EP2400889A1 - Systeme et procede de detection de marche d'une personne - Google Patents

Systeme et procede de detection de marche d'une personne

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EP2400889A1
EP2400889A1 EP10705367A EP10705367A EP2400889A1 EP 2400889 A1 EP2400889 A1 EP 2400889A1 EP 10705367 A EP10705367 A EP 10705367A EP 10705367 A EP10705367 A EP 10705367A EP 2400889 A1 EP2400889 A1 EP 2400889A1
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EP
European Patent Office
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axis
dominant frequency
sensor
measurement
person
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EP10705367A
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German (de)
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Inventor
Stéphane BONNET
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Movea SA
Commissariat a lEnergie Atomique et aux Energies Alternatives CEA
Original Assignee
Commissariat a lEnergie Atomique CEA
Movea SA
Commissariat a lEnergie Atomique et aux Energies Alternatives CEA
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Publication date
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    • A61B2562/0219Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches

Definitions

  • the invention relates to a system and method for detecting the walking of a person, or in other words the detection of a displacement of a person by a mode of locomotion constituted by a sequence of steps.
  • the detection of a person's walking activity is information that makes it possible, for example, to estimate a person's energy expenditure, to evaluate a person's sedentary level, or to estimate the quality of a person's energy expenditure. or loss of functional ability after surgery or drug therapy.
  • SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) allows to study the stability of walking. It is not a question here of detecting a walking activity, but of analyzing or characterizing a walking activity of a person who is already known to be walking.
  • a gait detection system of a person provided with a housing comprising a biaxial or triaxial motion sensor.
  • the housing is adapted to be fixed on the upper part of the body of said person, so that a first measurement axis of said sensor coincides with the anteroposterior axis or the vertical axis of said body and a second axis of measurement of said sensor coincides with the medio-lateral axis of said body, said system being, furthermore, provided with means for analyzing the measurements delivered by said sensor.
  • Said analysis means comprise:
  • the time window is a slippery window.
  • said motion sensor being triaxial, the first measurement axis of said sensor coincides with the anteroposterior axis of said body, the second measurement axis of said sensor coincides with the mediolateral axis of said body, and the third measurement axis of said sensor coincides with the vertical axis of said body, said detection means are adapted to detect a ratio substantially equal to two, between the dominant frequency of the signal of the first measurement axis and the dominant frequency of the second axis of measuring, or between the dominant frequency of the signal of the third measurement axis and the dominant frequency of the second measurement axis, or between the dominant frequency of a Euclidean norm of the measurement vector transmitted by said sensor and the dominant frequency of the signal of the second measuring axis.
  • the system further comprises high-pass filters.
  • the system further comprises band-pass filters, for example of frequency band between 0.5 and 10 Hz.
  • band-pass filters for example of frequency band between 0.5 and 10 Hz.
  • said analysis means are internal or external to said housing, and said motion sensor comprises wired or wireless transmission means for transmitting its measurements to said analysis means.
  • the analysis means can be integrated in the housing or located on a remote basis, and the output signals of the housing, analyzed or not, can be transmitted with or without wire.
  • Said motion sensor may be a biaxial or triaxial accelerometer, a biaxial or triaxial magnetometer, or a biaxial or triaxial gyro.
  • the invention works with all these types of motion sensors.
  • the sliding time window has a duration of five seconds, with a partial overlap of four seconds between two consecutive windows shifted by one second.
  • said search means of a dominant frequency for the signals transmitted by the motion sensor are adapted to perform the dominant frequency search, in each time window, by spectral analysis.
  • this spectral analysis may be of the spectrogram type.
  • the spectrogram which uses the square of the Fourier transform module of the convolved signal to an apodization window, is a simple, reliable, and low-cost way of searching for a dominant frequency, ie the frequency corresponding to the maximum signal power.
  • Said search means of a dominant frequency can be adapted to limit the search for a VML dominant frequency according to the second axis at frequencies between 0.25 Hz and 1 Hz.
  • Said search means of a dominant frequency can be adapted to limit the search for a dominant frequency along the first axis, when it coincides with the antero-hitch-hopping axis, at frequencies within a predetermined range of frequencies. This frequency range can be limited by the dominant frequency along the second axis f M ⁇ _ Hz increased by 0.2 Hz and 3 Hz ([f ML +0.2; 3]).
  • this range may be bounded by the dominant frequency along the second axis f M ⁇ _ Hz increased by 0.25 Hz and 2 Hz, ([f ML +0.25; 2]).
  • Said search means of a dominant frequency can be adapted to limit the search for a dominant frequency along the first axis, when it coincides with the vertical axis, at frequencies within a predetermined range of frequencies.
  • This frequency range can be limited by the dominant frequency along the second axis f M ⁇ _ Hz increased by 0.2 Hz and 3 Hz ([f M ⁇ _ + 0.2; 3]).
  • Said search means of a dominant frequency can be adapted to limit the search for a dominant frequency for the Euclidean standard of the measurement vector transmitted by said motion sensor, at frequencies within a predetermined range of frequencies. This frequency range can be limited by the dominant frequency along the second axis f M ⁇ _ Hz increased by 0.2 Hz and 3 Hz ([f ML +0.2; 3]).
  • said detection means are adapted to detect a ratio of said dominant frequencies substantially equal to two, to a precision, when, moreover, at least on one axis, the power of the signal, at least one frequency , is greater than a threshold.
  • Such a ratio is determined or exploited only for windows having, on at least one axis, at least one frequency whose power is greater than a determined threshold, this threshold possibly being called a power threshold.
  • This power threshold is determined a priori, or adjusted experimentally, for example during a test phase.
  • This power condition of at least one frequency can be applied to at least one axis, but also to all axes. Note that when this power condition is applied on different axes, each power threshold may be different from each other.
  • said determination means are adapted to determine the ratio of the dominant frequencies, corresponding to a given time window, when, on at least one axis, the dominant frequency has a power greater than a threshold power.
  • This threshold condition can be applied only to the dominant frequency, but also to other defined frequencies or frequency bands.
  • this threshold power criterion can also be applied to the Euclidean norm of the vector of measurements. For each time window, then check the frequency or frequencies, for example the dominant frequency, have a power greater than a power threshold.
  • This power threshold can be fixed a priori or by previously determining a power in a time interval during which nothing happens, for example during anatomical calibration.
  • said housing is adapted to be fixed on the torso or on the sacrum of said person.
  • the amplitude of the oscillations of the trunk is higher, which improves the accuracy of the system.
  • the fixation at the level of the sacrum is particularly easy and discreet, for example by means of a belt.
  • a method for detecting a person's walking from measurements made by a biaxial or triaxial motion sensor, of movements along a first measurement axis of said sensor coinciding with the anteroposterior axis or the vertical axis of the body of said person and along a second axis measuring said sensor coinciding with the medio-lateral axis of said body, in which:
  • the measurement signals delivered by said motion sensor are processed over a time window, said processing comprising a search for a dominant frequency in said signals and
  • the step of said person is detected when a ratio between the dominant frequency of the signal of the first measurement axis and the dominant frequency of the second measurement axis, or between the dominant frequency of a Euclidean norm of the vector of measurements transmitted by said sensor and the dominant frequency of the signal of the second measurement axis, is substantially equal to two.
  • the processing is performed on a sliding time window.
  • FIG. 1 schematically illustrates an embodiment of a system, according to one aspect of the invention
  • FIG. 3 illustrates an example of measurements made by a system according to FIG. 1, in which the motion sensor is a biaxial accelerometer;
  • FIGS. 4 and 5 illustrate the operation of the analysis means
  • FIGS. 6a and 6b illustrate a first mode of implementation of the system according to one aspect of the invention
  • FIGS. 7a, 7b and 7c illustrate a second mode of implementation of the system according to one aspect of the invention
  • FIGS. 8a and 8b illustrate a third mode of implementation of the system according to one aspect of the invention.
  • FIGS. 9a and 9b illustrate a fourth mode of implementation of the system according to one aspect of the invention.
  • FIGS. 10a and 10b illustrate a fifth mode of implementation of the system according to one aspect of the invention.
