Brevet FR3143134A1 — publié le 20240614

Détection de respiration de passager On propose un procédé implémenté par un système UWB (30) dans un véhicule pour la détection de respiration d’un ou plusieurs passagers. Le système UWB (30) comprend un ou plusieurs capteurs UWB (31). Le procédé comprend, pour chaque capteur UWB (31), une acquisition (S10) par le capteur d’un signal écho-radar présentant une fréquence d’échantillonnage d’acquisition, et, plusieurs processus de recherche de respiration (S20). Les processus de recherche de respiration (S20) comprennent un premier processus (S21) et un deuxième processus (S22). Le procédé améliore la détection de respiration des un ou plusieurs passagers. [Fig. 1] Détection de respiration de passager La présente divulgation concerne la détection de respiration d’un ou plusieurs passagers, et plus particulièrement un procédé implémenté par un système UWB (acronyme de l’anglais « Ultra Wide Band », qui signifie en français « Bande Ultra Large ») pour la détection de respiration d’un ou plusieurs passagers, un programme d’ordinateur pour un système UWB, un capteur UWB de système UWB et un système UWB. Arrière-plan technique Il existe aujourd’hui des véhicules équipés d’un système UWB comprenant un ou plusieurs capteurs UWB installés dans le véhicule. Un tel système UWB peut être capable de détecter la respiration de passager(s). Pour cela, le système UWB peut exécuter, pour chaque capteur UWB, un processus de recherche de respiration à partir d’un signal écho-radar acquis par le capteur UWB à une fréquence d’échantillonnage d’acquisition. En particulier, ce processus de recherche prend généralement en entrée un sous-échantillon d’une portion du signal présentant une durée prédéterminée. Le sous-échantillon peut notamment être réalisé à une fréquence inférieure ou égale à la fréquence d’échantillonnage d’acquisition. Cependant, l’exécution d’un tel processus de recherche n’est pas efficace. En effet, la fréquence de respiration d’un passager peut varier en fonction du type de passager, ou de son âge. Un enfant par exemple a une fréquence moyenne de respiration plus élevée qu’un adulte, ou un animal a une fréquence moyenne de respiration plus élevée qu’un humain. Ainsi, pour couvrir une plage de fréquences suffisante, le sous-échantillon doit être suffisamment fin pour détecter les hautes fréquences de respiration et d’une durée prédéterminée suffisamment longue pour détecter les basses fréquences de respiration. Cela entraine un grand nombre de mesures à enregistrer en mémoire et à analyser par le processus de recherche. L’exécution du processus de recherche est donc inefficace et la quantité de mémoire utilisée importante. C’est pourquoi, il existe un besoin d’améliorer la détection de respiration d’un ou plusieurs passagers. Résumé On propose pour cela un procédé implémenté par un système UWB dans un véhicule pour la détection de respiration d’un ou plusieurs passagers. Le système UWB comprend un ou plusieurs capteurs UWB. Le procédé comprend, pour chaque capteur UWB, une acquisition par le capteur d’un signal écho-radar présentant une fréquence d’échantillonnage d’acquisition, et, plusieurs processus de recherche de respiration comprenant un premier processus et un deuxième processus. Le premier processus prend en entrée un premier sous-échantillon d’une portion du signal présentant une première durée. Le deuxième processus prend en entrée un deuxième sous-échantillon d’une portion du signal présentant une deuxième durée. La première durée est supérieure à la deuxième durée et la fréquence du premier sous-échantillon est inférieure à la fréquence du deuxième sous-échantillon. Chaque processus peut comprendre une analyse d’autocorrélation du sous-échantillon respectif pour détecter une période de répétition d’un motif et un score de fiabilité associé. Chaque sous-échantillon peut comprendre un ensemble respectif de mesures. Le nombre de mesures de chaque sous-échantillon peut être inférieur ou égal à 180. La première durée peut être supérieure ou égale à 7 secondes et/ou la deuxième durée peut être inférieure ou égale à 7 secondes. Les processus de recherche de respiration peuvent comprendre un troisième processus. Le troisième processus peut prendre en entrée un troisième sous-échantillon d’une portion du signal présentant une troisième durée. La deuxième durée peut être supérieure à la troisième durée et la fréquence du deuxième sous-échantillon peut être inférieure à la fréquence du troisième sous-échantillon. Chaque processus peut être répété toutes les X secondes avec X étant un nombre réel inférieur ou égal à 2 secondes. Le procédé peut comprendre une génération d’une alerte en fonction des résultats des processus de recherche. On propose également un programme d’ordinateur pour système UWB de véhicule. Le programme d’ordinateur comprend des instructions pour réaliser le procédé. On propose également un capteur UWB de système UWB. Le capteur UWB est configuré pour implémenter le procédé. On propose également un système UWB de véhicule. Le système UWB comprend un ou plusieurs tels capteurs UWB. Le système UWB comprend une mémoire sur laquelle est enregistré le programme d’ordinateur. Brève description des figures Des exemples non-limitants vont être décrits en référence aux figures suivantes : La illustre un organigramme d’un exemple du procédé. La illustre des exemples de sous-échantillons. La illustre un exemple de l’analyse d’autocorrélation. La illustre un exemple de système UWB de véhicule. Description détaillée On propose un