Brevet FR2941081A1 — publié le 20100716

PROCEDE DE DETECTION DE CHUTE La présente invention est relative à un procédé de détection de chute d'une personne et au dispositif associé à ce procédé. On sait que chez les personnes âgées, une personne sur trois présente des risques de chute, chaque chute étant susceptible d'engendrer des risques pour la personne et une perte supplémentaire d'autonomie : les séquelles psychologiques laissées par une longue période d'immobilité consécutive à une chute et sans assistance étant un facteur important de cette perte d'autonomie et conduisant généralement à l'arrêt du maintien à domicile. On sait aussi que dans certaines professions, une personne peut être amenée à travailler seule, et parfois même seule dans des conditions dangereuses. Aussi, qu'il s'agisse d'une personne âgée, handicapée, ou d'un patient se trouvant dans un établissement de santé, en milieu médicalisé ou à domicile, ou qu'il s'agisse d'une personne travaillant dans un milieu à risque ou de manière isolée, il est nécessaire que ladite personne puisse elle-même facilement alerter les secours lors d'un malaise ou d'un quelconque incident. Ainsi, on connaît des dispositifs de l'art antérieur sous forme de médaillon, de bracelets, ou de ceintures, permettant à leur utilisateur d'envoyer un appel au secours par l'intermédiaire d'une décision volontaire, tel un appui sur un bouton poussoir, en cas de détresse ou de malaise. Ces dispositifs de l'art antérieur permettent de transmettre un signal d'alerte à un centre de téléassistance, ou à toute autre personne désignée, directement ou par l'intermédiaire d'une base reliée à un réseau de télécommunication tel qu'Internet, GSM ou autre. Un inconvénient majeur de ces dispositifs de l'art antérieur est de nécessiter une action volontaire de l'utilisateur pour déclencher l'envoi du signal d'alerte. Hors, en cas de chute suite à un accident ou un malaise, l'utilisateur est généralement surpris et ne dispose pas du temps nécessaire pour réagir et déclencher l'alerte avant ou pendant la chute. Et après la chute, la personne peut être inconsciente ou bien dans un état ou une position l'empêchant d'actionner le dispositif d'alerte. C'est pour répondre aux besoins de ces personnes susceptibles de chuter et de se trouver en détresse dans certaines situations qu'ont été développé des dispositifs portés par l'utilisateur, capables de surveiller le comportement d'un utilisateur et d'identifier un mouvement suspect correspondant à une chute pour déclencher automatiquement l'envoi d'un signal d'alerte. Cependant, plusieurs difficultés se posent dans l'élaboration de ces dispositifs de détection de chute. Tout d'abord, ces dispositifs sont difficilement acceptés par leur utilisateur, et, de plus, dans le cas de la détection de chute de personnes âgées intéressant particulièrement l'invention, près de la moitié des chutes ayant lieu de nuit et lors de la toilette, ledit dispositif doit quasiment être porté en permanence. Un dispositif de détection de chute doit donc être le moins gênant dans les habitudes ou les activités de l'utilisateur, et aussi, ledit dispositif doit être discret afin que l'utilisateur ne refuse pas de le porter vis-à-vis de son entourage. Aussi, ledit dispositif doit pouvoir être facilement fixé à un endroit simple. Une position intéressante retenue par plusieurs dispositifs de l'art antérieur est le poignet de l'utilisateur, lesdits dispositifs se présentant sous la forme de bracelets. En effet, cet emplacement permet de répondre de manière optimale aux contraintes énoncées ci-dessus en se portant à la manière d'une montre ou d'un autre bijou. Toutefois, à la différence d'un dispositif placé par exemple sur le thorax de l'utilisateur, la détection au niveau du poignet est plus difficile car on ne connaît pas la position du tronc de l'utilisateur. Plus en détails, le capteur adopté par la plupart des dispositifs de l'art antérieur pour la détection de chute est l'accéléromètre permettant de mesurer les chocs et les mouvements. Les dispositifs de l'art antérieur se sont heurtés à des difficultés majeures en positionnant un accéléromètre au niveau du poignet de l'utilisateur. Premièrement, les nombreux mouvements possibles du bras peuvent être interprétés comme une chute, et, deuxièmement, il n'existe pas de repère évident et fiable dans l'espace et par rapport au sol à la position du corps. En raison de ces difficultés, nombre de dispositifs de l'art antérieur commettent des erreurs de détection et