Titre :	Détection et classification des comportements de personnes dans un bâtiment intelligent par caméra.
Type de document :	document électronique
Auteurs :	HENNI Sid Ahmed, Auteur ; BELBACHIR Mohamed Faouzi, Directeur de thèse ; DJEBBARI A, Directeur de thèse
Année de publication :	2017 /2018
Importance :	144 p.
Accompagnement :	CD
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Electronique:SIGNAUX ET SYSTEMES
Mots-clés :	Traitement d’image  SVM  détection et classification des comportements  bâtiment intelligent.
Résumé :	Un bâtiment intelligent est un environnement qui contient un certain nombre de capteurs et de caméras qui transmettent des informations des différentes actions prises par les personnes et leur état. Ces informations sont traitées par un système de détection et de classification de comportements. L’information comportementale est utilisée comme entrée afin de donner un confort maximal aux personnes qui se trouvent dans ce bâtiment. La consommation d’énergie est aussi prise en compte, par exemple si une personne pratique une activité sportive dans une pièce alors le système abaissera le chauffage. Notre travail consiste à concevoir un système qui permet de reconnaitre un ensemble de comportements. Nous avons opté pour 11 comportements pour décrire les activités d’une personne dans un bâtiment. Deux caméras fixes sont utilisées dans chaque pièce du bâtiment intelligent. Celles-ci sont reliées à un ordinateur pour l’acquisition des séquences vidéo qui seront ultérieurement traitées par un programme. Les principales méthodes de traitement se basent sur les histogrammes de couleurs RGB et les histogrammes de texture LBP pour la paramétrisation des images issues des séquences vidéos. Nous avons utilisé le SVM (Support Vecteur Machine) Lights pour la classification des comportements. Un corpus a été réalisé dans ce travail. Afin d’améliorer la classification, les tests ont été réalisés sur plusieurs noyaux. Ce travail de recherche rentre dans le cadre d’une convention CMEP TASSILI entre le laboratoire LSSD (USTO) avec le laboratoire LIG de Grenoble France.
Directeur de thèse :	BELBACHIR Mohamed Faouzi

Détection et classification des comportements de personnes dans un bâtiment intelligent par caméra. [document électronique] / HENNI Sid Ahmed, Auteur ; BELBACHIR Mohamed Faouzi, Directeur de thèse ; DJEBBARI A, Directeur de thèse . - 2017 /2018 . - 144 p. + CD.
Langues : Français (fre)

Catégories :	Electronique:SIGNAUX ET SYSTEMES
Mots-clés :	Traitement d’image  SVM  détection et classification des comportements  bâtiment intelligent.
Résumé :	Un bâtiment intelligent est un environnement qui contient un certain nombre de capteurs et de caméras qui transmettent des informations des différentes actions prises par les personnes et leur état. Ces informations sont traitées par un système de détection et de classification de comportements. L’information comportementale est utilisée comme entrée afin de donner un confort maximal aux personnes qui se trouvent dans ce bâtiment. La consommation d’énergie est aussi prise en compte, par exemple si une personne pratique une activité sportive dans une pièce alors le système abaissera le chauffage. Notre travail consiste à concevoir un système qui permet de reconnaitre un ensemble de comportements. Nous avons opté pour 11 comportements pour décrire les activités d’une personne dans un bâtiment. Deux caméras fixes sont utilisées dans chaque pièce du bâtiment intelligent. Celles-ci sont reliées à un ordinateur pour l’acquisition des séquences vidéo qui seront ultérieurement traitées par un programme. Les principales méthodes de traitement se basent sur les histogrammes de couleurs RGB et les histogrammes de texture LBP pour la paramétrisation des images issues des séquences vidéos. Nous avons utilisé le SVM (Support Vecteur Machine) Lights pour la classification des comportements. Un corpus a été réalisé dans ce travail. Afin d’améliorer la classification, les tests ont été réalisés sur plusieurs noyaux. Ce travail de recherche rentre dans le cadre d’une convention CMEP TASSILI entre le laboratoire LSSD (USTO) avec le laboratoire LIG de Grenoble France.
Directeur de thèse :	BELBACHIR Mohamed Faouzi