procédé implémenté par un système UWB dans un véhicule pour la détection de respiration d’un ou plusieurs passagers. Le système UWB comprend un ou plusieurs capteurs UWB. Le procédé comprend, pour chaque capteur UWB, une acquisition par le capteur d’un signal écho-radar présentant une fréquence d’échantillonnage d’acquisition, et, plusieurs processus de recherche de respiration comprenant un premier processus et un deuxième processus. Le premier processus prend en entrée un premier sous-échantillon d’une portion du signal présentant une première durée. Le deuxième processus prend en entrée un deuxième sous-échantillon d’une portion du signal présentant une deuxième durée. La première durée est supérieure à la deuxième durée et la fréquence du premier sous-échantillon est inférieure à la fréquence du deuxième sous-échantillon. Le procédé améliore la détection de respiration des un ou plusieurs passagers. En effet, le procédé permet l’exécution d’un processus de recherche adapté à plusieurs types de passager. Notamment, le premier processus est adapté pour un premier type de passager présentant une fréquence de respiration dans une plage de fréquences de moyenne inférieure à celle d’un deuxième type de passager, pour lequel le deuxième processus est adapté. Chaque processus peut permettre de détecter un gabarit d’une gamme (distincte) de fréquences de respiration d'un type (distinct) de passager. En particulier, la fréquence du premier sous-échantillon, qui est inférieure à celle du deuxième sous-échantillon, permet une détection de la fréquence de respiration du premier type de passager. La fréquence du deuxième sous-échantillon, qui est supérieure, permet quant à elle une détection de la fréquence de respiration du deuxième type de passager. Chaque processus de recherche est donc adapté pour un type de passager en particulier, ce qui permet une détection efficace de plusieurs types de passager par le procédé. Notamment, chacun des premier et deuxième processus de recherche fournit de manière efficace un résultat précis. En effet, la première durée étant supérieure à la deuxième durée, et la fréquence du premier sous-échantillon étant inférieure à la fréquence du deuxième sous-échantillon, le nombre de mesures de chaque sous-échantillon est optimisé pour chaque processus. Notamment, pour chaque processus, ce nombre de mesures est optimisé pour garantir un nombre de mesures permettant une détection précise tout en restant raisonnable pour permettre une efficacité de calcul. Chacun des premier et deuxième processus est donc efficace et précis. La détection de la respiration des un ou plusieurs passagers peut être utilisée pour l’exécution d’une ou plusieurs fonctionnalités du véhicule. Par exemple, le procédé peut comprendre l’activation d’une ou plusieurs fonctions du véhicule en fonction des résultats des processus de recherche. Par exemple, le procédé peut comprendre une fermeture du véhicule lorsqu’aucun des processus ne détecte de respiration dans le véhicule, ou une non-autorisation de la fermeture du véhicule lorsque la respiration d’un passager est détectée dans le véhicule par au moins un processus. Par exemple, le procédé peut comprendre l’envoi d’un signal initiant l’activation d’une alarme dans le cas où une respiration correspondant à celle d’un nourrisson serait détectée et serait la seule alors que le véhicule est fermé. Par exemple, le procédé peut comprendre l’envoi d’un signal initiant l’activation d’une alarme dans le cas où une respiration évoluant vers un état indiquant un potentiel endormissement du conducteur serait détectée pendant la conduite. Dans des exemples, le procédé peut comprendre une exécution d’un ou plusieurs processus de sécurité en fonction des résultats des processus de recherche (détection ou non et score de fiabilité associé). Par exemple, le procédé peut comprendre une exécution des un ou plusieurs processus de sécurité lorsque les résultats indiquent la présence d’au moins un passager dans le véhicule. Par exemple, le procédé peut comprendre une exécution des un ou plusieurs processus de sécurité lorsqu’au moins un processus de recherche de respiration détecte la respiration d’un passager dans le véhicule. Par exemple, le procédé peut comprendre une exécution des un ou plusieurs processus de sécurité lorsqu’un processus recherchant la respiration d’enfants détecte la respiration d’un enfant, par exemple après une fermeture du véhicule. Alternativement ou additionnellement, le procédé peut comprendre une exécution des un ou plusieurs processus de sécurité en fonction d’une combinaison des résultats des processus de recherche. Par exemple, le procédé peut comprendre une exécution des un ou plusieurs processus de sécurité lorsque le processus recherchant la respiration d’un enfant détecte la présence d’un enfant, et, qu’un processus recherchant la respiration d’un adulte ne détecte pas la présence d’un adulte, par exemple après la fermeture du véhicule. En effet, cela signifierait que l’enfant est seul dans le véhicule, ce qui représente une situation de danger pour lui. Un exemple de processus de sécurité peut comprendre une génération d’une alerte. La génération de l’alerte peut comprendre, par exemple, l’envoi d’une alarme au propriétaire du véhicule, par exemple sur sa clé ou son téléphone portable. Dans d’autres exemples, la génération de l’alerte peut comprendre l’activation d’une sirène ou autre signal sonore émis par le véhicule. Un autre exemple de processus de sécurité peut comprendre un maintien d’une température minimale