Synchronous Automata For Activity Recognition - INRIA - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2017

Synchronous Automata For Activity Recognition

Les automates synchrones pour la reconnaissance d'activités

Résumé

Activity recognition is important for security and safety in many domains, such as surveillance and health care. We propose to describe activities as a series of actions, triggered and driven by environmental events. We rely on synchronous automata to describe such activities. We chose the synchronous paradigm because it has a well-founded semantics and it ensures determinism and parallel composition. Moreover, we already developed tools that can be adapted to activity recognition. In this report we propose a new synchronous language to express synchronous automata, that relies on a formal semantics and that al- lows us to perform model-checking proofs, to compile activities into equation systems, and to automatically generate the corresponding recognition code.
La reconnaissance d’activité est devenue de plus en plus importante dans différents domaines comme la surveillance et la santé, pour sa sécurité et sûreté. Nous proposons de décrire les activités en tant que série d’actions déclenchées et pilotées par des événements provenant de l’environnement, et nous utilisons les automates synchrones pour les représenter. Nous avons choisi le paradigme synchrone pour sa sémantique bien fondée et parce qu’il assure le déterminisme et la composition parallèle. De plus, nous avons déjà développé des outils synchrones qui peuvent être adaptés à la reconnaissance d’activité. Nous proposons aussi un nouveau langage synchrone pour exprimer ces automates synchrones. Ce langage est basé sur une sémantique formelle qui permet de vérifier et valider nos modèles d’activités à reconnaitre à l’aide des preuves du model-checking, de les compiler dans des systèmes d’équations, et de générer automatiquement son code de reconnaissance correspondant.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01505754 , version 1 (19-04-2017)

Licence

Copyright (Tous droits réservés)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01505754 , version 1

Citer

Ines Sarray, Annie Ressouche, Sabine Moisan, Jean-Paul Rigault, Daniel Gaffé. Synchronous Automata For Activity Recognition. [Research Report] RR-9059, Inria Sophia Antipolis. 2017. ⟨hal-01505754⟩
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