WO1996027862A1 - Noise sensing method and acoustic intrusion detection device - Google Patents

Noise sensing method and acoustic intrusion detection device Download PDF

Info

Publication number
WO1996027862A1
WO1996027862A1 PCT/FR1996/000345 FR9600345W WO9627862A1 WO 1996027862 A1 WO1996027862 A1 WO 1996027862A1 FR 9600345 W FR9600345 W FR 9600345W WO 9627862 A1 WO9627862 A1 WO 9627862A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
noise
microphone
picked
signal
alarm
Prior art date
Application number
PCT/FR1996/000345
Other languages
French (fr)
Inventor
Paul Bertrand
Jean-Claude Lahaye
Original Assignee
Paul Bertrand
Lahaye Jean Claude
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Paul Bertrand, Lahaye Jean Claude filed Critical Paul Bertrand
Publication of WO1996027862A1 publication Critical patent/WO1996027862A1/en

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/16—Actuation by interference with mechanical vibrations in air or other fluid
    • G08B13/1654—Actuation by interference with mechanical vibrations in air or other fluid using passive vibration detection systems
    • G08B13/1672—Actuation by interference with mechanical vibrations in air or other fluid using passive vibration detection systems using sonic detecting means, e.g. a microphone operating in the audio frequency range
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/16—Actuation by interference with mechanical vibrations in air or other fluid
    • G08B13/1654—Actuation by interference with mechanical vibrations in air or other fluid using passive vibration detection systems
    • G08B13/1681—Actuation by interference with mechanical vibrations in air or other fluid using passive vibration detection systems using infrasonic detecting means, e.g. a microphone operating below the audible frequency range

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Burglar Alarm Systems (AREA)

Abstract

A noise sensing method and an intrusion detection device using same are disclosed. The method uses a microphone (2) and comprises processing (50-140) a signal (20) picked up by the microphone to reveal a signal energy change characteristic (ΔE/E > K) indicating the presence of a suspicious noise. In one embodiment, every time a new sampling value (xi=j+n) of the signal picked up by the microphone (2) is received, a sampled energy value (Eyn) is calculated (100), the ratio (ΔE/E) is calculated (110, 130) of the difference to the sum of the sampled energy value (Eyn) corresponding to the new sampling value and the sampled energy value (Ey(n-1)) corresponding to the previous sampling value, and said ratio is compared (140) with a predetermined constant (K), a noise being sensed whenever the ratio (ΔE/E) is greater than said constant. For intrusion detection, an alarm is activated (150-210) when at least two suspicious noises have been sensed, preferably in a predetermined time interval (Tref).

Description

PROCEDE DE DETECTION DE BRUITS ET DISPOSITIF ACOUSTIQUE DE NOISE DETECTION METHOD AND SOUND ACOUSTIC DEVICE
DETECTION D•INTRUSIONDETECTION D • INTRUSION
La présente invention concerne un procédé de détection de bruits utilisant un microphone sensible dans le domaine des fréquences audibles.The present invention relates to a noise detection method using a sensitive microphone in the range of audible frequencies.
Un objectif particulier de la présente invention est de prévoir un dispositif de détection d'intrusion de conception simple et d'un prix de revient réduit.A particular objective of the present invention is to provide an intrusion detection device of simple design and of a reduced cost price.
Un autre objectif particulier de la présente invention est de prévoir un dispositif de détection d'intrusion polyvalent, c'est-à-dire applicable à la surveillance de lieux clos, comme des locaux industriels, des habitations, des hangars, ou à la surveillance d'espaces extérieurs, cσmτe des parkings, des sites protégés, etc..Another particular objective of the present invention is to provide a versatile intrusion detection device, that is to say applicable to the surveillance of enclosed places, such as industrial premises, dwellings, hangars, or to surveillance. outdoor spaces, like parking lots, protected sites, etc.
