Brevet FR3079295A1 — publié le 20190927

PROCÉDÉ DE DÉTECTION DE PICS D'ACCÉLERATION À ÉCHANTILLONNAGE NON-UNIFORME DESCRIPTION DOMAINE TECHNIQUE Le domaine de l'invention est celui de la détermination d'informations relatives au déplacement d'un objet à partir de mesures délivrées par un accéléromètre. L'invention vise plus particulièrement la reconnaissance automatique d'une modalité de déplacement de l'objet au moyen d'une détection de pics d'accélération et d'une caractérisation de ces pics pour identifier un profil d'accélération typique d'un mode de transport. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE Afin de pouvoir identifier automatiquement le mode de transport utilisé par l'utilisateur d'un terminal mobile multifonction, il est connu de venir identifier un profil d'accélération (durée, amplitude et fréquence des pics d'accélération) caractéristique d'un mode de transport. On pourra par exemple se référer à l'article de S. Hemminki, P. Nurmi, et S. Tarkoma, "Accelerometer-based transportation mode detection on smartphones, Proceedings of the 11th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems 2013, pp. 1-14, qui propose une détection des pics d'accélération par franchissement d'un seuil sur la norme de l'accélération horizontale. Une telle approche nécessite d'acquérir des mesures d'un accéléromètre sur des fenêtres temporelles relativement longues, pouvant s'étendre jusqu'à plusieurs minutes pour discriminer un transport en métro d'un transport en tramway. Or les systèmes embarqués ont en général une capacité de stockage limitée. EXPOSÉ DE L'INVENTION L'invention a pour objectif de proposer une technique autorisant une compression des données utiles à l'extraction des caractéristiques des pics d'accélération, sans pour autant dégrader les performances de la reconnaissance automatique de la 2 modalité de déplacement. Elle propose pour ce faire un procédé de détermination d'informations relatives au déplacement d'un objet à partir de mesures délivrées par un accéléromètre associé à l'objet. Le procédé comprend des étapes de détection de pics d'accélération dans les mesures, de calcul d'une ou plusieurs caractéristiques des pics 5 d'accélération détectés et de détermination d'une modalité de déplacement de l'objet à partir de la ou des caractéristiques calculées. Le procédé comprend, avant l'étape de détection des pics d'accélération, une étape d'échantillonnage non uniforme des mesures. Certains aspects préférés mais non limitatifs de ce procédé sont les 10 suivants : - l'étape d'échantillonnage non uniforme des mesures comprend un échantillonnage régulier des mesures, la détection d'extrema locaux dans les mesures régulièrement échantillonnées et un ré-échantillonnage non uniforme réalisé pour conserver les extrema locaux ; 15 - le ré-échantillonnage non uniforme est en outre réalisé pour conserver un échantillon lorsque la durée séparant ledit échantillon d'un échantillon préalablement conservé est supérieure à un seuil temporel ; - le ré-échantillonnage non uniforme est en outre réalisé pour conserver un échantillon lorsque la variation d'amplitude entre ledit échantillon et un échantillon 20 préalablement conservé est supérieure à un seuil d'amplitude ; - le ré-échantillonnage non uniforme est en outre réalisé pour conserver des échantillons aléatoirement sélectionnés ; - la détection d'extrema locaux est réalisée sur une fenêtre glissante couvrant une pluralité d'échantillons successifs ; 25 - la détection d'extrema locaux comprend en outre la mémorisation du type d'extremum du dernier extremum détecté ; - la détection d'extrema locaux comprend la corrélation des échantillons régulièrement échantillonnés avec une ou plusieurs formes d'onde prédéterminées, et la détection d'un extremum local en cas d'identification d'un pic de corrélation ; 3 - l'étape de détection des pics d'accélération comprend la détermination d'une direction du déplacement de l'objet, la détermination d'un seuil de détection de pic d'accélération à partir des mesures non uniformément échantillonnées projetées sur la direction du déplacement de l'objet et la comparaison