  • the elements having the same references are similar.
  • a person's walking detection system comprises a BT housing comprising a biaxial or triaxial CM motion sensor.
  • the housing BT is adapted to be fixed on the upper part of the body of said person, in this case by means of a resilient fastening belt CEF, so that a first measurement axis of said motion sensor coincides with the anterior-posterior axis AP or the vertical axis VT of said body and a second measurement axis of said motion sensor coincides with the medio-lateral axis ML of said body.
  • any other means of attachment may be suitable.
  • This coincidence can, for example, be made by anatomical calibration, for example by asking the person to whom the BT housing was fixed to stand as straight as possible for a few seconds against a wall, the system, in a known manner , determines the rotation matrix to be applied to the measurements to deliver measurements brought back to the medio-lateral axes ML, anteroposterior AP or vertical VT.
  • the motion sensor CM is also provided with a transmission module MTR for transmitting the measurements, in this example by wireless transmission, to an external station SE, in this case a laptop.
  • the motion sensor may, for example, be a biaxial or triaxial accelerometer, a biaxial or triaxial magnetometer, or a biaxial or triaxial gyro.
  • the motion sensor CM will be a biaxial accelerometer whose first measurement axis coincides with the anteroposterior axis AP of the body of the person, and the second axis of measurement coincides with the medial-lateral axis ML of the body of the person.
  • the second measurement axis of the accelerometer may coincide with the medial-lateral axis ML of the body of the person, and the first measurement axis may coincide with the vertical axis VT of the body of the person.
  • the portable computer SE comprises an analysis module MA of the data transmitted by the accelerometer CM.
  • the analysis module can be integrated into the LV box.
  • the analysis module is adapted to sample the signals received from the accelerometer CM at a sampling frequency less than or equal to 1 kHz, and typically of the order of 10 to 200 Hz.
  • the analysis module MA comprises a processing module MT for processing the measurement signals delivered by the accelerometer CM.
  • the detection module is adapted to detect a ratio substantially equal to two, between the dominant frequency of the signal of the first measurement axis and the dominant frequency of the second measurement axis, or between the dominant frequency of the third axis signal. measurement and the dominant frequency of the second measurement axis, or between the dominant frequency of a Euclidean norm of the measurement vector transmitted by said sensor and the dominant frequency of the signal of the second measurement axis. We then have an improved detection precision.
  • a ratio or ratio substantially equal to 2 a ratio for example between 1.7 and 2.3, and preferably between 1.9 and 2.1.
  • This ratio can be predetermined, but also adjusted experimentally, especially during a test phase. We then analyze precisely the different values taken by this ratio when the person walks, and we determine the critical value that will be implemented in the algorithm. This determination can be made statistically, considering the risks associated with false positives (the device indicates that the person is walking when it is not working) or false negatives (the device indicates that the person does not 'she walks).
  • the processing module MT may comprise high-pass filters, FPH for deleting the respective continuous components of the signals transmitted by the accelerometer CM, to be able to accurately detect the dominant frequency.
  • the processing module MT may also include bandpass filters so as to greatly limit the influence of noises or frequencies of signals unrelated to walking.
  • the processing module MT comprises a search module of a dominant frequency MRFD for the signals transmitted by the motion sensor, by spectral analysis.
  • Spectral analysis which consists in estimating the signal power as a function of frequency, is a known, simple and inexpensive way of calculating to search for a dominant frequency in a signal.
  • dominant frequency is meant the frequency which corresponds to the maximum of the power density of the signal.
  • the spectral analysis can be carried out using a Fourier transform, but also other techniques known to those skilled in the art, for example a wavelet transform, a technique better adapted to nonstationary signals.
  • the analysis module MA also comprises a detection module MD of the step of the person when a ratio between the dominant frequency of the signal of the first measurement axis and the dominant frequency of the second measurement axis, or between the dominant frequency of the a Euclidean norm of the vector of measurements transmitted by said sensor and the dominant frequency of the signal of the second measurement axis, is substantially equal to two.
  • the present invention operates without the need for a physical calibration of the motion sensor CM, or, in other words, a system according to the invention operates from the raw data expressed in numerical unit or in volts and the knowledge of the gains and offsets of the CM motion sensor is not essential. If we decide not to transform the volts into a physical unit (for example m / s 2 for an accelerometer) the notion of minimum power threshold can be decided from a measurement of the person in a state of rest and not more from a kinematic data.
  • the medio-lateral axis ML of the body is oriented from the left part of the body to the right part of the body
  • the anteroposterior axis AP is oriented from the rear part of the body towards the front part of the body
  • the vertical axis is oriented from the upper body to the lower part of the body.
  • the housing can be disposed at the torso, or at the level of the sacrum.
  • the band-pass filter FPB may, for example be a Butterworth filter of order 4 filtering in the frequency band between 0.5 and 10 Hz, particularly well suited to walking.
  • the signals are divided into analysis time windows, the time windows being preferably sliding time windows, for example in five-second windows, with a partial overlap of four seconds between two consecutive windows shifted by one second. For each time window, it then seeks dominant frequencies of signals.
  • the search module of a MRFD dominant frequency by spectral analysis of spectrogram type can be adapted to limit the search for a dominant frequency along the first axis f M ⁇ _ at frequencies between 0.25 Hz and 1 Hz.
  • the search module for a dominant frequency MRFD by spectral analysis can also be adapted to limit the search for a dominant frequency along the first axis, when it coincides with the anteroposterior axis AP, at frequencies between the dominant frequency along the second axis f M ⁇ _ Hz increased by 0.2 Hz and 3 Hz, or at frequencies between the dominant frequency along the second axis f M ⁇ _ Hz increased by 0.25 Hz and 2 Hz ([f M ⁇ _ + 0.25 ;
  • the search module of a dominant frequency MRFD by spectral analysis can also be adapted to limit the search for a dominant frequency along the first axis, when it coincides with the vertical axis VT, at frequencies between the frequency dominant according to the second axis f M ⁇ _ Hz increased by 0.2 Hz and 3 Hz.
  • the module for finding a MRFD dominant frequency by spectral analysis may also be adapted to limit the search for a dominant frequency for the Euclidean norm of the vector of measurements transmitted by said CM motion sensor, at frequencies between the dominant frequency along the second axis f M ⁇ _ Hz increased by 0.2 Hz and 3 Hz.
  • FIG. 3 represents an example of signals S M 1 and S A p transmitted by a housing BT according to one aspect of the invention, provided with a biaxial accelerometer CM, whose first measurement axis coincides with the anteroposterior axis. AP, and the second measurement axis coincides with the medio-lateral axis ML, as a function of time.
  • the BT housing is, for example, disposed at the sacrum of the person, whose activity is monitored.
  • FIG. 4 represents, for the case of the data of FIG. 3, the dominant frequencies f M ⁇ _ and f A p as a function of time, corresponding to the signals S M ⁇ _ and S AP , the dominant frequencies f M ⁇ _ and f A p being calculated by the search module of a dominant frequency MRFD, by sliding window.
  • FIG. 5 represents, in the case of FIGS. 3 and 4, the calculation by the MD detection module from the ratio of the dominant frequencies f M ⁇ _ and f AP .
  • the system detects a walking activity between the instants corresponding to the initial instant 0 s, and the instant corresponding to 182 s after the initial instant, and a walking activity starting from the instant corresponding to 221 s after the initial moment.
  • a user wears a gait detection system according to one aspect of the invention, with which it occupies different postures, immobile or moving, during different tests.
  • the measurements are made at a sampling rate of 200 Hz. These data are grouped together on a sliding window, with a duration equal to 10 s, with an overlap of 90% between two consecutive windows.
  • Bandpass filtering [0.1 Hz; 10 Hz] is applied to these measurements by a Butterworth NR filter of order 4.
  • a spectral analysis of each window is performed by calculating the square of the Fourier transform module of the product between the signal measured by the apodization window, to achieve a spectrogram. The dominant frequency f M ⁇ _ on the second axis is determined on each window.
  • the dominant frequency is determined in a respective preferred frequency value range: f M ⁇ _ between 0.25 Hz and 1 Hz, and f A p between f ML +0.25 and 2 Hz.