La présente invention se fonde sur l'idée que, toute intrusion s'accompagnant obligatoirement de bruits, le bruit doit pouvoir être utilisé cσπme moyen de détection d'une intrusion. L'avantage est qu'un bruit ne peut être dissimulé, qu'il est possible de le détecter au moyen d'un microphone même si celui-ci est camouflé et se trouve éloigné de la source de bruit. De plus, il ne peut y avoir de zone d'ombre dans la détection. Enfin, une détection de bruit doit permettre de détecter une intrusion même dans un lieu extérieur, si le lieu est inoccupé. Ainsi, de très nombreuses perspectives d'applications s'offrent à une détection d'intrusion par le bruit.The present invention is based on the idea that, any intrusion necessarily being accompanied by noise, the noise must be able to be used as a means of detecting an intrusion. The advantage is that noise cannot be concealed, that it is possible to detect it by means of a microphone even if it is camouflaged and is far from the noise source. In addition, there can be no gray area in the detection. Finally, noise detection must make it possible to detect an intrusion even in an outdoor location, if the location is unoccupied. Thus, numerous application perspectives are available for noise intrusion detection.
On connaît déjà, par la demande de brevet européen 481 693, un système de type hybride qui combine une détection de bruit dans le domaine des fréquences audibles (allant de 20 Hz àAlready known from European patent application 481,693, a hybrid type system which combines noise detection in the range of audible frequencies (ranging from 20 Hz to
20 kHz) et une détection dans le domaine des infrasons20 kHz) and detection in the infrasound domain
(fréquences inférieures à 20 Hz) . Ce système ne déclenche une alarme que si une détection de bruit est confirmée par une détection d'un événement dans le domaine infrasonore (par exemple une variation de pression due à un bris de glace) . De ce fait, ce système n'est pas un système de surveillance basé uniquement sur une détection de bruit. Il reste destiné, en raison de sa sensibilité aux variations de pression, à la surveillance de lieux clos, et ne présente qu'un intérêt limité. De façon générale, il est en effet considéré coπme inopérant de vouloir réaliser un système de surveillance basé uniquement sur une détection de bruit, particulièrement si l'on vise la surveillance de lieux extérieurs. Il s'agit là d'un préjugé qui tire sa raison d'être des nombreux obstacles techniques qui s'opposent a priori à une détection d'intrusion par le bruit.(frequencies below 20 Hz). This system only triggers an alarm if a noise detection is confirmed by a detection of an event in the infrasonic range (for example a pressure variation due to a glass breakage). Therefore, this system is not a surveillance system based solely on noise detection. It remains intended, because of its sensitivity to pressure variations, for monitoring enclosed spaces, and is of only limited interest. In general, it is indeed considered ineffective to want to achieve a surveillance system based solely on noise detection, particularly if the aim is to monitor outdoor places. This is a prejudice that derives its reason for being from the many technical obstacles that a priori oppose detection of intrusion by noise.
On décrira maintenant ces obstacles, et les solutions que prévoit la présente invention.We will now describe these obstacles, and the solutions provided by the present invention.
Difficulté de détecter un bruit suspect en présence de bruit de fondDifficulty detecting suspicious noise in the presence of background noise
Un premier obstacle est que les méthodes de détection acoustique connues ne permettent pas de discerner avec efficacité un bruit suspect en présence de bruit de fond, puisqu'elles consistent simplement à surveiller l'amplitude du signal reçu par un microphone, un bruit étant détecté quand l'aπplitude du signal dépasse un certain seuil. C'est pourquoi, dans la demande de brevet européen 481 693 précitée, il est dit que la détection de bruit est peu fiable (lignes 6 à 10 col. 4, lignes 46 à 48, col. 5) et il est proposé une manière particulière de combiner une détection de bruit et une détection d'infrasons permettant de diminuer le taux de fausses alarmes. Par ailleurs, d'autres méthodes classiques de détection de bruits, du type décrit dans les brevets FR 2 569 027, US 5 194 848 et US 4 134 109, sont basées sur une analyse spectrale du signal capté par un microphone et supposent que l'on connaisse préalablement la signature spectrale du bruit à détecter. Il ne s'agit donc pas de méthodes de détection de bruits au sens général du terme mais de méthodes de reconnaissance de certains bruits. Elles présentent en outre l'inconvénient de nécessiter plusieurs voies d'analyse munies chacune de filtres passe-bande. Ainsi, tout d'abord, un objectif intermédiaire de la présente invention est de prévoir un procédé de détection de bruits qui soit efficace, fiable, et peu sensible au bruit de fond. Cet objectif est atteint grâce à un procédé de détection de bruits utilisant au moins un microphone sensible dans le domaine des fréquences audibles, comprenant les étapes consistant à mesurer la variation de l'énergie acoustique captée par le microphone, comparer la variation de l'énergie acoustique à un seuil prédéterminé, un bruit étant détecté quand la variation