The measurement of glycemia is impacted by several constraints; those constraints have to be identified and quantified when designing an electromagnetic noninvasive sensor. The second phase concerns the level of the influence of these constraints. In this work, we investigated the impact of vein radius located in the forearm on a resonant microwave sensor to measure glycemia. We performed a numerical simulation using COMSOL Multiphysics of a proposed tissue model that was in contact with a microwave resonator. Some other factors affect the measurement, such as temperature, perfusion, sensor positioning and motion, tissue heterogeneity, and other biological activity. The sensor must be robust to the above-mentioned constraints. Because vein size changes from one person to another, the dielectric properties seen by the sensor will be different. This has been demonstrated by the change created in the resonance frequency of the simulated sensor for different vein sizes. The second constraint that was assessed is the dosimetry. The specific absorption rate (SAR) of any electromagnetic device should be evaluated and compared with SAR limits in the safety standards to ensure the safety of the user. Simulation results are in good agreement with SAR limits in the safety standards.

In the context of smart cities, monitoring pedestrian and vehicle movements is essential to recognize abnormal events and prevent accidents. The proposed method in this work focuses on analyzing video streams captured from a vertically installed camera, and performing contextual road user detection. The final detection is based on the fusion of the outputs of three different convolutional neural networks. We are simultaneously interested in detecting road users, their motion, and their location respecting the static environment. We use YOLOv4 for object detection, FC-HarDNet for background semantic segmentation, and FlowNet 2.0 for motion detection. FC-HarDNet and YOLOv4 were retrained with our orthophotographs dataset. The last step involves a data fusion module. The presented results show that the method allows one to detect road users, identify the surfaces on which they move, quantify their apparent velocity, and estimate their actual velocity.

Le problème principal des patients diabétiques reste les conséquences des complications résultantes du diabète. Un contrôle plus fréquent de la glycémie contribue à l’équilibre du diabète et une diminution importante de ses complications. Les appareils récents de mesure de la glycémie sont moins confortables à cause de la douleur associée à chaque piqûre. Certains appareils sophistiqués de mesure de la glycémie sont semi invasifs, leur duré de validité est de 14 jours. Le but de notre travail de thèse consiste à développer un système de mesure non invasif de la glycémie basé sur une méthode électromagnétique. Un capteur électromagnétique (EM) original est proposé, modélisé sous COMSOL et validé par des mesures expérimentales. Ce capteur se compose de deux cellules de Split Ring Resonator (SRR) excitées par une ligne coplanaire. Notre objectif principal est d’atteindre une sensibilité suffisante pour détecter les différents taux de glucose avec un capteur miniaturisé. Le capteur est testé en premier lieu sur de l’eau glucosée. Il a été optimisé et adapté pour des mesures in-vitro dans le sang. Dans la dernière partie de notre travail, nous avons identifié, quantifié les contraintes impactant les mesures de glycémie. Nous présentons l’étude de deux contraintes sur la mesure du capteur : l’impact de la variation de la dimension de la veine et la dosimétrie. En effet, l’évaluation de ces contraintes permet de compenser leurs effets sur la mesure pour une meilleure précision de la mesure de la glycémie.