  • Figures 6a and 6b illustrate a first example.
  • Figure 6a illustrates a registration with a system according to an aspect of the invention worn on the belt. The detection is activated regardless of the power of the signal measured along the medio-lateral axis ML.
  • FIG. 6a shows dominant frequencies f M ⁇ _ and f A p as a function of the indexes of windows. These are the dominant frequencies determined, for each time window, respectively along the medio-lateral axes ML and anterior-posterior AP.
  • FIG. 6b represents the ratio or ratio, for each time window, between the dominant frequencies f A p and f M ⁇ _- In this example, the person only walks between the time windows 160 and 210.
  • the ratio corresponding to these time windows is around the value 2.
  • This test therefore makes it possible to determine a threshold, substantially equal to 2, in this case, for example 1.9, above which the person is considered to walk.
  • This threshold can be determined manually, according to this type of test, or by known statistical analysis techniques, to estimate the risks of false positives and false negatives.
  • the threshold is substantially equal to 2, ie close to 2, but not strictly equal to 2, an adjustment that can be made during experimental tests.
  • This adjustment can be manual or automatically developed, for example by determining a statistical distribution of the ratio between f A p and f M ⁇ _ and by estimating certain parameters of this distribution, for example the mean and the standard deviation in the case where the distribution is assumed normal.
  • Figures 7a, 7b and 7c illustrate a second example in which the gait detection system is worn on the belt.
  • a threshold the power of the measured signal is imposed, for example on the signal measured along the medio-lateral axis ML.
  • This power is represented in figure 7a of the power as a function of the window index.
  • the power unit here is the gravity constant squared This curve thus represents the power of the dominant frequency determined, along the medio-lateral axis ML, for each time window.
  • FIG. 7b only the dominant frequencies f A p along the antero-posterior axis AP are reported for time windows having a signal measured along the medio-lateral axis ML, the power of which is greater than the threshold mentioned.
  • the user walks between the time windows 155 and 210, as well as between the time windows 102 and 107.
  • FIG. 7c for each window corresponding to a step of the user, a substantially equal ratio is obtained. at 2, that is to say between 1.8 and 2.2.
  • the threshold could be set at 1 .8 or 1 .9.
  • the power criterion applies either to the signal measured along the medio-lateral axis ML, or to the signal measured along the anteroposterior axis AP, or to these two signals, the thresholds then being different.
  • FIGS. 8a and 8b illustrate a third example for which FIG. 8b represents the ratio of the dominant frequency of a Euclidean norm of the vector of measurements transmitted by said sensor CM and the dominant frequency f M ⁇ _ of the signal of the second measurement axis.
  • FIGS. 8a and 8b illustrate a third example for which FIG. 8b represents the ratio of the dominant frequency of a Euclidean norm of the vector of measurements transmitted by said sensor CM and the dominant frequency f M ⁇ _ of the signal of the second measurement axis.
  • Two other embodiments respectively illustrated in Figures 9a, 9b and 10a, 10b, with a system respectively fixed to the belt and the torso.
  • the present invention allows, at reduced cost, to detect with great precision, a walking activity of a person.
  • the present invention has particularly described the detection of a walking phase, it can be applied to a phase of the frequency ranges of search for a dominant frequency are then adjusted.
  • the present invention operates without necessarily requiring physical calibration of the motion sensor.

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Abstract

Système de détection de marche d'une personne, muni d'un boîtier (BT) comprenant un capteur de mouvement (CM) au moins biaxialτ ledit boîtier étant adapté pour être fixé sur la partie supérieure du corps de ladite personne, de manière qu'un premier axe de mesure dudit capteur (CM) coïncide avec l'axe antéro-postérieur (AP) ou l'axe vertical (VT) dudit corps et qu'un deuxième axe de mesure dudit capteur (CM) coïncide avec l'axe médio-latéral (ML) dudit corps, ledit système étant, en outre, muni de moyens d'analyse (MA) des mesures délivrées par ledit capteur (CM), dans lequel lesdits moyens d'analyse (MA) comprennent : - des moyens de traitement (MT) sur une fenêtre temporelle des signaux de mesure délivrés par ledit capteur (CM), comprenant des moyens de recherche d'une fréquence dominante (MRFD) dans lesdits signaux, et - des moyens de détection (MD) de la marche de la personne lorsqu'un rapport entre la fréquence dominante du signal du premier axe de mesure et la fréquence dominante du deuxième axe de mesure, ou entre la fréquence dominante d'une norme euclidienne du vecteur de mesures transmis par ledit capteur (CM) et la fréquence dominante du signal du deuxième axe de mesure, est sensiblement égal à deux.

Description

SYSTEME ET PROCEDE DE DETECTION DE MARCHE D'UNE PERSONNE
L'invention porte sur un système et un procédé de détection de marche d'une personne, ou, en d'autres termes de la détection d'un déplacement d'une personne par un mode de locomotion constitué par une suite de pas.
Des systèmes d'analyse de mouvement de personnes sont de plus en plus répandus dans le domaine biomédical, notamment pour analyser l'activité physique d'une personne.
La détection de l'activité de marche d'une personne est une information qui permet, par exemple, d'estimer une dépense énergétique d'une personne, d'évaluer un niveau de sédentarité d'une personne, ou d'estimer la qualité ou la perte de capacité fonctionnelle après une intervention chirurgicale ou un traitement médicamenteux.
Le document "Ambulatory System for human motion analysis using a kinematic sensor: monitoring of daily physical activity in the elderly," Biomédical Engineering, IEEE Transactions on, vol.50, no.6, pp.711-723, June 2003, de Najafi, B., Aminian, K., Paraschiv-lonescu A., Loew, F., BuIa CJ. , et Robert, P., décrit un capteur de mouvement 2A1 G (accéléromètre biaxial et gyromètre monoaxial porté sur le tronc d'une personne et dont le signal d'accélération verticale est filtré par un filtre passe-bande 0.62-5.00 Hz. Sur ce signal filtré, est recherché au moins trois occurrences régulièrement espacées de pic d'amplitude supérieure à un seuil. Il est difficile de fixer un seuil universel à priori, ce qui implique notamment un manque de fiabilité d'un tel système.
Le document "Référence data for normal subjects obtained with an accelerometric device", Gait & Posture, October 2002 Vol. 16, Issue 2, Pages 124-134, de Bernard Auvinet, Gilles Berrut, Claude Touzard, Laurent Moutel, Nadine Collet, Denis Chaleil, et Eric Barrey, décrit une analyse fréquentielle d'une activité de marche considérée comme une activité sensiblement périodique, qui crée un pic de puissance à une fréquence qui dépend de la vitesse de marche. L'étude du rapport entre des harmoniques paires et impaires du signal d'accélération verticale
FEUILLE DE REMPLACEMENT (RÈGLE 26) permet d'étudier la stabilité de la marche. Il ne s'agit pas ici de détecter une activité de marche, mais d'analyser ou caractériser une activité de marche d'une personne dont on sait déjà qu'elle marche.
Le document "Classification of waist-acceleration signais in a continuous walking record", Médical Engineering & Physics 22 (4) (2000), pp. 285-291 , de M. Sekine, T. Tamura, T. Togawa et Y. Fukui, décrit l'utilisation d'une transformée en ondelettes pour distinguer, dans un signal représentatif de la marche d'une personne, si cette dernière marche sur une surface horizontale, en montée d'escaliers ou en descente d'escaliers. Le contenu de ce document ne permet pas de détecter une activité de marche.
