L’intelligence que nous souhaitons apporter au Campus du futur exige de fournir à ses bâtiments une perception de son activité interne. En effet, l’optimisation des ressources énergétiques nécessite une caractérisation des activités des usagers afin que le bâtiment puisse s’y adapter automatiquement. L’activité humaine étant sujet à plusieurs niveaux d’interprétation nos travaux se focalisent sur l’extraction des trajets des personnes présentes, sa composante la plus élémentaire.
Objectifs scientifiques
La caractérisation de l’activité des usagers, en terme de déplacements, exploite des données extraites de caméras et de microphones disséminés dans une pièce, ces derniers formant ainsi un réseau épars de capteurs hétérogènes. Nous cherchons alors à extraire de ces données une signature audiovisuelle et une localisation grossière des personnes transitant dans le réseau. Tout en préservant la vie privée de l’individu, la signature doit être discriminante, afin de distinguer les personnes entre elles, et compacte, afin d’optimiser les temps de traitement et permettre au bâtiment de s’auto-adapter. Eu égard à ces contraintes, les caractéristiques que nous modélisons sont le timbre de la voix du locuteur, et son apparence en terme de distribution colorimétrique.
Ces deux modalités ne présentant aucune corrélation, deux signatures, une vidéo et une audio seront générées séparément. La fusion de ces signature est alors traitée comme un problème de mise en correspondance d’observations audio et vidéo, dont les détections correspondantes sont cohérentes et compatibles spatialement.
Contacts
- François-Xavier Decroix (IRIT-LAAS) : decroix@irit.fr
- Julien Pinquier (IRIT) : pinquier@irit.fr
- Frédéric Lerasle (LAAS) : lerasle@laas.fr
- Isabelle Ferrané (IRIT) : ferrane@irit.fr
