FR 3161955 A1 20251107 FR 2404586 A 20240502 Titre : Système de détection de présence de vie au sein d’un véhicule automobile L’invention a pour objet un système (1) de détection de présence de vie au sein d’un véhicule automobile (V) au moyen d’un radar (10), le système (1) étant configuré pour mettre en œuvre les étapes suivantes : fournir une image radar par le radar (10), extraire un ensemble de caractéristiques brutes de l’image radar, ces caractéristiques brutes étant notamment choisies parmi au moins : des informations spatiales, notamment de portée, d’angle d’azimut, d’angle d’élévation, de points de l’image radar, et/ou des informations de vitesse de points de l’image radar et/ou des informations de puissance de points de l’image radar, cet ensemble de caractéristiques brutes étant traité par une mesure de dispersion robuste et/ou un filtrage des valeurs aberrantes configurés pour supprimer des points de valeurs aberrantes, de sorte à obtenir des caractéristiques traitées, fournir l’ensemble de caractéristiques traitées à un algorithme de classification, notamment de type basé sur un apprentissage, capable de délivrer une information de présence de vie ou d’absence de vie dans le véhicule. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Système de détection de présence de vie au sein d’un véhicule automobile L’invention concerne un système de détection de présence de vie au sein d’un véhicule automobile. La détection de la présence de vie à l'aide de systèmes de type radar est utilisée par exemple à bord de véhicules automobiles. Ces détections reposent par exemple sur des mesures statistiques conventionnelles pour extraire des informations de dispersion à partir des données radar. Cependant, ces approches conventionnelles peuvent être sensibles au bruit et aux dispersions des données, ce qui nécessite des efforts importants de collecte de données et peut compromettre la fiabilité de la détection. Par exemple, dans une application de détection de la présence d'enfant (enfant laissé dans une voiture), certains cas d'usage peuvent générer un nuage de points très étendu et variable, impactant les caractéristiques traitées destinées à la classification et ainsi détériorer les performances de la classification. Par exemple, lorsqu’un passager laisse une bouteille d'eau à l’intérieur du véhicule, et le passager ferme la portière du véhicule, l'eau à l'intérieur de la bouteille peut, avec les remous de l’eau dans la bouteille, se comporter, pour la détection, comme une respiration. Ceci peut générer une alerte fausse de présence de vie dans le véhicule (cas d’un faux positif). L’invention vise notamment à remédier à ces difficultés. L’invention concerne ainsi un système de détection de présence de vie au sein d’un véhicule automobile au moyen d’un radar, le système étant configuré pour mettre en œuvre les étapes suivantes : fournir une image radar par un radar, extraire un ensemble de caractéristiques brutes de l’image radar, ces caractéristiques brutes étant notamment choisies parmi au moins : des informations spatiales, notamment de portée, d’angle d’azimut, d’angle d’élévation, de points de l’image radar, et/ou des informations de vitesse de points de l’image radar et/ou des informations de puissance de points de l’image radar, cet ensemble de caractéristiques brutes étant traité par une mesure de dispersion robuste et/ou un filtrage des valeurs aberrantes configurés pour supprimer des points de valeurs aberrantes, de sorte à obtenir des caractéristiques traitées, fournir l’ensemble de caractéristiques traitées à un algorithme de classification, notamment de type basé sur un apprentissage machine (ou « Machine Learning » en anglais), capable de délivrer une information de présence de vie ou d’absence de vie dans le véhicule. L’extraction de caractéristiques brutes de l’image radar comprend notamment des transformations mathématiques calculées sur les pixels de l’image. Les caractéristiques traitées permettent un traitement ultérieur notamment pour une classification. L’invention propose ainsi avantageusement d’utiliser un nouvel ensemble de caractéristiques traitées qui sont basées sur des mesures de dispersion plus robustes au bruit et aux valeurs aberrantes. L’invention permet notamment une plus grande robustesse que des mesures de dispersion classiques qui utilisent variances ou écarts-types, mesures qui sont très sensibles. L’algorithme de classification permet de délivrer une information de présence de vie ou d’absence de vie dans le véhicule à partir des caractéristiques brutes issues des images radar, de manière fiable dans le sens où la mesure de dispersion robuste et/ou un filtrage des valeurs aberrantes permet d’exclure des réponses fausses (à savoir délivrer des faux positifs qui sont une alerte de présence de vie alors qu’aucune vie n’est à bord du