FR 3145639 A1 20240809 FR 2301193 A 20230208 Procédé de surveillance d’une personne, le procédé comportant a) enregistrement de sons produits par la personne durant une période d’enregistrement; b) à l’aide d’une unité de traitement, mise en œuvre d’un algorithme de classification de chaque son enregistré durant la période d’enregistrement, de façon à classifier chaque son enregistré dans un ensemble de classes, l’ensemble de classes comportant au moins une première classe d’intérêt, représentative d'anomalies respiratoires chez la personne et/ou d'une modification de sa façon de respirer ; c) en fonction du nombre de sons classés dans la première classe d’intérêt, émission d’un signal d’alerte, informant d’un risque potentiel de chute de la personne. Dispositif et procédé de surveillance d’une personne. Le domaine technique de l’invention concerne la surveillance d’une personne, dans le but d’anticiper la survenue d’une chute. ART ANTERIEUR Il existe de nombreux dispositifs permettant de détecter la chute d’une personne. Ces dispositifs comportent usuellement des capteurs de mouvement, par exemple des accéléromètres. En fonction des mesures de l’accéléromètre, la survenue d’une chute est détectée. Les dispositifs peuvent être configurés pour générer un signal d’alerte automatique, à l’attention de tiers en charge de la surveillance de la personne ou à l’attention de services de secours. Cependant, ces dispositifs, aussi performants qu’ils soient, ne détectent la chute d’une personne qu’après la survenue de la chute. Il est bien plus difficile d’anticiper la survenue d’une chute. C’est à cela que répond l’invention décrite ci-après. Un premier objet de l’invention est un procédé de surveillance d’une personne, le procédé comportant : a) enregistrement de sons produits par la personne durant une période d’enregistrement; b) à l’aide d’une unité de traitement, mise en œuvre d’un algorithme de classification de chaque son enregistré durant la période d’enregistrement, de façon à classifier chaque son enregistré parmi un ensemble de classes, l’ensemble de classes comportant au moins une première classe d’intérêt, représentative d’une anomalie respiratoire ou d’une modification de la respiration de la personne ; c) en fonction du nombre de sons classés dans la première classe d’intérêt, émission d’un signal d’alerte, informant d’un risque potentiel de chute de la personne. Selon une possibilité : la période d’enregistrement est subdivisée en plusieurs périodes de traitement; l’étape b) comporte une analyse fréquentielle du son enregistré dans chaque période de traitement, de façon à former des données d’entrée de l’algorithme de classification ; lors de l’étape b), pour chaque période de traitement, l’algorithme de classification attribue un score à chaque classe, le score étant représentatif d’une probabilité d’appartenance à ladite classe ; lors de l’étape c), le signal d’alerte est émis en fonction d’un premier score cumulé, le premier score cumulé correspondant au cumul des scores attribués à la première classe d’intérêt durant chaque période de traitement. L’étape b) peut comporter : prise en compte de sons enregistrés durant une période de traitement; détermination de fenêtres élémentaires s’étendant à l’intérieur de la période de traitement ; réalisation d’une analyse fréquentielle dans chaque fenêtre élémentaire, de façon à former, pour chaque fenêtre élémentaire, un spectre de fréquence du son enregistré dans la fenêtre élémentaire ; utilisation de chaque spectre de fréquence en tant que donnée d’entrée de l’algorithme de classification. L’algorithme de classification peut être un algorithme d’intelligence artificielle à apprentissage supervisé. L’algorithme de classification peut comporter un réseau de neurones convolutif couplé à un perceptron multicouches. Selon une possibilité, l’ensemble de classes comporte une deuxième classe d’intérêt, représentative de mouvements de draps générés par le mouvement de la personne lorsqu’elle est alitée ; l’étape c) comporte une émission du signal d’alerte en fonction d’un nombre de sons classés dans la deuxième classe d’intérêt. Selon une possibilité, lors de l’étape c), le signal d’alerte est émis en fonction d’un deuxième score cumulé (C2), le deuxième score cumulé correspondant au cumul des scores attribués à la deuxième classe d’intérêt durant chaque période de traitement. Lors de l’étape a), la période d’enregistrement peut comporter une nuit ou plusieurs nuits successives. L’étape c) peut mettre en œuvre un modèle de classification, alimenté par le nombre de sons classifiés dans la première classe d’intérêt. Un deuxième