de l'énergie acoustique est supérieure au seuil prédéterminé.A first obstacle is that the known acoustic detection methods do not make it possible to effectively discern suspicious noise in the presence of background noise, since they consist simply in monitoring the amplitude of the signal received by a microphone, a noise being detected when the signal amplitude exceeds a certain threshold. This is why, in the aforementioned European patent application 481 693, it is said that the noise detection is unreliable (lines 6 to 10 col. 4, lines 46 to 48, col. 5) and it is proposed a way particular to combine noise detection and infrasound detection to reduce the rate of false alarms. Furthermore, other conventional noise detection methods, of the type described in patents FR 2 569 027, US 5 194 848 and US 4 134 109, are based on a spectral analysis of the signal picked up by a microphone and assume that the we know beforehand the spectral signature of the noise to be detected. These are therefore not noise detection methods in the general sense of the term but methods of recognizing certain noises. They also have the disadvantage of requiring several analysis channels each provided with bandpass filters. Thus, first of all, an intermediate objective of the present invention is to provide a noise detection method which is efficient, reliable, and not very sensitive to background noise. This objective is achieved by a noise detection method using at least one sensitive microphone in the range of audible frequencies, comprising the steps consisting in measuring the variation of the acoustic energy picked up by the microphone, comparing the variation in energy. acoustic at a predetermined threshold, a noise being detected when the variation of the acoustic energy is greater than the predetermined threshold.
Selon un mode de réalisation, le seuil prédéterminé est variable et choisi proportionnel à l'énergie acoustique moyenne captée par le microphone. Ce mode de réalisation permet d'ajuster automatiquement le niveau de sensibilité de la détection de bruit au niveau de bruit de fond, qui peut dans certaines applications varier dans de fortes proportions selon le lieu, l'heure, et l'environnement (30 décibels entre le jour et la nuit dans certains cas) .According to one embodiment, the predetermined threshold is variable and chosen proportional to the average acoustic energy picked up by the microphone. This embodiment makes it possible to automatically adjust the level of sensitivity of the noise detection to the level of background noise, which can in certain applications vary in large proportions according to the place, the time, and the environment (30 decibels between day and night in some cases).
Un avantage du procédé selon l'invention est qu'il peut être mis en oeuvre de façon simple et peu coûteuse par échantillonnage du signal capté par le microphone, et traitement du signal échantillonné au moyen d'un microprocesseur.An advantage of the method according to the invention is that it can be implemented in a simple and inexpensive manner by sampling the signal picked up by the microphone, and processing the sampled signal by means of a microprocessor.
Dans ce cas, le procédé de l'invention peut cottprendre les étapes consistant à échantillonner le signal capté par le microphone, calculer, à chaque réception d'une nouvelle valeur d'échantillonnage du signal capté par le microphone, une nouvelle valeur échantillonnée d'énergie à partir d'un ensemble de n valeurs d'échantillonnage comprenant les n-1 valeurs précédentes d'échantillonnage et la nouvelle valeur d'échantillonnage, calculer le rapport de la différence à la somme de la nouvelle valeur échantillonnée d'énergie et de la précédente valeur échantillonnée d'énergie, et comparer le rapport de la différence à la soπme à une constante prédéterminée, un bruit étant détecté lorsque le rapport est supérieur à la constante. Difficulté de faire la distinction entre un bruit suspect et un bruit dont la source est extérieure à un périmètre de surveillanceIn this case, the method of the invention can include the steps consisting in sampling the signal picked up by the microphone, calculating, on each reception of a new sampling value of the signal picked up by the microphone, a new sampled value of energy from a set of n sampling values including the n-1 previous sampling values and the new sampling value, calculate the ratio of the difference to the sum of the new sampled value of energy and the previous sampled energy value, and compare the ratio of the difference to the sum to a predetermined constant, a noise being detected when the ratio is greater than the constant. Difficulty distinguishing between suspicious noise and noise whose source is outside a surveillance perimeter
