Thèse Suivi Simultanée de l'Activité de Plusieurs Patients par Imagerie Radar. Application à la Détection Simultanée de Chute et de Fragilité H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : CY Cergy Paris Université École doctorale : ED EM2PSI - Économie, Management, Mathématiques, Physique et Sciences Informatiques Laboratoire de recherche : ETIS - Equipes Traitement de l'Information et Systèmes Direction de la thèse : Olivier ROMAIN ORCID 0000000221721865 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-06-19T23:59:59 L'originalité de cette thèse réside dans l'extension au scénario multi-personnes d'une chaîne de traitement radar complète et éprouvée en mono-personne au sein du laboratoire ETIS : Alexandre Bordat a développé des algorithmes d'extraction de signatures micro-Doppler avec une implémentation temps réel sur GPU [31], et Claire Béranger a proposé des méthodes de classification d'activités humaines validées sur base de données expérimentale interne [32]. Le passage au scénario multi-personnes introduit de nouveaux défis scientifiques majeurs. Dans des environnements tels que les domiciles ou les EHPAD, la présence simultanée de plusieurs individus engendre des phénomènes d'interférences, de superposition des signatures micro-Doppler et d'ambiguïtés spatiales - notamment en cas d'occlusion, de proximité étroite ou de croisement de trajectoires - rendant la séparation des cibles et le suivi de leurs trajectoires significativement plus difficiles.
Si certaines limitations proviennent également des radars actuellement utilisés, notamment en termes de résolution angulaire et de configuration MIMO, le principal enjeu réside dans le développement de méthodes de traitement du signal adaptées à ces scénarios multi-cibles, capables de fonctionner dans des conditions réalistes.
L'originalité de l'approche proposée réside ainsi dans le développement d'une chaîne de traitement intégrée pour le multi-cible, combinant plusieurs axes d'innovation :
1) Fusion avancée des informations radar : exploitation conjointe des informations spatiales (distance, azimut et élévation) et des signatures micro-Doppler, afin d'améliorer la séparation des individus et l'analyse fine des mouvements, dans l'objectif de caractériser la marche et détecter des comportements à risque de chute
2) Amélioration de la résolution et séparation des cibles : développement de méthodes de super-résolution et de désentrelacement des signatures micro-Doppler (démixage de sources) en prenant en compte les contraintes de complexité d'algorithmes pour du traitement temps réel, afin de lever les ambiguïtés liées à la résolution limitée des systèmes radar et améliorer la discrimination des individus dans les environnements de vie réels (domicile, EHPAD)
3) Extension du système vers des configurations avancées : étude de configurations multi-radars exploitant des angles de vue distincts, permettant de lever les ambiguïtés liées à la géométrie d'observation, ainsi que l'étude de la combinaison des données avec d'autres capteurs afin d'améliorer la robustesse du tracking multi-cibles et de l'identification, et d'assurer une détection fiable des chutes en environnement réel multi-personnes. Malgré les avancées récentes dans l'analyse des signaux radar pour la détection et l'identification d'activités humaines, le suivi robuste de plusieurs personnes en environnement réel demeure un problème ouvert, dans un contexte de préservation de la vie privée. La plupart des chutes des résidents ou des personnes à domicile ont lieu dans des pièces de vie (chambre, salle de bain) ou cette contrainte limite l'usage de solutions technologiques comme des caméras. Les travaux existants ont montré que les signatures micro-Doppler contiennent des informations riches permettant de caractériser les mouvements humains et d'identifier certaines activités. Cependant, la majorité des approches proposées dans la littérature sont évaluées dans des conditions expérimentales simplifiées, avec un nombre limité de participants, et se concentrent principalement sur des scénarios mono-personne ou faiblement peuplés.
Dans le contexte de la surveillance de l'activité et de la détection des chutes chez les personnes âgées, ces limitations constituent un obstacle important. En effet, dans des environnements réels tels que les domiciles ou les établissements d'hébergement pour personnes âgées dépendantes (EHPAD), plusieurs individus peuvent être présents simultanément (résidents, soignants, visiteurs), ce qui complique la séparation des cibles, le suivi des trajectoires et l'analyse des mouvements d'une personne spécifique.
L'état de l'art met également en évidence plusieurs limites méthodologiques. Certaines approches exploitent uniquement les informations spatiales du radar (distance et angle) sans prendre en compte les signatures micro-Doppler, tandis que d'autres se concentrent sur ces signatures sans exploiter pleinement les capacités de localisation offertes par les radars MIMO. De plus, de nombreuses méthodes reposent sur des hypothèses simplificatrices sur les mouvements des cibles (par exemple un modèle de vitesse constante) et nécessitent parfois une calibration préalable de l'environnement, ce qui limite leur utilisation dans des environnements dynamiques et non contrôlés. En outre, les systèmes proposés sont généralement évalués sur des datasets de taille réduite, ce qui limite la généralisation et la robustesse des modèles développés.
Dans ce contexte, les trois objectifs de cette thèse sont :
1) Concevoir des algorithmes robustes de détection multi-cibles basés sur les signatures radar (en distance, vitesse, et angle) dans un contexte embarqué.
2) Séparer et suivre les trajectoires des individus, notamment en cas d'occlusion partielle, de proximité étroite ou de croisement de trajectoires
3) Éprouver les approches en environnement réel (EHPAD).

Langages de programmation : Python, C/C++
Outils logiciels : MATLAB/Simulink, Visual Studio Code, Android Studio, GitLab, GitHub, Linux (Ubuntu)
Traitement du signal : Radar DSP
Systèmes embarqués & conception matérielle : Conception de PCB, microcontrôleurs, interfaces de communication (SPI, I2C, UART)