de l'amplitude des mesures non 5 uniformément échantillonnées au seuil de détection de pic d'accélération ; - la détermination du seuil de détection de pic d'accélération comprend le calcul de la variance des mesures non uniformément échantillonnées ; - il comprend en outre la comparaison de l'amplitude des mesures non uniformément échantillonnées à un seuil de bruit et un pic d'accélération est constitué 10 de mesures non uniformément échantillonnées successives dont l'amplitude est supérieure au seuil de bruit et qui incluent au moins une mesure dont l'amplitude est supérieure au seuil de détection de pic ; - l'étape de calcul d'une ou plusieurs caractéristiques des pics d'accélération détectés comprend la détermination d'au moins une caractéristique parmi les 15 caractéristiques suivantes : amplitude moyenne, durée moyenne et fréquence. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS D'autres aspects, buts, avantages et caractéristiques de l'invention apparaîtront mieux à la lecture de la description détaillée suivante de formes de réalisation préférées de celle-ci, donnée à titre d'exemple non limitatif, et faite en 20 référence aux dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 illustre des critères d'échantillonnage non uniforme pouvant être mis en oeuvre dans l'invention ; - les figures 2a et 2b représentent le résultat d'une analyse en composantes principales réalisée pour rechercher la direction du mouvement, respectivement à 25 partir de l'accélération propre et de l'accélération horizontale ; - la figure 3 illustre la détection et délimitation d'un pic d'accélération ; - les figures 4a et 4b représentent respectivement l'échantillonnage non uniforme et la détection de pics d'accélération selon l'invention dans un exemple de déplacement en métro ; 4 - les figures 5a et 5b représentent respectivement l'échantillonnage non uniforme et la détection de pics d'accélération selon l'invention dans un exemple de déplacement en voiture. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS 5 L'invention porte sur un procédé de détermination d'informations relatives au déplacement d'un objet à partir de mesures délivrées par un accéléromètre associé à l'objet. L'objet peut être un terminal mobile d'utilisateur, par exemple un téléphone multifonction. Le procédé selon l'invention comprend les étapes de détection de pics 10 d'accélération dans les mesures, de calcul d'une ou plusieurs caractéristiques des pics d'accélération détectés et de détermination d'une modalité de déplacement de l'objet à partir de la ou des caractéristiques calculées. L'invention propose, avant l'étape de détection des pics d'accélération, de mettre en oeuvre une étape d'échantillonnage non uniforme des mesures. 15 L'étape d'échantillonnage non uniforme des mesures peut comprendre un échantillonnage régulier des mesures, la détection d'extrema locaux dans les mesures régulièrement échantillonnées et un ré-échantillonnage non uniforme réalisé pour conserver les extrema locaux. Selon l'exemple de réalisation illustrant le procédé selon l'invention, un 20 accéléromètre de type capteur tri-axe est utilisé et les mesures issues de cet accéléromètre sont alors de dimensions 3 (3 composantes d'accélérations). Dans un premier mode de réalisation, on peut déterminer quel est l'axe de variance maximale et réaliser la détection d'extrema locaux dans la composante d'accélération correspondant à cet axe de variance maximale. Dans un second mode de réalisation, la détection 25 d'extrema locaux peut être réalisée dans chacune des 3 composantes d'accélération, la détection d'un extremum local dans l'une des composantes entrainant le ré-échantillonnage sur les deux autres composantes. Ce second mode de réalisation résulte en un nombre d'échantillons plus important. 