Détection de chute humaine en temps réel via Deep Learning

Abstract

Ce projetmeten ´evidence notresucc`es dansl’utilisationduDeepLearningpourlad´etection en temps r´eel deschuteshumaines.Enutilisantl’algorithmeVGG-16etenentraˆınant lemod`ele avecle jeu dedonn´ees FPDS,nousavonsd´evelopp´e unsyst`eme hautementperformant.Cesyst`eme utilise ´egalementdestechniquesavanc´ees tellesquelasoustractiondel’arri`ere-plan etlad´etection depose humaine avecl’algorithmeYOLOv5etOpenPifPafpouram´eliorer lapr´ecision delad´etection. Nous avonsimpl´ement´e cesyst`eme surleRaspberryPi4,offrantainsiunesolutioncompacteetportable pour lasurveillancedeschutesdansdiversenvironnements.Lesr´esultats obtenusontd´emontr´e une pr´ecision ´elev´ee danslad´etection deschutes,ouvrantainsilavoie `a desapplicationspotentiellesdans les domainesdelas´ecurit´e, delasant´e etdubien-ˆetre desindividus.