La présente invention a pour but de détecter des activités de marche d'une personne dans un enregistrement de signaux ambulatoires de celle-ci. Selon un aspect de l'invention, il est proposé un système de détection de marche d'une personne, muni d'un boîtier comprenant un capteur de mouvement biaxial ou triaxial. Le boîtier est adapté pour être fixé sur la partie supérieure du corps de ladite personne, de manière qu'un premier axe de mesure dudit capteur coïncide avec l'axe antéro-postérieur ou l'axe vertical dudit corps et qu'un deuxième axe de mesure dudit capteur coïncide avec l'axe médio-latéral dudit corps, ledit système étant, en outre, muni de moyens d'analyse des mesures délivrées par ledit capteur. Lesdits moyens d'analyse comprennent :
- des moyens de traitement sur une fenêtre temporelle des signaux de mesure délivrés par ledit capteur, comprenant des moyens de recherche d'une fréquence dominante dans lesdits signaux, et
- des moyens de détection de la marche de la personne lorsqu'un rapport entre la fréquence dominante du signal du premier axe de mesure et la fréquence dominante du deuxième axe de mesure, ou entre la fréquence dominante d'une norme euclidienne du vecteur de mesures transmis par ledit capteur et la fréquence dominante du signal du deuxième axe de mesure, est sensiblement égal à deux.
Un tel système permet à coût réduit, et de manière peu gênante pour la personne qui le porte, de détecter la marche d'une personne, de manière robuste et automatique. Par exemple, la fenêtre temporelle est une fenêtre glissante.
Ainsi le système est de grande précision, même sur une durée de traitement importante.
Dans un mode de réalisation, ledit capteur de mouvement étant triaxial, le premier axe de mesure dudit capteur coïncide avec l'axe antéro- postéheur dudit corps, le deuxième axe de mesure dudit capteur coïncide avec l'axe médio-latéral dudit corps, et le troisième axe de mesure dudit capteur coïncide avec l'axe vertical dudit corps, lesdits moyens de détection sont adaptés pour détecter un rapport sensiblement égal à deux, entre la fréquence dominante du signal du premier axe de mesure et la fréquence dominante du deuxième axe de mesure, ou entre la fréquence dominante du signal du troisième axe de mesure et la fréquence dominante du deuxième axe de mesure, ou entre la fréquence dominante d'une norme euclidienne du vecteur de mesures transmis par ledit capteur et la fréquence dominante du signal du deuxième axe de mesure.
Ainsi, la précision de la détection est améliorée.
Selon un mode de réalisation, le système comprend, en outre, des filtres passe-haut.
Les composantes continues respectives des signaux transmis par le capteur de mouvement sont ainsi supprimées, pour pouvoir détecter avec grande précision la fréquence dominante.
Dans un mode de réalisation, le système comprend, en outre, des filtres passe-bande, par exemple de bande de fréquences comprises entre 0,5 et 10 Hz. L'influence de bruits ou fréquences de signaux sans rapport avec la marche est ainsi fortement limitée.
Selon un mode de réalisation, lesdits moyens d'analyse sont internes ou externes audit boîtier, et ledit capteur de mouvement comprend des moyens de transmission avec ou sans fil pour transmettre ses mesures auxdits moyens d'analyse.
Les moyens d'analyse peuvent être intégrés au boîtier ou implantés sur une base distante, et les signaux de sortie du boîtier, analysés ou non, peuvent être transmis avec ou sans fil. Ledit capteur de mouvement peut être un accéléromètre biaxial ou triaxial, un magnétomètre biaxial ou triaxial, ou un gyromètre biaxial ou triaxial.
L'invention fonctionne avec tous ces types de capteurs de mouvement.
Par exemple, la fenêtre temporelle glissante a une durée de cinq secondes, avec un recouvrement partiel de quatre secondes entre deux fenêtres consécutives décalées d'une seconde.
Ces valeurs sont particulièrement bien adaptées à la marche d'une personne.
Selon un mode de réalisation, lesdits moyens de recherche d'une fréquence dominante pour les signaux transmis par le capteur de mouvement sont adaptés pour effectuer la recherche de fréquence dominante, dans chaque fenêtre temporelle, par analyse spectrale. Par exemple, cette analyse spectrale peut être de type spectrogramme.
Le spectrogramme, qui utilise le carré du module de la transformée de Fourrier du signal convolué à une fenêtre d'apodisation, est une façon simple, fiable, et de coût réduit permettant de rechercher une fréquence dominante, c'est-à-dire la fréquence correspondant à la puissance de signal maximum.
Lesdits moyens de recherche d'une fréquence dominante peuvent être adaptés pour limiter la recherche d'une fréquence dominante VML selon le deuxième axe à des fréquences comprises entre 0,25 Hz et 1 Hz. Lesdits moyens de recherche d'une fréquence dominante peuvent être adaptés pour limiter la recherche d'une fréquence dominante selon le premier axe, lorsque celui-ci coïncide avec l'axe antéro- postéheur, à des fréquences comprises dans une plage prédéterminée de fréquences. Cette plage fréquentielle peut être bornée par la fréquence dominante selon le deuxième axe fMι_ Hz augmentée de 0.2 Hz et 3 Hz ([fML+0.2 ; 3]).
De façon préférée, cette plage peut être bornée par la fréquence dominante selon le deuxième axe fMι_ Hz augmentée de 0.25 Hz et 2 Hz, ([fML+0.25 ; 2]). Lesdits moyens de recherche d'une fréquence dominante peuvent être adaptés pour limiter la recherche d'une fréquence dominante selon le premier axe, lorsque celui-ci coïncide avec l'axe vertical, à des fréquences comprises dans une plage prédéterminée de fréquences. Cette plage fréquentielle peut être bornée par la fréquence dominante selon le deuxième axe fMι_ Hz augmentée de 0.2 Hz et 3 Hz ([fMι_+0.2 ; 3]).
Lesdits moyens de recherche d'une fréquence dominante peuvent être adaptés pour limiter la recherche d'une fréquence dominante pour la norme euclidienne du vecteur de mesures transmis par ledit capteur de mouvement, à des fréquences comprises dans une plage prédéterminée de fréquences. Cette plage fréquentielle peut être bornée par la fréquence dominante selon le deuxième axe fMι_ Hz augmentée de 0.2 Hz et 3 Hz ([fML+0.2 ; 3]).
L'ensemble de ces valeurs sont particulièrement bien adaptées à l'activité de marche.
Selon un mode de réalisation, lesdits moyens de détection sont adaptés pour détecter un rapport desdites fréquences dominantes sensiblement égal à deux, à une précision près, lorsqu'en outre, au moins sur un axe, la puissance du signal, à au moins une fréquence, est supérieure à un seuil.
Autrement dit, on ne détermine un tel rapport, ou on ne l'exploite, que pour les fenêtres présentant, sur au moins un axe, au moins une fréquence dont la puissance est supérieure à seuil déterminé, ce seuil pouvant être appelé seuil de puissance. Ce seuil de puissance est déterminé à priori, ou ajusté expérimentalement, par exemple lors d'une phase d'essais.
On peut appliquer cette condition de puissance d'au moins une fréquence à au moins un axe, mais également à tous les axes. Précisons que lorsque cette condition de puissance est appliquée sur différents axes, chaque seuil de puissance peut être différent l'un de l'autre.
Selon un mode de réalisation particulier, lesdits moyens de détermination sont adaptés pour déterminer le rapport des fréquences dominantes, correspondant à une fenêtre temporelle donnée, lorsque, sur au moins un axe, la fréquence dominante a une puissance supérieure à une puissance seuil. On peut appliquer cette condition de seuil uniquement à la fréquence dominante, mais également à d'autres fréquences ou bandes de fréquence définies.
Précisons que ce critère de seuil en puissance peut également s'appliquer à la norme euclidienne du vecteur de mesures. Pour chaque fenêtre temporelle, on vérifiera alors la ou les fréquences, par exemple la fréquence dominante, ont une puissance supérieure à un seuil de puissance.
Ce seuil en puissance peut être fixé à priori ou en déterminant au préalable une puissance dans un intervalle de temps durant lequel il ne se passe rien, par exemple durant le calibrage anatomique.
Selon un mode de réalisation, ledit boîtier est adapté pour être fixé sur le torse ou sur le sacrum de ladite personne.
Lorsque le boîtier est fixé au niveau du torse, l'amplitude des oscillations du tronc est plus élevée, ce qui améliore la précision du système.
La fixation au niveau du sacrum est particulièrement facile et discrète, par exemple au moyen d'une ceinture.
