Brevet FR3121330A1 — publié le 20221007

L’invention concerne le domaine de la pratique d’activités. En particulier, il concerne un procédé et un kit pour la reconnaissance d’un utilisateur d’un article chaussant ou d’une activité pratiquée par un utilisateur d’un article chaussant. L’un des objectifs de cette invention est de faciliter la détection d’un utilisateur d’un article chaussant ou d’une activité pratiquée par un utilisateur d’un article chaussant. Pour cela, les inventeurs proposent d’utiliser des données brutes de capteurs de l’article chaussant que l’on fournit à un classifieur entrainé par apprentissage machine. En effet, les inventeurs ont découvert que l’utilisation de données brutes de capteurs, sans fusion, par un classifieur permet d’obtenir des résultats étonnamment performants dans la reconnaissance d’un sujet ou des différentes activités qu’un sujet pratique. En particulier, l’invention utilise la méthode dite de « plongement » (« embedding ») pour projeter les données brutes dans un espace de représentation de données qui est adapté pour la classification souhaitée. Figure à publier avec l’abrégé : figure 1. PROCÉDÉ ET KIT POUR LA RECONNAISSANCE D’UN UTILISATEUR D’UN ARTICLE CHAUSSANT OU D’UNE ACTIVITÉ PRATIQUÉE PAR UN UTILISATEUR D’UN ARTICLE CHAUSSANT L’invention concerne le domaine de la pratique d’activités. En particulier, il concerne un procédé et un kit pour la reconnaissance d’un sujet ou des différentes activités qu’un sujet pratique. Un niveau élevé d’une activité est bénéfique au maintien de la santé. En effet, on sait que l’on peut obtenir les effets bénéfiques d’une activité non seulement par une intensité d’exercice élevée, mais également grâce à un effort modéré, répété et prolongé. Or, vu l’hétérogénéité des activités que peut pratiquer un utilisateur d’un article chaussant, il semble difficile d’évaluer la durée et l’intensité de toutes les activités qu’un sujet pratique. Par ailleurs, si plusieurs sujets utilisent l’article chaussant, il semble difficile d’identifier chacun d’entre eux pour leur associer les activités qu’elles pratiquent. Il existe donc un besoin d’identifier de manière objective les différentes activités qu’un sujet pratique ainsi que les différents sujets qui utilisent un article chaussant. L’invention vise à résoudre, au moins partiellement, ce besoin. Ainsi, l’invention vise un procédé de reconnaissance d’un utilisateur d’un article chaussant ou d’une activité pratiquée par un utilisateur d’un article chaussant. En particulier, l’article chaussant comprend une paire de chaussures et au moins un capteur positionné sur ou dans la paire de chaussures de manière à générer un flux de données brutes de capteurs en réponse à au moins un mouvement biomécanique de l’utilisateur pendant la pratique d’une activité. En outre, le procédé comprend : - une étape de réception d’un flux de données brutes de capteurs, - une étape de projection d’au moins un segment du flux de données brutes de capteurs dans un espace vectoriel de représentation (« embedding » en anglais) de manière à obtenir un vecteur de représentation présentant une taille prédéterminée et réduite par rapport à la dimension des données brutes de capteurs reçues, et - une étape de classification des données brutes de capteurs reçues à partir du vecteur de représentation et d’un classifieur entrainé par apprentissage machine pour fournir une prédiction d’appartenance du segment du flux de données brutes de capteurs à une classe d’utilisateur ou une classe d’activité pratiquée par l’utilisateur. Dans un premier mode de réalisation, l’étape de projection comprend l’utilisation d’un réseau neuronal récurrent (RNN) bidirectionnel entrainé pour générer un vecteur de représentation à partir de données brutes de capteurs. Dans un exemple du premier mode de réalisation, le réseau neuronal récurrent, RNN, bidirectionnel est un réseau de longue mémoire à court terme (LSTM) bidirectionnel qui utilise une fonction de perte de triplet. Dans un deuxième mode de réalisation, l’espace vectoriel de représentation est un espace vectoriel de représentation d’utilisateurs (« user embedding » en anglais) et le vecteur de représentation est un vecteur de représentation d’utilisateur. Dans un troisième mode de réalisation, l’espace vectoriel de représentation est un espace vectoriel