Le projet QOL (Quality of Life) se concentre sur l'analyse des données de mouvements dans des maisons équipées de capteurs afin d'améliorer la vie quotidienne avec moins de capteurs et une faible granularité. Les résultats incluent une méthode de segmentation pour les séries temporelles, une analyse des données et la création d'un tableau de bord web pour visualisations. Des propositions d'améliorations et de nouvelles pistes de recherche sont également évoquées.

1. TN10 - Présentation
HUMAN ACTIVITY
RECOGNITION
Guillaume DUFOUR Université de Technologie de Compiègne
IPAL, Singapour, Février-Août 2013

2. PLAN
I. Le projet QoL - Quality of Life
II. Exploration des données
III. Méthode de segmentation pour les
séries temporelles
IV. Conclusion

3. I. Le projet QoL - Quality of Life
II. Exploration des données
III. Méthode de segmentation pour les séries
temporelles
IV. Conclusion
1

4. Quality of Life
 Opposition à l’état de l’art en AAL
 Moins de capteurs
 Faible granularité
 Déploiement de capteurs de
mouvement dans 3 maisons
 Collecte de 2 mois de données
4

5. Smart Home
5

6. 2I. Le projet QoL - Quality of Life
II. Exploration des données
III. Méthode de segmentation pour les séries
temporelles
IV. Conclusion

7. Moteur d’inférence
7

8. Visualisation
8

9. 3I. Le projet QoL - Quality of Life
II. Exploration des données
III. Méthode de segmentation pour les séries
temporelles
IV. Conclusion

10. 10
Activité moyenne

11. Segmentation (Maison 1)

12. 4I. Le projet QoL - Quality of Life
II. Exploration des données
III. Méthode de segmentation pour les séries
temporelles
IV. Conclusion

13. 13
Conclusion
 Analyse de données
 Web dashboard (data visualisations)
 Méthode de segmentation pour les séries temporelles
(Ecriture de papier en cours)
 Proposition d’améliorations et de nouvelles pistes à partir
des résultats obtenus
 Expérience professionnelle en ASIE

14. Guillaume DUFOUR Université de Technologie de Compiègne
IPAL, Singapour, Février-Août 2013
Questions

15. DUFOUR Guillaume
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