RECONNAISSANCE DE PRESENCE ET D’ACTIVITE HUMAINE

SCHNEIDER ELECTRIC


DETECTION DE PRESENCE & RECONNAISSANCE D’ACTIVITE HUMAINE

PROBLÉMATIQUE

Schneider Electric souhaitait intégrer de l’intelligence dans un capteur infrarouge permettant la reconnaissance de présence et d’activité humaine dans un bâtiment. Outre le fait de devoir concevoir des algorithmes permettant de détecter une présence humaine, ces derniers devaient être embarqué sur un capteur très basse consommation.

CLIENT

SCHNEIDER ELECTRIC  Grenoble (FRANCE)

Logo Schneider Electric

SOLUTION APPORTÉE

Après avoir dimensionné le projet et réalisé une étude de faisabilité, Neovision a ensuite conçu des algorithmes de computer vision (vision par ordinateur) et machine learning (apprentissage automatique) permettant de détecter la présence et l’activité humaine. Ces algorithmes ont ensuite pu être embarqués sur un microcontrôleur basse consommation.

BÉNÉFICE CLIENT

Schneider Electric dispose aujourd’hui d’un capteur intelligent pour adresser le marché du smartbuilding. Ces capteurs sont aujourd’hui capables de détecter une présence humaine et de la classifier grâce aux algorithmes qu’ils embarquent. Par ailleurs, en prenant d’autre paramètres en compte, ces microcontrôleurs rendent possible une gestion intelligente et automatisée de l’énergie.

RÉALISATION

Schneider Electric se positionne comme un leader et spécialiste mondial de la gestion de l’énergie et des automatismes. Le groupe, riche de ses 144 000 collaborateurs, est présent dans plus de 100 pays.

La collaboration entre la multinationale et Neovision a débuté en 2015. L’objectif partagé par ce binôme consistait à développer une technologie capable de détecter la présence et l’activité humaine.

Il s’agit d’un projet pionnier pour Neovision qui s’installait sur le marché de l’IA. A l’époque, personne ne parlait d’IA, mais Neovision disposait déjà de solides et très recherchées compétences. En effet, nous pourrions penser qu’un groupe de la taille de Schneider Electric puisse mener ce projet en interne, or les contraintes techniques représentaient un défi de taille et seuls des experts de haut niveau en IA pouvaient le solutionner.

Connaissant le marché de Schneider Electric, ce projet est tout à fait logique. Effectivement, le but final est de pouvoir associer énergie et automatismes. Pour cela, les équipes de Schneider avait conçu un nouveau produit très basse consommation couplant un capteur infrarouge à un microcontrôleur, mais qu’il fallait maintenant rendre intelligent. Par intelligent, nous entendons le rendre capable de détecter et reconnaître l’activité humaine dans un bâtiment. Ainsi, il pourrait faire remonter des informations à un système gestionnaire de l’énergie, l’objectif étant de gérer au mieux l’énergie en fonction des personnes présentes et de leurs activités.

Gilles Chabanis, chef du département Smart Sensor, et Dominique Persegol, chef du projet collaboratif MIRTIC qui a donné naissance à ce capteur, ont fait appel à Neovision pour mener à bien ce projet R&D. Il faut dire qu’ils savaient à qui s’adresser : en effet, Lucas Nacsa, PDG de Neovision, avait eu l’occasion de travailler avec eux lors de son expérience à Inria.

Dans un premier temps, Neovision a réalisé une étude de faisabilité. Bien entendu, elle devait prendre en compte les contraintes techniques importantes imposées par le microcontrôleur, notamment en terme de mémoire et de calcul.

Ensuite, Neovision a isolé la solution qui lui semblait être la plus appropriée et performante. Et Neovision a commencé à concevoir les algorithmes de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique. Ils devaient intégrer et prendre en compte de nombreuses informations, parmi lesquelles : le taux d’occupation, la localisation des personnes et la mesure des températures moyennes de surface. Ces informations étant nécessaires à la régulation de la climatisation du bâtiment.

Le principal défi résidait dans l’optimisation de la mémoire et des calculs des algorithmiques. En effet, le logiciel devait être embarqué et tourner facilement sur le microcontrôleur. Ce que nous avons réussi à faire grâce à nos connaissances en mathématiques appliquées et en informatique embarquée.

Enfin, nous nous sommes intéressés à la reconnaissance de posture (assis, debout ou couché). Le but étant de prendre en compte la dimension relative à l’activité et au confort des occupants.

Le projet est un succès car il se situe actuellement dans sa phase de commercialisation à grande échelle chez Schneider Electric.

TECHNOLOGIES & EXPERTISES ASSOCIÉES

COMPUTER VISION, MACHINE LEARNING, IA EMBARQUÉE

TÉMOIGNAGE

Dominique Persegol - Chef de projet chez Schneider Electric
Dominique Persegol - Chef de projet chez Schneider Electric

« Neovision a su prendre en compte très rapidement les multiples contraintes techniques relatives au projet. Nous avons apprécié les aspects pragmatiques et réactifs de Neovision ainsi que leurs compétences variées dans le domaine de l’algorithmie qui ont permis d’explorer et de tester efficacement diverses solutions. »

Dominique Persegol, Chef de projet chez Schneider Electric

Date

6 avril 2020

Category

Computer Vision, IA embarquée, Machine learning

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