Ce jeu de données est le résultat de travaux conjoints entre Orange et Inria. L’expérimentation a été conduite par Julien Cumin, Grégoire Lefebvre, Fano Ramparany et James L. Crowley, avec l’aide technique et organisationnelle de Nicolas Bonnefond et Stan Borkowski.
Informations générales
Le jeu de données Orange4Home contient environ 180 heures d’enregistrement d’activités de vie quotidienne d’un unique occupant, sur une période de 4 semaines consécutives de jours ouvrés. Ce jeu de données contient les données provenant de 236 capteurs intégrés dans un appartement, et 20 classes d’activités labelisées de manière précise in situ par l’occupant, pour un total de 493 instances d’activités. Ces caractéristiques d’Orange4Home le rendent adapté pour l’évaluation d’algoritmes de reconnaissance d’activités, mais également pour l’évaluation d’algorithmes de prédiction d’activités, et d’autres problèmes de recherche connexes en algorithmie et autour de la maison connectée.
Plan de l’appartement
L’appartement d’Amiqual4Home utilisé pour collecter ce jeu de données a la disposition suivante :
Capteurs
Orange4Home contient les données provenant de 236 sources de données. Chaque source de données est soit binaire, soit un nombre entier, soit un nombre réel, soit catégorique. Les sources de données sont distribuées à travers les différents lieux de l’appartement de la sorte :
La liste complète des sources de données peut être trouvée ici (les sources dans la section « Possibly » d’un lieu sont les capteurs qui appartiennent à un autre lieu, mais qui sont également partiellement dans ce premier lieu).
Activités et routines
Les activités ont été labelisées in situ par l’occupant ; les classes d’activités possibles (groupées par lieu dans lequel elles peuvent survenir) sont :
- Entrance: Entering, Leaving
- Kitchen: Preparing, Cooking, Washing the dishes
- Living Room: Eating, Watching TV, Computing
- Toilet: Using the toilet
- Staircase: Going up, Going down
- Bathroom: Using the sink, Using the toilet, Showering
- Office: Computing, Watching TV
- Bedroom: Dressing, Reading, Napping
- All places: Cleaning
L’occupant a suivi un planning de routines durant les 4 semaines d’expérimentation, lui indiquant la séquence d’activités à réaliser (cette séquence a été strictement suivie ; plus de liberté était acceptée quant aux temps de début et de fin de chaque activité). Le planning complet donné à l’occupant peut être trouvé ici.
Conditions d’utilisation
Vous devez reconnaître l’utilisation de ce jeu de données dans vos publications en citant l’article suivant :
Julien Cumin, Grégoire Lefebvre, Fano Ramparany, and James L. Crowley. “A Dataset of Routine Daily Activities in an Instrumented Home”. In 11th International Conference on Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence (UCAmI), 2017.
Téléchargement
Nous proposons ci-dessous le jeu de données en téléchargement, sous forme de dump de base de données MySQL. Pour importer le jeu de données, vous devez préalablement créer un schéma appelé « openhab ». Chaque table de la base correspond à un capteur, excepté pour la table « openhab.items », qui contient la correspondance entre les noms des tables et les noms des capteurs. La table « openhab.item400 » contient les labels d’activités.
Téléchargement : Contactez julien1 point cumin arobase orange point com pour obtenir une copie du jeu de données.