déclenchent de fausses alertes. Hors, un dispositif de détection de chute doit absolument éviter de déclencher des alertes de manière intempestive, l'accumulation de fausses alertes vers les centres de téléassistance, ou d'autres personnes, décrédibilisant la détection et pouvant entraîner des interventions inutiles. Pour parer à ces erreurs et s'assurer de la détection d'une chute, d'autres dispositifs antérieurs, tels que celui décrit dans le brevet français FR-2874727 du même demandeur, comprennent en plus des moyens de mesure d'autres grandeurs physiques, tels des capteurs de chocs, des centrales inertielles, des capteurs de température, ou d'autres, dans le but de chercher à corréler les mesures d'accélérations avec d'autres indices tels que la fréquence cardiaque et la tension artérielle, la température corporelle, ou même le niveau sonore ambiant. Cette multiplication des moyens de mesure augmente l'encombrement du dispositif de détection, ce qui va à l'encontre des critères de discrétion du dispositif dans la vie de l'utilisateur, et surtout le coût du dispositif. De plus, la multiplication des capteurs diminue aussi l'autonomie électrique de ces dispositifs, cela s'avère particulièrement gênant dans les cas, comme par exemple pour les personnes âgées, où le dispositif doit être porté quasiment en permanence. Enfin, un autre obstacle rencontré par les dispositifs de l'art antérieur dans le cadre de la surveillance d'une personne âgée concerne la grande proportion de chutes se produisant dans la salle de bain, lesdits dispositifs de détection doivent donc au moins être résistant à l'eau. Aussi, c'est un objectif de la présente invention de pallier les inconvénients rencontrés avec les dispositifs de l'art antérieur en proposant un procédé de détection de chute d'un utilisateur limitant les erreurs de détection et la consommation électrique des moyens de mesure et de calcul utilisés pour la réalisation d'un dispositif de détection portable en permanence, discret, peu encombrant, peu coûteux et étanche. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de détection de chute d'un utilisateur, ledit utilisateur portant un dispositif de détection comprenant un boîtier renfermant des moyens d'alimentation, des moyens de transmission d'un signal d'alerte, un accéléromètre, et des moyens de traitement des mesures fournies par l'accéléromètre comprenant des moyens de calcul et des moyens de mémorisation, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il consiste à classifier le comportement de l'utilisateur à partir d'indicateurs de son activité issus des mesures d'accélération acquises par l'accéléromètre et à différer le déclenchement d'un signal d'alerte afin d'éviter les fausses alertes. La présente invention est maintenant décrite en détail suivant un mode de réalisation préférentiel, particulier du procédé et du dispositif associé, non limitatif, cette description étant effectuée en regard des dessins annexés sur lesquels les différentes figures représentent : - figure 1 : une représentation schématique sous forme de diagramme d'un dispositif de détection pour la mise en oeuvre d'un procédé de détection selon l'invention, - figure 2 : une représentation des différents solides pouvant être utilisés pour l'étape d'extraction de la gravité du procédé de détection selon l'invention, - figure 3 : une représentation du treillis d'une chaîne de Markov pouvant être utilisée pour l'étape d'extraction de la gravité du procédé de détection selon l'invention, - figure 4 : une représentation schématique de l'étape d'extraction de la gravité du procédé de détection selon l'invention, - figure 5 : une représentation d'un automate de Markov à états cachés utilisé pour l'étape de classification comportementale du procédé de détection selon l'invention. Le procédé de détection de chute d'un utilisateur selon l'invention est effectué grâce à un dispositif de détection porté par un utilisateur. Par utilisateur, l'invention entend une personne, tel une personne âgée, handicapée, un patient d'un centre médical, ou un travailleur isolé, ladite personne étant susceptible de chuter, de faire un malaise, et de tomber inconscient en raison de ses difficultés, de son handicap ou des conditions de son activité. Un tel dispositif de détection 10 utilisé pour la mise en oeuvre du procédé selon l'invention est illustré en figure 1. Ledit dispositif de détection 10 comprend un boîtier fermé 12, étanche, et relié à des moyens de fixation 14. Dans un mode de réalisation