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Stress Observer

Publié le 20 avril 2023



Système de surveillance du stress en temps réel pour appareils mobiles et capteurs

 Qu'est-ce que Stress Observer?


Stress Observer est un processus de fusion de données qui se fonde sur les déplacements et les signaux physiologiques de l'utilisateur. Le système analyse les données qu'il recueille pour évaluer le niveau de stress des utilisateurs, qu'il s'agisse de simples usagers ou de professionnels du transport (pilotes d'avion, conducteurs de camion, etc.). Il intègre une technologie de fusion de données qui :

  • Estime de manière automatique les niveaux de stress de chaque personne, indépendamment de son activité.
  • Utilise des capteurs généralement présents au sein des appareils mobiles.


L'identification automatique des niveaux de stress permet :

  • La mise en œuvre d'une action spécifique lorsque des situations de stress élevé sont détectées
  • Un coaching personnalisé fondé sur le niveau de stress, en accord avec les activités en question

​   Applications

La surveillance non invasive du stress sur appareils mobiles mesure l'état émotionnel de l'utilisateur. Conçu pour le transport et la mobilité, le système offre les avantages suivants :

  • Planification en temps réel des trajets spécifiques à chaque voyageur
  • Suivi intelligent des émotions pour améliorer le confort et la sécurité
  • Sensibilisation au bien-être de groupes sociaux spécifiques en situation de mobilité
  • Services et applications axés sur l'humain
  • Surveillance et biofeedback des conducteurs professionnels pendant leur formation et leur activité

​   Nouveautés

  • Expérimentation multi-utilisateur maîtrisée sur plusieurs tâches pour élaboration d'une base de données
  • Validation à partir d'expérimentations en conditions réelles
  • Application sur smartphone qui estime le niveau de stress en temps réel

​  Prochaine étape

  • Le projet de coopération « Bon Voyage », financé par le programme de recherche et d'innovation Horizon 2020 de l'UE (subvention 635867), est parvenu à développer une technologie de surveillance du niveau de stress des voyageurs. Dans le cadre du projet de coopération « HADRIAN », également financé par le programme Horizon 2020 de l'UE, le CEA/LETI développera un observateur de l'aptitude à la conduite, pour une meilleure utilisation des véhicules automatisés.
  • Cette méthodologie de fusion de données sera ainsi utilisée pour concevoir des outils similaires appliqués à l'évaluation de la vigilance du conducteur, à la détection de la panique individuelle et à un biofeedback optimisé pour les usagers des transports. 

   Fonctionnement?

  • Extraction des attributs spécifiquement conçue pour les capteurs mobiles
  • Machine learning basé sur une expérimentation multi-utilisateur sur plusieurs tâches
  • Personnalisation des données de référence
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Contact

PUBLICATIONS:

[1] O. Sakri et al., "A Multi-
User Multi-Task Model For
Stress Monitoring From
Wearable Sensors", in 2018
21st International Conference
on Information Fusion
(FUSION), 2018, p. 761‑766,
[2] G. Vila et al., "Real-Time
Monitoring of Passenger’s
Psychological Stress", Future
Internet, vol. 11, n°5, p. 102,
may 2019.



FEATURES: 
  • Extraction frd principaux attributs pour le traitement des signaux émis par les capteurs de mouvement et les capteurs psysiologiques
  • Machine learning
  • Classification, estimation



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