Une Approche Bayésienne pour la reconnaissance des périodes de sommeil à l'aide de capteurs de mouvement - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2019

Une Approche Bayésienne pour la reconnaissance des périodes de sommeil à l'aide de capteurs de mouvement

Abstract

Le vieillissement de la population confronte les sociétés modernes à une transformation démographique sans précédent qui ne va pas sans poser de nombreux problèmes. Parmi ceux-ci, il y a le déséquilibre de nos systèmes de retraite, et le coût que va engendrer la prise en charge de la dépendance des plus âgés. Sur ce dernier point, outre les aspects économiques, le placement des personnes âgées n’est bien souvent qu’un choix de raison et peut être assez mal vécu par les personnes. Une réponse à cette problématique sociétale est le développement des technologies qui facilitent le maintien à domicile des personnes âgées. L’état de l’art du domaine regorge de projets amont qui vont dans ce sens. Parmi ceux-ci beaucoup cherchent à développer des systèmes de télésurveillance à domicile. Leurs objectifs sont de détecter, voire de prévenir l’occurrence de situations inquiétantes ou critiques et d’évaluer l’état physique voire la fragilité des personnes suivies. C’est dans ce cadre que se situe cette contribution. Nous nous focaliserons dans cet article sur le problème particulier du suivi de la qualité du sommeil ainsi qu’à la détection des levés nocturnes d’une personne vivant seule à son domicile. Celui-ci est équipé de capteurs ambiants simples tel que des détecteurs de mouvement binaires. Nous présenterons une méthode d’inférence bayésienne qui permet à notre solution d’être assez flexible et robuste aux différents types d’installation et configuration d’appartements tout en maintenant une précision de prédiction de 0.94. Cette solution est en cours de déploiement sur plusieurs dizaines d’appartements en Lorraine.
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Dates and versions

hal-02161066 , version 1 (20-06-2019)

Identifiers

  • HAL Id : hal-02161066 , version 1

Cite

Yassine El-Khadiri, Gabriel Corona, Cédric Rose, François Charpillet. Une Approche Bayésienne pour la reconnaissance des périodes de sommeil à l'aide de capteurs de mouvement. Journées d'Etude sur la TéléSanté, Sorbonne Universités, May 2019, Paris, France. ⟨hal-02161066⟩
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