et/ou maximale dans le véhicule, par exemple à partir d’un contrôle des fonctions de climatisation et chauffage du véhicule. Dans d’autres exemples, le procédé peut comprendre, après une détection d’une respiration du conducteur dans le véhicule, une activation d’une ou plusieurs fonctions du véhicule telles qu’un allumage de musique ou un réglage des rétroviseurs convenant au conducteur. Les résultats des processus de recherche peuvent être utilisés pour l’exécution de toute combinaison de ces exemples de fonctionnalité. Le procédé peut comprendre une répétition des processus de recherche de respiration, par exemple pendant l’exécution des une ou plusieurs fonctionnalités du véhicule. Chaque processus peut être répété toutes les X secondes avec X étant un nombre réel inférieur ou égal à 2 secondes. La répétition des processus de recherche de respiration permet une détection en temps réel de respiration de passager(s). En outre, la répétition permet une détection rapide d’une situation à risque afin de prévenir rapidement le propriétaire du véhicule. Pour chaque processus, la portion du signal sur laquelle le sous-échantillon est réalisée peut durer jusqu’à sensiblement la répétition suivante du processus. Par exemple, la portion peut s’arrêter au moment de la répétition, ou bien juste avant. La portion de signal prise en entrée par chaque processus peut être une fenêtre de temps glissante qui se termine au moment de l’exécution du processus, ou juste avant (par exemple une fenêtre de temps de 5 à 10 secondes). Le procédé peut répéter chacun des processus après chaque écoulement d’une même durée prédéterminée pour chacun des processus. Par exemple, la durée prédéterminée peut être supérieure ou égale à la durée de portion de signal prise en entrée par le processus qui est la plus longue. Dans ce cas, chaque portion prise en entrée par chaque processus de recherche de respiration peut être, pour chaque répétition, la dernière portion du signal acquise au moment de la répétition. Le procédé peut comprendre une répétition ensemble de chacun des processus (à un même instant), ou bien une répétition avec un décalage entre les processus. Alternativement, le procédé peut répéter les processus indépendamment les uns des autres. Dans ce cas, le procédé peut comprendre, pour chaque processus, une répétition du processus de recherche de respiration après la fin de la répétition précédente du processus, par exemple après écoulement d’une durée respective prédéterminée supérieure ou égale à celle de la portion du signal prise en entrée par le processus. Les portions prises en entrée par chaque processus à chaque répétition peuvent se succéder. Pour chaque capteur UWB, le procédé peut exécuter l’acquisition du signal écho-radar et les processus de recherche de respiration en même temps. Par exemple, le procédé peut exécuter chacun des processus de recherche de respiration pendant l’acquisition du signal écho-radar, après acquisition de la portion de signal prise en entrée par chacun des processus de recherche de respiration. Pour chaque capteur UWB, le procédé peut exécuter les processus de recherche de respiration en même temps, par exemple en parallèle, ou bien l’un après l’autre, successivement. Le procédé peut exécuter les étapes d’acquisition du signal écho-radar et les processus de recherche de respiration successivement pour chacun des capteurs UWB du système UWB. Par exemple, les capteurs UWB peuvent être numérotés, et le procédé peut exécuter les étapes d’acquisition du signal écho-radar et les processus de recherche de respiration pour chacun des capteurs UWB en suivant la numérotation des capteurs UWB, par exemple en exécutant ces étapes pendant une durée prédéterminée pour chacun des capteurs UWB. Alternativement, le procédé peut considérer des groupes de capteurs UWB, et le procédé peut exécuter les étapes d’acquisition du signal écho-radar et les processus de recherche de respiration en même temps pour les capteurs UWB d’un même groupe, et successivement pour chacun des groupes. Alternativement encore, le procédé peut exécuter les étapes d’acquisition du signal écho-radar et les processus de recherche de respiration pour tous les capteurs UWB du système UWB en même temps. La fréquence d’échantillonnage d’acquisition peut être inférieure ou égale à 250 Hz et/ou supérieure ou égale à 20 Hz. La fréquence d’échantillonnage d’acquisition peut correspondre au nombre de mesures par unité de temps dans le signal écho-radar (par exemple au nombre de mesures par seconde lorsque la fréquence est exprimée en Hz). De même, la fréquence du sous-échantillon peut correspondre au nombre de mesures du sous-échantillon par unité de temps (par exemple au nombre de mesures par seconde lorsque la fréquence est exprimée en Hz). La fréquence d’échantillonnage d’acquisition peut être supérieure ou égale à la fréquence du sous-échantillon d’au moins un processus de recherche de respiration (par exemple supérieure ou égale à la fréquence du sous-échantillon de chacun des processus). Par exemple, la fréquence du sous-échantillon peut être sensiblement égale la moitié de la fréquence d’échantillonnage d’acquisition, ou au tiers de la fréquence la fréquence d’échantillonnage d’acquisition. La fréquence d’échantillonnage d’acquisition peut être sensiblement égale à tout multiple M de la fréquence du sous-échantillon, avec M un nombre réel. Alternativement ou additionnellement, la fréquence du sous-échantillon d’au moins un processus de recherche de respiration peut être égale à la fréquence d’échantillonnage