véhicule). L’invention permet notamment d’écarter, en supprimant des valeurs aberrantes, ou des détections fausses, dues par exemple à une imperfection de mesure. Un exemple de fausse détection peut être une bouteille d’eau avec l’eau en mouvement ou un mouvement d’un ou plusieurs objets. La classification menée par l’algorithme, qui est basée sur l’apprentissage machine, est donc plus robuste et plus fiable. L’apprentissage machine peut ainsi se faire sans intégrer les valeurs aberrantes, ce qui améliore l’apprentissage machine et rend la classification plus fiable. L’invention permet de réduire le taux de classification erroné. L’invention permet également de réduire la quantité de données à traitées grâce à ces mesures de dispersion robuste et/ou de filtrage. Ceci permet de réduire les besoins en capacité de calcul. Avantageusement, l’apprentissage machine utilise une intelligence artificielle. La mesure de dispersion robuste est basée sur l’écart interquartile (en anglais, « interquartile range » ou IQR). Dans ce cas, les données utilisées pour la classification proviennent uniquement du deuxième et du troisième quartile. La mesure de dispersion robuste est basée sur l'écart absolu moyen (en anglais MAD pour « mean absolute deviation »). Nous avons MAD=median(|Xi-Xm|) où Xm=median(X) et le terme « median » désigne l’opération de moyenne arithmétique. L'IQR est défini comme la différence entre le premier quartile et le troisième quartile et comprend 50 % des données. Le MAD est la médiane des écarts absolus par rapport à la médiane. Ces deux méthodes sont plus robustes aux valeurs aberrantes et conviennent donc aux données contenant par le bruit, comme les données radar. Avantageusement l’ensemble de caractéristiques traitées obtenu par la mesure de dispersion robuste est utilisé comme entrées primaires dans l’algorithme de classification (encore appelé « classificateur »). Avantageusement la mesure de dispersion robuste est appliquée à tous les attributs mesurés par le radar, notamment la puissance, la portée, la vitesse (encore appelée le Doppler), l'angle d'azimut et l'angle d'élévation. Lorsque ces données traitées par la mesure de dispersion robuste sont introduites dans un classificateur, potentiellement avec d'autres données, l’invention permet d’obtenir des performances supérieures à celles des mesures statistiques conventionnelles couramment utilisées, en offrant une meilleure précision et une plus grande robustesse au bruit. Selon l'un des aspects de l'invention, la mesure de dispersion robuste est appliquée après le calcul ou l’obtention des caractéristiques brutes. Dans un autre exemple de mise en œuvre de l’invention, un filtrage des valeurs aberrantes est appliqué avant le calcul des caractéristiques traitées, puis calculer les caractéristiques traitées par une mesure de dispersion classique qui utilise par exemple principalement des variances ou des écarts-types. Ceci permet d’améliorer les mesures de dispersion classiques en appliquant un filtrage des valeurs aberrantes avant le calcul des caractéristiques traitées. Cette méthode montre des performances supérieures à celles obtenues en utilisant uniquement des caractéristiques traitées issues d’une mesure de dispersion classique. L’algorithme de classification permet une détection de la présence d'enfant et/ou de localisation/classification des occupants dans le véhicule. Avantageusement l’invention permet de donner une représentation plus précise de la scène observée par le radar. Dans un autre exemple de mise en œuvre de l’invention, la mesure de dispersion robuste peut être configurée pour donner une pondération différenciée aux points de l’image radar. Dans la présente invention, on appelle « mesure de dispersion robuste » une mesure qui permet d’exclure des valeurs aberrantes. Il a été constaté que l’exclusion de valeurs aberrantes, n’altère pas de manière notable la fiabilité des résultats, en terme notamment de décision sur la présence de vie à bord du véhicule. Avantageusement les informations spatiales de l’image radar contiennent notamment la distance (ou portée) et l’orientation entre la cible et le radar. Avantageusement, d’une manière générale, le procédé fait un traitement des points en mouvement. Avantageusement le radar permet des mesures de type Doppler pour mesurer la vitesse des cibles. Le système est notamment embarqué à bord d’un véhicule automobile. Le système est notamment configuré pour détecter la présence d’un enfant dans le véhicule, sur la base de la classification. L’invention concerne encore un procédé de détection de présence de vie au sein d’un véhicule automobile au moyen d’un radar, le système étant configuré pour mettre en œuvre les étapes suivantes : fournir une image radar par un radar, extraire un ensemble de caractéristiques brutes de l’image radar, ces