de représentation d’activités (« activity embedding » en anglais) et le vecteur de représentation est un vecteur de représentation d’activité. Dans un quatrième mode de réalisation, le classifieur entrainé par apprentissage machine comprend un classifieur à forêt aléatoire ou un classifieur basé sur une régression. Dans un cinquième mode de réalisation, les données brutes comprennent au moins un type de données choisi parmi : des données de capteur de force, des données de capteur de gyroscope, des données de capteur de gyromètre, des données de capteur d’accéléromètre. Dans un sixième mode de réalisation, chaque segment du flux de données brutes de capteurs présente une durée temporelle d’au moins 500 ms, de préférence d’une seconde. Dans un huitième mode de réalisation, l’article chaussant comprend au moins un processeur et le procédé est réalisé par le processeur. Dans un neuvième mode de réalisation, l’article chaussant comprend au moins un module de connexion sans fil et le procédé est réalisé par un téléphone intelligent ou un nuage informatique connecté sans fil avec le module de connexion sans fil. L’invention vise aussi un kit qui comprend : - au moins un capteur qui est adapté pour être positionné sur ou dans un article chaussant comprenant une paire de chaussures de manière à générer un flux de données brutes de capteurs en réponse à au moins un mouvement biomécanique de l’utilisateur pendant la pratique d’une activité, les données brutes de capteurs comprenant une pluralité de types de données qui sont représentatives d’un mouvement d’un pied de l’utilisateur, - au moins un processeur configuré pour exécuter un processus, et - au moins une mémoire configurée pour stocker le processus exécutable par le processeur, le processus, lorsqu’il est exécuté, étant configuré pour : - recevoir un flux de données brutes de capteurs, - projeter au moins un segment du flux de données brutes de capteurs dans un espace vectoriel de représentation (« embedding » en anglais) de manière à obtenir un vecteur de représentation présentant une taille prédéterminée et réduite par rapport à la dimension des données brutes de capteurs reçues, - classifier les données brutes de capteurs reçues à partir du vecteur de représentation et d’un classifieur entrainé par apprentissage machine pour fournir une prédiction d’appartenance du segment du flux de données brutes de capteurs à une classe d’utilisateur ou une classe d’activité pratiquée par l’utilisateur. Dans un premier mode de réalisation, le processeur est disposé au moins partiellement à l’intérieur de l’article chaussant. Dans un deuxième mode de réalisation, l’article chaussant comprend en outre au moins un module de connexion sans fil, et dans lequel le processeur est compris dans un dispositif connecté sans fil avec le module de connexion sans fil choisi parmi : un téléphone intelligent ou un nuage informatique. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention seront mieux compris à la lecture de la description qui va suivre et en référence aux dessins annexés, donnés à titre illustratif et nullement limitatif. La représente un procédé de reconnaissance d’un sujet ou des différentes activités qu’un sujet pratique, selon l’invention. La représente un exemple de mise en œuvre du procédé de la . La représente un kit selon l’invention. Les figures ne respectent pas nécessairement les échelles, notamment en épaisseur, et ce à des fins d’illustration. Procédé (100) de reconnaissance d’un utilisateur d’un article chaussant ou d’une activité pratiquée par un utilisateur d’un article chaussant, l’article chaussant comportant une paire de chaussures et au moins un capteur (210) positionné sur ou dans la paire de chaussures de manière à générer un flux de données brutes de capteurs en réponse à au moins un mouvement biomécanique de l’utilisateur pendant la pratique d’une activité, le procédé (100) comprenant : - une étape de réception (110) d’un flux de données brutes de capteurs, - une étape de projection (120) d’au moins un segment du flux de données brutes de capteurs dans un espace vectoriel de représentation, « embedding » en anglais, de manière à obtenir, un vecteur de représentation présentant une taille prédéterminée et réduite par rapport à la dimension des données brutes de capteurs reçues, et - une étape de classification (130) des données brutes de capteurs reçues à partir du vecteur de représentation et d’un classifieur entrainé par apprentissage machine pour fournir une prédiction d’appartenance du segment du flux de données brutes de capteurs à une classe d’utilisateur ou une classe d’activité pratiquée par l’utilisateur. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape de projection (120) comprend l’utilisation d’un réseau neuronal récurrent, RNN, bidirectionnel entrainé pour générer un vecteur de représentation à partir de données brutes de capteurs. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le réseau neuronal récurrent, RNN, bidirectionnel est un réseau de longue mémoire à court terme, LSTM, bidirectionnel qui utilise une fonction de perte de triplet. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel, l’espace vectoriel de représentation est un espace vectoriel de représentation d’utilisateurs « user embedding » en anglais, et le vecteur de représentation est un vecteur de représentation d’utilisateur. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel, l’espace vectoriel de représentation est un espace vectoriel de représentation d’activités, « activity embedding » en anglais, et le vecteur de représentation est un vecteur de représentation d’activité. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel, le classifieur entrainé par apprentissage machine comprend un classifieur à forêt aléatoire ou un classifieur basé sur une régression. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel, les données brutes comprennent au moins un type de données choisi parmi : des données de capteur de force, des données de capteur de gyroscope, des données de capteur de gyromètre, des données de capteur d’accéléromètre. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel chaque segment du flux de données brutes de capteurs présente une durée temporelle d’au moins 500 ms, de préférence 1 seconde. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel, l’article chaussant comprend au moins un processeur (310), le procédé (100) étant réalisé par le processeur (310). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel, l’article chaussant comprend au moins un module de connexion sans fil (330), le procédé (100) étant réalisé par un téléphone intelligent (400) ou un nuage informatique (500) connecté sans fil avec le module de connexion sans fil (330). Kit (300) comprenant : - au moins un capteur (210) adapté pour être positionné sur ou dans un article chaussant comprenant une paire de chaussures de manière à générer un flux de données brutes de capteurs en réponse à au moins un mouvement biomécanique de l’utilisateur pendant la pratique d’une activité, les données brutes de capteurs comprenant une pluralité de types de données qui sont représentatives d’un mouvement d’un pied de l’utilisateur, - au moins un processeur (310) configuré pour exécuter un processus, et - au moins une mémoire configurée pour stocker le processus exécutable par le processeur (310), le processus, lorsqu’il est exécuté, étant configuré pour : - recevoir un flux de données brutes de capteurs, - projeter au moins un segment du flux de données brutes de capteurs dans un espace vectoriel de représentation, « embedding » en anglais, de manière à obtenir, un vecteur de représentation présentant une taille prédéterminée et réduite par rapport à la dimension des données brutes de capteurs reçues, et - classifier les données brutes de capteurs reçues à partir du vecteur de représentation et d’un classifieur entrainé par apprentissage machine pour fournir une prédiction d’appartenance du segment du flux de données brutes de capteurs à une classe d’utilisateur ou une classe d’activité pratiquée par l’utilisateur. Kit (300) selon la revendication 11, dans lequel le processeur (310) est adapté pour être disposé au moins partiellement à l’intérieur de l’article chaussant. Kit (300) selon la revendication 11, comprenant en outre un dispositif sans fil qui, lorsque l’article chaussant comprend en outre au moins un module de connexion sans fil (330), est adapté pour être connecté sans fil au module de connexion sans fil (330), le processeur (310) étant compris dans le dispositif sans fil, le dispositif sans fil étant choisi parmi : un téléphone intelligent (400) ou un nuage informatique (500).