d’acquisition. Dans ce cas, le sous-échantillon de l’au moins un processus de recherche de respiration peut correspondre à l’échantillonnage lui-même. Chaque processus de recherche de respiration peut rechercher un type de passager. Chaque type de passager peut correspondre à une catégorie de personnes humaines (par exemple définie à partir d’une tranche d’âge) ou à une catégorie d’animal (par exemple « chien » ou « chat »). Par exemple, le premier processus peut rechercher la respiration d’un humain adulte, et le deuxième processus peut rechercher la respiration d’un humain enfant. Par exemple encore, le troisième processus peut rechercher la respiration d’un chien, ou bien d’un humain enfant dans une tranche d’âge inférieure à celle du deuxième processus. La fréquence du sous-échantillon de chaque processus peut être adaptée en fonction du type de personne que le processus recherche. Par exemple, la fréquence du sous-échantillon peut correspondre à un multiple d’une fréquence moyenne de respiration du type de personne que le processus recherche. La fréquence du sous-échantillon peut par exemple être égale à K fois la fréquence moyenne de respiration, avec K un nombre réel supérieur ou égal à 2. Chaque processus de recherche de respiration peut détecter une respiration ayant une fréquence dans un plage de fréquence autour d’une fréquence moyenne de respiration du type de personne que le processus recherche. Par exemple, un processus de recherche de respiration recherchant un enfant peut détecter une respiration ayant une fréquence dans une plage de fréquence autour de 25 bpm (qui correspond à la fréquence moyenne d’un enfant). Un processus de recherche de respiration recherchant un adulte peut détecter une respiration ayant une fréquence dans une plage de fréquence autour de 12 bpm. Chaque processus prend en entrée un sous-échantillon. Chaque processus peut faire la recherche de respiration directement sur le sous-échantillon. En d’autres termes, chaque processus peut exclure tout pré-traitement, par exemple peut exclure (i.e., ne pas exécuter) des traitements spécifiques à une plage de fréquence et/ou d’amplitude visée. Par exemple, chaque processus peut exclure une analyse micro-doppler. Chaque processus peut comprendre une application d’une fonction qui prend en entrée l’ensemble des mesures du sous-échantillon. La fonction peut être la même pour chacun des processus, ou bien peut être différente pour au moins deux processus. La fonction appliquée par chaque processus peut n’être constante pour aucune des mesures du sous-échantillon, c’est-à-dire que la fonction peut être variable pour chacune des mesures du sous-échantillon. Par exemple, chaque sous-échantillon peut être un vecteur (x i ) avec i allant de 1 à N . Chaque processus peut comprendre l’application d’une fonction f . Le résultat fourni par le processus pour un sous-échantillon (x i ) peut donc être f (x i ), c’est-à-dire le résultat de l’application de la fonction f au vecteur (x i ). La fonction f peut être variable pour chacune des mesures du sous-échantillon. En d’autres termes, quel que soit j entre 1 et N , il peut exister deux valeurs différentes x j 1 et x j 2 pour la coordonnée x j et une valeur (x) j pour les autres coordonnées (x i ) avec i allant de 1 à N et i ≠ j , pour lesquelles f [x j 1 , (x) j ] est différent de f [x j 2 , (x) j ]. Chaque processus peut comprendre une analyse d’autocorrélation du sous-échantillon respectif pour détecter une période de répétition d’un motif. L’analyse d’autocorrélation peut prendre en entrée les mesures du sous-échantillon respectif et déterminer en sortie si un motif est répété dans la portion de signal à partir des mesures du sous-échantillon respectif. Le motif répété peut correspondre à une respiration du type de passager que le processus recherche. L’analyse d’autocorrélation peut fournir en sortie une période avec laquelle le motif est répété et/ou une fréquence de répétition, qui peuvent correspondre à la période et à la fréquence de la respiration détectée. L’analyse d’autocorrélation peut également fournir en sortie un score de fiabilité associé à la période de répétition du motif détectée. Le score de fiabilité peut quantifier la fiabilité avec laquelle la répétition du motif est détectée. Le score de fiabilité peut indiquer le degré de précision de la détection de la respiration. Par exemple, le score de fiabilité peut être un nombre réel entre 0 et 1, une valeur de 0 représentant une fiabilité faible ou nulle dans la détection, et de 1 une fiabilité absolue dans la détection. L’analyse d’autocorrélation du sous-échantillon respectif peut détecter une période de répétition d’un motif et un score de fiabilité associé en utilisant la méthode décrite dans la section 2.2.2 du document « On Periodicity Detection and Structural Periodic Similarity », Michail Vlachos, Philip Yu et Vittorio Castelli, IBM T.J. Watson Research Center (URL : http://alumni.cs.ucr.edu/~mvlachos/pubs/sdm05.pdf), qui est incorporé ici par référence. Par exemple, le premier sous-échantillon peut être un vecteur (x i ) 1 et le deuxième sous-échantillon un vecteur (x i ) 2 . Le nombre de coordonnées de chacun des vecteurs (x i ) 1 et (x i ) 2 peut être le même. Les coordonnées des vecteurs (x i ) 1 et (x i ) 2 peuvent représenter les mesures du premier sous-échantillon et du deuxième sous-échantillon respectivement. Par exemple, chaque vecteur peut comprendre deux coordonnées pour chaque mesure, la première coordonnée indiquant le temps de mesure et la deuxième une amplitude du