5 D'autres conditions peuvent être ajoutées pour ré-échantillonner davantage de points, notamment un échantillonnage aléatoire ou des conditions de variation suffisante du signal ou de temps écoulé. Ainsi le ré-échantillonnage non uniforme peut en outre être réalisé pour conserver un échantillon lorsque la durée 5 séparant ledit échantillon d'un échantillon préalablement conservé est supérieure à un seuil temporel At'. Il peut également être réalisé pour conserver un échantillon lorsque la variation d'amplitude entre ledit échantillon et un échantillon préalablement conservé est supérieure à un seuil d'amplitude Ax'. Et il peut aussi être réalisé pour conserver des échantillons aléatoirement sélectionnés. 10 La détection des extrema locaux peut être réalisée sur une fenêtre glissante couvrant une pluralité d'échantillons successifs des mesures d'accélération et comprendre le calcul d'un ou plusieurs taux d'accroissement entre échantillons de la fenêtre. Supposons une composante d'accélération x échantillonnée aux 15 instants t(k) repérés par l'index k. La détection des extrema locaux est par exemple réalisée sur une fenêtre glissante couvrant trois échantillons successifs k - 1, k et k + 1. On calcule des taux d'accroissement successifs Ax(k - 1) = x(k) - x(k - 1) et Lx(k) = x(k + 1) - x(k) pour déterminer si l'échantillon central k est au sommet d'un triangle formé par les trois échantillons et constitue ainsi un extremum local. Plus 20 particulièrement, comme représenté en figure 1, si Ax(k - 1) G 0 et Lx(k) > 0, alors l'échantillon k est un minimum local MIN et si Ax(k - 1) > 0 et Lx(k) Atm" ou si (k) - x* > Axil', alors l'échantillon k est repéré comme échantillon intermédiaire INTER et est inclus dans le ré-échantillonnage, son amplitude et son instant sont mémorisées. On peut par ailleurs adopter un seuil portant sur une durée minimale entre deux échantillons Atillm et/ou un seuil portant sur une amplitude minimale entre 6 deux échantillons Axmin pour ne pas déclencher le ré-échantillonnage tant que la durée écoulée depuis le dernier échantillon mémorisé est inférieure à Atmin et/ou tant que la variation d'amplitude du signal n'a pas atteint Axmin. Dans un mode de réalisation possible, la détection d'extrema locaux 5 comprend en outre la mémorisation du type d'extremum du dernier extremum détecté, à savoir s'il s'agit d'un maximum ou un minimum local. De telle manière, il n'est nécessaire de ne calculer qu'un seul taux d'accroissement Lx(k) = x(k + 1) - x(k). En effet, un maximum (respectivement un minimum) est identifié à l'échantillon k si le dernier extremum identifié est un minimum (respectivement un maximum) et que le taux 10 d'accroissement est négatif (respectivement positif). Dans une variante de réalisation, la détection d'extrema locaux comprend la corrélation des échantillons régulièrement échantillonnés avec une ou plusieurs formes d'onde prédéterminées, et la détection d'un extremum local en cas d'identification d'un pic de corrélation. La ou les formes d'ondes sont typiquement 15 représentatives des formes des pics d'accélération attendues pour les différentes modalités de transport. Une fois le ré-échantillonnage réalisé, le procédé selon l'invention met en oeuvre une étape de détection des pics d'accélération à partir des mesures non uniformément échantillonnées. 20 Cette étape de détection des pics d'accélération comprend la détermination d'une direction du déplacement de l'objet. Supposons que M échantillons résultent de l'échantillonnage non uniforme. On estime la gravité en calculant la -m moyenne du signal sur la fenêtre temporelle : g = - Li=lan,(0, où am(i) est le i-ème échantillon ré-échantillonné de la mesure d'accélération (de dimension 3). En ôtant la 25 gravité estimée de l'accélération mesurée, on obtient une estimation de l'accélération propre de l'objet : â(i) = am(i) - . La direction du mouvement peut alors être déterminée en effectuant une analyse en composantes principales de l'accélération propre â et en faisant l'hypothèse que la direction du mouvement est celle de variance maximale. 