objet de l’invention est un dispositif de surveillance d’une personne, comportant un microphone, configuré pour capter un son généré par la personne durant une période d’enregistrement; une unité de traitement, programmée pour mettre en œuvre les étapes b) et c) d’un procédé selon le premier objet de l’invention à partir des sons enregistrés durant la période d’enregistrement, de façon à prévenir une survenue d’une chute de la personne en fonction de sons générés par la personne durant la période d’enregistrement Un troisième objet de l’invention est un dispositif de détection de chute d’une personne, comportant : un capteur, configuré pour détecter un mouvement ou un son d’une personne ; une unité de détection, programmée pour détecter une chute de la personne, en fonction d’une caractéristique d’un signal résultant du capteur, l’unité de détection étant configurée pour indiquer une chute lorsque la caractéristique excède un seuil de détection ; le dispositif étant caractérisé en ce que le dispositif de détection de chute est relié à un dispositif de surveillance (1) selon le deuxième objet de l’invention, l’unité de détection étant programmée de façon que le seuil de détection est ajusté en fonction d’un signal d’alerte émis par l’unité de traitement du dispositif de surveillance. Le capteur peut être un capteur d’actimétrie, auquel cas le signal résultant du capteur est un signal représentatif d’un mouvement de la personne. Le capteur peut être un microphone, auquel cas le signal résultant du capteur est un signal représentatif d’un son émis par la personne. L'invention sera mieux comprise à la lecture de l'exposé des exemples de réalisation présentés, dans la suite de la description, en lien avec les figures listées ci-dessous. FIGURES La schématise les principaux composants d’un dispositif selon l’invention. La montre des exemples spectres en fréquence enregistrés, et correspondant à des sons émis par une personne. La montre les principales étapes de mise en œuvre de l’invention. La représente une utilisation d’un dispositif selon l’invention couplé à un dispositif de détection de chute d’une personne. EXPOSE DE MODES DE REALISATION PARTICULIERS La représente un exemple de dispositif de surveillance 1 selon l’invention. Le dispositif comporte un microphone 10, agencé pour détecter des sons généré par une personne. Le microphone peut être disposé à poste fixe, par exemple dans une pièce dans laquelle la personne se déplace. Il peut par exemple s’agir d’une chambre à coucher. Les sons détectés par le microphone sont transmis à une unité de traitement 11. L’unité de traitement 11 est reliée au microphone 10 par une liaison sans fil ou filaire. L’unité de traitement comporte un microprocesseur, programmé pour exécuter des instructions de façon à mettre en œuvre le procédé dont les principales étapes sont résumées en lien avec la . L’unité de traitement est reliée à une mémoire 12 dans laquelle lesdites instructions sont stockées. Un aspect important de l’invention provient du constat, effectué par les inventeurs, qu’une chute de la personne peut être précédée de sons particuliers, générés par la personne, préalablement à la chute, et par exemple durant une ou plusieurs nuits précédent la chute. Il est aisé d’enregistrer le son généré par une personne durant une nuit. Les inventeurs ont enregistré des sons générés par différentes personnes durant des nuit consécutives, et ont focalisé l'analyse de ces sons sur les jours et les nuits précédent la survenue d'une chute. Ils ont constaté qu'il existait une relation statistique entre la survenue de chutes, d'une part, et, d'autre part, le constat, sur les enregistrements effectués, de l'apparition de sons suggérant la présence d'anomalies respiratoires chez la personne enregistrée, ou de l'augmentation de la fréquence de tels sons au cours du temps, ou de modifications au cours du temps de la façon de respirer de la personne. Par "anomalies respiratoires", on entend une respiration marquée par une accélération de sa fréquence, par des variations de sa régularité, par des modifications des caractéristiques temporelles de l'inspiration et de l'expiration, par des modifications de leurs sonorités, par l'apparition de sons particuliers rythmés par la respiration (par exemple râles, gémissements, sifflements, etc.), par l'apparition de sons surajoutés à la respiration (toux, reniflement, mouchage, soupirs, etc.). Ces anomalies peuvent survenir de façon isolée ou combinée. Elles peuvent être analysées une à une en tant qu'autant d'entités distinctes. Elle peuvent aussi être interprétées de façon globale et qualitative pour