Activités scientifiques

Orientation 1

Apprentissage machine pour la reconnaissance d’activités-Cette orientation regroupe des thématiques visant à faire progresser l’apprentissage machine sous divers angles de recherche. La première vise à rendre les modèles d’IA développés plus globalement généralisables. Dans notre contexte, elle réfère spécifiquement à la possibilité d’utiliser ce modèle avec de nouvelles personnes dans plusieurs types d’habitations. La seconde thématique concerne l’augmentation de données. Celle-ci réfère à l’objectif d’exploiter conjointement diverses sources de données, diverses méthodes d’extraction de caractéristiques et divers algorithmes de filtrage, dans le but d’augmenter l’expressivité (discrimination) des ensembles de données. Enfin, la troisième thématique entoure la création d’empreintes digitales, visant à pouvoir identifier de façon unique un résident et de savoir concrètement s’il se situe dans un contexte multi-personnes et d’adapter les interventions en conséquence des informations obtenues

Orientation 2

kj

Orientation 3

k

Ensembles de données

Dans nos travaux sur les habitats intelligents et sur les technologies d’assistance, nous avons réalisé qu’il était très difficile de collecter des données de bonne qualité. De plus, il existe une multitude de technologies et de méthodologies de collecte qui nécessitent toutes d’être convenablement explorées. Autrement, les articles scientifiques proposent des solutions difficiles à reproduire et tester. Afin de contribuer à réduire ce problème, notre équipe tente de partager les données collectées lors que différents projets en autant que les certifications éthiques nous l’autorisent. Les instructions pour l’utilisation des ensembles de données sont incluses. L’utilisation de celles-ci doit être reconnue dans vos publications.

Exemples de projets en cours et terminés

Reconnaissance des activités de la vie quotidienne et de détection de chutes au sein d’habitats intelligents équipés de radars UWB

(En savoir plus…)

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