Un autre obstacle à une détection d'intrusion par le bruit est que des bruits extérieurs au périmètre de surveillance risquent de polluer la détection et déclencher de fausses alarmes. Ce point est en effet important si l'on souhaite surveiller un lieu non isolé acoustiquement de son environnement, ou mal isolé. La présente invention franchit cet obstacle en se basant sur la théorie de la propagation acoustique, qui indique que les composantes basse fréquence des bruits se propagent beaucoup plus loin que les composantes haute fréquence. Ainsi, une idée de la présente invention est de ne pas prendre en compte les basses fréquences, par exemple les fréquences inférieures à environ 1 kHz, dans le traitement du signal capté par le microphone. De cette manière, les bruits éloignés ne sont pas détectés.Another obstacle to a noise intrusion detection is that noises outside the surveillance perimeter may pollute the detection and trigger false alarms. This point is indeed important if one wishes to monitor a place that is not acoustically isolated from its environment, or poorly isolated. The present invention overcomes this obstacle based on the theory of acoustic propagation, which indicates that the low frequency components of noise propagate much further than the high frequency components. Thus, an idea of the present invention is not to take into account the low frequencies, for example the frequencies lower than approximately 1 kHz, in the processing of the signal picked up by the microphone. In this way, distant noises are not detected.
Plus particulièrement, selon un mode de réalisation du procédé décrit ci-dessus, il est prévu une étape de filtrage des coπposantes basse fréquence du signal capté par le microphone, de telle sorte que des bruits lointains ne sont pas détectés. Bien entendu, en pourra choisir le seuil de rejet des fréquences graves en fonction de l'étendue de l'aire à surveiller.More particularly, according to an embodiment of the method described above, there is provided a step of filtering the low-frequency components of the signal picked up by the microphone, so that distant noises are not detected. Of course, it will be possible to choose the rejection threshold of the low frequencies according to the extent of the area to be monitored.
Il doit être noté que le risque existe qu'un intrus tente de saturer progressivement le microphone au moyen d'une puissance source B.F., qui ne serait pas détectée en raison du filtrage des basses fréquences. L'intrus pourrait alors oeuvrer tranquillement à sa tâche.It should be noted that there is a risk of an intruder attempting to saturate the microphone progressively with a B.F. source power, which would not be detected due to the filtering of low frequencies. The intruder could then quietly work on his task.
La présente invention pallie ce risque en prévoyant dans le procédé ci-dessus décrit les étapes consistant à calculer l'énergie acoustique totale captée par le microphone, y compris dans le domaine des basses fréquences de la bande des fréquences audibles et , quand l'énergie totale est supérieure à une valeur de consigne, déclencher une alarme ou un signal indiquant que le microphone est saturé. Difficulté de déterminer la cause d'un bruit, c'est-à-dire de savoir si vin bruit détecté est suspect ou si-triplement accidentelThe present invention overcomes this risk by providing in the process described above the steps consisting in calculating the total acoustic energy picked up by the microphone, including in the low frequency range of the audible frequency band and, when the energy total is greater than a set value, trigger an alarm or signal that the microphone is saturated. Difficulty determining the cause of a noise, i.e. knowing whether the noise detected is suspect or if it is tripled accidentally
Un troisième obstacle défavorable à une détection d'intrusion par le bruit est qu'il est peu fiable de déclencher une alarme sur détection d'un bruit, étant donné qu'un bruit peut se produire accidentellement (par exemple un claquement de porte) sans qu'une intrusion en soit la cause. La présente invention franchit ce dernier obstacle en se basant sur la constatation qu'une intrusion va obligatoirement engendrer plusieurs bruits rapprochés dans le temps. Ainsi, encore une autre idée la présente invention est de ne déclencher une alarme qu'après détection d'une pluralité de bruits, et à la condition que les bruits soient assez rapprochés dans le temps. Plus particulièrement, la présente invention prévoit un procédé de détection d'intrusion mettant en oeuvre le procédé de détection de bruits décrit précédemment, dans lequel une alarme est déclenchée quand au moins deux bruits se sont produits dans un premier intervalle de temps prédéterminé. Selon un mode de réalisation, une alarme est déclenchée quand au moins trois bruits sont détectés et à la condition que chaque bruit se soit produit dans un deuxième intervalle de temps prédéterminé à compter du bruit précédent.A third obstacle against noise intrusion detection is that it is unreliable to trigger an alarm on detection of noise, since noise can occur accidentally (for example a door slam) without an intrusion is the cause. The present invention overcomes this last obstacle on the basis of the observation that an intrusion will necessarily generate several close noises over time. Thus, yet another idea of the present invention is to trigger an alarm only after detection of a plurality of noises, and on the condition that the noises are close enough in time. More particularly, the present invention provides an intrusion detection method implementing the previously described noise detection method, in which an alarm is triggered when at least two noises have occurred in a first predetermined time interval. According to one embodiment, an alarm is triggered when at least three noises are detected and on the condition that each noise has occurred in a second predetermined time interval counting from the previous noise.