Selon un autre aspect de l'invention, il est également proposé un procédé de détection de marche d'une personne, à partir de mesures effectuées par un capteur de mouvement biaxial ou triaxial, de mouvements selon un premier axe de mesure dudit capteur coïncidant avec l'axe antéro-postérieur ou l'axe vertical du corps de ladite personne et selon un deuxième axe mesure dudit capteur coïncidant avec l'axe médio-latéral dudit corps, dans lequel :
- on traite, sur une fenêtre temporelle, les signaux de mesure délivrés par ledit capteur de mouvement, ledit traitement comprenant une recherche d'une fréquence dominante dans lesdits signaux et
- on détecte la marche de ladite personne lorsqu'un rapport entre la fréquence dominante du signal du premier axe de mesure et la fréquence dominante du deuxième axe de mesure, ou entre la fréquence dominante d'une norme euclidienne du vecteur de mesures transmis par ledit capteur et la fréquence dominante du signal du deuxième axe de mesure, est sensiblement égal à deux. Par exemple, le traitement est effectué sur une fenêtre temporelle glissante.
L'invention sera mieux comprise à l'étude de quelques modes de réalisation décrits à titre d'exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés sur lesquels :
- la figure 1 illustre schématiquement un mode de réalisation d'un système, selon un aspect de l'invention ;
- la figure 2 représente schématiquement une personne et ses axes anatomiques, antéro-postérieur, vertical et médio-latéral ; - la figure 3 illustre un exemple de mesures faites par un système selon la figure 1 , dans lequel le capteur de mouvement est un accéléromètre biaxial ;
- les figures 4 et 5 illustrent le fonctionnement des moyens d'analyse ; - les figures 6a et 6b illustrent un premier mode de mise en œuvre du système selon un aspect de l'invention ;
- les figures 7a, 7b et 7c illustrent un deuxième mode de mise en œuvre du système selon un aspect de l'invention ;
- les figures 8a et 8b illustrent un troisième mode de mise en œuvre du système selon un aspect de l'invention ;
- les figures 9a et 9b illustrent un quatrième mode de mise en œuvre du système selon un aspect de l'invention ; et
- les figures 10a et 10b illustrent un cinquième mode de mise en œuvre du système selon un aspect de l'invention. Dans l'ensemble de figures, les éléments ayants les mêmes références sont similaires.
Tel qu'illustré sur la figure 1 , le système de détection de marche d'une personne comprend un boîtier BT comprenant un capteur de mouvement CM biaxial ou triaxial. Le boîtier BT est adapté pour être fixé sur la partie supérieure du corps de ladite personne, en l'occurrence au moyen d'une ceinture élastique de fixation CEF, de sorte qu'un premier axe de mesure dudit capteur de mouvement coïncide avec l'axe antéro- postérieur AP ou l'axe vertical VT dudit corps et qu'un deuxième axe de mesure dudit capteur de mouvement coïncide avec l'axe médio-latéral ML dudit corps. En variante, tout autre moyen de fixation peut convenir. Cette mise en coïncidence peut, par exemple, être faite par calibration anatomique, par exemple en demandant à la personne à laquelle le boîtier BT a été fixé de se tenir le plus droit possible pendant quelques secondes contre un mur, le système, de manière connue, détermine la matrice de rotation à appliquer aux mesures pour délivrer des mesures ramenées aux axes médio-latéral ML, antéro-postérieur AP ou vertical VT. Le capteur de mouvement est CM est également pourvu d'un module de transmission MTR pour transmettre les mesures, sur cet exemple par transmission sans fil, à une station externe SE, en l'espèce un ordinateur portable.
En variante, la transmission pourrait être filaire. Le capteur de mouvement peut, par exemple être un accéléromètre biaxial ou triaxial, un magnétomètre biaxial ou triaxial, ou un gyromètre biaxial ou triaxial.
Toutefois, dans la suite de la description, de manière non limitative, le capteur de mouvement CM sera un accéléromètre biaxial dont le premier axe de mesure coïncide avec l'axe antéro-postérieur AP du corps de la personne, et le deuxième axe de mesure coïncide avec l'axe médio-latéral ML du corps de la personne.
En variante, le deuxième axe de mesure de l'accéléromètre peut coïncider avec l'axe médio-latéral ML du corps de la personne, et le premier axe de mesure peut coïncider avec l'axe vertical VT du corps de la personne.
L'ordinateur portable SE comprend un module d'analyse MA des données transmises par l'accéléromètre CM. En variante, le module d'analyse peut être intégré au boîtier BT.
Le module d'analyse est adapté pour échantillonner les signaux reçus de l'accéléromètre CM à une fréquence d'échantillonnage inférieure ou égale à 1 kHz, et typiquement de l'ordre de 10 à 200 Hz.
Le module d'analyse MA comprend un module de traitement MT pour traiter les signaux de mesure délivrés par l'accéléromètre CM.
En variante, dans le cas d'un capteur de mouvement triaxial
CM, tel un accéléromètre triaxial, il est possible d'effectuer une calibration anatomique de manière à ce que le premier axe de mesure de l'accéléromètre coïncide avec l'axe antéro-postérieur AP du corps de la personne, le deuxième axe de mesure de l'accéléromètre coïncide avec l'axe médio-latéral ML du corps de la personne, et le troisième axe de mesure de l'accéléromètre coïncide avec l'axe vertical VT du corps de la personne. En ce cas, le module de détection est adapté pour détecter un rapport sensiblement égal à deux, entre la fréquence dominante du signal du premier axe de mesure et la fréquence dominante du deuxième axe de mesure, ou entre la fréquence dominante du signal du troisième axe de mesure et la fréquence dominante du deuxième axe de mesure, ou entre la fréquence dominante d'une norme euclidienne du vecteur de mesures transmis par ledit capteur et la fréquence dominante du signal du deuxième axe de mesure. On a alors une précision de détection améliorée.
On entend par un rapport ou ratio sensiblement égal à 2, un ratio par exemple compris entre 1.7 et 2.3, et de préférence entre 1.9 et 2.1. Ce ratio peut être prédéterminé, mais également ajusté expérimentalement, notamment lors d'une phase d'essais. On analyse alors précisément les différentes valeurs prises par ce ratio lorsque la personne marche, et on détermine la valeur critique qui sera ensuite mise en œuvre dans l'algorithme. Cette détermination peut notamment être effectuée statistiquement, en considérant les risques associés à des faux positifs (le dispositif signale que la personne marche alors qu'elle ne marche pas) ou à des faux négatifs (le dispositif indique que la personne ne marche pas alors qu'elle marche).
Le module de traitement MT peut comprendre des filtres passe- haut, FPH permettant de supprimer les composantes continues respectives des signaux transmis par l'accéléromètre CM, pour pouvoir détecter avec grande précision la fréquence dominante.
Le module de traitement MT peut comprendre également des filtres passe-bande de manière à limiter fortement l'influence de bruits ou fréquences de signaux sans rapport avec la marche.
En outre, le module de traitement MT comprend un module de recherche d'une fréquence dominante MRFD pour les signaux transmis par le capteur de mouvement, par analyse spectrale. L'analyse spectrale, qui consiste à estimer la puissance du signal en fonction de la fréquence, est une manière connue, simple et peu coûteuse en termes de calculs pour rechercher une fréquence dominante dans un signal. On entend par fréquence dominante la fréquence qui correspond au maximum de la densité de puissance du signal. Bien sûr, en variante, toute autre manière de rechercher une fréquence dominante MRFD peut être envisagée. Par exemple, l'analyse spectrale peut être réalisée en utilisant une transformée de Fourier, mais également d'autres techniques connues de l'homme du métier, par exemple une transformée en ondelettes, technique mieux adaptée aux signaux non station naires.
Le module d'analyse MA comprend également un module de détection MD de la marche de la personne lorsqu'un rapport entre la fréquence dominante du signal du premier axe de mesure et la fréquence dominante du deuxième axe de mesure, ou entre la fréquence dominante d'une norme euclidienne du vecteur de mesures transmis par ledit capteur et la fréquence dominante du signal du deuxième axe de mesure, est sensiblement égal à deux.
