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PICOT Antoine

Détection d'états d'hypovigilance chez le conducteur par fusion d'informations physiologique et vidéo

 

Directeur de thèse :     Sylvie CHARBONNIER     Alice CAPLIER

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (eeats)

Spécialité : Automatique et productique

Structure de rattachement : Grenoble-INP

Établissement d'origine : INPG/Département Télécommunications

Financement(s) : allocation MENRT ; ATER

 

Date d'entrée en thèse : 02/10/2006

Date de soutenance : 09/11/2009

 

Composition du jury :
Frédéric CHAUSSE, MCF, LASMEA/GRAVIR, Clermont Université, Aubières (Rapporteur)
Jean-Christophe POPIEUL, Pr, LAMIH-UVHC, Valenciennes (Rapporteur)
Alain MUZET, Directeur de la Recherche, Ste FORENAP FRP, Rouffach, (Examinateur)
Sylviane GENTIL, Pr, GIPSA-lab, DAUTO,Grenoble-INP (Examinateur, Président)
Alice CAPLIER, Pr, GIPSA-lab, DIS, Grenoble-INP, (Directrice de thèse)
Sylvie CHARBONNIER, MCF, GIPSA-lab, DAUTO, Grenoble-INP , (Directrice de thèse)

 

Résumé : L'hypovigilance correspond à la transition entre la veille et le sommeil durant laquelle l'organisme voit ses facultés d'observation et d'analyse fortement réduites. Elle est responsable de nombreux accidents sur la route. Le but de cette thèse est de proposer un système de détection de cette phase accidentogène à partir de l'analyse conjointe de l'activité cérébrale (électroencéphalogramme ou EEG) et d'une vidéo du conducteur. Dans un premier temps, une méthode non-supervisée de détection d'hypovigilance fonctionnant à l'aide d'un unique canal EEG a été proposée. Cette méthode, qui met en œuvre différentes techniques de traitement du signal et de diagnostic, obtient de bonnes performances sur un ensemble de conducteurs, sans qu'il soit nécessaire de régler des paramètres. Dans un deuxième temps, nous nous sommes intéressés à la caractérisation des signes visuels de l'hypovigilance par une analyse vidéo des clignements. Une comparaison entre l'approche vidéo développée et l'approche traditionnelle par électro-oculogramme (EOG) a permis d'étudier dans quelle mesure la vidéo peut remplacer l'EOG pour la caractérisation des clignements. Elle a également permis de souligner la nécessité d'utiliser d'une caméra rapide (pouvant aller jusqu'à 200fps) pour caractériser les clignements. Un algorithme de détection d'hypovigilance à partir de la caractérisation vidéo des clignements a ainsi été développé. Pour finir, un algorithme de détection d'hypovigilance fusionnant à l'aide de logique floue les informations obtenues par les approches physiologique et vidéo est présenté. Toutes ces méthodes ont été testées et validées sur une base de données conséquente de conduite en état d'hypovigilance, la base de données ayant été expertisée par un spécialiste.


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