Animation

From campus of the future to the Smart City

Booth C39

Organised by AEROSPACE VALLEY, Toulouse III Paul Sabatier University, INSA, CNRS, IRIT Laboratory, LAAS and neOCampus

The projects and research presented in this animation are related to the operation neOCampus, to shape the innovative campus with embedded systems, the Internet of Things and artificial intelligence.

These innovations include IoT infrastructure, sensors, networks, data storage, software bricks for activity recognition, co-simulation, human-system interaction and user services.

3 PROJECTS

3Pegase - PrEdictive platform for eldery and assistance persons
Partnership: Telemedicine Technologies, Telegrafik, CHU, Orange, IMA, IRIT/UPS
Funded by the Occitan Region and the EU via ERDF funds
Suggest a patient monitoring solution at home, implementing a data collection platform and a remote assistance service to coordinate interventions while integrating a predictive analytics engine for detecting anomalies and behaviors problems of the people being followed.

SuniAgri
SUNiBrain – IRIT
Funded by the Occitan Region and the EU via ERDF funds

The aim of the SUNiAgri product is to optimize the renewable energy production resources of the farms and to offer intelligent pooling of rainwater through real-time thermoregulation and automated cleaning of solar panels.

APIcampus : connected hives
CRCA, IRIT, LAAS-CNRS, BeeGuard, neOCampus, Campus Fab, Catalyseur.

Hives equipped with sensors to collect the most complete data in order to identify the environmental parameters that stress the bees and better understand their decline in industrialized paid

19 research works

Capteurs Infrastructure

sensOCampus: campus-wide sensors management
IRIT
L'application sensOCampus basée sur le framework neOCampus IoT permet une gestion intelligente des capteurs et effecteurs répartis sur le campus

Capteur de gaz Communicant pour le bâtiment intelligent "contrôle de la qualité de l'air intérieur
LAAS-CNRS -  LCC - Laplace
Conception et caractérisation d'un multi-capteur de gaz communicant pour le contrôle de la qualité de l'air intérieur dans les bureaux et les salles d'enseignements au sein du campus Paul Sabatier, dans le cadre du projet universitaire "neOCampus".

neOSensor: neOCampus designed low-cost ambiant parameters sensors
IRIT
Déployés dans à la bibliothèque universitaire, ces modules (15€)  font remonter en temps réel plusieurs paramètres ambiants dont le niveau de bruit.

CLUE : Cycle-based Laboratory for Urban Evolutions
LAAS-CNRS  - LA (Laboratoire d’aérologie)
L’étude de l’environnement qui nous entoure est un domaine vaste, qui peut être faite selon différents points de vue (experts du domaine - physiciens, biologistes, géologues … -, géographes, statisticiens, théoriciens de l’information …). L'idée de ce projet est de proposer un nouvel instrument d’étude à l’échelle de la ville : des vélos munis de capteurs.

Déploiement de services autonomiques dans un contexte IoT
IRIT- LAAS-CNRS
La mise en place d'une infrastructure de services autonomiques sera montrée sur des bâtiments intelligents. Les problématiques scientifiques sont le placement dynamique de ces services sous des contraintes de qualité de service et d'énergie.

Modélisation et visualisation des données de capteur neOCampus
IRIT
Nous présentons un mécanisme qui permet de collecter et modéliser l'ensemble des données provenant des différents capteurs (température, humidité, luminosité, ...) dans une base de données MongoDB

Outils logiciels : cosimulation, interaction homme-système, détection d’anomalies, apprentissage, reconnaissance d’activités

Interopérabilité entre systèmes hétérogènes dans un environnement ouvert pour la mise en œuvre de co-simulation
IRIT -  LAAS-CNRS
Un framework de co-simulation se basant sur des composants ‘boîtes noires’ permettant d’intégrer tous types de simulateurs ainsi permettre aux experts au sein de neOCampus de collaborer tout en gardant leur « expert-métier » 

Split-Focus : Une technique d’interaction multi-vue pour interagir avec des données multidimensionnelles
IRIT
Split-focus exploite les facilités offertes par les environnements multi-surfaces dans la visualisation de données multidimensionnelles au travers d'une interface basée sur le paradigme Overview+Detail. Elle permet d’avoir une vue d’ensemble des données sur un écran large et jusqu’à quatre vues zoomées sur une seconde surface d’affichage (tablette).