Une fausse alarme risquerait toutefois d'être déclenchée si un événement accidentel et isolé produisait une succession de bruits rapprochés. Il pourrait s'agir par exemple de la chute d'un objet qui rebondit. Il pourrait également s'agir des échos d'un bruit accidentel, si l'acoustique du lieu à surveiller est propice à de tels échos. Selon un mode de réalisation, pour pallier ce risque, lorsqu'un bruit est détecté, ' un bruit suivant n'est pas pris en compte pour le déclenchement d'une alarme s'il se produit iπmédiatement après le bruit précédemment détecté, dans un troisième intervalle de temps très bref et sensiblement inférieur aux premier ou deuxième intervalles de teπps. La présente invention prévoit également un dispositif de détection d'intrusion, comprenant au moins un microphone sensible dans la bande des fréquences audibles, des moyens de traitement du signal capté par le microphone, des moyens pour déclencher une alarme quand au moins un bruit est détecté, dans lequel les moyens de traitement du signal sont agencés pour mesurer la variation de l'énergie acoustique captée par le microphone, comparer la variation de l'énergie acoustique à un seuil prédéterminé, un bruit étant détecté quand la variation de l'énergie acoustique est supérieure au seuil prédéterminé.However, a false alarm could be triggered if an accidental and isolated event produced a succession of close noises. It could for example be the fall of a bouncing object. It could also be an accidental noise echo, if the acoustics of the place to be monitored are conducive to such echoes. According to one embodiment, to mitigate this risk, when a noise is detected, a next noise is not taken into account for the triggering of an alarm if it occurs immediately after the previously detected noise, in a third time interval very short and significantly less than the first or second time intervals. The present invention also provides an intrusion detection device, comprising at least one sensitive microphone in the audible frequency band, means for processing the signal picked up by the microphone, means for triggering an alarm when at least one noise is detected. , in which the signal processing means are arranged to measure the variation of the acoustic energy picked up by the microphone, compare the variation of the acoustic energy to a predetermined threshold, a noise being detected when the variation of the acoustic energy is greater than the predetermined threshold.
Selon un mode de réalisation, les moyens de traitement du signal capté par le microphone sont agencés pour filtrer les coπposantes basse fréquence dans la bande des fréquences audibles dudit signal, calculer l'énergie acoustique totale captée par le microphone, y compris dans le domaine des basses fréquences de la bande des fréquences audibles, et déclencher une alarme quand ladite énergie totale est supérieure à une valeur de consigne.According to one embodiment, the means for processing the signal picked up by the microphone are arranged to filter the low frequency components in the audible frequency band of said signal, calculate the total acoustic energy picked up by the microphone, including in the field of low frequencies of the audible frequency band, and trigger an alarm when said total energy is greater than a set value.
Selon un mode de réalisation, les moyens d'analyse et de traitement du signal comprennent un microprocesseur, recevant en entrée le signal capté par le microphone par l'intermédiaire d'un convertisseur analogique/numérique, et une mémoire prograπme, contenant des instructions de commande du microprocesseur.According to one embodiment, the signal analysis and processing means comprise a microprocessor, receiving as input the signal picked up by the microphone via an analog / digital converter, and a program memory, containing instructions for microprocessor control.
