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Fiche détaillée Thèses
Université Joseph-Fourier - Grenoble I (08/12/2008), Maria DI MASCOLO, Alexia GOUIN (Dir.)
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Reconnaissance des comportements d'une personne âgée vivant seule dans un habitat intelligent pour la santé
Xuan Hoa Binh Le1

En France, en 2008, le nombre de personnes âgées de 60 ans et plus est d'environ 13,5 millions. Il est estimé à 22,3 millions pour 2050. La plupart des personnes âgées vivent à domicile (soit 96% des personnes âgées de 60 ans et plus en 1999) et certaines vivent seules à domicile (27% en 1999). Les personnes âgées vivant seules à domicile sont sujettes à des risques liés au vieillissement à long terme (mauvaise alimentation, hygiène insuffisante, perte d'autonomie...). Pour assurer un minimum de sécurité aux personnes âgées qui souhaitent vivre le plus longtemps possible à leur domicile, on peut installer des capteurs dans leur habitat pour en faire un Habitat Intelligent pour la Santé (HIS). Cette installation permet un suivi à distance de l'occupant. Notre but est de parvenir à une reconnaissance automatique des activités réalisées quotidiennement par la personne suivie, afin de détecter une éventuelle perte d'autonomie.
Nous nous intéressons aux HIS qui ne sont équipés que de capteurs non invasifs, non intrusifs (capteurs infrarouges et/ou contacts magnétiques). Ce type d'HIS, simple et respectueux de l'intimité de la personne, fonctionne de façon passive, c'est-à-dire sans avoir besoin du concours de l'occupant. Le travail de la thèse propose une méthode de traitement de données provenant des capteurs infrarouges passifs installés dans un HIS, afin de reconnaître les activités de la vie quotidienne (ou AVQ) réalisées par la personne âgée dans une journée, et de suivre l'évolution de son état d'autonomie. Cette méthode a été implémentée en Matlab et appliquée à des données réelles provenant d'HIS occupés par des personnes âgées vivant seules.
1 :  GIPSA-lab - Grenoble Images Parole Signal Automatique
habitat intelligent pour la santé – maintien à domicile de personnes âgées – évaluationde la dépendance – reconnaissance des activités de la vie quotidienne

In France, in 2008, the number of people aged 60 and over is approximately 13.5 million. It is estimated at 22.3 million in 2050. Most elders live at home (96% of people aged 60 and over in 1999) and many live alone at home (27% in 1999). Elders living alone at home with aging have some risks at long-term (bad feeding, insufficient hygiene, loss of autonomy ...). To ensure a minimum safety for elders who wish to live at home as long as possible, we can install sensors in their home to obtain a Health Smart Home, also called “Habitat Intelligent pour la Santé” (HIS). This installation allows a remote monitoring of the occupant. Through an automatic recognition of daily activities performed by the occupant, our objective is to detect a possible loss of autonomy.
We are interested in HIS which are equipped only with non-invasive, non-intrusive sensors (infra-red sensors and/or magnetic contacts). This type of HIS, simple and respectful of the privacy of the person, functions in a passive way, i.e. without needing the participation of the occupant. The work of the thesis proposes a method of processing data provided by passive infrared sensors installed in a HIS, in order to recognize the activities of daily living (or ADL) performed by the elder in a day, and monitor the evolution of his level of autonomy. This method has been written in Matlab and applied to real data coming from HIS occupied by elders living alone.
health smart home – aging in place – autonomy measurement – recognition of activitiesof daily living