Thèse en cours

Comprendre les comportements humains dans les environnements dynamiques de construction

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Triangle exclamation pleinLa soutenance a eu lieu en 2020. Le document qui a justifié du diplôme est en cours de traitement par l'établissement de soutenance.
Auteur / Autrice : Muhammad Arslan
Direction : Christophe CruzDominique Ginhac
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 2020
Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIB - Laboratoire Informatique de Bourgogne
Jury : Président / Présidente : Frank Boochs
Examinateurs / Examinatrices : Christophe Cruz, Dominique Ginhac, Christophe Claramunt, Jérôme Gensel, Eric Leclercq
Rapporteurs / Rapporteuses : Christophe Claramunt, Jérôme Gensel

Résumé

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Dans un bâtiment, la présence ainsi que les mouvements des occupants sont fondamentaux et indispensables à la compréhension de tout type de comportement. Malgré de nombreuses recherches visant à modéliser les comportements dynamiques des occupants dans des bâtiments, la compréhension de ces comportements en intégrant les informations contextuelles liées à l’évolution de l’environnement bâti n’a toujours pas été suffisamment explorée. L’évolution de l’environnement du bâtiment affecte les mouvements et la présence des occupants à l’intérieur de l’installation, ce qui dégrade le processus de déduction de la précision de leurs activités en fonction du contexte. Désormais, les informations sur les bâtiments en évolution nécessitent d’être cartographiées avec les mouvements des occupants pour une meilleure compréhension de leurs comportements en évolution. Pour combler cette lacune en matière de recherche, une méthode appelée ‘Occupant Behaviors in Dynamic Environments’ (OBiDE) a été conçue pour fournir un modèle afin de mieux comprendre les comportements des occupants en traçant la dynamique des positions dans les bâtiments. Le modèle proposé fournit une base de connaissances centralisée contenant les mouvements des occupants avec des informations contextuelles historisées pertinentes de l'environnement du bâtiment afin d'étudier les comportements des occupants pour différentes applications de gestion de la sécurité.