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RÉSUMÉ.
Nous proposons dans cet article une solution pour améliorer le système actuel de
surveillance médicale en Unité de Soins Intensifs (USIs) cardiologique
grâce à un système de reconnaissance automatique d'activités
humaines. Une approche de vidéo surveillance multicaméras
est proposée à cet effet et permet l'acquisition des données pour
l'analyse et l'interprétation automatique de la scène. Cette dernière
est basée sur le Modèle de Markov Caché (MMC) avec une durée
d'état explicite et intégrant une gestion de la structure hiérarchique
interne des scénarios. Plusieurs séries d'expérimentations sont
effectuées sur le nouveau système de surveillance proposé en USIs
et démontre ainsi la nécessité d'une surveillance assistée par
ordinateur des patients afin d'aider les médecins surveillants et les cliniciens
dans le processus de prise de décision. De plus, le MMC temporel offre une solution
très adaptée pour la reconnaissance automatique des événements
en USIs. Enfin, les résultats obtenus avec le modéle de MMC
temporel et hiérarchique ont été comparés à
ceux des MMC classiques.
ABSTRACT.
We address in this paper an improved medical monitoring system through an
automatic recognition of human activity in Intensive Care Units (ICUs). A multi camera vision
system approach is proposed to collect video sequence for automatic analysis and interpretation of
the scene. The latter is performed using Hidden Markov Model (HMM) with explicit state duration
combine at the management of the hierarchical structure of the scenario. Significant experiments
are carried out on the proposed monitoring system in a hospital's cardiology section in order to
prove the need for computer-aided patient supervision to help clinicians in the decision making
process. Temporal and hierarchical HMM handles explicitly the state duration and then provides a
suitable solution for the automatic recognition of temporal events. Finally, the use of Temporal.
MOTS-CLÉS :
Système de surveillance en USIs, Reconnaissance d'activités humaines; Analyse et
interprétation vidéo; MMC classique et à durée explicite,
MMC hiérarchique.
KEYWORDS:
Monitoring System in ICUs, Human Activities Recognition (HAR); Video Analysis
and interpretation; Classic HMM and HMMs with explicit state duration.
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présentation