La présente invention fonctionne sans nécessiter de calibration physique du capteur de mouvement CM, ou, en d'autres termes, un système selon l'invention fonctionne à partir des données brutes exprimées en unité numérique ou en volts et la connaissance des gains et décalages du capteur de mouvement CM n'est pas indispensable. Si on décide de ne pas transformer les volts en unité physique (par exemple des m/s2 pour un accéléromètre) la notion de seuil minimal de puissance peut être décidée à partir d'une mesure de la personne dans un état de repos et non plus à partir d'une donnée cinématique. La figure 2 illustre schématiquement une personne, et ses trois axes anatomiques, l'axe médio-latéral ML, l'axe antéro-postéheur AP, et l'axe vertical VT, orientés de sorte que le trièdre (ML, VT, AP) soit un trièdre direct. L'axe médio-latéral ML du corps est orienté de la partie gauche du corps vers la partie droite du corps, l'axe antéro-postéheur AP est orienté de la partie arrière du corps vers la partie avant du corps et l'axe vertical est orienté de la partie supérieure du corps vers la partie inférieure du corps.
De manière optimale, le boîtier peut être disposé au niveau du torse, ou au niveau du sacrum. Le filtre passe-bande FPB peut, par exemple être un filtre de Butterworth d'ordre 4 filtrant dans la bande de fréquences comprises entre 0,5 et 10 Hz, particulièrement bien adaptée à la marche.
Les signaux sont découpés en fenêtres temporelles d'analyse, les fenêtres temporelles étant de préférence des fenêtres temporelles glissantes, par exemple en fenêtres de cinq secondes, avec un recouvrement partiel de quatre secondes entre deux fenêtres consécutives décalées d'une seconde. Pour chaque fenêtre temporelle, on recherche ensuite des fréquences dominantes de signaux. Le module de recherche d'une fréquence dominante MRFD par analyse spectrale de type spectrogramme peut être adapté pour limiter la recherche d'une fréquence dominante selon le premier axe fMι_ à des fréquences comprises entre 0,25 Hz et 1 Hz.
Le module de recherche d'une fréquence dominante MRFD par analyse spectrale peut également être adapté pour limiter la recherche d'une fréquence dominante selon le premier axe, lorsque celui-ci coïncide avec l'axe antéro-postéheur AP, à des fréquences comprises entre la fréquence dominante selon le deuxième axe fMι_ Hz augmentée de 0.2 Hz et 3 Hz, ou à des fréquences comprises entre la fréquence dominante selon le deuxième axe fMι_ Hz augmentée de 0.25 Hz et 2 Hz ([fMι_+0.25 ;
2])-
Le module de recherche d'une fréquence dominante MRFD par analyse spectrale peut également être adapté pour limiter la recherche d'une fréquence dominante selon le premier axe, lorsque celui-ci coïncide avec l'axe vertical VT, à des fréquences comprises entre la fréquence dominante selon le deuxième axe fMι_ Hz augmentée de 0.2 Hz et 3 Hz.
Le module de recherche d'une fréquence dominante MRFD par analyse spectrale peut également être adapté pour limiter la recherche d'une fréquence dominante pour la norme euclidienne du vecteur de mesures transmis par ledit capteur de mouvement CM, à des fréquences comprises entre la fréquence dominante selon le deuxième axe fMι_ Hz augmentée de 0.2 Hz et 3 Hz.
Toutes ces limitations de recherches de fréquence dominante sont particulièrement adaptées à la marche, et permettent de limiter le temps de calcul et la taille de la mémoire utilisée. De plus, des essais ont montré que le choix de telles plages fréquentielles, dans lesquelles on limite la recherche d'une fréquence dominante, permettait d'accroître la fiabilité, voire la stabilité, en diminuant notamment les risques de faux positifs ou de faux négatifs. La figure 3 représente un exemple de signaux SMι_ et SAp transmis par un boîtier BT selon un aspect de l'invention, muni d'un accéléromètre biaxial CM, dont le premier axe de mesure coïncide avec l'axe antéro-postérieur AP, et le deuxième axe de mesure coïncide avec l'axe médio-latéral ML, en fonction du temps. Le boîtier BT est, par exemple, disposé au niveau du sacrum de la personne, dont on surveille l'activité.
La figure 4 représente, pour le cas des données de la figure 3, les fréquences dominantes fMι_ et fAp en fonction du temps, correspondant aux signaux SMι_ et SAP, les fréquences dominantes fMι_ et fAp étant calculées par le module recherche d'une fréquence dominante MRFD, par fenêtre glissante.
La figure 5 représente, pour le cas des figures 3 et 4, le calcul, par le module de détection de marche MD à partir du rapport des fréquences dominantes fMι_ et fAP. Le système détecte alors une activité de marche entre les instants correspondant à l'instant initial 0 s, et l'instant correspondant à 182 s après l'instant initial, et une activité de marche reprenant à partir de l'instant correspondant à 221 s après l'instant initial.
Dans les exemples de mises en œuvre qui suivent, dans lesquels un utilisateur porte un système de détection de marche selon un aspect de l'invention, avec lequel il occupe différente postures, immobiles ou en déplacement, durant différents essais.
Les mesures sont effectuées, en l'espèce, à une cadence d'échantillonnage de 200 Hz. Ces données sont regroupées sur une fenêtre glissante, d'une durée égale à 10 s, avec un chevauchement de 90% entre deux fenêtres consécutives. Un filtrage passe bande [0.1 Hz ; 10 Hz] est appliqué à ces mesures par un filtre NR Butterworth d'ordre 4. Une analyse spectrale de chaque fenêtre est réalisée en calculant le carré du module de la transformée de Fourier du produit entre le signal mesuré par la fenêtre d'apodisation, permettant d'aboutir à un spectrogramme. La fréquence dominante fMι_ sur le deuxième axe est déterminée, sur chaque fenêtre.
Dans ces exemples, pour chaque axe de mesure, est déterminée la fréquence dominante dans une plage de valeurs de fréquences préférentielle respective : fMι_ entre 0.25 Hz et 1 Hz, et fAp entre fML+0.25 et 2 Hz.
Les figures 6a et 6b illustrent un premier exemple. La figure 6a illustre un enregistrement avec un système selon un aspect de l'invention porté à la ceinture. La détection est activée quelle que soit la puissance du signal mesuré selon l'axe médio-latéral ML. La figure 6a représente des fréquences dominantes fMι_ et fAp en fonction des index de fenêtres. Il s'agit des fréquences dominantes déterminées, pour chaque fenêtre temporelle, respectivement selon les axes médio-latéral ML et antéro- postéheur AP. La figure 6b représentant le ratio ou rapport, pour chaque fenêtre temporelle, entre les fréquences dominantes fAp et fMι_- Sur cet exemple, la personne ne marche qu'entre les fenêtres temporelles 160 et 210.
Le ratio correspondant à ces fenêtres temporelles se situe autour de la valeur 2. Cet essai permet donc de déterminer un seuil, sensiblement égal à 2, en l'espèce, par exemple 1.9, en dessus duquel on considère que la personne marche. Ce seuil peut-être déterminé manuellement, selon ce type d'essai, ou par des techniques d'analyses statistiques connues, permettant d'estimer les risques de faux positifs et de faux négatifs.
Il est présentement illustré que le seuil est sensiblement égal à 2, c'est à dire voisin de 2, mais pas strictement égal à 2, un ajustement pouvant être réalisé au cours d'essais expérimentaux. Cet ajustement peut-être manuel ou élaboré automatiquement, par exemple en déterminant une distribution statistique du ratio entre fAp et fMι_ et en estimant certains paramètres de cette distribution, par exemple la moyenne et l'écart type dans le cas ou la distribution est supposée normale.
Les figures 7a, 7b et 7c illustrent un deuxième exemple dans lequel le système de détection de marche est porté à la ceinture. Un seuil de puissance du signal mesuré est imposé, par exemple sur le signal mesuré selon l'axe médio-latéral ML. Ici, le seuil de puissance au dessous duquel on ne cherche pas à détecter un ratio fAp / ÏMI. est fixé à 0.01 g2 (g=9.81 m. s"2). Cette puissance est représentée sur la figure 7a de la puissance en fonction de l'index de fenêtre. L'unité de puissance est ici la constante de gravité au carré. Cette courbe représente donc la puissance de la fréquence dominante déterminée, selon l'axe médio-latéral ML, pour chaque fenêtre temporelle.
