Members

Sébastien Gaboury

University : Université du Québec à Chicoutimi

Departments : Informatique, Mathématique


ReconnaissanceActi Prototypage d’un système de reconnaissance d’activités de la vie quotidienne à base de positionnement spatial qualitatif des objets utilisés au sein d’un habitat intelligent par radio-identification passive


Principal applicant : Sébastien Gaboury

Team member(s) Bruno Bouchard , Sylvain Giroux

General objectives

Le maintien à domicile des personnes âgées (ou souffrantes de déficits cognitifs) comporte de nombreux risques devant être contrôlés. Par conséquent, la nécessité de développer des technologies d’assistance efficaces afin de pallier aux incapacités cognitives et physiques de ces personnes maintenues à domicile devient un problème urgent. C’est pourquoi plusieurs scientifiques s’affairent à la création de nouvelles technologies basées sur le concept émergent d’Intelligence Ambiante (IAm) en vue de permettre aux personnes semi-autonomes de demeurer chez-eux en toute sécurité et le plus longtemps possible .Le mandat proposé ici a comme objectif principal la réalisation du prototype de système de reconnaissance d’AVQ à base de positionnement spatial qualitatif des objets utilisés au sein de l’habitat intelligent du DOMUS par radio-identification passive       


Développement d’une technologie d’assistance à domicile pour les personnes atteintes de dystrophie myotonique de type 1 visant à améliorer la capacité musculaire et fonctionnelle


Principal applicant : Sébastien Gaboury

Team member(s) Kévin Bouchard

General objectives

L’objectif principal du présent mandat est de déterminer si le soutien par une technologie d’assistance lors d’un programme d’entraînement à domicile de 12 semaines améliore la capacité musculaire et fonctionnelle chez les personnes atteintes de DM1. Récemment, notre équipe de recherche a conçu et validé un bracelet (périphérique de collecte de données inertielles) qui, grâce à l’accès facile aux données brutes et à l’exploitation d’algorithmes d’intelligence artificielle, nous permet de reconnaitre en temps réel plusieurs activités (ex. marcher, se lever, s’asseoir, rester immobile) et quatre exercices spécifiques et cela avec un taux de reconnaissance de près de 96.5 %. Ce bracelet constitue la pierre angulaire de la technologie d’assistance que nous désirons développer et tester.