7 Pour réaliser cette analyse en composantes principes, on commence par projeter l'accélération propre â dans le plan horizontal, en d'autres termes, on vient ôter la composante verticale de l'accélération propre : ah(i) = â(i) - â(i)Tv, où y est un vecteur unitaire opposé à ,-â (i.e. y = -,â/11,â11). Si l'accélération horizontale ah est un 5 vecteur de dimension 3, ses échantillons sont contenus dans un sous-espace de dimension 2 (i.e. contenus dans le plan horizontal). On réalise une analyse en composantes principales de l'accélération horizontale. La direction de variance maximale h1 est donnée par le vecteur propre correspondant à la valeur propre maximale de la matrice de corrélation de l'accélération horizontale (matrice 3x3). On a représenté sur les 10 figures 2a et 2b le résultat d'une analyse en composantes principales réalisée pour rechercher la direction du mouvement, respectivement à partir de l'accélération propre et de l'accélération horizontale. Cette analyse repose sur l'estimation de la gravité qui peut être problématique. L'hypothèse que l'accélération propre est nulle en moyenne sur la fenêtre 15 temporelle n'est pas toujours facile à satisfaire en pratique. Une approche alternative est d'effectuer l'analyse en composantes principales sur l'accélération mesurée am. Le problème de l'estimation de la gravité ne se pose plus, mais l'hypothèse que la direction du mouvement est celle de variance maximale est plus difficile à vérifier, surtout en présence de bruits ou de vibrations (notamment selon l'axe vertical). 20 Une fois la direction du mouvement identifiée comme étant selon le premier axe principal h1, on projette l'accélération horizontale (ou l'accélération propre suivant la méthode choisie) selon hi_ afin d'obtenir une accélération longitudinale ahi correspondant aux mesures non uniformément échantillonnées projetées sur la direction du déplacement de l'objet. L'étape de détection des pics d'accélération se poursuit avec 25 la détermination, à partir de l'accélération longitudinale ahi, d'un seuil adaptatif de détection de pic d'accélération. La détermination de ce seuil peut notamment comprendre le calcul de la variance des mesures non uniformément échantillonnées. Pour simplifier les notations, on renomme x l'accélération longitudinale ahi. La variance empirique o-2 sur une fenêtre de M échantillons d'un signal x 30 échantillonné irrégulièrement est calculée comme suit : 8 1 a2 = t(M) - t(1)(x(i.) - p.)2(t(i) - t(i - 1)) i=2 où la moyenne empirique kt est donnée par : 1 = t(M) - t(1) x(i) (t(i) - t(i - 1)) i=2 Le seuil de détection de pic d'accélération peut être calculé sur la base de la largeur à mi-hauteur H de la loi normale qui est proportionnelle à a : H = 2V2 In 2 a, et le seuil s est pris égal à la moitié de H : s = H/2. 5 On a représenté sur la figure 3 la détection et la délimitation d'un pic d'accélération. La détection d'un pic d'accélération comprend la comparaison de l'amplitude des mesures non uniformément échantillonnées au seuil de détection de pic d'accélération s et procède par l'identification des échantillons se trouvant en dehors de la zone de la largeur H (échantillons représentés par des carrés sur la figure 3). 10 La délimitation d'un pic d'accélération comprend la comparaison de l'amplitude des mesures non uniformément échantillonnées à un seuil de bruit E. Un pic d'accélération est alors constitué de mesures non uniformément échantillonnées successives dont l'amplitude est supérieure au seuil de bruit £ et qui incluent au moins une mesure dont l'amplitude est supérieure au seuil de détection de pic s. Le recours à un 15 seuil de bruit rend la délimitation des pics d'accélération robuste au bruit. Comme représenté sur la figure 3, le seuil de bruit £ peut être une tolérance autour de la moyenne empirique p., par exemple 0,1 m/s2. Le début et la fin d'un pic sont alors déterminés en recherchant les échantillons au plus proche de la zone de largeur 2E autour de la moyenne empirique kt (échantillons représentés par des cercles 20 sur la figure 3). Une fois les pics d'accélération détectés et délimités, le procédé comprend le calcul d'une ou plusieurs caractéristiques de chaque pic d'accélération en vue, par exemple, d'une classification automatique des modes de transports. On vient par exemple déterminer au moins une caractéristique parmi les caractéristiques suivantes : 25 amplitude moyenne, durée moyenne et fréquence des pics d'accélération. La 9 classification automatique peut être réalisée au moyen