caractéristiques brutes étant notamment choisies parmi au moins : des informations spatiales, notamment de portée, d’angle d’azimut, d’angle d’élévation, de points de l’image radar, et/ou des informations de vitesse de points de l’image radar et/ou des informations de puissance de points de l’image radar, cet ensemble de caractéristiques brutes étant traité par une mesure de dispersion robuste et/ou un filtrage des valeurs aberrantes configurés pour supprimer des points de valeurs aberrantes (encore appelés « outliers » en anglais), de sorte à obtenir des caractéristiques traitées, fournir l’ensemble de caractéristiques traitées à un algorithme de classification, notamment de type basé sur un apprentissage machine (ou « Machine Learning » en anglais), capable de délivrer une information de présence de vie ou d’absence de vie dans le véhicule. D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention ressortiront plus clairement à la lecture de la description qui suit d’une part, et de plusieurs exemples de réalisation donnés à titre indicatif et non limitatif en référence aux dessins schématiques annexés d’autre part, sur lesquels : FIG. 1 La FIG. 1 est une vue schématique d’un système de détection de présence de vie au sein d’un véhicule automobile selon un exemple de réalisation de l’invention ; FIG. 2 La FIG. 2 est un schéma blocs représentant les étapes de détermination d’une présence de vie par le système de la FIG. 1 ; FIG. 3 La FIG. 3 illustre une méthode de suspension robuste utilisée dans l’invention. Les caractéristiques, variantes et les différentes formes de réalisation de l’invention peuvent être associées les unes avec les autres, selon diverses combinaisons, dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes par rapport aux autres. On pourra notamment imaginer des variantes de l’invention ne comprenant qu’une sélection de caractéristiques décrites par la suite de manière isolée des autres caractéristiques décrites, si cette sélection de caractéristiques est suffisante pour conférer un avantage technique et/ou pour différencier l’invention par rapport à l’état de la technique antérieur. On a représenté, sur la FIG. 1 , un système 1 de détection de présence de vie au sein d’un véhicule automobile V selon un exemple de réalisation de l’invention, pour alerter sur la présence d'un occupant 30 (par exemple un enfant oublié) au sein du véhicule V. Le système 1 comprend un capteur de présence, ici un radar 10, et un calculateur 20 connecté au radar 10. Le radar 10 est configuré pour déterminer la présence d’un occupant 30 au sein du véhicule V. Le radar 10 est placé dans une zone centrale du véhicule V, ici au centre du toit 2 du véhicule V comme représenté en FIG. 1 , le radar 10 peut alors avantageusement couvrir tous les sièges du véhicule V. Bien entendu, dans l’invention, plusieurs radars peuvent être utilisés en étant répartis à différents emplacements de l’habitacle du véhicule V. Le capteur de présence 10 est ici un dispositif d’émission – réception d’ondes radar. Le radar 10 comprend ici au moins une antenne (non représentée) conçue pour émettre l’onde électromagnétique et au moins un capteur (non représenté) conçu pour recevoir une onde électromagnétique réfléchie après réflexion de l’onde électromagnétique, et en particulier après réflexion sur une personne 30 à l’intérieur du véhicule V. Le capteur de présence 10 est ici plus spécifiquement un radar (d’après l’acronyme anglais usuel « radio detection and ranging ») utilisant des ondes électromagnétiques millimétriques. Le radar est par exemple un radar de type Doppler utilisant des ondes entretenues ou des ondes continues. Le calculateur 20 comprend au moins une mémoire et au moins un processeur. Le calculateur 20 peut être par exemple l’unité de commande électronique (UCE) du véhicule V. Le calculateur 20 peut aussi être un calculateur dédié à au système 1. Des instructions permettant la détermination de l’état de présence de vie sont enregistrées sur la mémoire et sont implémentées par le processeur. Lorsqu’elles sont implémentées, ces instructions permettent de mettre en œuvre le procédé décrit ultérieurement. Le calculateur 20 est relié au radar 10, notamment pour piloter l’émission de l’onde électromagnétique. Le système 1 de détection de présence de vie est configuré pour mettre en œuvre les étapes suivantes : fournir une image radar par le radar 10 (étape 101 sur la FIG. 2 ), extraire un ensemble de caractéristiques brutes Fr de l’image radar (étape 102), ces caractéristiques brutes Fr contentant toutes ces informations : des informations spatiales, à savoir de portée, d’angle d’azimut, d’angle d’élévation, de points de l’image radar, des informations de vitesse de points de l’image radar, des informations de puissance de points de l’image radar, cet ensemble de caractéristiques brutes Fr