TDome
IRIT
TDome est un dispositif d’entrée, de forme semi-sphérique, offrant plusieurs degrés de liberté (DDL): Translation, rotations, Inclinaison. Ces DDLs lui permettent de démultiplier les capacités d'activation de commandes et de contrôle de paramètres, faisant de lui un dispositif adapté à l'interaction avec des données multidimensionnelles et au control d'environnements multi-surfaces.

Conception et évaluation de retours visuels sur une maquette phygitale
IRIT
Dans le contexte de la visualisation d’informations sur des maquettes physiques (maquettes phygitales), la conception de retours visuels adaptés est complexe en raison des spécificités du support visuel (granularité, surface d’affichage, vidéoprojection). Ce projet présente un espace de conception de retours visuels liés à la navigation dans une maquette et la localisation d’un point d’intérêt.

Détection d’anomalies dans les bâtiments intelligents
IRIT - LMDC
L’objectif est de concevoir un logiciel apprenant en temps réel pour détecter les anomalies de consommation énergétique au sein d’un système complexe que sont les bâtiments intelligents, à des fins d’alertes, mais aussi de meilleure compréhension du système global, de prédiction et d’optimisation de performance des sous-systèmes ou du système global.

Apprentissage en ligne d’une signature audiovisuelle pour la ré-identification de personne
IRIT et LAAS-CNRS
Ces travaux concernent la recherche d'une signature audio-visuelle caractéristique d'une personne présente dans l'environnement instrumenté par un réseau de capteurs épars (micro et caméras).

Estimation optique temps réel de l'orientation de la tête d'un humain pour une application d’interaction homme-machine
LAAS-CNRS
Ce système permet d'estimer à partir d'un capteur RGB-D l'orientation de la tête d'un humain à partir de techniques de vision par ordinateur et d'apprentissage

Adaptation dynamique d'un drone aux perturbations environnementales par l'apprentissage
IRIT
L’objectif est d’enrichir l’apprentissage par démonstrations en exploitant les actions et perceptions du drone pour générer des feedbacks internes.

Services

Qualas (eco-friendly Quality of Life in Ambient Sociotechnical systems)
L'apprentissage des consommations électriques des dispositifs connectés immergés dans un environnement dynamique par un système sociotechnique ambiant.
IRIT
L'objectif de cette animation est de montrer comment un système sociotechnique ambiant auto-adaptatif est en capacité d'apprendre en temps réel un environnement dynamique constitué de ces nouveaux objets connectés et comment il s'adapte aux évolutions de ce dernier  qui lui étaient encore inconnues à sa conception.

luxOCampus: a connected calendar
IRIT
Connecté à votre calendrier en ligne (e.g google calendar), luxOCampus change progressivement de couleur pour correspondre à celle de l'événement à venir

alertOCampus
IRIT
Cette application permet, à partir d’un smartphone, d’informer les services compétents en cas de problèmes détectés sur le campus universitaire.

Services écologiques liés à la quantité d'eau sur le campus de l'Université Toulouse III Paul Sabatier.
Ecolab
C'est l'étude des bienfaits que prodiguent les écosystèmes à l'homme afin de les appréciés et les valoriser dans des plans de gestion durables

BiodiverCity, l'application smartphone pour la biodiversité sur les campus
ECOLAB - IRIT
BiodiverCity , couplée au dispositif Inventaire Fac', permet de géolocaliser la faune et la flore dans une action de science participative pour tracer les trames vertes et bleues sur les campus universitaires français.