Capteur portable IoT et apprentissage profond : une approche intégrée pour la reconnaissance d'activité humaine personnalisée dans un environnement domestique intelligent

La reconnaissance d'activité humaine (HAR) est actuellement reconnue comme un élément clé d'un cadre plus général conçu pour effectuer un suivi continu des comportements humains dans le domaine de la vie assistée par ambiant (AAL), de la gestion du bien-être, du diagnostic médical, des soins aux personnes âgées, de la réhabilitation, du divertissement et de la surveillance dans des environnements domestiques intelligents. Dans cet article, un système HAR innovant, exploitant le potentiel des dispositifs portables intégrés aux compétences des techniques d'apprentissage profond, est présenté dans le but de reconnaître les activités quotidiennes les plus courantes d'une personne à domicile. Le capteur portable conçu intègre une unité de mesure inertielle (IMU) et une section Wi-Fi pour envoyer des données vers un service cloud et permettre une connexion directe à Internet via un routeur domestique commun afin que l'utilisateur puisse gérer lui-même la procédure d'installation. Le capteur est couplé à un réseau de neurones convolutifs (CNN) conçu pour effectuer des inférences avec le minimum de ressources possibles afin de maintenir la voie de son implémentation sur des dispositifs à faible coût ou intégrés. Le système est conçu pour le suivi des activités quotidiennes et neuf activités différentes peuvent être mises en évidence avec une précision de 97 %.