préféré, le boîtier 12 est composé de deux demi-parties en matériau polymère obtenues par injection/moulage, l'étanchéité dudit boîtier étant réalisée grâce à un assemblage par soudure aux ultrasons des deux demi-parties. Les moyens de fixation 14 permettent de supporter le boîtier et d'attacher l'ensemble ainsi formé à une partie du corps dudit utilisateur. De préférence, le boîtier 12 et ses moyens de fixation 14 prendront la forme d'un bracelet, d'un pendentif ou d'un dispositif accroché à la ceinture. Ledit boîtier 12 renferme des moyens d'alimentation 16, des moyens de transmission d'un signal d'alerte 18, un accéléromètre 20, et des moyens de traitement 22 des mesures fournies par l'accéléromètre. Avantageusement, les moyens d'alimentation 16 prennent la forme d'au moins une pile du commerce, telle une pile dite � bouton � de quelques centaines de milliampères-heure pour donner un ordre d'idées. Les moyens de transmission 18 sont susceptibles d'envoyer un signal d'alerte par ondes électromagnétiques, radiofréquence ou autre, vers un centre de téléassistance ou vers toute autre personne désignée, directement ou par l'intermédiaire d'une base reliée à un réseau de télécommunication tel qu'Internet, GSM ou autre. De préférence, l'accéléromètre 20 est un accéléromètre trois axes, et les moyens de traitement 22 comprennent des moyens de calcul 24 et des moyens de mémorisation 26 sous forme d'une mémoire vive et d'une mémoire de masse. Bien entendu, le dispositif de détection 10 comprend des moyens d'appel volontaire 28, tel un bouton poussoir, permettant à l'utilisateur de déclencher lui-même un signal d'alerte, la détection automatique de chute se plaçant comme un complément à l'appel volontaire de l'utilisateur. Afin d'augmenter l'autonomie et de diminuer au maximum l'encombrement et le poids du dispositif de détection 10, le procédé selon l'invention a pour objectif d'effectuer un traitement fiable, et économique en terme de consommation d'énergie électrique, des mesures effectuées par l'accéléromètre pour en déduire le comportement supposé du porteur. A cet effet, ledit procédé consiste à classifier le comportement de l'utilisateur à partir d'indicateurs de son activité issus des mesures d'accélération acquises par l'accéléromètre 20 et à différer le déclenchement d'un signal d'alerte afin d'éviter les fausses alertes. Dans un mode de réalisation préféré du procédé de détection selon l'invention, seules des mesures d'accélération sont utilisées pour déduire l'activité du porteur. Bien entendu, l'invention couvre aussi un procédé de détection de chute qui utiliserait des mesures d'une autre grandeur physique en parallèle des étapes du procédé telles qu'elles vont maintenant être décrites. Ainsi, le procédé selon l'invention s'attache uniquement à la perception des accélérations. Les mesures d'accélération effectuées par l'accéléromètre 20 du dispositif de détection 10 comprennent plusieurs composantes. Tout d'abord, l'utilisateur et donc l'accéléromètre 20 fixé à une partie de son corps sont soumis à une accélération constante vers le sol due à la gravité. A la perception de la gravité va s'ajouter la composante due à l'activité du porteur. Cette composante d'accélération propre à l'utilisateur est due aux accélérations subies ou initiées par la partie du corps au niveau de laquelle est fixé l'accéléromètre ainsi que par tout le corps. Ainsi, dans le cas d'une réalisation sous forme de bracelet, les accélérations perçues sont dues aux mouvements de l'avant-bras, du bras et finalement de tout le corps, révélant ainsi l'activité, plus ou moins importante et désordonnée, de l'utilisateur. Dans le cas d'une chute, les accélérations sont proches d'une apesanteur relative qui va être perçue jusqu'au choc avec le sol, puis, si l'utilisateur est inconscient suite à la chute, une inactivité sera perçue. On s'aperçoit donc que les mesures d'accélération et l'observation de leurs 5 variations vont permettre de déduire, outre la direction du bas, le niveau d'activité et la cohérence de cette activité de l'utilisateur. Aussi, dans le présent procédé, les mesures d'accélérations antérieures permettent d'établir des variables, relatives à la gravité et à la nature de l'activité du porteur, définissant un état de perception. Chaque nouvelle mesure 10 d'accélération modifie lesdites variables et fait évoluer l'état de perception qui est utilisé pour déclencher ou non une alerte. Aussi, dans un mode de réalisation préféré, le procédé de détection de chute prévoit