Abstract : In a context of a growing elderly population in industrialised countries, elderly-care is becoming a major
problem. As traditional solutions (e.g. retirement homes) are no longer able to satisfy the increasing need,
it would be desirable to give the healthiest part of this population a solution for their home care in a secure
environment.
Thus, the concept of smart-home for health, coming from home automation, has emerged in the last two
decades. The general principle of this field is to propose a set of solutions for monitoring compliance, early
detection of neurodegenerative diseases, social interation assistance or fall and emergency situations detection.
Within this framework and to avoid the use of wearable sensors, we proposed a fall detection method based
on optical correlation using video data. Our approach consists of two parts, one for identifying the person on
the picture, the other for head tracking. The detection step is addressed by means of vertical and horizontal
celerity
Résumé : Préparée dans l'équipe VISION ISEN Brest Système de télé-alarme médical : application à la détection des chutes de la personne âgée Thèse soutenue le 16 décembre 2014
Dans un contexte de vieillissement de la population des pays industrialisés se pose le problème de la prise
en charge des personnes âgées dépendantes. La réponse proposée par les EPHAD ne pouvant constituer une
réponse suffisante et acceptable pour les personnes faiblement dépendantes, la question de leur maintien à
domicile dans un environnement sécurisé se pose.
Ainsi, le concept d’habitat intelligent pour la santé, issu de la domotique, a émergé dans les deux dernières
décennies. Le principe général de ce domaine est de proposer un ensemble de solutions permettant la surveillance
de l’observance, la détection précoce de maladies neurodégénératives, le maintien du lien social ou
la détection de chutes et de situations d’urgences.
Dans cette idée et afin de s’affranchir de capteurs portés par l’habitant, nous avons proposé une méthode
de détection des chutes basée sur la corrélation optique à partir de données issues de caméras vidéo. Notre
approche se décompose en deux parties, l’une permettant l’identification de la personne présente sur l’image,
l’autre le suivi de sa tête. L’étape de détection de la chute est réalisée à partir des données de vitesse verticale
et horizontale.