signal au temps de mesure. Les coordonnées du vecteurs (x i ) 1 peuvent représenter des mesures pour lesquelles le temps de mesure est pendant la première durée et les coordonnées du vecteurs (x i ) 2 des mesures pour lesquelles le temps de mesure est pendant la deuxième durée. Les mesures représentées par chacun des vecteurs (x i ) 1 et (x i ) 2 peuvent par exemple être régulièrement espacées sur la première durée et la deuxième durée respectivement. L’analyse d’autocorrélation peut comprendre l’application d’une fonction autocorrel[]. Le premier processus peut comprendre l’application de la fonction autocorrel[] au premier vecteur (x i ) 1 et le résultat du premier processus peut donc être autocorrel[(x i ) 1 ]. Le deuxième processus peut comprendre l’application de la fonction autocorrel[] au deuxième vecteur (x i ) 2 et le résultat du premier processus peut donc être autocorrel[(x i ) 2 ]. La fonction autocorrel[] peut être une fonction statistique. La fonction autocorrel[] peut être la fonction d’autocorrélation (« AutoCorrelation Function ») décrite dans la section 2.2.2 du document « On Periodicity Detection and Structural Periodic Similarity », Michail Vlachos, Philip Yu et Vittorio Castelli, IBM T.J. Watson Research Center (URL : http://alumni.cs.ucr.edu/~mvlachos/pubs/sdm05.pdf), qui est incorporé ici par référence. Le sous-échantillon de chaque processus peut comprendre un ensemble respectif de mesures. Le nombre de mesures de l’ensemble peut être fonction de la fréquence de sous-échantillon et de la durée présentée par la portion du signal prise en entrée par le processus de recherche de respiration. Le nombre de mesures peut être égal au résultat de la multiplication de la fréquence de sous-échantillon par la durée présentée par la portion du signal. Les nombres de mesures des sous-échantillons peuvent être compris dans un même intervalle. Par exemple, le nombre de mesures de chaque sous-échantillon peut être inférieur ou égal à 180. Le nombre de mesures de chaque sous-échantillon peut être supérieur ou égal à 65. Dans des exemples, les processus de recherche de respiration comprennent un troisième processus. Le troisième processus prend en entrée un troisième sous-échantillon d’une portion du signal présentant une troisième durée. La deuxième durée est supérieure à la troisième durée et la fréquence du deuxième sous-échantillon est inférieure à la fréquence du troisième sous-échantillon. Dans d’autres exemple encore, les processus de recherche de respiration peuvent former un ensemble de N processus de recherche de respiration avec N un nombre réel. Chaque processus i de l’ensemble peut prendre en entrée un sous-échantillon SE i d’une portion du signal présentant une durée d i et avec une fréquence f i . La durée d i et la fréquence f i de chaque processus i , à partir du deuxième processus ( i > 1), peuvent être de sorte que f i > f i -1 et d i i -1 , avec f i -1 et d i -1 respectivement la fréquence et la durée du sous-échantillon SE i-1 du processus i -1 (la fréquence f 1 et la durée d 1 du premier processus étant prédéterminées). Le nombre de processus exécutés pour chacun des capteurs UWB peut être le même pour chaque capteur UWB. Alternativement, le nombre de processus exécutés peut être différent pour au moins deux capteurs UWB. Dans des exemples, la fréquence du premier sous-échantillon peut être comprise entre 1 et 12 Hz. La première durée peut être supérieure ou égale à 7 secondes. La première durée peut être inférieure ou égale à 10 secondes. La fréquence du premier sous-échantillon et la première durée peuvent être comprises entre ces bornes dans chacun des deux exemples d’implémentation donnés ci-après. Le premier processus peut détecter la respiration d’un humain adulte. Dans un premier exemple d’implémentation, les processus de recherche de respiration peuvent consister en deux processus de recherche de respiration (un premier et un deuxième processus). Dans ce premier exemple d’implémentation, la fréquence du deuxième sous-échantillon peut être comprise entre 4 et 110 Hz. La deuxième durée peut être inférieure ou égale à 7 secondes. La deuxième durée peut être supérieure ou égale à 6 secondes. Dans ce premier exemple, le premier processus peut détecter la respiration d’un humain adulte, et le deuxième processus la respiration d’un enfant. Dans un deuxième exemple d’implémentation, les processus de recherche de respiration peuvent consister en trois processus de recherche de respiration (un premier, un deuxième processus et un troisième processus). Dans ce deuxième exemple d’implémentation, la fréquence du deuxième sous-échantillon peut être comprise entre 4 et 50 Hz. La deuxième durée peut être inférieure ou égale à 7 secondes. La deuxième durée peut être supérieure ou égale 6 secondes. La fréquence du troisième sous-échantillon peut être comprise entre 15 et 110 Hz et la troisième durée peut être comprise entre 4 et 7 secondes. Dans ce deuxième exemple, le premier processus peut détecter la respiration d’un humain adulte, le deuxième processus la respiration d’un enfant adolescent, et le troisième processus la respiration d’un nourrisson. Chaque capteur UWB peut utiliser le protocole de communication UWB, par exemple celui spécifié par l’IEEE 802.15.4. Chaque capteur UWB peut être configuré pour exécuter l’acquisition du signal écho-radar et les processus de recherche de respiration. Par exemple, chaque capteur UWB peut comprendre des moyens d’émission et de réception du signal écho-radar, un processeur et une mémoire (par exemple non-volatile). Des