la réalisation par les moyens de traitement 22 d'une chaîne de traitement des mesures acquises par l'accéléromètre 20 composée des étapes 15 suivantes - normalisation des mesures d'accélération en données d'accélération, - extraction de la composante gravité desdites données, - transformation et agrégation desdites données en indicateurs, tant qualitatifs que quantitatifs, de l'activité de l'utilisateur, 20 - classification du comportement de l'utilisateur à l'aide desdits indicateurs, - déclenchement d'un signal d'alerte en cas d'observation d'un comportement supposé anormal de l'utilisateur. Les mesures acquises par l'accéléromètre prennent la forme d'un vecteur w en trois dimensions, avec w = g + _v, où g correspond au vecteur gravité et v à 25 l'accélération propre, c'est-à-dire l'accélération non imputable à la gravité et qui correspond donc à un déplacement ou un mouvement de l'utilisateur. Afin de déduire des indicateurs de l'activité de l'utilisateur, il est donc nécessaire de distinguer le vecteur v du vecteur g. Etant donné qu'il s'agit d'une équation unique à deux inconnues, la discrimination avec certitude du vecteur gravité g est impossible. Aussi, afin d'extraire le vecteur g avec une bonne probabilité, il est prévu d'utiliser les trois critères suivants simultanément critère de constance du vecteur g : la norme du vecteur g est de 1, de préférence l'unité choisie étant g égal à 9,81 m.s-2, critère de proximité de la direction de la gravité : le vecteur g à l'instant t+1 est très proche du vecteur g à l'instant t, en supposant que l'intervalle de temps entre t et t+1 soit faible, critère de marginalité de l'accélération propre y, l'accélération propre v étant souvent transitoire et proche du vecteur nul en moyenne. Par la suite, la solution adoptée par l'invention pour parvenir à une estimation du vecteur gravité avec un bon taux de confiance est d'utiliser une sphère de rayon unitaire discrétisée en plusieurs sommets pour modéliser l'ensemble des directions possibles du vecteur g unitaire, et un calcul stochastique pour déterminer la probabilité portée par chaque sommet que le vecteur g se trouve exactement dans la direction indiquée par ce sommet. Différents maillages de la sphère sont ainsi possibles, tel un maillage géodésique, mais pour des raisons d'efficacité, un maillage uniforme ayant recours aux solides platoniciens est choisi de préférence. Ainsi, et comme illustré par la figure 2, il peut être choisi un tétraèdre, un octaèdre, un hexaèdre (cube), un icosaèdre ou un dodécaèdre, disposant respectivement de 4, 6, 8, 12 et 20 sommets, le dodécaèdre étant le solide donnant les meilleurs résultats en raison de la densité de son maillage. Le principe général de l'invention pour déterminer le vecteur gravité g est donc de déterminer pour chaque sommet la probabilité que ledit vecteur gravité se trouve exactement dans la direction indiquée par ledit sommet. Une fois ces probabilités déterminées, et dans le cas du maillage uniforme, il suffit d'effectuer la somme vectorielle de chacune des directions représentées par les sommets du solide, pondérée par la probabilité portée par ce sommet, on obtient alors un vecteur indiquant la direction probable de la gravité terrestre et dont la norme nous donne une indication sur le degré de confiance que l'on peut accorder à cette direction. En résumé, la détermination des probabilités portées par un ensemble de directions certaines du vecteur g permet de déduire la direction probable de ce vecteur ainsi que le degré de confiance ce cette direction. Le vecteur ainsi obtenu étant de la forme : a.g, il doit être normalisé afin 10 d'obtenir le vecteur g probable, le degré de confiance étant alors une fonction de a. La solution adoptée pour déterminer la probabilité porté par chaque sommet du solide choisi est du domaine de la stochastique et de l'inférence bayésienne, notamment des chaînes de Markov et plus précisément des H.M.M. (Hidden 15 Markov Model) ou chaînes de Markov cachées. Plus précisément, l'ensemble des sommets du solide platonicien utilisé représente les états d'une chaîne de Markov utilisée au sein au sein d'un modèle de Markov caché et dont les coefficients de la matrice de transition Tr sont fonction de la distance (linéaire ou angulaire) entre deux sommets, et la fonction 20 d'émission Em est fonction du vecteur d'accélération propre v, déduit en soustrayant le vecteur g désigné par chaque sommet au vecteur accélérométrique observé w. Ainsi, pour chaque sommet n, on a vn = w - gn. A