définir, à l'écoute humaine, une impression d'essoufflement (dyspnée), de difficultés respiratoires, de souffrance respiratoire, voire de détresse respiratoire. Pour parvenir à un tel constat, les inventeurs ont analysé les sons générés par différentes personnes durant des nuits consécutives, et plus particulièrement des nuits consécutives précédent la survenue d’une chute. Chaque son, résultant du microphone, a fait l’objet d’une analyse fréquentielle selon 1454 bandes de fréquences, s’étendant entre 16 Hz et 8000 Hz. L’analyse fréquentielle a été effectuée sur une fenêtre élémentaire temporelle Δt de 67 ms, deux fenêtres élémentaires consécutives étant décalées de 23 ms. Ainsi, il y a un recouvrement entre deux fenêtres élémentaires successives. On a ainsi obtenu pour chaque fenêtre élémentaire, un spectre de fréquence S(Δt). La montre un ensemble de spectres de fréquence consécutifs d’une personne présentant des anomalies respiratoires de type sifflements. Sur la , l’axe des ordonnées correspond à la fréquence. L’axe des abscisses correspond à un numéro assigné à chaque fenêtre élémentaire. Des séquences S de spectres consécutifs, établis durant une période de traitement T de 9.6 secondes, ont été utilisés en tant que donnée d’entrée d’un réseau de neurones comportant des couches de convolution, de conception similaire à celles du réseau connu sous la référence ResNet, ResNet signifiant Residual Networks. Ce réseau comportait 5 couches de convolution. Une description du réseau ResNet est donnée dans Chen F. et al « Assessing the effects of convolutional neural network architectural factors on model performance fo r remote sensing image classification : An in- depth investigation ». Les couches de convolution permettent une extraction de caractéristiques des spectres de fréquence formant les données d’entrée. Les caractéristiques extraites sont traitées par un perceptron multicouches. La sortie du perceptron multicouches représente une probabilité d’appartenance à plusieurs classes. Chaque classe est représentative de sons émis par la personne : sons d’origines domestiques (par exemple bruits de draps dans le lit, bruit de pas, bruit d’eau dans les toilettes…), sons d’origine physiologique (toux, ronflements, sifflements respiratoires, râles respiratoires, …). Les sons correspondant à chaque période de traitement T de 9.6 secondes ont fait l’objet d’une annotation manuelle. Ainsi, les différents sons enregistrés, correspondant à une séquence de 9.6 secondes, ont été manuellement catégorisés dans les différentes classes disponibles. Les annotations ont été effectuées par différents opérateurs. Pour chaque classe, et pour chaque période de traitement T, la fraction d’opérateurs ayant classé chaque son, correspondant à la séquence, dans ladite classe, a constitué la cible du réseau de neurones. Le nombre d’opérateurs était compris entre 3 et 7. L’entraînement du réseau de neurones a été effectué en prenant en compte des sons enregistrés sur 559 microphones disposés dans des chambres individuelles, logées dans un établissement d’accueil de personnes âgées dépendantes. Le réseau de neurones a fait l’objet d’une phase de test, sur 141139 séquences annotées, n’ayant pas été utilisées lors de l’entraînement du réseau de neurones. Le coefficient de corrélation atteignait 0.79 +/- 0.02 dans la classe « respiration », représentative des sons indiquant une respiration anormale. Ainsi, le réseau de neurones, basé sur une combinaison de couches de convolution et d’un perceptron multicouches, permet d’effectuer une classification d’une séquence de spectres en fréquence, représentative de l’activité ou de l’état de la personne durant une période de traitement T de 9.6 secondes. On disposait d’enregistrements sonores effectués durant 2398 nuits. Parmi ces nuits, on distingue : un ensemble de 2000 nuits au cours desquelles aucune chute de la personne surveillée ne s’était produite ; un ensemble de 398 nuits, au cours desquelles la personne surveillée avait chuté. Sur chaque nuit de l’ensemble, on a formé un jeu d’enregistrements effectués pendant ladite nuit ainsi que durant les quatre nuits précédentes. Ainsi, le jeu d’enregistrements associé à chaque nuit comportait les enregistrements d’un total de 5 nuits consécutives. A partir des jeux enregistrements associés à chaque nuit, on a constitué un ensemble d’entraînement, comportant 80% des nuits, et un ensemble de test, comportant les 20% de nuits restantes. La répartition des nuits entre l’ensemble d’entraînement et l’ensemble de test a été effectuée de façon aléatoire. Le jeu d’enregistrement était segmenté en périodes de traitement