instructions pour l’exécution de l’acquisition du signal écho-radar et des processus de recherche de respiration peuvent être enregistrées sur la mémoire. Le procédé peut enregistrer le signal écho-radar acquis sur la mémoire. Le processeur peut exécuter l’acquisition du signal écho-radar et les processus de recherche de respiration en exécutant les instructions enregistrées sur la mémoire et à partir du signal écho-radar enregistré, après acquisition, également sur la mémoire. On propose également un programme d’ordinateur pour système UWB de véhicule. Le programme d’ordinateur peut comprendre des instructions pour exécuter le procédé. Par exemple, le programme d’ordinateur peut comprendre des instructions pour chacun des capteurs UWB du système. Les instructions peuvent être pour exécuter le procédé lorsque ledit programme est exécuté par un processeur de capteur UWB. Les instructions peuvent être enregistrées sur une mémoire non-volatile (par exemple la mémoire du capteur UWB). On propose également un système UWB de véhicule. Le système UWB comprend une mémoire sur laquelle est enregistré le programme d’ordinateur. Le système UWB peut comprendre un processeur pour exécuter ledit programme. Le système UWB peut être configuré pour implémenter le procédé. Le système UWB peut comprendre un ou plusieurs capteurs UWB. Le système UWB peut également comprendre un calculateur central. Le calculateur central peut comprendre la mémoire et le processeur du système UWB. Le système UWB peut également comprendre des moyens de connexion entre le calculateur central et/ou chacun des un ou plusieurs capteurs UWB (par exemple des câbles reliant le calculateur central avec chacun des capteurs UWB). Des exemples vont maintenant être donnés en référence aux figures 1 à 3. La illustre un organigramme d’un exemple du procédé. Le procédé est implémenté par un système UWB dans un véhicule pour la détection de respiration d’un ou plusieurs passagers. Le système UWB comprend un ou plusieurs capteurs UWB. Le procédé comprend, pour chaque capteur UWB, une acquisition S10 par le capteur d’un signal écho-radar présentant une fréquence d’échantillonnage d’acquisition, et, plusieurs processus de recherche de respiration S20. Les processus de recherche de respiration S20 consistent en un premier processus S21, un deuxième processus S22 et un troisième processus S23. Le premier processus S21 prend en entrée un premier sous-échantillon d’une portion du signal présentant une première durée. Le deuxième processus S22 prend en entrée un deuxième sous-échantillon d’une portion du signal présentant une deuxième durée. Le troisième processus S23 prend en entrée un troisième sous-échantillon d’une portion du signal présentant une troisième durée. Le premier processus S21 utilise une grande fenêtre, c’est-à-dire que la première durée est supérieure à la deuxième durée et la troisième durée. Le deuxième processus S22 utilise une fenêtre moyenne, c’est-à-dire que la deuxième durée est inférieure à la première durée et supérieure à la troisième durée. Le troisième processus S23 utilise une petite fenêtre, c’est-à-dire que la troisième durée est inférieure à la première durée et à la deuxième durée. La première durée est supérieure à la deuxième durée et la fréquence du premier sous-échantillon est inférieure à la fréquence du deuxième sous-échantillon. La deuxième durée est supérieure à la troisième durée et la fréquence du deuxième sous-échantillon est inférieure à la fréquence du troisième sous-échantillon. Le premier processus S21 comprend un module de recherche de fréquence basse de respiration. Le premier processus S21 recherche donc un type de passager ayant une fréquence moyenne basse. Par exemple, le premier processus S21 peut détecter la respiration d’un passager adulte. Par exemple, le premier processus S21 peut détecter la respiration d’un passager ayant une fréquence de respiration inférieure ou égale à 20 bpm (battements par minute), par exemple autour de 12 bpm. Le premier processus S21 est basé sur un premier sous-échantillon avec une basse fréquence. Le premier processus S21 comprend une analyse d’autocorrélation du premier sous-échantillon pour détecter une période de répétition d’un motif et déterminer un score de fiabilité associé. Le deuxième processus S22 comprend un module de recherche de fréquence moyenne de respiration. Le deuxième processus S22 recherche donc un type de passager ayant une fréquence moyenne supérieure à celle du premier processus S21. Par exemple, le deuxième processus S22 peut détecter la respiration d’un enfant adolescent. Par exemple, le deuxième processus S22 peut détecter la respiration d’un passager ayant une fréquence de respiration supérieure à 20 bpm et/ou inférieure à 25 bpm, par exemple autour de 22 bpm. Le deuxième processus S22 est basé sur un deuxième sous-échantillon avec une fréquence intermédiaire. Le deuxième processus S22 comprend une analyse d’autocorrélation du deuxième sous-échantillon pour détecter une période de répétition d’un motif et déterminer un score de fiabilité associé. Le troisième processus S23 comprend un module de recherche de fréquence haute de respiration. Le troisième processus S23 recherche donc un type de passager ayant une fréquence moyenne supérieure à celle du premier processus S21 et du deuxième processus S22. Par exemple, le troisième processus S23 peut détecter la respiration d’un jeune enfant (par exemple un nourrisson). Par exemple, le troisième processus S23 peut détecter la respiration d’un passager ayant une fréquence de