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Rapport

"Etude algorithmique préliminaire" à la conception du module eMouve au sein d’ActivCollector : détection des activités physiques en conditions habituelles de vie à l’aide de smartphones

Résumé : L’obésité et la sédentarité ne cessent de croître depuis plusieurs années. L’INRA dispose actuellement de méthodes coûteuses et/ou lourdes à mettre en oeuvre afin d’estimer la dépense énergétique en conditions contrôlée de laboratoire ou en conditions habituelles de vie. L’objectif de ce projet est de pouvoir reconnaître les activités physiques de faible et moyenne intensité et d’estimer la dépense énergétique des volontaires en conditions habituelles de vie. Ceci est possible grâce aux smartphones, largement répandus dans la population, qui sont équipés d'accéléromètres. Les activités étudiées sont la marche, la course, la montée et la descente d’escaliers, les postures « assis » et « debout statique » ainsi que la conduite automobile. Pour atteindre cet objectif il a été proposé des méthodes d'analyse des flux de données des accéléromètres ainsi que de nouveaux algorithmes. Les pourcentages de reconnaissances des activités obtenus sont satisfaisants au regard des résultats des autres publications, lesquelles utilisent souvent plusieurs accéléromètres non-disponibles auprès du grand public. La conduite automobile est l’activité que le modèle a le plus de mal à reconnaître (36%), tandis que la course est reconnue à 97%. En moyenne, le modèle reconnaît 79,7% des activités réalisées. D’autre part, notre estimation de la dépense énergétique semble assez proche des estimations des capteurs de référence Actiheart (moins de 2% d’écart) et plus éloigné de celle du SenseWear Armband (environ 17%).Le modèle devra prochainement être affiné et testé sur dix volontaires en conditions contrôlées.
Liste complète des métadonnées

https://hal.inrae.fr/hal-02804185
Déposant : Migration Prodinra <>
Soumis le : vendredi 5 juin 2020 - 23:10:43
Dernière modification le : vendredi 12 juin 2020 - 10:43:26

Fichier

2012_R_Guidoux_EtudePreliminai...
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02804185, version 1
  • PRODINRA : 169524

Citation

Gérard Fleury, Romain Guidoux, Philippe Lacomme, Sylvie Rousset. "Etude algorithmique préliminaire" à la conception du module eMouve au sein d’ActivCollector : détection des activités physiques en conditions habituelles de vie à l’aide de smartphones. RR-12-07, Université Blaise Pascal (Clermont Ferrand 2) (UBP). 2012. ⟨hal-02804185⟩

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