T de 9.6 secondes. Sur chaque période de traitement T, on a formé des spectres en fréquence S(Δt) sur des fenêtres temporelles de 67 ms décalées les unes des autres de 23 ms. Les spectres S(Δt) acquis durant chaque période de traitement T forment une séquence de spectres S, utilisée en tant que donnée d’entrée du réseau de neurones précédemment décrit. On a relevé le score correspondant à l’ensemble des classes. Les scores correspondant à chaque classe de l’ensemble des séquences formées à partir d’un même jeu de 5 nuits ont été cumulés de façon à former des données d’entrée d’un modèle d’apprentissage. Ainsi, chaque donnée d’entrée du modèle d’apprentissage était un vecteur, dont chaque terme était associé à une classe, et était formé par la somme des scores, de ladite classe, résultant du réseau de neurones, pour l’ensemble des séquences formant le jeu d’enregistrement. Le modèle de classification, a fait l’objet d’un apprentissage, de façon à prévoir une sortie (1 en cas de chute, 0 dans le cas contraire) à partir des données d’entrée. Le modèle d’apprentissage retenu était un modèle d’apprentissage par la méthode de renforcement du gradient programmé dans l’algorithme open source (accès libre) XGboost (eXtreme Gradient Boosting – renforcement du gradient extrême), dans l’environnement de programmation Python. Le gain de pureté moyen associé à chaque classe a été évalué. Le gain de pureté traduit l’influence d’une classe sur la prévision du résultat fourni par le modèle de classification. On a ainsi étudié une relation entre le score cumulé de chaque classe, lors des 4 nuits précédents la nuit considérée. Les inventeurs ont remarqué que deux classes se démarquaient : une première classe d’intérêt, correspondant à la classe « respiration », et, dans une moindre mesure, une deuxième classe d’intérêt, correspondant à la classe « bruits de drap ». La classe respiration traduit la présence d'anomalies respiratoires, évocatrices de "difficultés respiratoires", comme précédemment indiqué. La classe « bruits de drap » traduit une probable agitation de la personne durant son sommeil. Ainsi, il s’avère que l’émission, par la personne surveillée, de sons nocturnes, traduisant des difficultés respiratoires et, dans une moindre mesure, une agitation du sommeil induisant des bruits de draps, peut être considérée comme annonçant un risque de survenue d’une chute par la personne, au cours d’une nuit suivante. Ce constat, résultant de l’utilisation du modèle de classification, est un élément important de l’invention. Cela permet, sur la base d’un simple enregistrement sonore, d’anticiper la survenue d’une chute. Un aspect remarquable est que les sons utilisés ne sont pas des sons directement corrélés à la marche de la personne. Par son directement corrélé à la marche de la personne, on entend un son produit par les pas de la personne sur le sol. Les sons utilisés sont des sons d’origine respiratoire ou des sons générés par l’activité motrice de la personne alors qu’elle est alitée. En fonction des scores dans la première classe d’intérêt « respiration » et/ou la deuxième classe d’intérêt « bruits de drap », le dispositif peut générer un signal d’alerte, à l’attention de tiers en charge de la surveillance de la personne. Il s’agit d’augmenter le degré de vigilance à l’égard de la personne surveillée, de façon à éviter que la chute ne survienne. La résume les principales étapes d’un exemple de mise en œuvre de l’invention. Dans cet exemple, l’enregistrement de la personne est effectué durant la nuit. Mais l’invention peut être mise en œuvre pour effectuer des enregistrements diurnes ou nocturnes Etape 100 : enregistrement de sons dans le voisinage d’une personne surveillée. Il peut s’agir d’un enregistrement dans une pièce occupée par la personne, par exemple dans sa chambre. Les sons sont enregistrés durant une période d’enregistrement, s’étendant par exemple durant une nuit ou plusieurs nuits. Etape 110 : segmentation du son enregistré en périodes de traitement T, par exemple durant 9.6 secondes. Etape 120 : analyse fréquentielle du son enregistré durant chaque période de traitement. Comme précédemment décrit, l’analyse fréquentielle est effectuée sur des fenêtres élémentaires Δt, par exemple de 67 ms. On dispose ainsi d’autant de spectres de fréquence S(Δt) que de fenêtre élémentaires. L’étape 120 peut être mise en œuvre par l’unité de traitement 11. Etape 130 : à partir de l’analyse fréquentielle effectuée durant chaque période de traitement, formation d’une donnée d’entrée S d’un algorithme d’intelligence artificielle à apprentissage supervisé. Ce dernier peut être un réseau