respiration supérieure à 25 bpm, par exemple autour de 27 bpm. Le troisième processus S23 est basé sur un troisième sous-échantillon avec une haute fréquence. Le troisième processus S23 comprend une analyse d’autocorrélation du troisième sous-échantillon pour détecter une période de répétition d’un motif et déterminer un score de fiabilité associé. Le procédé comprend ensuite l’exécution d’une couche décisionnelle à partir des résultats des processus. Par exemple, la couche décisionnelle peut identifier une situation à risque à partir des résultats des processus. L’exécution de la couche décisionnelle peut par exemple identifier la présence d’un enfant seul dans le véhicule. Pour cela, le procédé peut déterminer qu’un enfant est seul dans le véhicule lorsque le premier processus, détectant des passagers adultes, ne détecte pas la présence d’un passager adulte dans le véhicule (par exemple avec un score de fiabilité associé supérieur à un seuil prédéterminé), et que au moins un des deuxième et troisième processus, détectant la respiration de passagers enfants adolescents ou nourrissons, détecte la présence d’au moins un passager enfant adolescent ou nourrisson (par exemple également avec un score de fiabilité associé supérieur à un seuil prédéterminé). La couche décisionnelle peut également prendre en entrée des informations sur le véhicule. Par exemple, la couche décisionnelle peut prendre en entrée un état de fermeture du véhicule. La couche décisionnelle peut conditionner l’identification de la situation à risque en fonction de ces informations sur le véhicule. Par exemple, la couche décisionnelle peut identifier une situation à risque lorsqu’il est déterminé qu’un enfant est seul dans le véhicule et que le véhicule est fermé. Lorsqu’une situation à risque est identifiée, le procédé peut comprendre l’exécution d’un ou plusieurs processus de sécurité, comme la génération d’une alerte. La illustre des exemples de sous-échantillons. La montre un premier exemple de sous-échantillon 100 d’une portion du signal 101. Ce premier sous-échantillon 100 présente une première durée 102. Ce premier sous-échantillon 100 peut par exemple être utilisé par le premier processus S21 de la . Le premier sous-échantillon comprend un ensemble de mesures 103. La première durée 102 représente environ deux périodes de la respiration du passager détectée. Le nombre de mesures du premier sous-échantillon 100 permet une détection de la respiration d’un passager adulte par le premier processus. En particulier, le nombre de mesures à analyser par le premier processus n’est pas excessif, notamment compte tenu de la longueur de la première durée 102. La fréquence du premier sous-échantillon est adaptée pour avoir un nombre raisonnable de mesures à analyser par le premier processus (tout en ayant plusieurs mesures par période de respiration). Cela permet d’assurer la précision et l’efficacité du premier processus pour détecter la respiration d’un passager adulte. La montre également un deuxième exemple de sous-échantillon 200 d’une portion du signal 201. Ce deuxième sous-échantillon 200 présente une deuxième durée 202. Ce deuxième sous-échantillon 200 peut par exemple être utilisé par le deuxième processus S22 de la . Le deuxième sous-échantillon comprend un ensemble de mesures 203. La deuxième durée 202 représente environ deux périodes de la respiration du passager détectée. Le nombre de mesures du deuxième sous-échantillon 200 permet une détection de la respiration d’un passager enfant par le deuxième processus. En particulier, le deuxième sous-échantillon 200 comprend plusieurs mesures, bien que la deuxième durée 202 soit plus courte que la première durée 102, et le nombre de mesures permet la détection de la respiration de l’enfant. La fréquence du deuxième sous-échantillon est plus élevée que celle du premier processus pour que le deuxième sous-échantillon 200 comprenne plusieurs mesures par période de respiration d’un passager enfant (celle-ci étant plus courte que celle d’un passager adulte). Cela permet d’assurer la précision et l’efficacité du deuxième processus pour détecter la respiration d’un passager enfant. La illustre un exemple de l’analyse d’autocorrélation. Dans cet exemple, le signal écho-radar à analyser comprend deux composantes temporelles : l’amplitude et la phase, qui sont représentés sur la par les courbes 401 et 402 respectivement. La montre des extraits des deux composantes temporelles de signaux écho-radar dans deux scénarios de respiration 410 et 420. L’analyse d’autocorrélation du sous-échantillon respectif peut détecter une période de répétition d’un motif. Les motifs de respiration observés sur la composante de l’amplitude partagent généralement une caractéristique sous-jacente, à savoir une forme proche d’un signal triangulaire dont les pics hauts et bas sont aplatis de manière à former deux plateaux (qui peuvent être de durées différentes), et dont la pente montante est plus abrupte (et donc plus courte dans le temps) que la pente descendante, qui peut prendre un léger aspect convexe. L’analyse d’autocorrélation peut comprendre une détection d’une répétition de ces motifs. Les courbes de cette figure proviennent d’une enregistrement de respirations dans des conditions optimales pour la détection. Dans d’autres exemples, le signal écho-radar brut peut contenir plus de bruit et le procédé peut comprendre un filtrage de la phase et de l’amplitude du signal écho-radar (l’analyse d’autocorrélation peut ensuite utiliser le signal filtré). Par exemple, le procédé peut comprendre