurate prediction of values ​​representing the future activities of an occupant are research challenges. The main objective of our thesis work is to ensure an efficient analysis of data collected from occupancy sensors in a smart home. In this regard, this work is based on the recognition and evaluation of the daily activities of an elderly person in order to observe, predict and monitor the evolution of his state of dependence, health and to detect by the same occasion, the presence of a loss or a disruption of autonomy in real time.

Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF

 

Powered by Koha