étant traité par une mesure de dispersion robuste et/ou un filtrage des valeurs aberrantes configurés pour supprimer des points de valeurs aberrantes (encore appelés « outliers » en anglais), de sorte à obtenir des caractéristiques traitées Ft, fournir l’ensemble de caractéristiques traitées Ft à un algorithme de classification, de type basé sur un apprentissage machine (ou « Machine Learning » en anglais) (étape 103), capable de délivrer une information de présence de vie ou d’absence de vie dans le véhicule (étape 104). Les caractéristiques traitées Ft sont appelées « Features » en anglais, dans le contexte de l’invention. L’extraction de caractéristiques brutes Fr de l’image radar comprend notamment des transformations mathématiques calculées sur les pixels de l’image. Les caractéristiques traitées Ft permettent un traitement ultérieur notamment pour une classification. Les caractéristiques brutes Fr sont traitées par une mesure de dispersion robuste et/ou un filtrage des valeurs aberrantes configurés pour supprimer des points de valeurs aberrantes, de sorte à obtenir des caractéristiques traitées Ft destinées à la une classification. L’algorithme de classification permet de délivrer une information de présence de vie ou d’absence de vie dans le véhicule à partir des caractéristiques brutes Fr issues des images radar, de manière fiable dans le sens où la mesure de dispersion robuste et/ou un filtrage des valeurs aberrantes permet d’exclure des réponses fausses (à savoir délivrer des faux positifs qui sont une alerte de présence de vie alors qu’aucune vie n’est à bord du véhicule). Ainsi, l’invention permet d’améliorer les performances relatives à la détection d’une personne et améliorer la détermination de réponses fausses. L’invention permet notamment d’écarter, en supprimant des valeurs aberrantes ou des détections fausses, dues par exemple à une imperfection de mesure. Un exemple de fausse détection peut être une bouteille d’eau avec l’eau en mouvement ou un mouvement d’un ou plusieurs objets dans l’habitacle. La classification menée par l’algorithme, qui est basée sur l’apprentissage machine, est donc plus robuste et plus fiable. L’apprentissage machine peut ainsi se faire sans intégrer les valeurs aberrantes, ce qui améliore l’apprentissage machine et rend la classification plus fiable. L’invention permet de réduire le taux de classification erroné. L’invention permet également de réduire la quantité de données à traitées grâce à ces mesures de dispersion robuste et/ou de filtrage. Ceci permet de réduire les besoins en capacité de calcul. L’apprentissage machine utilise une intelligence artificielle. La mesure de dispersion robuste est basée sur l’écart interquartile (en anglais, « interquartile range » ou IQR). Dans ce cas, les données utilisées pour la classification proviennent uniquement du deuxième et du troisième quartile (voir FIG. 3 ). Dans l’exemple décrit, on exclut les valeurs aberrantes en dessous de la valeur minimale (Q1-1,5*IQR) et on exclut les valeurs aberrantes au-dessus de la valeur maximale (Q3+1,5*IQR). En variante, la mesure de dispersion robuste est basée sur l'écart absolu moyen (en anglais MAD pour « mean absolute deviation »). Nous avons MAD=median(|Xi-Xm|) où Xm=median(X) et le terme « median » désigne l’opération de moyenne arithmétique. L’ensemble de caractéristiques traitées obtenu par la mesure de dispersion robuste est utilisé comme entrées primaires dans l’algorithme de classification (encore appelé « classificateur »). La mesure de dispersion robuste est appliquée à tous les attributs mesurés par le radar, notamment la puissance, la portée, la vitesse (encore appelée le Doppler), l'angle d'azimut et l'angle d'élévation. Lorsque ces données traitées par la mesure de dispersion robuste sont introduites dans un classificateur, potentiellement avec d'autres données, l’invention permet d’obtenir des performances supérieures à celles des mesures statistiques conventionnelles couramment utilisées, en offrant une meilleure précision et une plus grande robustesse au bruit. La mesure de dispersion robuste est appliquée après le calcul ou l’obtention des caractéristiques brutes Fr. Dans un autre exemple de mise en œuvre de l’invention, un filtrage des valeurs aberrantes est appliqué avant le calcul des caractéristiques traitées Ft, puis calculer les caractéristiques traitées Ft par une mesure de dispersion classique. Ceci permet d’améliorer les mesures de dispersion classiques en appliquant un filtrage des valeurs aberrantes avant le calcul des caractéristiques traitées Ft. Cette méthode montre des performances supérieures à celles obtenues en utilisant uniquement des caractéristiques traitées issues d’une mesure de dispersion classique. L’algorithme de classification permet une détection de la présence d'enfant et/ou de localisation/classification