titre d'exemple, si le solide choisi est un dodécaèdre, qui définit donc une chaîne de Markov à vingt états représentant les directions possibles du vecteur 25 de gravité, on peut simplifier la matrice de transition Tr en ne prenant en compte que les voisins directs de chaque sommet, définissant ainsi le treillis élémentaire de la chaîne de Markov où chaque sommet, comme illustré en figure 3, en plus d'être relié à lui même, est relié à chacun des ses voisins. On peut également simplifier la fonction d'émission Em en définissant la probabilité d'émission comme fonction d'une distribution, supposée gaussienne, de la norme du vecteur v. Donc, les probabilités portées par un ensemble de directions certaines du vecteur gravité nous permettent de déduire la direction la plus probable pour ce vecteur, tout en déterminant son degré de confiance, le détecteur de gravité se comporte sensiblement comme un gyroscope probabiliste deux axes. La mise en oeuvre de cette chaîne de Markov pour l'extraction de la composante gravité à partir des mesures accélérométriques, soit l'implémentation d'un algorithme dans les moyens de calcul 24 du dispositif de détection 10, va maintenant être décrite dans un mode de réalisation préféré du procédé selon l'invention et en regard de la figure 4. Tout d'abord, les mesures d'accélération brutes fournies par l'accéléromètre 20 subissent une étape de normalisation 40. Ainsi, ladite normalisation 40 consiste à appliquer aux mesures brutes des offsets et des coefficients de mise à l'échelle afin d'obtenir une représentation desdites mesures sous forme d'un vecteur normalisé en trois dimensions. Un critère simple utilisé pour déterminer les paramètres de cette normalisation, c'est qu'en l'absence d'accélération propre ou lorsqu'elle est très proche de zéro, et quelque soit la position du dispositif de détection, la norme du vecteur mesuré w , qui est alors sensiblement égal à g, doit être le plus proche possible de un. Par la suite, afin d'obtenir un bon compromis entre les capacités utiles des moyens de calcul, c'est à dire la puissance de calcul nécessaire, et la précision du résultat de l'extraction de la gravité, le solide platonicien utilisé de préférence est un hexaèdre, soit un cube. Le solide choisi étant le cube, on dispose d'un vecteur P de huit coefficients, représentant l'ensemble des probabilités portées par chacun de ses sommets. La somme des probabilités de ce vecteur devant être de un, il est par conséquent initialisé avec le coefficient 1/8. L'application 42 de la matrice de transition introduit un flou probabiliste sur la connaissance de la direction du vecteur g. La matrice de transition Tr a été implémentée en ne tenant compte que des voisins directs de chaque sommet du solide choisi, elle est donc définie par un unique coefficient de rotation O. Le coefficient de la matrice de transition Tr d'un sommet à lui-même est alors de 1- 0, et celui de transition d'un sommet à un de ses voisins est de 0/3, les autres étant considérés comme nuls (ou très proches de zéro). Ce coefficient de rotation 0 représente alors la probabilité pour que, d'un instant à l'autre la direction de la gravité se soit déplacée d'un sommet vers un sommet voisin. Une numérotation intelligente des sommets du solide permet de connaître rapidement l'ensemble des sommets voisins de chacun. En utilisant le ou exclusif, l'implémentation du produit du vecteur y par la matrice Tr peut alors se réduire à : pour tout i variant de 0 à 7, v'[i] _ (1- 0)*(v[i]) + (0/3)*(v[iA1]+v[iA2]+v[iA4]). L'application 44 de la fonction d'émission Em fournit la probabilité qu'une observation w se produise en supposant que la direction du vecteur g se trouve exactement sur chacun des sommets n du solide. Le vecteur d'accélération propre vn correspondant peut alors facilement se calculer par une simple soustraction. Les accélérations propres étant considérées comme marginales, on suppose que la probabilité d'apparition de ce vecteur suit une distribution gaussienne fonction de sa norme. Cette fonction est implémentée sous la forme d'une table de valeurs discrétisées et les probabilités sont alors obtenues par interpolation linéaire. A présent que les probabilités portées par les sommets du solide sont mises à jour au fil des nouvelles mesures, la fonction d'évaluation 46 peut déterminer la direction la plus probable pour le vecteur gravité g, effectuant la somme vectorielle pondérée. Le vecteur ainsi obtenu, de la forme a.g, désigne la direction la plus probable pour