d'algorithmes tels que les arbres de décision ou les forêts d'arbres aléatoires. L'invention n'est pas limitée au procédé tel que précédemment décrit, mais s'étend également à un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour 5 l'exécution de ce procédé lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Et l'invention s'étend également à un dispositif, par exemple un dispositif embarqué au sein d'un terminal mobile d'utilisateur, comprenant une unité de traitement de données configurée pour mettre en oeuvre ce procédé. Il découle de ce qui précède que l'invention propose notamment un ré- 10 échantillonnage sur détection d'extrema de l'axe de variance maximale ou couplé sur les 3 axes. Pour plus de robustesse, ce ré-échantillonnage peur être enrichi par détection de seuils et/ou par un échantillonnage aléatoire. L'invention propose également de venir estimer l'accélération longitudinale et de calculer des caractéristiques du profil d'accélération longitudinale au moyen d'une détection de pics d'accélération par 15 franchissement d'un seuil adaptatif. L'invention présente ainsi l'avantage d'autoriser une compression des données adaptée au contenu. Elle ne nécessite pas de reconstruction du signal pour l'extraction des caractéristiques, est simple d'implémentation et peut faire l'objet de réglages simples. On présente dans ce qui suit deux exemples de mise en oeuvre de 20 l'invention. Dans chacun de ces exemples, on adopte les réglages suivants : At' = 5 s, Axmax = 0,2 m/s2, tmin = 0 s et xmin = 0,02 m/s2. Le premier exemple correspond à un déplacement en métro. La fréquence d'échantillonnage de l'accéléromètre tri-axes est de 100 Hz, la fenêtre temporelle considérée est de 60 secondes, le nombre d'échantillons est de 6000 et un 25 filtrage passe-bas de fréquence de coupure 2 Hz à -3 dB est réalisé sur les mesures brutes délivrées par l'accéléromètre. La figure 4a illustre le ré-échantillonnage non uniforme de la composante du signal d'accéléromètre correspondant à l'axe de variance maximale. 76 échantillons sont conservés, la fréquence de ré-échantillonnage moyenne étant de 30 1,25Hz. La figure 4b illustre la détection des pics d'accélération. Le seuil de détection 10 calculé selon l'exemple de réalisation présenté ci-dessus est égal à 0,924m/s2. L'amplitude moyenne des deux pics détectés (amplitude moyenne des échantillons au-dessus du seuil de détection pour les amplitudes positives et amplitude moyenne des échantillons en dessous de l'opposé du seuil de détection pour les amplitudes négatives) 5 est de 1,01m/s2 et de -1,04m/s2, à comparer à des amplitudes de référence de 1,02m/s2 et de -1,05m/s2 telles que calculées avec un échantillonnage régulier. La durées des pics détectés est de 15,7s et 14,4s, à comparer à des durées de référence de 15,6s et de 14,3s telles que calculées avec un échantillonnage régulier. La fréquence des pics détectés est de 0,0333Hz soit 2,0 min-1, à comparer à une fréquence de référence de 2,0min-1 telle 10 que calculée avec un échantillonnage régulier. Le deuxième exemple correspond à un déplacement en voiture. La fréquence d'échantillonnage de l'accéléromètre tri-axes est de 86,5 Hz, la fenêtre temporelle considérée est de 30s, le nombre d'échantillons est de 2566 et un filtrage passe-bas de fréquence de coupure 2 Hz à -3 dB est réalisé sur les mesures brutes 15 délivrées par l'accéléromètre. La figure 5a illustre le ré-échantillonnage non uniforme de la composante du signal d'accéléromètre correspondant à l'axe de variance maximale. 