Nous sommes entourés d’une grande variété d’appareils techniques plus ou moins intelligents, conçus pour nous servir ou servir aux autres. Applications sur nos téléphones portables, capteurs de santé sur nos poignets, aspirateurs autonomes, robots dans les usines et voitures de plus en plus autonomes… tout cela vise à faciliter nos tâches et à assurer notre sécurité et notre santé. Une interaction transparente avec ces appareils est de plus en plus importante à mesure qu’ils prolifèrent et se développent avec leur plus grande autonomie et leur présence omniprésente. Nous nous attendons à ce que les services qu’ils fournissent soient toujours disponibles, mais nous souhaitons qu’ils disparaissent discrètement à l’arrière-plan lorsque nous n’en avons pas besoin. Pour apporter une assistance dans un environnement collaboratif avec des agents humains, physiques et numériques, la technologie doit être dotée de sens lui permettant de capter la présence humaine, son état mental et physique, ses activités et ses intentions. Cela est nécessaire pour garantir la sécurité des personnes, préserver leur santé et permettre une interaction naturelle. Ce projet vise à améliorer la détection de la présence humaine, du comportement et de la santé dans un environnement collaboratif ou commun à l’aide de systèmes multi-capteurs.
L’objectif général du projet DistriMuSe est de fournir des solutions de détection plus précises, robustes et complètes qui contribuent au maintien de la sécurité et de la santé des personnes, grâce à la combinaison innovante de plusieurs capteurs qui offrent une large couverture et une surveillance continue. Le projet peut être divisé en cinq objectifs principaux :
- O1 : Amélioration des capteurs multimodaux innovants et des systèmes de capteurs optimisés pour l’observation, la mesure et l’interaction humaines avancées.
- O2 : Analyse de données basée sur le machine learning et la fusion multi-capteurs pour une prise de décision en (semi) temps réel.
- O3 : prise en charge de la distribution adaptative du calcul et des algorithmes sur les ressources disponibles, de la périphérie au cloud, pour un fonctionnement efficace en temps réel
- O4 : Créer une compréhension globale de la santé physique humaine, de l’état mental, des intentions et des risques pour la sécurité.
- O5 : Validation des technologies dans des cas d’utilisation centrés sur l’humain dans trois domaines d’application connexes : 1) suivi et soutien en matière de santé et de bien-être ; 2) améliorer la sécurité routière en temps réel, y compris les usagers de la route vulnérables ; 3) interaction et coopération sûres des humains avec les robots et les systèmes d’usine automatisés.
Participant : VTT, ACORDE Technologies, Aitek Società per Azioni, Benete, Bittium, Bittium WS (Affiliate)**, Robert Bosch Gmbh, Université technologique de Brno, Camea, ConsiderIT, COMmeto, Agence d’État Conseil supérieur de la recherche scientifique, Demcon / Finapress , eLive, Emoj, Evalan Bv, Odin Solutions, Teledyne Flir Systems Trading, HI Iberia Ingeniería y Proyectos, SL, Stichting Imec Nederland, Infineon, IMA, IMEC, Univ Lleida (IRBLL), Stichting Kempenhaeghe, KU Leuven, Macq Sa, Pibond Oy, Prodrive Technologies Innovation Services BV, Pumacy Technologies AG, RELAB, Resiltech, Rulex Innovation Labs, Safran Navigation & Timing, Sentigrate, Smart Robotics, Televic, TRILITEC, TU Dresden, TU Eindhoven, Univ. Bologne, Univ. Brême, Univ. Grenade, Univ. Parme, UNISOB, Univ. Turin, Université de Vigo, Valossa, Xenomatix
Le projet DistriMuSe a reçu un financement du Key Digital Technologies Joint Undertaking (KDT JU) du programme de recherche et d’innovation Horizon Europe dans le cadre de l’accord de subvention n° 101139769.