Avantageusement, il est prévu des moyens pour relier le microphone à un dispositif d'écoute. Ces objets, caractéristiques, avantages ainsi que d'autres de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de mise en oeuvre du procédé de la présente invention au moyen d'un microprocesseur, faite à titre non limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles :Advantageously, means are provided for connecting the microphone to a listening device. These objects, characteristics, advantages and others of the present invention will appear more clearly on reading the following description of an example of implementation of the method of the present invention by means of a microprocessor, given by way of illustration. limiting in relation to the appended figures among which:
- la figure 1 représente sous forme de blocs un dispositif de détection d'intrusion selon l'invention, comprenant un microprocesseur et une mémoire programme.- Figure 1 shows in block form an intrusion detection device according to the invention, comprising a microprocessor and a program memory.
- la figure 2 est un organigramme de programmation du microprocesseur de la figure 1 et représente les principales étapes d'un procédé de détection de bruits conforme à la présente invention,- Figure 2 is a programming flowchart of the microprocessor of Figure 1 and represents the main steps of a noise detection method according to the present invention,
- la figure 3 est un organigramme de programmation du microprocesseur de la figure 1 et représente les principales étapes d'un procédé de déclenchement d'une alarme après détection de bruits conforme à la présente invention, la figure 4a représente un signal capté par un microphone, après échantillonnage et filtrage des basses fréquences, - la figure 4b représente une courbe d'énergie échantillonnée calculée à partir du signal de la figure 4a, et- Figure 3 is a programming flow diagram of the microprocessor of Figure 1 and shows the main steps of a method of triggering an alarm after detection of noise according to the present invention, Figure 4a shows a signal picked up by a microphone , after sampling and filtering the low frequencies, - Figure 4b represents a sampled energy curve calculated from the signal of Figure 4a, and
- la figure 4c représente une courbe de variation d'énergie calculée à partir de la courbe de la figure 4b.- Figure 4c shows an energy variation curve calculated from the curve of Figure 4b.
La figure 1 représente un dispositif 1 de détection de bruits suspects conforme à la présente invention, comprenant un microphone 2 délivrant un signal électrique 20, des moyens pour réaliser un traitement du signal 20, ici un microprocesseur 3 et une mémoire programme 4 de type EPROM, et un dispositif d'alarme 5 classique, comportant par exemple une alarme acoustique, des voyants lumineux, ... La mémoire 4 contient un programme conforme au procédé selon l'invention, qui sera décrit plus loin en relation avec les figures 2 et 3. Le microphone 2 est placé dans un lieu à surveiller et le signal électrique 20 est envoyé au microprocesseur 3 par l'intermédiaire d'un interrupteur 6 et d'une chaîne d'échantillonnage 7. L'interrupteur 6 est optionnel et permet, en cas d'alarme, d'aiguiller la sortie du microphone vers un dispositif d'écoute 8 comprenant par exemple un amplificateur 9 et un haut parleur 10. La chaîne d'échantillonnage 7 comprend, en série, un aπplificateur échantillonneur-bloqueur 7-1 à gain réglable et un convertisseur analogique/numérique 7-2 dont la sortie est appliquée au microprocesseur 3. Les fréquences élevées n'étant pas indispensables à la détection de bruits, la fréquence d'échantillonnage peut être choisie aux alentours de 10 kHz. En vertu du théorème de Shannon, le dispositif 1 ne détectera pas les fréquences supérieures à 5 kHz.FIG. 1 represents a device 1 for detecting suspicious noises in accordance with the present invention, comprising a microphone 2 delivering an electrical signal 20, means for processing the signal 20, here a microprocessor 3 and a program memory 4 of EPROM type , and a conventional alarm device 5, comprising for example an acoustic alarm, indicator lights, etc. The memory 4 contains a program in accordance with the method according to the invention, which will be described later in relation to FIGS. 2 and 3. The microphone 2 is placed in a place to be monitored and the electrical signal 20 is sent to the microprocessor 3 via a switch 6 and a sampling chain 7. The switch 6 is optional and allows, in the event of an alarm, to switch the microphone output to a listening device 8 comprising for example an amplifier 9 and a loudspeaker 10. The sampling chain 7 comprises, in series, an amplifier eur 7-1 sampler-locker with adjustable gain and an analog / digital converter 7-2 whose output is applied to microprocessor 3. The high frequencies not being essential for the detection of noises, the sampling frequency can be chosen around 10 kHz. In by virtue of Shannon's theorem, device 1 will not detect frequencies above 5 kHz.