de neurones, comportant une association de couches de convolution et d’un perceptron multicouches, comme précédemment décrit. La sortie de l’algorithme est un score, associé à différentes classes, chaque classe étant représentative d’un type de son produit par la personne surveillée. Une première classe est représentative d’une respiration anormale. De préférence, une deuxième classe est représentative d’un bruit de drap, ou plus généralement un bruit lié à des mouvements de la personne dans son lit. La donnée d’entrée S peut être un ensemble de spectres en fréquence établis durant l’étape 120, avec ou sans recouvrement des fenêtres élémentaires Δt. L’étape 130 est mise en œuvre par l’unité de traitement 11. Etape 140 : analyse de la sortie de l’algorithme mis en œuvre lors de l’étape 130. Au cours de cette analyse, on établit un premier score cumulé C1, correspondant au cumul du score, dans la classe « respiration », dans plusieurs périodes temporelles. Les périodes temporelles peuvent s’étendre durant une ou plusieurs nuits successives. L’étape 140 peut comporter une détermination d’un deuxième score cumulé C2 dans la classe « bruits de drap », représentative du mouvement de la personne surveillée dans son lit. Etape 150 : En fonction du score cumulé, ou de chaque score cumulé, résultant de l’étape 140, génération d’un signal d’alerte. Le signal d’alerte est généré en fonction de la valeur prise par le score cumulé, ou par chaque score cumulé, résultant de l’étape 140. Par exemple le signal d’alerte est émis lorsque le score cumulé, ou lorsque chaque score cumulé, excède un seuil d’alerte. L’étape 150 met en œuvre le modèle de classification précédemment décrit. Le premier score cumulé et le deuxième score cumulé forment les données d’entrée du modèle de classification. La sortie du modèle de classification est un scalaire, de préférence compris entre 0 et 1, qui représente une probabilité de survenue d’une chute de la personne. La prise en compte de scores cumulés au cours d’un nombre prédéterminé de nuits précédentes permet de tenir compte d’une évolution, au cours du temps, des occurrences de la première classe ou de la deuxième classe. L’émission du signal d’alerte est destinée à alerter un tiers, en charge de la personne surveillée, d’un risque de chute accru durant la nuit suivante. Le tiers peut être un contact familial, ou du personnel soignant lorsque la personne surveillée évolue dans un habitat médicalisé, ou du personnel de surveillance situé à distance, par exemple le personnel de sociétés de surveillance à domicile. Le dispositif de surveillance 1 précédemment décrit peut être couplé avec un dispositif de détection de chute 2 d’une personne. Le couplage est illustré sur la . Comme évoqué dans l’art antérieur, il existe de nombreux dispositifs de détection de chute d’une personne. Ce type de dispositif est destiné à être porté par une personne. Il comporte usuellement un capteur 20, par exemple un capteur d’actimétrie, configuré pour mesurer un mouvement de la personne. Le capteur d’actimétrie peut par exemple comporter un accéléromètre ou un gyromètre ou un magnétomètre. De façon complémentaire ou alternative le capteur 20 peut être un capteur de son. Dans ce cas, tout ou partie de la surveillance est basée sur une détection de sons représentatifs d’une chute. Il peut s’agir d’une détection d’un bruit produit par la chute elle-même, ou d’un son généré par la personne ayant chuté. Le dispositif de détection de chute 2 comporte une unité de détection 21, programmée pour détecter une chute de la personne, en fonction d’une caractéristique d’un signal résultant du capteur d’actimétrie. L’unité de détection21 est configurée pour indiquer une chute lorsque la caractéristique excède un seuil de détection. Par exemple, lorsque le capteur est un accéléromètre, une chute est détectée lorsque l’accélération mesurée, selon la verticale, dépasse un certain seuil. Lorsque le dispositif de détection de chute est basé sur la détection d’un son, le seuil de détection peut être une caractéristique du son détecté, par exemple une amplitude ou une puissance spectrale dans une bande de fréquence prédéterminée, ladite bande de fréquence correspondant au son produit par une personne qui chute. Le son peut être dû au choc du corps sur le sol, ou à un son produit par une personne, par exemple un cri, lors ou suite à la chute. Le dispositif de surveillance peut avantageusement être associé au dispositif de détection de chute. En cas d’émission d’un signal d’alerte, le seuil de détection de l’unité de détection peut être ajusté, de façon à augmenter la sensibilité de détection