Sur la figure 7b, ne sont reportées que les fréquences dominantes fAp selon l'axe antéro-postérieur AP que pour des fenêtres temporelles présentant un signal mesuré selon l'axe médio-latéral ML, dont la puissance est supérieure au seuil mentionné. Sur cet exemple, l'utilisateur marche entre les fenêtres temporelles 155 et 210, ainsi qu'entre les fenêtres temporelles 102 et 107. Sur la figure 7c, pour chaque fenêtre correspondant à une marche de l'utilisateur, on obtient un ratio sensiblement égal à 2, c'est-à- dire compris entre 1 .8 et 2.2. En l'espèce, le seuil pourrait être fixé à 1 .8 ou 1 .9. Le critère de puissance s'applique soit au signal mesuré selon l'axe médio-latéral ML, soit au signal mesuré selon l'axe antéro-postérieur AP, soit à ces deux signaux, les seuils pouvant être alors différents.
Les figures 8a et 8b illustrent un troisième exemple pour lequel la figure 8b représente le ratio de la fréquence dominante d'une norme euclidienne du vecteur de mesures transmis par ledit capteur CM et la fréquence dominante fMι_ du signal du deuxième axe de mesure. Deux autres exemples de réalisation illustrés respectivement sur les figures 9a, 9b et 10a, 10b, avec un système fixé respectivement à la ceinture et au torse.
Ces exemples mettent en évidence que l'utilisateur marche entre les fenêtres temporelles 150 et 200. Il est particulièrement bien illustré sur ces deux exemples, qu'où que soit placé le système sur la partie supérieure du corps, le système est d'une grande fiabilité.
La présente invention permet, à coût réduit, de détecter avec une grande précision, une activité de marche d'une personne.
Bien que la présente invention ait particulièrement décrit la détection d'une phase de marche, elle peut être appliquée à une phase de course, les plages fréquentielles de recherche d'une fréquence dominante étant alors ajustées.
En outre, la présente invention fonctionne sans nécessiter obligatoirement de calibration physique du capteur de mouvement.

Claims

REVENDICATIONS
1. Système de détection de marche d'une personne, muni d'un boîtier (BT) comprenant un capteur de mouvement (CM) au moins biaxial, ledit boîtier étant adapté pour être fixé sur la partie supérieure du corps de ladite personne, de manière qu'un premier axe de mesure dudit capteur (CM) coïncide avec l'axe antéro-postéheur (AP) ou l'axe vertical (VT) dudit corps et qu'un deuxième axe de mesure dudit capteur (CM) coïncide avec l'axe médio-latéral (ML) dudit corps, ledit système étant, en outre, muni de moyens d'analyse (MA) des mesures délivrées par ledit capteur (CM), caractérisé en ce que lesdits moyens d'analyse (MA) comprennent :
- des moyens de traitement (MT) sur une fenêtre temporelle des signaux de mesure délivrés par ledit capteur (CM), comprenant des moyens de recherche d'une fréquence dominante (MRFD) dans lesdits signaux, et
- des moyens de détection (MD) de la marche de la personne lorsqu'un rapport entre la fréquence dominante du signal du premier axe de mesure et la fréquence dominante du deuxième axe de mesure, ou entre la fréquence dominante d'une norme euclidienne du vecteur de mesures transmis par ledit capteur (CM) et la fréquence dominante du signal du deuxième axe de mesure, est sensiblement égal à deux.
2. Système selon la revendication 1 , dans lequel ladite fenêtre temporelle est une fenêtre glissante.
3. Système selon la revendication 1 ou 2, dans lequel, ledit capteur de mouvement (CM) étant triaxial, le premier axe de mesure dudit capteur (CM) coïncide avec l'axe antéro-postérieur (AP) dudit corps, le deuxième axe de mesure dudit capteur (CM) coïncide avec l'axe médio-latéral (ML) dudit corps, et le troisième axe de mesure dudit capteur (CM) coïncide avec l'axe vertical dudit corps, lesdits moyens de détection (MD) sont adaptés pour détecter un rapport sensiblement égal à deux, entre la fréquence dominante du signal du premier axe de mesure et la fréquence dominante du deuxième axe de mesure, ou entre la fréquence dominante du signal du troisième axe de mesure et la fréquence dominante du deuxième axe de mesure, ou entre la fréquence dominante d'une norme euclidienne du vecteur de mesures transmis par ledit capteur et la fréquence dominante du signal du deuxième axe de mesure.
4. Système selon l'une des revendications précédentes, comprenant, en outre, des filtres passe-haut (FPH).
5. Système selon l'une des revendications précédentes, comprenant, en outre, des filtres passe-bande (FPB).
6. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdits moyens d'analyse (MA) sont internes ou externes audit boîtier (BT), et dans lequel ledit capteur de mouvement (CM) comprend des moyens de transmission (MTR) avec ou sans fil pour transmettre ses mesures auxdits moyens d'analyse (MA).
7. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ledit capteur de mouvement (CM) est un accéléromètre biaxial ou triaxial, ou un magnétomètre biaxial ou triaxial, ou un gyromètre biaxial ou triaxial.
8. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel la fenêtre glissante est de cinq secondes, avec un recouvrement partiel de quatre secondes entre deux fenêtres consécutives décalées d'une seconde.
9. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdits moyens de recherche d'une fréquence dominante (MRFD) pour les signaux transmis par le capteur de mouvement (CM) sont adaptés pour effectuer la recherche de fréquence dominante par analyse spectrale de type spectrogramme.
10. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdits moyens de recherche d'une fréquence dominante (MRFD) sont adaptés pour limiter la recherche d'une fréquence dominante selon le deuxième axe vMι_ à des fréquences comprises entre 0,25 Hz et 1 Hz.
1 1. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdits moyens de recherche d'une fréquence dominante (MRFD) sont adaptés pour limiter la recherche d'une fréquence dominante selon le premier axe, lorsque celui-ci coïncide avec l'axe antéro-postéheur, à des fréquences comprises entre la fréquence dominante selon le deuxième axe vMι_ Hz augmentée de 0.2 Hz et 3 Hz.
12. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdits moyens de recherche d'une fréquence dominante (MRFD) sont adaptés pour limiter la recherche d'une fréquence dominante selon le premier axe, lorsque celui-ci coïncide avec l'axe vertical, à des fréquences comprises entre la fréquence dominante selon le deuxième axe vMι_ Hz augmentée de 0.2 Hz et 3 Hz.
13. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdits moyens de recherche d'une fréquence dominante (MEFD) sont adaptés pour limiter la recherche d'une fréquence dominante pour la norme euclidienne du vecteur de mesures transmis par ledit capteur de mouvement, à des fréquences comprises entre la fréquence dominante selon le deuxième axe vMι_ Hz augmentée de 0.2 Hz et 3 Hz.
14. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdits moyens de détection (MD) sont adaptés pour détecter un rapport desdites fréquences sensiblement égal à deux, à une précision près (Δ), lorsqu'en outre les puissances des signaux respectifs sont supérieures à un seuil.
15. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ledit boîtier (BT) est adapté pour être fixé sur le torse ou sur le sacrum de ladite personne.