g, et sa norme a est proportionnelle à la concentration des probabilités autour de cette direction. Il faut donc normaliser ce vecteur, rôle de la fonction d'unitarisation 48, afin d'obtenir le vecteur g, et la fonction de confiance 50 fournit le taux de 5 confiance dans cette direction, fonction de la norme a. La chaîne de Markov permettant l'obtention d'une estimation du vecteur g en sortie de la fonction d'unitarisation 48 introduit une forme d'inertie au changement, il faut donc temporiser le vecteur d'accélération observé w à l'aide de la fonction délai 52 pour obtenir, par la fonction soustraction 54, le vecteur 10 d'accélération propre v temporisé. Après l'étape d'extraction de la gravité, on dispose des informations suivantes: une estimation du vecteur gravité terrestre g, un indicateur du taux de confiance de ce vecteur, fonction de a, et donc, par soustraction, une estimation du vecteur d'accélération propre v. 15 Le procédé de détection selon la présente invention prévoit ensuite la transformation et l'agrégation desdites données en indicateurs, tant qualitatifs que quantitatifs, de l'activité de l'utilisateur. Ainsi, il est prévu d'utiliser au moins les trois indicateurs suivants: - la confusion : cet indicateur est calculé comme étant inversement proportionnel 20 au minimum des taux de confiance dans la direction du vecteur g. Par exemple, le taux de confusion peut-être très élevé dans le cas de mouvements erratiques persistants mais aussi et surtout lors d'une chute, - la dispersion : cet indicateur, similaire à un écart type, est calculé comme la moyenne de la norme des différences des vecteurs d'accélération propres v 25 consécutifs, il donne une bonne indication de la cohérence de l'activité de la personne. Par exemple, plus la dispersion est grande, plus le comportement est erratique, et plus le choc est brutal, plus cet indicateur est élevé. - l'activité : cet indicateur est calculé comme la moyenne de la norme des vecteurs d'accélération propres y, il permet de savoir si le porteur est conscient et de connaître le niveau général de son activité. Ces indicateurs, résultant d'une agrégation sur un intervalle de temps donné, sont ensuite seuillés et composés de manière à déduire différents paramètres d'observation relatifs à l'activité de l'utilisateur. Le procédé de détection selon l'invention prévoit ensuite une étape de classification du comportement de l'utilisateur réalisée à partir de ces paramètres d'observation. Le classificateur de comportement est implémenté sous la forme d'un automate de Markov à états cachés (H.M.M.), dont la partie cachée représente l'état du porteur et la partie observable est fournie par les indicateurs précédemment calculés. Une version simplifiée des états, ou classes d'équivalences, possibles du comportement de l'utilisateur sont représentés sur la figure 5 : un état repos 56, un état actif 58, un état chute 60 et un état d'inconscience 62. Chacun de ces états (56,58,60,62) porte la probabilité que l'utilisateur se trouve dans cet état, fonction de l'état précédent et des nouvelles observations. Ainsi, dans un cycle de comportement normal, les probabilités oscillent entre l'état actif 58 et repos 56. Lors d'un évènement transitoire suspect assimilable à une chute, une part de la probabilité de l'état actif 58 va transiter vers l'état chute 60, une chute étant la conséquence d'une activité malencontreuse, et la probabilité portée par l'état chute 60 est transférée dans sa quasi-totalité vers l'état d'inconscience 62. Plus exactement, même en l'absence d'une activité suspecte, une part de la probabilité de l'état actif 58 transite vers l'état chute 60, mais en l'absence d'activité suspecte, la confrontation avec les paramètres d'observation décrédibilise cette supposition et réduit la probabilité de l'état chute 60. En résumé, un fois l'ensemble des états fixés, il ne reste plus qu'à déterminer la matrice de transition Tr et la matrice d'émission Em pour définir complètement l'automate de Markov à états cachés et qu'à effectuer l'apprentissage des paramètres dudit automate à l'aide d'un corpus suffisamment représentatif, notamment à partir d'un entraînement de Viterbi ou de Baum-Welch, d'un recuit simulé ou d'un algorithme génétique. Les probabilités de se trouver dans un des quatre états (56,58,60,62) de l'automate évoluent au fil des observations, et il suffit d'examiner la probabilité de l'état d'inconscience 62 pour décider l'envoi d'une alerte à l'aide des moyens de transmission 18 dès que celle-ci