Les figures 2 et 3 représentent, sous forme d'organigrammes, les étapes principales du programme contenu dans la mémoire 4. La figure 2 sera tout d'abord décrite et représente des étapes de traitement du signal capté par le microphone 2, allant depuis l'acquisition par le microprocesseur 3 des données numérisées jusqu'à la détection d'un bruit suspect. La figure 3 sera décrite plus loin et représente des étapes au cours desquelles le microprocesseur 3 détermine si une alarme doit être ou non déclenchée, en fonction du nombre de bruits suspects enregistrés et des intervalles de temps écoulés entre ces bruits.FIGS. 2 and 3 represent, in the form of flowcharts, the main stages of the program contained in the memory 4. FIG. 2 will first be described and represents stages of processing of the signal picked up by the microphone 2, going from the acquisition by the microprocessor 3 of the digitized data until the detection of a suspicious noise. FIG. 3 will be described later and represents steps during which the microprocessor 3 determines whether or not an alarm should be triggered, as a function of the number of suspicious noises recorded and the time intervals elapsed between these noises.
On décrira tout d'abord les étapes de détection d'un bruit suspect, en relation avec la figure 2. Détection d'un bruit suspectWe will first describe the steps for detecting a suspicious noise, in relation to Figure 2. Detection of a suspicious noise
Le procédé représenté sur la figure 2 comprend des étapes 50 à 140 que l'on décrira selon un ordre croissant. Ces étapes sont réalisées et répétées de façon cyclique par le microprocesseur 3. Les références 51, 52, 53 désignent des registres utilisés par le microprocesseur 3 pour stocker des données numériques, par exemple des registres à décalage.The method shown in Figure 2 comprises steps 50 to 140 which will be described in ascending order. These steps are performed and repeated cyclically by the microprocessor 3. References 51, 52, 53 designate registers used by the microprocessor 3 for storing digital data, for example shift registers.
Etape 50. Le microprocesseur 3 reçoit de la chaîne d'échantillonnage 7 une nouvelle valeur d'échantillonnage x±ι par exemple de rang i = j+n, et la stocke dans le registre 51. Le registre 51 a une capacité de n échantillons et contient n-1 valeurs précédemment échantillonnées
Figure imgf000010_0001
stockées au cours d'étapes 50 précédentes, auxquelles la nouvelle valeur x- j+n est ajoutée. La valeur Xi=j-ι de plus bas rang du groupe des n échantillons qui figurait dans le registre 51 au cours du cycle précédent est supprimée. Ainsi, et c'est un aspect de la présente invention qui permet une grande simplification du traitement du signal, on voit que le microprocesseur travaille à partir d'une fenêtre temporelle glissante correspondant aux n valeurs des x^ contenus dans le registre 51. En effet, à chaque cycle d'échantillonnage, le microprocesseur n'a qu'un nombre limité de n valeurs échantillonnées à traiter.Step 50. The microprocessor 3 receives from the sampling chain 7 a new sampling value x ± ι for example of rank i = j + n, and stores it in the register 51. The register 51 has a capacity of n samples and contains n-1 previously sampled values
Figure imgf000010_0001
stored in previous steps 50, to which the new value x- j + n is added. The value Xi = j-ι of lowest rank in the group of n samples which appeared in register 51 during the previous cycle is deleted. Thus, and this is an aspect of the present invention which allows a great simplification of the signal processing, we see that the microprocessor works from a sliding time window corresponding to the n values of the x ^ contained in the register 51. In indeed, every sampling cycle, the microprocessor has only a limited number of n sampled values to process.
