Développement et caractérisation d'un système de sol piézoélectrique intelligent : application à la détection des chutes.
Langue Français
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse confidentielle jusqu'au 01/02/2023.
  • Thèse soumise à l'embargo de l'auteur : embargo illimité (communication intranet).
 
Auteur : Serra, Renan
Date de soutenance : 30-06-2017

Directeur(s) de thèse : Knittel, Dominique

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire de génie de la conception (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Génie industriel / Conception
Classification : Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres : Capteurs, Systèmes intelligents, Caractérisation, Traitement du signal, Algorithmes de détection, Détection des pas, des chutes et de présence
Mots-clés :
  • Capteurs piézoélectriques
  • Détection du signal
  • Reconnaissance d'objets (informatique)
  • Algorithmes
  • Apprentissage automatique
Résumé : Cette thèse s’inscrit dans le domaine de la conception et de la réalisation de systèmes intelligents, associés à une technologie de capteurs sol. Elle vise à concevoir un outil automatisé et intelligent destiné à détecter principalement les chutes de personnes âgées en milieu hospitalier, afin de fournir une information supplémentaire au personnel soignant. Premièrement, les différentes technologies de capteurs appliquées aux revêtements de sol ont été étudiées. Parmi les technologies recensées, les capteurs piézoélectriques planaires en polymères ont été retenus pour l’élaboration du système intelligent. Ensuite, la caractérisation de la solution technique retenue a permis de définir les conditions et limites d’utilisation du capteur. Les aspects de robustesse et de durabilités ont été évalués à l’aide de méthodes développées à ces effets. Enfin, des algorithmes de détection ont été développés en vue de détecter les chutes, les pas et la présence de personnes sur des surfaces délimitées par le système. Des stratégies de classification basées sur la corrélation de Pearson, des algorithmes d’apprentissages ou des algorithmes à seuils ont été utilisés.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2017STRAD018
Type de ressource : Thèse