39 échantillons sont conservés, la fréquence de ré-échantillonnage moyenne étant de 1,26Hz. La figure 5b illustre la détection des pics d'accélération. Le seuil de détection 20 calculé selon l'exemple de réalisation présenté ci-dessus est égal à 0,490m/s2. L'amplitude moyenne des deux pics détectés est de -0,60m/s2 et de 0,44m/s2, à comparer à des amplitudes de référence de -0,63m/s2 et de 0,46m/s2 telles que calculées avec un échantillonnage régulier. La durées des pics détectés est de 6,24s et 7,95s, à comparer à des durées de référence de 6,04s et de 7,97s telles que calculées avec un échantillonnage 25 régulier. La fréquence des pics détectés est de 0,0667Hz soit 4,0 min-1, à comparer à une fréquence de référence de 4,0min-1 REVENDICATIONS1. Procédé de détermination d'informations relatives au déplacement d'un objet à partir de mesures délivrées par un accéléromètre associé à l'objet, comprenant des étapes de détection de pics d'accélération dans les mesures, de calcul d'une ou plusieurs caractéristiques des pics d'accélération détectés et de détermination d'une modalité de déplacement de l'objet à partir de la ou des caractéristiques calculées, caractérisé en ce qu'il comprend, avant l'étape de détection des pics d'accélération, une étape d'échantillonnage non uniforme des mesures (ECH). 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape d'échantillonnage non uniforme des mesures comprend un échantillonnage régulier des mesures, la détection d'extrema locaux (MIN, MAX) dans les mesures régulièrement échantillonnées et un ré-échantillonnage non uniforme réalisé pour conserver les extrema locaux. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le ré-échantillonnage non uniforme est en outre réalisé pour conserver un échantillon (INTER) lorsque la durée séparant ledit échantillon d'un échantillon préalablement conservé est supérieure à un seuil temporel. 4. Procédé selon l'une des revendications 2 et 3, dans lequel le ré-échantillonnage non uniforme est en outre réalisé pour conserver un échantillon (INTER) lorsque la variation d'amplitude entre ledit échantillon et un échantillon préalablement conservé est supérieure à un seuil d'amplitude. 5. Procédé selon l'une des revendications 2 à 4, dans lequel le ré-échantillonnage non uniforme est en outre réalisé pour conserver des échantillons aléatoirement sélectionnés. 12 6. Procédé selon l'une des revendications 2 à 5, dans lequel la détection d'extrema locaux est réalisée sur une fenêtre glissante couvrant une pluralité d'échantillons successifs. 5 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la détection d'extrema locaux comprend en outre la mémorisation du type d'extremum du dernier extremum détecté. 8. Procédé selon l'une des revendications 2 à 5, dans lequel la détection d'extrema 10 locaux comprend la corrélation des échantillons régulièrement échantillonnés avec une ou plusieurs formes d'onde prédéterminées, et la détection d'un extremum local en cas d'identification d'un pic de corrélation. 9. Procédé selon l'une des revendications 1 à 8, dans lequel l'étape de détection 15 des pics d'accélération comprend la détermination d'une direction du déplacement de l'objet, la détermination d'un seuil de détection (H/2) de pic d'accélération à partir des mesures non uniformément échantillonnées projetées sur la direction du déplacement de l'objet et la comparaison de l'amplitude des mesures non uniformément échantillonnées au seuil de détection de pic d'accélération. 20 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la détermination du seuil de détection de pic d'accélération comprend le calcul de la variance des mesures non uniformément échantillonnées. 25 11. Procédé selon l'une des revendications 9 et 10, comprenant en outre la comparaison de l'amplitude des mesures non uniformément échantillonnées à un seuil de bruit (E) et dans lequel un pic d'accélération est constitué de mesures non uniformément échantillonnées successives dont l'amplitude est supérieure au seuil de bruit et qui incluent au moins une mesure dont l'amplitude est supérieure au seuil de 30 détection de pic. 13 12. Procédé selon l'une des revendications 1 à 11, dans lequel l'étape de calcul d'une ou plusieurs caractéristiques des pics d'accélération détectés comprend la détermination d'au moins une caractéristique parmi les caractéristiques suivantes : amplitude moyenne, durée moyenne et fréquence. 5 13. Programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution du procédé selon l'une des revendications 1 à 12 lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 10 14. Dispositif comprenant une unité de traitement de données configurée pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une des revendications 1 à 12.