une application d’un filtre passe-bande en réglant les fréquences de coupures en fonction de la plage de fréquences respiratoires recherchées. Chaque processus peut comprendre une estimation de périodicité à partir de l’application de la fonction d’autocorrélation à l’amplitude ou à une représentation complexe du signal. La fonction d’autocorrélation peut être la fonction d’autocorrélation (« AutoCorrelation Function ») décrite dans la section 2.2.2 du document « On Periodicity Detection and Structural Periodic Similarity », Michail Vlachos, Philip Yu et Vittorio Castelli, IBM T.J. Watson Research Center (URL : http://alumni.cs.ucr.edu/~mvlachos/pubs/sdm05.pdf), qui est incorporé ici par référence. Chaque processus peut fournir la valeur de la fonction d’autocorrélation directement comme score de fiabilité pour la période correspondante. Dans d’autres exemples, le procédé peut comprendre un regroupement des informations de plusieurs capteurs (par exemple en utilisant des procédés de regroupement). Le regroupement des informations permet de robustifier la détection et de pallier au risque d’apparition de multiples de la période détectée dans l’estimation via la fonction d’autocorrélation. La illustre un exemple de système UWB 30 de véhicule. Le système UWB 30 comprend un réseau comprenant des capteurs UWB 31 et une unité électronique de contrôle centralisé 33. Les capteurs UWB 31 sont positionnés à l’avant du véhicule, à l’arrière du véhicule ou bien à l’intérieur du véhicule (par exemple dans la cabine). Le réseau comprend également des moyens de connexion 32 (par exemple des câbles) entre les capteurs UWB 31 et l’unité électronique de contrôle centralisé 33. Le système UWB 30 est configuré pour mettre en œuvre le procédé. Pour cela, chaque capteur UWB 31 peut être configuré pour exécuter l’acquisition du signal écho-radar et les processus de recherche de respiration. Par exemple, chaque capteur UWB 31 peut comprendre des moyens d’émission et de réception de signaux écho-radar, un processeur et une mémoire (par exemple non-volatile) sur laquelle chaque signal écho-radar reçu et des instructions pour l’exécution des processus peuvent être enregistrés. Chaque capteur UWB 31 peut être configuré pour envoyer les résultats des processus qu’il a exécuté à l’unité électronique de contrôle centralisé 33, via les moyens de connexion 32. Le processeur de l’unité électronique de contrôle centralisé 33 peut ensuite, à partir des résultats reçus de chacun des capteurs UWB, exécuter la couche décisionnelle pour identifier une situation à risque (par exemple qu’un enfant est seul dans le véhicule alors que le véhicule est fermé), et lorsqu’une telle situation est identifiée, générer une alerte. Procédé implémenté par un système UWB (30) dans un véhicule pour la détection de respiration d’un ou plusieurs passagers, le système UWB (30) comprenant un ou plusieurs capteurs UWB (31), le procédé comprenant, pour chaque capteur UWB (31) : une acquisition (S10) par le capteur d’un signal écho-radar présentant une fréquence d’échantillonnage d’acquisition ; et plusieurs processus de recherche de respiration (S20) comprenant un premier processus (S21) et un deuxième processus (S22), le premier processus (S21) prenant en entrée un premier sous-échantillon (100) d’une portion du signal (101) présentant une première durée (102), le deuxième processus (S22) prenant en entrée un deuxième sous-échantillon (200) d’une portion du signal (201) présentant une deuxième durée (202), la première durée (102) étant supérieure à la deuxième durée (202) et la fréquence du premier sous-échantillon (100) étant inférieure à la fréquence du deuxième sous-échantillon (200). Procédé selon la revendication 1, dans lequel chaque processus comprend une analyse d’autocorrélation du sous-échantillon respectif pour détecter une période de répétition d’un motif et un score de fiabilité associé. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel chaque sous-échantillon comprend un ensemble respectif de mesures (103, 203), le nombre de mesures (103, 203) de chaque sous-échantillon étant inférieur ou égal à 180. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel la première durée (102) est supérieure ou égale à 7 secondes et/ou la deuxième durée (202) est inférieure ou égale à 7 secondes. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel les processus de recherche de respiration comprennent un troisième processus (S23), le troisième processus (S23) prenant en entrée un troisième sous-échantillon d’une portion du signal présentant une troisième durée, la deuxième durée (202) étant supérieure à la troisième durée et la fréquence du deuxième sous-échantillon (200) étant inférieure à la fréquence du troisième sous-échantillon. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel chaque processus est répété toutes les X secondes avec X étant un nombre réel inférieur ou égal à 2 secondes. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, le procédé comprenant une génération (S40) d’une alerte en fonction des résultats des processus de recherche. Programme d’ordinateur pour système UWB (30) de véhicule comprenant des instructions pour réaliser le procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 7. Capteur UWB (31) de système UWB (30) configuré pour implémenter le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Système UWB (30) comprenant un ou plusieurs capteurs UWB (31) selon la revendication 9, le système UWB (30) comprenant une mémoire sur laquelle est enregistré le programme selon la revendication 8.