franchit un seuil prédéterminé correspondant à un comportement supposé anormal de l'utilisateur. Concrètement, le procédé de détection de chute qui vient d'être décrit peut être implémenté dans des moyens de traitement 22 prenant par exemple la forme d'un microcontrôleur. Pour donner un ordre d'idées, les moyens de mémorisation 26 nécessitent uniquement une mémoire vive utile d'environ 200 octets et une mémoire de masse utile d'environ 6 kilooctets. Aussi, avec un microcontrôleur 16 bits, les temps de calcul atteints par les moyens de traitement 22 des données accélérométriques à 4 mégaHertz varient entre 0,3 millisecondes et 1,4 millisecondes avec une moyenne d'à peu près 0,6 millisecondes. De plus, afin de limiter la consommation en énergie électrique, les acquisitions accélérométriques ne sont effectuées qu'à 25 Hertz en mode normal et peuvent descendre jusqu'à 1 Hertz dans le cas de repos prolongé ou durant le sommeil de l'utilisateur. Aussi, on s'aperçoit qu'en permettant de simplifier de manière fiable les calculs d'une détection de chute effectuée à partir des mesures d'un accéléromètre, le procédé selon l'invention permet de limiter les capacités utiles des moyens de traitement, d'où une diminution significative de leur consommation en énergie électrique et un prolongement notable de l'autonomie du dispositif de détection vis à vis de celles obtenues avec les procédés de détection de l'art antérieur. Plus précisément, l'implémentation du procédé de détection telle qu'elle vient d'être décrite dans lesdits moyens de traitement 22 permet l'obtention d'un dispositif de détection 10 dont l'autonomie est au moins supérieure à un an pour des moyens d'alimentation 16 fournissant au plus cinq centaines de milliampères-heure. Dans une variante de réalisation, notamment dans le cas où le dispositif de détection est placé au niveau du tronc de l'utilisateur, un accéléromètre deux axes peut être suffisant pour effectuer une détection fiable et économique de chute à l'aide du procédé selon l'invention, l'extraction de la gravité utilisant un cercle discrétisé en polygone et simplifiant ainsi le treillis élémentaire de la chaîne de Markov. Cette variante est évidemment couverte par l'invention. De plus, l'invention couvre aussi les applications du procédé de détection qui vient d'être décrit à d'autres mouvements qu'une chute, ainsi qu'à des personnes ou des objets dans des situations différentes que celles énoncées ci-dessus. REVENDICATIONS1. Procédé de détection de chute d'un utilisateur, ledit utilisateur portant un dispositif de détection (10) comprenant un boîtier (12) renfermant des moyens d'alimentation (16), des moyens de transmission d'un signal d'alerte (18), un accéléromètre (20), et des moyens de traitement (22) des mesures fournies par l'accéléromètre comprenant des moyens de calcul (24) et des moyens de mémorisation (26), caractérisé en ce qu'il consiste à classifier le comportement de l'utilisateur à partir d'indicateurs de son activité issus des mesures d'accélération acquises par l'accéléromètre (20) et à différer le déclenchement d'un signal d'alerte afin d'éviter les fausses alertes. 2. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il prévoit la réalisation par les moyens de traitement (22) d'une chaîne de traitement des mesures acquises par l'accéléromètre (20) composée des étapes suivantes normalisation des mesures d'accélération en données d'accélération, 15 extraction de la composante gravité desdites données, transformation et agrégation desdites données en indicateurs, tant qualitatifs que quantitatifs, de l'activité de l'utilisateur, classification du comportement de l'utilisateur à l'aide desdits indicateurs, déclenchement d'un signal d'alerte en cas d'observation d'un comportement 20 supposé anormal de l'utilisateur. 3. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon la revendication 2, caractérisé en que l'étape d'extraction de la composante gravité desdites données utilise les trois critères suivants simultanément : ù critère de constance du vecteur g : la norme du vecteur g est de 1, 25 ù critère de proximité de la direction de la gravité : le vecteur g à l'instant t+1est très proche du vecteur g à l'instant t, critère de marginalité de l'accélération propre v : l'accélération propre v est transitoire et proche du vecteur nul en moyenne. 4. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon la revendication 3, caractérisé en que l'estimation du vecteur gravité consiste à utiliser une sphère de rayon unitaire discrétisée en plusieurs sommets pour modéliser l'ensemble des directions possibles du vecteur g unitaire, et un calcul stochastique pour déterminer la probabilité portée par chaque sommet que le vecteur g se trouve dans la direction indiquée par ce sommet. 5. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon la revendication 4, caractérisé en que la sphère de rayon unitaire est discrétisée à l'aide d'un maillage uniforme ayant recours aux solides platoniciens. 6. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon la revendication 5, caractérisé en que le solide platonicien utilisé est un cube. 7. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon l'une des revendications 4 à 6, caractérisé en que l'ensemble des sommets de la sphère discrétisée, ou du solide platonicien utilisé, représente les états d'une chaîne de Markov utilisée au sein d'un modèle de Markov caché, et en ce que les coefficients de la matrice de transition Tr sont fonction de la distance entre deux sommets et la fonction d'émission Em est fonction du vecteur d'accélération propre v déduit en soustrayant le vecteur g désigné par chaque sommet au vecteur accélérométrique observé w. 8. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon la revendication 7, caractérisé en que l'utilisation de la chaîne de Markov fournit une estimation du vecteur gravité g, un indicateur du taux de confiance dans la direction de ce vecteur, et une estimation du vecteur d'accélération propre v. 9. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon l'une des revendications 2 à 8, caractérisé en que l'étape de normalisation consiste àappliquer aux mesures d'accélération brutes des offsets et des coefficients de mise à l'échelle afin d'obtenir une représentation desdites mesures sous forme d'un vecteur normalisé en trois dimensions, et en ce qu'un critère utilisé pour déterminer les paramètres de cette normalisation consiste à considérer qu'en l'absence d'accélération propre ou lorsqu'elle est très proche de zéro, et quelque soit la position du dispositif de détection (10), la norme du vecteur mesuré w , qui est alors sensiblement égal à g, doit être le plus proche possible de un. 10. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon l'une des revendications 8 ou 9, caractérisé en que l'étape de transformation et d'agrégation des données d'accélération sur un intervalle de temps donné résulte au moins dans les trois indicateurs suivants - la confusion : cet indicateur étant calculé comme étant inversement proportionnel au minimum des taux de confiance dans la direction du vecteur g. - la dispersion: cet indicateur étant calculé comme la moyenne de la norme des différences des vecteurs d'accélération propres v consécutifs, - l'activité: cet indicateur est calculé comme la moyenne de la norme des vecteurs d'accélération propres v. 11. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon la revendication 10, caractérisé en ce que l'étape de classification du comportement de l'utilisateur est implémenté dans les moyens de traitement (22) sous la forme d'un automate de Markov à états cachés dont la partie cachée représente l'état du porteur et la partie observable est fournie par lesdits indicateurs, et en ce qu'une version simplifiée des états, ou classes d'équivalence, possibles du comportement de l'utilisateur sont : un état repos (56), un état actif (58), un état chute (60) et un état d'inconscience (62), portant chacun la probabilité que l'utilisateur se trouve dans cet état. 12. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon larevendication 11, caractérisé en ce qu'il est prévu de déclencher l'envoi d'une alerte à l'aide des moyens de transmission (18) dès que la probabilité de l'état d'inconscience (62) franchit un seuil prédéterminé correspondant à un comportement supposé anormal de l'utilisateur. 13. Dispositif de détection (10) d'une chute d'un utilisateur comprenant un boîtier (12) renfermant des moyens d'alimentation (16), des moyens de transmission d'un signal d'alerte (18), un accéléromètre (20), et des moyens de traitement (22) des mesures fournies par l'accéléromètre comprenant des moyens de calcul (24) et des moyens de mémorisation (26), le procédé de détection de chute selon l'une des revendications précédentes étant implémenté dans lesdits moyens de traitement (22), caractérisé en ce que l'autonomie du dispositif de détection (10) est au moins supérieure à un an avec des moyens d'alimentation (16) fournissant au plus cinq centaines de milliampères-heure.