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EnglishRÉSUMÉ
Les humains ont profondément modifié le rapport avec leur habitat tout au long de leur histoire. Avec les technologies de communication, ils sont redevenus nomades et attendent de leur lieu de vie plus de confort, de sécurité, de bien-être et de services à la santé. L'habitat devient témoin de leur vie, devinant les rythmes, habitudes, goûts et souhaits. Le concept de “maison intelligente pour la santé” fait naître de nombreux projets. Sur la base de technologies disponibles et d'exploitations simples, les recherches ont permis d'identifier les régularités des activités, les corrélations entre activités diurnes et nocturnes, les informations des périodes d'inactivité. L'identification automatique des activités quotidiennes permettra bientôt d'évaluer le niveau d'autonomie de sujets fragiles.
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Norbert NOURY : Professeur à l'Université de Lyon - Chercheur au sein de l'INL UMR CNRS 5270
INTRODUCTION
Les humains ont profondément modifié le rapport avec leur habitat tout au long de leur histoire. Avec les technologies de communication, ils sont redevenus nomades et attendent de leur lieu de vie plus de confort, de sécurité, de bien-être et de services à la santé. L'habitat devient témoin de leur vie, devinant les rythmes, habitudes, goûts et souhaits. Le concept de “maison intelligente pour la santé” fait naître de nombreux projets. Sur la base de technologies disponibles et d'exploitations simples, les recherches ont permis d'identifier les régularités des activités, les corrélations entre activités diurnes et nocturnes, les informations des périodes d'inactivité. L'identification automatique des activités quotidiennes permettra bientôt d'évaluer le niveau d'autonomie de sujets fragiles.
Humans deeply modified their relationship to their housings during the past centuries. With communication technologies, humans are nomads again but still await for more services from their living place as comfort, security, wellness and also health services. This living place becomes witness of our lives, rhythms of activities, habits, tastes and wishes. The « Health Smart Home » concept initiated numerous research projects. With basic sensors and algorithms, researchers discovered regular patterns in activities, relationships between night and day activity levels, information from periods of inactivity. The automatic recognition of the daily activities will further help detect loss of autonomy in fragile people.
Habitats intelligents pour la santé ; intelligence ambiante ; capteurs ; domotique ; activités de la vie quotidienne
Health Smart Home ; Ambiant intelligence ; Sensors ; Home Automation ; Activities of Daily Living
Domaine : Techniques d'instrumentation et d'analyse
Degré de diffusion de la technologie : Émergence | Croissance | Maturité
Technologies impliquées : capteurs ; réseaux ; domotique ; fusion multi-capteurs ; traitement statistique des données
Domaines d'application : Télésurveillance de la santé
Principaux acteurs français :
Pôles de compétitivité : Minalogic
Centres de compétence : domotique, équipements électriques, plateformes de téléservice de santé
Industriels :
Autres acteurs dans le monde : MIT, Georgio Tech, Tokyo Medical University
Contact : [email protected]
VERSIONS
- Version archivée 1 de avr. 2003 par Norbert NOURY, Vincent RIALLE
DOI (Digital Object Identifier)
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7. Inactivités de la vie quotidienne
Les périodes inactives peuvent également fournir des informations utiles concernant l'activité humaine . La durée des périodes de sommeil est probablement le premier exemple, en envisageant également qu'une période d'inactivité anormalement longue puisse générer une alarme. Cette fois, le fichier d'enregistrement des activités (date-heure-événement) est d'abord converti en une liste des intervalles successifs entre deux détections. Cette série temporelle est divisée en suites distinctes pour chaque pièce afin de distinguer les activités qui sont différentes dans chaque pièce (par exemple les niveaux d'activités dans la chambre à coucher sont différents de ceux dans la salle de bains). Dans le projet AILISA, pendant deux mois des données ont été enregistrées dans un des appartements particuliers d'un foyer de personnes âgées (Notre-Dame, Grenoble). Un exemple de distribution d'inactivité est donné pour la salle de séjour (figure 10).
Cette série de données ne suit pas une distribution normale aussi nous avons utilisé un test non paramétrique (Kruskal- Wallis) au lieu de l'Anova plus classique, pour démontrer l'indépendance statistique des valeurs de la moyenne et de la variance (figure 11).
Afin de calculer un seuil d'alarme sur l'inactivité, nous pouvons soit directement travailler sur l'histogramme, soit sur un modèle analytique de la densité de l'inactivité. La loi exponentielle est généralement utilisée pour représenter la durée de vie d'un processus (λ-distribution).
Si la vie après un temps T est indépendante du temps T, alors la densité de la probabilité f (t) de X est :
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - NOURY (N.), VIRONE (G.), YE (J.), RIALLE (V.), DEMONGEOT (J.) - Nouvelles directions en habitats intelligents pour la santé-new trends in health smart homes. - ITBM-RBM, ISSN 1297-9562, doi : 10.1016/S1297-9562(03)00023-8, 24(3), p. 122-135 (2003).
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(2) - CHAN (M.), ESTEVE (D.), ESCRIBA (C.), CAMPO (E.) - A review of smart home-present state and future challenges. - Computer Methods and Programs in Biomedicine, ISSN 0169-2607, doi : 10.1016/j.cmpb.2008.02.001, 91(1), p. 55-81 (2008).
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(4) - TAMURA (T.), KAWARADA (A.), NAMBU (M.), TSUKADA (A.), SASAKI (K.), YAMAKOSHI (K.) - E-healthcare at an experimental welfare techno house in japan. - Open Med. Inform. J., 1 (2007).
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(5) - YAMAZAKI (T.) - Ubiquitous home : real-life testbed for home context-aware service. - In Proc. First. Int. Conf. Testbeds and Research Infrastructures for the Development of Networks and Communities Tridentcom 2005, doi : 10.1109/TRIDNT.2005.37,...
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