16. Procédé de détection de marche d'une personne, à partir de mesures effectuées par un capteur de mouvement biaxial ou triaxial, de mouvements selon un premier axe de mesure dudit capteur (CM) coïncidant avec l'axe antéro-postérieur (AP) ou l'axe vertical (VT) du corps de ladite personne et selon un deuxième axe mesure dudit capteur (CM) coïncidant avec l'axe médio-latéral (ML) dudit corps, caractérisé en ce que :
- on traite, sur une fenêtre temporelle, les signaux de mesure délivrés par ledit capteur de mouvement (CM), ledit traitement comprenant une recherche d'une fréquence dominante dans lesdits signaux et
- on détecte la marche de ladite personne lorsqu'un rapport entre la fréquence dominante du signal du premier axe de mesure et la fréquence dominante du deuxième axe de mesure, ou entre la fréquence dominante d'une norme euclidienne du vecteur de mesures transmis par ledit capteur et la fréquence dominante du signal du deuxième axe de mesure, est sensiblement égal à deux.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3032455A1 (fr) 2014-12-09 2016-06-15 Movea Dispositif et procédé pour la classification et la reclassification d'activité d'un utilisateur

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2972344B1 (fr) 2011-03-07 2014-01-31 Lape Medical Dispositif de surveillance d'une prothese medicale et du corps humain
CN103959293A (zh) * 2011-11-28 2014-07-30 皇家飞利浦有限公司 用于计算总体风险得分的健康监控系统
FR2984511B1 (fr) * 2011-12-19 2014-12-05 Commissariat Energie Atomique Systeme et procede de detection d'au moins une phase transitoire dans une activite stationnaire d'un etre anime
FR3015072B1 (fr) 2013-12-18 2017-03-17 Movea Procede de determination de l'orientation d'un repere capteur lie a un terminal mobile muni d'un ensemble capteur, porte par un utilisateur et comprenant au moins un capteur de mouvement lie en mouvement
CN106572814B (zh) * 2014-05-30 2021-06-08 日东电工株式会社 用于对用户活动进行分类和/或对用户步数进行计数的设备和方法
US9877668B1 (en) * 2014-11-21 2018-01-30 University Of South Florida Orientation invariant gait matching
WO2016085403A1 (fr) * 2014-11-27 2016-06-02 Razer (Asia-Pacific) Pte. Ltd. Dispositifs de comptage de pas et procédés de comptage de pas
WO2016168610A1 (fr) 2015-04-15 2016-10-20 Nike, Inc. Dispositif de surveillance d'activité avec évaluation de l'intensité d'exercice
US10524728B2 (en) * 2015-05-29 2020-01-07 Nike, Inc. Activity monitoring device with assessment of exercise intensity
JP2017023689A (ja) * 2015-07-24 2017-02-02 株式会社東芝 モニタリングシステム、モニタ方法およびプログラム
KR102556924B1 (ko) * 2016-09-05 2023-07-18 삼성전자주식회사 보행 보조 방법 및 이를 수행하는 장치
WO2018081795A1 (fr) 2016-10-31 2018-05-03 Zipline Medical, Inc. Systèmes et procédés de surveillance d'une thérapie physique du genou et d'autres articulations
GB2574074B (en) 2018-07-27 2020-05-20 Mclaren Applied Tech Ltd Time synchronisation
KR102399672B1 (ko) * 2019-06-11 2022-05-20 한국과학기술연구원 보행 시간-주파수 분석에 기초한 개인 식별 방법 및 시스템
KR102395937B1 (ko) * 2019-06-11 2022-05-11 한국과학기술연구원 보행 시간-주파수 분석에 기초한 건강 상태 예측 방법 및 시스템
GB2588236B (en) 2019-10-18 2024-03-20 Mclaren Applied Ltd Gyroscope bias estimation
KR102336580B1 (ko) * 2019-10-30 2021-12-10 한국생산기술연구원 좌우 걸음의 보행 균형도 분석방법
KR102357770B1 (ko) * 2020-03-30 2022-02-04 인제대학교 산학협력단 웨어러블 가속도계를 이용한 신경퇴행성 질환 약효 소진 증상 측정 장치 및 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007160076A (ja) * 2005-11-15 2007-06-28 Univ Nihon 人の姿勢動作判別装置およびエネルギー消費量算出装置

Family Cites Families (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19538925C2 (de) * 1995-10-19 2000-07-27 Wieland Friedmund Vorrichtung zur Auswertung eines Narkose- oder Intensiv-EEG
US6776766B2 (en) * 1996-04-03 2004-08-17 Rush-Presbyterian-St. Luke's Medical Center Method and apparatus for characterizing gastrointestinal sounds
US6522266B1 (en) * 2000-05-17 2003-02-18 Honeywell, Inc. Navigation system, method and software for foot travel
EP1195139A1 (fr) * 2000-10-05 2002-04-10 Ecole Polytechnique Féderale de Lausanne (EPFL) Système et procédé de surveillance de mouvement corporel
IL147502A0 (en) * 2002-01-07 2002-08-14 Widemed Ltd Self-adaptive system, for the analysis of biomedical signals of a patient
US6886010B2 (en) * 2002-09-30 2005-04-26 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Method for data and text mining and literature-based discovery
JP2004121539A (ja) * 2002-10-02 2004-04-22 Seiko Epson Corp 体動検出装置
US7387611B2 (en) * 2003-04-10 2008-06-17 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Physical movement analyzer and physical movement analyzing method
JP2005267152A (ja) * 2004-03-18 2005-09-29 Seiko Instruments Inc 電子歩数計
JP2006026092A (ja) * 2004-07-15 2006-02-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 加速度情報送信装置、身体運動解析装置および身体運動解析方法
US9820658B2 (en) * 2006-06-30 2017-11-21 Bao Q. Tran Systems and methods for providing interoperability among healthcare devices
US7117030B2 (en) * 2004-12-02 2006-10-03 The Research Foundation Of State University Of New York Method and algorithm for spatially identifying sources of cardiac fibrillation
JP2006187469A (ja) * 2005-01-06 2006-07-20 Seiko Instruments Inc 運動強度評価装置
KR100601981B1 (ko) * 2005-01-14 2006-07-18 삼성전자주식회사 활동패턴 감시 방법 및 장치
JP4515497B2 (ja) * 2005-03-28 2010-07-28 旭化成エレクトロニクス株式会社 進行方向計測装置及び進行方向計測方法
FR2886532B1 (fr) * 2005-06-07 2008-03-28 Commissariat Energie Atomique Procede et systeme de detection de chute d'une personne
JP5028751B2 (ja) * 2005-06-09 2012-09-19 ソニー株式会社 行動認識装置
GB0602127D0 (en) * 2006-02-02 2006-03-15 Imp Innovations Ltd Gait analysis
CN2875320Y (zh) * 2006-02-28 2007-03-07 深圳市万机创意电子科技有限公司 人体步行传感器
US8055469B2 (en) * 2006-03-03 2011-11-08 Garmin Switzerland Gmbh Method and apparatus for determining the attachment position of a motion sensing apparatus
JP4785640B2 (ja) * 2006-06-20 2011-10-05 セイコーインスツル株式会社 歩数計
JP4885637B2 (ja) * 2006-07-27 2012-02-29 セイコーインスツル株式会社 腕装着型電子歩数計
JP4885664B2 (ja) * 2006-09-21 2012-02-29 セイコーインスツル株式会社 歩数計
JP4894500B2 (ja) * 2006-12-22 2012-03-14 ソニー株式会社 歩行波形処理方法及び歩行波形処理装置
US8750971B2 (en) * 2007-05-24 2014-06-10 Bao Tran Wireless stroke monitoring
JP5117123B2 (ja) * 2007-06-23 2013-01-09 株式会社タニタ 歩行評価システム、歩行計、歩行評価プログラムおよび記録媒体
US8024024B2 (en) * 2007-06-27 2011-09-20 Stereotaxis, Inc. Remote control of medical devices using real time location data
JP4271711B2 (ja) * 2007-10-02 2009-06-03 本田技研工業株式会社 運動補助装置
US8152734B2 (en) * 2007-11-28 2012-04-10 Pierson Precision Auscultation System and method for diagnosis of bovine diseases using auscultation analysis
US8023928B2 (en) * 2008-01-16 2011-09-20 Intuitive Research And Technology System and method for monitoring an analog data signal
KR20090082711A (ko) * 2008-01-28 2009-07-31 삼성전자주식회사 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법 및 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007160076A (ja) * 2005-11-15 2007-06-28 Univ Nihon 人の姿勢動作判別装置およびエネルギー消費量算出装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3032455A1 (fr) 2014-12-09 2016-06-15 Movea Dispositif et procédé pour la classification et la reclassification d'activité d'un utilisateur

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