Diagnostic de la somnolence d'un opérateur : analyse automatique de signaux physiologiques

par Hassan Sharabaty

Thèse de doctorat en Mesures électroniques. Traitement des signaux physiologiques

Sous la direction de Daniel Estève et de Bruno Jammes.

Soutenue en 2007

à Toulouse 3 .

  • Titre traduit

    Drowsiness estimation of an operator : automatic analysis of physiological signals


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    A fin de réduire le grand nombre des accidents routiers, le LAAS-CNRS travaille, depuis vingtaines d'années, sur la problématique de la détection de la baisse de vigilance d'un conducteur d'automobile à partir de l'analyse du mode de conduite,. Dans ce contexte, nous nous sommes intéressés de dégager une mesure référante de l'hypovigilance qui permettrait, par comparaison, de valider le système de mesure embarqué associant des mesures comportementales. Cette thèse a porté sur l'analyse automatique des signaux physiologiques (EEG, EOG) permettant de caractériser la somnolence; et s'est inscrit dans le cadre du projet européen SENSATION. Ce travail s'articule en 2 parties. La première est dédiée à l'analyse des EEG et commence par une présentation de la forme d'onde des signaux à analyser et des phénomènes représentatifs de la somnolence, puis des techniques d'analyse susceptibles de répondre au problème posé : la transformation de Fourier, la décomposition en Ondelettes, la transformation de Hilbert Huang. Pour la suite de l'étude, nous avons sélectionnée la transformation de Hilbert-Huang. La précision de cette méthode sera étudier qualitativement, avant de présenter l'algorithme développé et les premiers résultats obtenus sur des signaux réels. Les conclusions de l'analyse de la précision nous ont amené à modifier l'algorithme proposé par Huang en normalisant les composantes fournies par la transformation de Huang sur l'ensemble de la fenêtre d'analyse avant application de la transformation de Hilbert. La deuxième partie de la thèse est donc consacrée à la localisation et la caractérisation des clignements des yeux dans l'EOG. Avant de présenter l'algorithme développé, nous décrivons le signal étudié et le modèle de clignement proposé. Nous comparons ensuite, sur une base de données constituée durant des expériences menées sur un simulateur de conduite, les résultats obtenus par notre algorithme à une analyse semi-automatique. . .

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Informations

  • Détails : 1 vol. (160 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 153-157

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2007TOU30167
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