La gestion intelligente des bâtiments est un domaine essentiel et prometteur, au regard des avantages économiques et écologiques qu’elle offre. En modulant activement les paramètres d’éclairage, de ventilation et de chauffage, il est possible de réduire la consommation d’énergie du bâtiment sans compromettre le confort des occupants. Dans ce mémoire, nous avons étudié plusieurs solutions pour estimer le nombre de personnes dans une pièce, une information cruciale pour une gestion proactive. Tout d’abord, nous avons étudié la détection des personnes en utilisant des images de basse résolution, évaluant ainsi le niveau de supervision nécessaire et les effets d’une mise en œuvre dans des environnements inconnus. Puis, nous avons étudié la temporalité afin de réaliser la reconnaissance des actions des occupants. Enfin, nous avons exploré l’intégration de contexte temporel afin d’améliorer la détection de personnes à haute résolution. L’ensemble de ces recherches ont été conduites en utilisant des images infrarouges pour préserver l’anonymat des individus, tout en permettant l’application de ces méthodes à grande échelle.
| Date | 27 nov. 2023 |
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| langue originale | Français |
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| Établissement diplômant | - École de technologie supérieure
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| Superviseur | Éric Granger (Directeur(-trice)) & Marco Pedersoli (Codirecteur(-trice)) |
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- apprentissage profond
- détection
- infrarouge
Dubail, T. (Auteur(e)),
Granger (Directeur(-trice)) &
Pedersoli (Codirecteur(-trice)),
27 nov. 2023Thèses et mémoires: Mémoire de maîtrise › Maîtrise en ingénierie: Génie de la production automatisée