des occupants dans le véhicule. L’invention permet de donner une représentation plus précise de la scène observée par le radar 10. L'IQR est défini comme la différence entre le premier quartile et le troisième quartile et comprend 50 % des données. Le MAD est la médiane des écarts absolus par rapport à la médiane. Ces deux méthodes sont plus robustes aux valeurs aberrantes et conviennent donc aux données contenant du bruit, comme les données radar. De plus, un filtre de valeurs aberrantes peut être appliqué aux données radar de plage/Doppler. Dans un autre exemple de réalisation de l’invention, la mesure de dispersion robuste peut être configurée pour donner une pondération différenciée aux points de l’image radar. On appelle « mesure de dispersion robuste » une mesure qui permet d’exclure des valeurs aberrantes. Il a été constaté que l’exclusion de valeurs aberrantes, n’altère pas de manière notable la fiabilité des résultats, en terme notamment de décision sur la présence de vie à bord du véhicule. Les informations spatiales de l’image radar contiennent notamment la distance (ou portée) et l’orientation entre la cible et le radar 10. D’une manière générale, le procédé fait un traitement des points en mouvement. Le radar 10 permet des mesures de type Doppler pour mesurer la vitesse des cibles. Système (1) de détection de présence de vie au sein d’un véhicule automobile (V) au moyen d’un radar (10), le système (1) étant configuré pour mettre en œuvre les étapes suivantes : fournir une image radar par le radar (10), extraire un ensemble de caractéristiques brutes (Fr) de l’image radar, ces caractéristiques brutes (Fr) étant notamment choisies parmi au moins : des informations spatiales, notamment de portée, d’angle d’azimut, d’angle d’élévation, de points de l’image radar, et/ou des informations de vitesse de points de l’image radar et/ou des informations de puissance de points de l’image radar, cet ensemble de caractéristiques brutes (Fr) étant traité par une mesure de dispersion robuste et/ou un filtrage des valeurs aberrantes configurés pour supprimer des points de valeurs aberrantes, de sorte à obtenir des caractéristiques traitées (Ft), fournir l’ensemble de caractéristiques traitées (Ft) à un algorithme de classification, notamment de type basé sur un apprentissage, capable de délivrer une information de présence de vie ou d’absence de vie dans le véhicule. Système (1) selon la revendication précédente, dans lequel la mesure de dispersion robuste est basée sur l’écart interquartile (IQR). Système (1) selon la revendication 1, dans lequel la mesure de dispersion robuste est basée sur l'écart absolu moyen (MAD). Système (1) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’ensemble de caractéristiques traitées (Ft) obtenu par la mesure de dispersion robuste est utilisé comme entrées primaires dans l’algorithme de classification. Système (1) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la mesure de dispersion robuste est appliquée à tous les attributs mesurés par le radar, notamment la puissance, la portée, la vitesse, l'angle d'azimut et l'angle d'élévation. Système (1) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la mesure de dispersion robuste est appliquée après le calcul des caractéristiques brutes (Fr). Système (1) selon la revendication 1, dans lequel un filtrage des valeurs aberrantes est appliqué avant le calcul des caractéristiques traitées (Ft), puis calculer les caractéristiques par une mesure de dispersion classique. Système (1) selon l’une des revendications précédentes, embarqué à bord d’un véhicule automobile. Système (1) selon l’une des revendications précédentes, configuré pour détecter la présence d’un enfant dans le véhicule, sur la base de la classification. Procédé de détection de présence de vie au sein d’un véhicule automobile (V) au moyen d’un radar, le système étant configuré pour mettre en œuvre les étapes suivantes : fournir une image radar par un radar (10), extraire un ensemble de caractéristiques brutes (Fr) de l’image radar, ces caractéristiques brutes (Fr) étant notamment choisies parmi au moins : des informations spatiales, notamment de portée, d’angle d’azimut, d’angle d’élévation, de points de l’image radar, et/ou des informations de vitesse de points de l’image radar et/ou des informations de puissance de points de l’image radar, cet ensemble de caractéristiques brutes (Fr) étant traité par une mesure de dispersion robuste et/ou un filtrage des valeurs aberrantes configurés pour supprimer des points de valeurs aberrantes, de sorte à obtenir des caractéristiques traitées (Ft), fournir l’ensemble de caractéristiques traitées (Ft) à un algorithme de classification, notamment de type basé sur un apprentissage machine, capable de délivrer une information de présence de vie ou d’absence de vie dans le véhicule.