Modélisation de la détection de présence humaine

Modeling the detection of human presence

• Auteur / Autrice : Antoine Belconde
• Direction : Frédéric Kratz
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et technologies industrielles
• Date : Soutenance le 28/09/2010
• Etablissement(s) : Orléans
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies (Orléans ; 2009-2012)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Pluridisciplinaire de recherche en ingénierie des systèmes, mécanique et énergétique (Orléans ; 2008-....) - Institut Pluridisciplinaire de Recherche en Ingénierie des Systèmes- Mécanique et Energétique
• Jury : Président / Présidente : Pierre Vieyres
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Kratz, Pierre Vieyres, Monique Polit, Francis Braun, Mihaela Hnatiuc, Nathalie Cislo, Jean-François Gobeau
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Monique Polit, Francis Braun

Mots clés

Mots clés contrôlés

Markov, Processus de

Modèles mathématiques

Réseaux de capteurs (technologie)

Capteurs (technologie)

Mots clés libres

Détection de présence humaine

Detection of human presence

Résumé

Les travaux présentés dans ce manuscrit traitent de la détection de présence humaine à l'aide d'un ou plusieurs capteurs. Ces travaux ont été menés au sein de l'Institut PRISME dans le cadre du projet CAPTHOM du pôle de compétitivité S2E2. Nous proposons une réflexion sur les phénomènes physiques en jeu pour la détection de présence humaine et un état de l'art des différents systèmes utilisés pour la détection de présence humaine aujourd'hui. La solution commerciale la plus prisée aujourd'hui est l'utilisation des détecteurs de mouvements basés sur la détection de la chaleur du corps humain, c'est-à-dire, la détection des émissions infrarouges. Le besoin de l'information de présence se fait ressentir dans de nombreux projets qui ont pour but de gérer les ressources énergétiques domestiques et/ou qui ont une vocation pour le maintien à domicile. Après une évaluation de plusieurs capteurs de différentes technologies à l'aide de scénarios basiques, notre intérêt s'est porté sur les capteurs de type thermopile. Ces capteurs ont fait l'objet d'une série de tests pour aboutir à la proposition d'un modèle de la réponse des capteurs. En parallèle, nous abordons la problématique de la localisation d'une personne dans une pièce. Deux méthodes sont proposées et ont pour point commun l'utilisation d'un réseau de capteurs. La première méthode utilise les chaînes de Markov cachées et permet de trouver le chemin parcouru par la personne et ouvre des perspectives sur le diagnostic des erreurs de détections des capteurs. La deuxième méthode permet d'obtenir les coordonnées dans l'espace d'une cible à l'aide d'une optimisation par Levenberg-Marquardt des coordonnées à l'aide des réponses des capteurs de type thermopile et de leur modèle. Au final, nous nous sommes intéressés au cadre du maintien à domicile. Nous avons à notre disposition un appartement pilote qui a la particularité d'être entièrement domotisé. Une personne âgée a pu tester cet habitat durant plusieurs semaines. Les résultats obtenus nous confortent pour l'utilisation des capteurs étudiés et des méthodes de localisation développées.

The work presented in this manuscript deals with human detection by using one or more sensors. This work was done in the Institut PRISME within the framework of the CAPTHOM project of the pole of competitiveness S2E2. We propose a reflection on the physical phenomena involved in the detection of human presence and state of the art of the various systems used to detect human presence today. The commercial solution is the most popular today is the sensors based on the detection of heat from the human body (the detection of infrared emissions). The information of presence is needed in many projects that aim to manage domestic energy resources and / or have a vocation for eldercare. After an evaluation of several sensors of different technologies using basic scenarios, this work focused on sensors type thermopile. These sensors have tested and we propose a model of the sensor response. In parallel, we address the problem of locating a person in a room. Two methods are proposed and have in common the use of a sensor network. The first method uses hidden Markov Models to find the path traveled by the person and gives new perspectives on the diagnosis of errors detection sensors. The second method provides the coordinates of a target using Levenberg-Marquardt optimization of coordinate with responses of thermopile sensors and their model. Finally, we are interested in eldcare. We can use a test home who has the distinction of being fully automated. An elderly person tested this habitat for several weeks. The results obtained confirm the use of sensors studied and developed methods of localization.