de chute, en raison d’un risque accru de chute de la personne surveillée. Procédé de surveillance d’une personne, le procédé comportant a) enregistrement de sons produits par la personne durant une période d’enregistrement; b) à l’aide d’une unité de traitement (11), mise en œuvre d’un algorithme de classification de chaque son enregistré durant la période d’enregistrement, de façon à classifier chaque son enregistré parmi un ensemble de classes, l’ensemble de classes comportant au moins une première classe d’intérêt, représentative d’une anomalie respiratoire ou d’une modification de la respiration de la personne ; c) en fonction du nombre de sons classés dans la première classe d’intérêt, émission d’un signal d’alerte, informant d’un risque potentiel de chute de la personne. Procédé selon la revendication 1, dans lequel : la période d’enregistrement est subdivisée en plusieurs périodes de traitement (T); l’étape b) comporte une analyse fréquentielle du son enregistré dans chaque période de traitement (T), de façon à former des données d’entrée (S) de l’algorithme de classification ; lors de l’étape b), pour chaque période de traitement, l’algorithme de classification attribue un score à chaque classe, le score étant représentatif d’une probabilité d’appartenance à ladite classe ; lors de l’étape c), le signal d’alerte est émis en fonction d’un premier score cumulé (C1), le premier score cumulé correspondant au cumul des scores attribués à la première classe d’intérêt durant chaque période de traitement. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’étape b) comporte : prise en compte de sons enregistrés durant une période de traitement (T) ; détermination de fenêtres élémentaires (Δt) s’étendant à l’intérieur de la période de traitement ; réalisation d’une analyse fréquentielle dans chaque fenêtre élémentaire, de façon à former, pour chaque fenêtre élémentaire, un spectre de fréquence (S(Δt)) du son enregistré dans la fenêtre élémentaire ; utilisation de chaque spectre de fréquence en tant que donnée d’entrée de l’algorithme de classification. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 ou 3, dans lequel l’algorithme de classification est un algorithme d’intelligence artificielle à apprentissage supervisé. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’algorithme de classification comporte un réseau de neurones convolutif couplé à un perceptron multicouches. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’ensemble de classes comporte une deuxième classe d’intérêt, représentative de mouvements de draps générés par le mouvement de la personne lorsqu’elle est alitée ; l’étape c) comporte une émission du signal d’alerte en fonction d’un nombre de sons classés dans la deuxième classe d’intérêt. Procédé selon la revendication 6 et de la revendication 2, dans lequel lors de l’étape c), le signal d’alerte est émis en fonction d’un deuxième score cumulé (C2), le deuxième score cumulé correspondant au cumul des scores attribués à la deuxième classe d’intérêt durant chaque période de traitement. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel lors de l’étape a), la période d’enregistrement comporte une nuit ou plusieurs nuits successives. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape c) met en œuvre un modèle de classification, alimenté par le nombre de sons classifiés dans la première classe d’intérêt. Dispositif (1) de surveillance d’une personne, comportant un microphone (10), configuré pour capter un son généré par la personne durant une période d’enregistrement; une unité de traitement (11), programmée pour mettre en œuvre les étapes b) et c) d’un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes à partir des sons enregistrés durant la période d’enregistrement, de façon à prévenir une survenue d’une chute de la personne en fonction de sons générés par la personne durant la période d’enregistrement Dispositif de détection (2) de chute d’une personne, comportant : un capteur, configuré pour détecter un mouvement ou un son d’une personne ; une unité de détection (21), programmée pour détecter une chute de la personne, en fonction d’une caractéristique d’un signal résultant du capteur, l’unité de détection étant configurée pour indiquer une chute lorsque la caractéristique excède un seuil de détection ; le dispositif étant caractérisé en ce que le dispositif de détection de chute est relié à un dispositif de surveillance (1) selon la revendication 10, l’unité de détection étant programmée de façon que le seuil de détection est ajusté en fonction d’un signal d’alerte émis par l’unité de traitement du dispositif de surveillance.