CARING & SEEING

Objectifs scientifiques

La détection automatique de posturesa donné lieu ces dernières années à une intense activité de recherche et des grandes retombées économique. Les capteurs 3D type Kinect en particulier ont réinventé le gaming en offrant la possibilité de prendre en compte l’information de profondeur et ainsi de discriminer de manière efficace des mouvements types. Les challenges encore récemment organisés sur cette thématique montrent néanmoins les limitations des capteurs actuels, notamment pour la reconnaissance de posture dans diverses situations et en particulier les chutes. La détection de chute de personnes et des personnes âgées est une problématique de santé publique. Une personne âgée sur deux tombe au moins une fois. Pedrono et al. Rappellent que sur les 450 000 chutes de personnes âgées recensées annuellement, 37% conduisent à une hospitalisation après un passage aux urgences, avec une durée moyenne de séjour comprise entre 12 et 14 jours. Chaque année,  plus de 12 000 personnes meurent d’un chute directe ou des conséquences de ces chutes.    

Dans ce contexte nos objectifs scientifiques portent sur deux aspects :

  1. La caractérisation de l’activité sous contrainte de privauté

  2. La définition de marqueur pour l’identification précoce des défaillances motrices

Axes d’études

Pour répondre à ces enjeux de santé publique, nous investiguons :

  • CARING : Approche basée radar logiciel en bande L et le traitement des signatures micro-doppler (PHC Cai Yuanpei 2017, PHC Xu Guangqi 2018, INEX2018)
  • SEEING : Approche basée caméra évènementielle et extraction de signature caractérisant le comportement (INEX 2018)

Principaux résultats

CARING : un premier prototype du radar logiciel a été développé en 2017.

Principales publications

  • Y. Lin, J Le Kernec, F. Fioranelli, O. Romain and Z. Zhao, "Human Activity Classification with Radar Optimization and Noise Robustness with Iterative Convolutional Neural Networks followed with Random Forests", IEEE Sensor Journal, V. 18, I. 23, pp. 9669-9681, december 2018, doi: 10.1109/JSEN.2018.2872849. https://ieeexplore.ieee.org/document/8476568?arnumber=8476568&source=authoralert
  • A. Shrestha, J. Lekernec, F. Fioranelli, Y. Lin, Q. He, J. Lorandel and O. Romain, «Elderly Care : Activities of Daily Living Classification with an S Band Radar», IET International Radar Conference, 17-19 October 2018, Nanjing, China.
  • J. Lekernec, F. Fioranelli, S. Yang, J. Lorandel and O. Romain, «Radar for assisted living in the context of Internet of Things for Health and Beyong», IEEE VLSI-SoC 2018, 26th IFIP/IEEE International Conference on Very Large Scale Integration, Verona, 8-10 october, Italy.
  • J. Lekernec and O. Romain, "Performances of multitones for ultra-wideband software-defined radio", IEEE Access journal, IEEE editor, DOI:10.1109/ACCESS.2017.2693300. April 2017. http://ieeexplore.ieee.org/document/7896580/

Participants

  • Olivier Romain (PU UCP)
  • Jordane Lorandel (MCF UCP)
  • Florian Kolbl (MCF UCP)
  • Camille Simon-Shane (MCF ENSEA)

Collaborations

  • UESTC - Chengdu
  • Université de Glasgow 
  • GHT Novo