Etape 60. Le microprocesseur calcule l'énergie totale Et du signal 20 reçu par le microphone, c'est-à-dire l'énergie sur toute la bande des fréquences captées par le microphone. L'énergie totale Et est calculée à partir des n valeurs des x^ contenus dans le registre 51, au moyen d'un algorithme classique, par exemple du typeStep 60. The microprocessor calculates the total energy Et of the signal 20 received by the microphone, that is to say the energy over the entire band of frequencies picked up by the microphone. The total energy Et is calculated from the n values of the x ^ contained in the register 51, by means of a conventional algorithm, for example of the type
Figure imgf000011_0001
Figure imgf000011_0001
Etape 70. Le microprocesseur compare la valeur de l'énergie totale Et à un seuil de consigne Emax. Si Et est supérieure à Emax, le microprocesseur va à l'étape 80, sinon le microprocesseur va à l'étape 90.Step 70. The microprocessor compares the value of the total energy Et with a setpoint threshold Emax. If Et is greater than Emax, the microprocessor goes to step 80, otherwise the microprocessor goes to step 90.
Etape 80. Le microprocesseur déclenche une alarme en activant le dispositif 5 de la figure 1 et revient à l'étape 50, où il va saisir une nouvelle valeur d'échantillonnage X de rang i=j+(n+l) et recommencer un nouveau cycle. Etape 90. Le micrcprocesseur reprend les n valeurs x^ stockées dans le registre et les traite de manière à réaliser un filtrage point par point des fréquences graves. A cet effet, le micrcprocesseur utilise un algorithme classique, par exeπple du type filtrage numérique à réponse iπpulsionnelle selon la relation suivante : mStep 80. The microprocessor triggers an alarm by activating the device 5 in FIG. 1 and returns to step 50, where it will enter a new sampling value X of rank i = j + (n + l) and start a new one cycle. Step 90. The microprocessor takes the n values x ^ stored in the register and processes them so as to carry out point-by-point filtering of the low frequencies. To this end, the microprocessor uses a conventional algorithm, for example of the digital filtering type with a pulse response according to the following relation: m
(2) yi = ∑aixi ι où yi représente l'une des n valeurs filtrées obtenues à partir des n valeurs d'échantillonnage xi, et ai les coefficients de filtrage. La relation (2) est calculée pour chaque yi sur un ensemble de m échantillons inférieur à n, par exemple égal à 20 si n est choisi égal à 1000. Les n valeurs filtrées yi, allant de yi=j à yi=j+n- sont rangées par le microprocesseur dans le registre(2) yi = ∑aixi ι where yi represents one of the n filtered values obtained from the n sampling values xi, and have the filter coefficients. The relation (2) is calculated for each yi on a set of m samples less than n, for example equal to 20 if n is chosen equal to 1000. The n filtered values yi, going from yi = j to yi = j + n - are stored by the microprocessor in the register
52: Pour fixer les idées, la figure 4a montre un exemple de la courbe du signal 20 délivré par le microphone 2, après échantillonnage et filtrage des fréquences graves. Cette courbe est constituée des valeurs filtrées yi- En fait, comme on l'a déjà indiqué plus haut, le microprocesseur à un instant donné ne connaît qu'une portion de cette courbe selon une fenêtre temporelle de largeur nΔT correspondant aux n valeurs des yi stockées dans le registre 52, ΔT étant la période d'échantillonnage. Etape 100. Le microprocesseur calcule une valeur échantillonnée d'énergie Eyn du signal 20 pour le dernier point échantillonné et filtré yj+n. Le calcul est fait de la même manière qu'à l'étape 60 mais ici à partir des n valeurs filtrées yi stockées dans le registre 52. La valeur échantillonnée d'énergie Eyn est stockée dans le registre 53 où se trouve une autre valeur d'énergie Ey(n_D calculée au cours de l'étape 100 du cycle précédent. Différents types d'algorithmes de calcul numérique peuvent être prévus pour le calcul de Eyn. On utilisera par exeπple un algorithme de calcul d'énergie par méthode RMS (Root ean Square) selon la relation suivante :52: To fix the ideas, FIG. 4a shows an example of the curve of the signal 20 delivered by the microphone 2, after sampling and filtering of the low frequencies. This curve is made up of filtered values yi- In fact, as already indicated above, the microprocessor at a given time only knows a portion of this curve according to a time window of width nΔT corresponding to the n values of yi stored in register 52, ΔT being the sampling period. Step 100. The microprocessor calculates a sampled energy value Eyn of the signal 20 for the last sampled and filtered point y j + n . The calculation is made in the same way as in step 60 but here from the n filtered values yi stored in the register 52. The sampled energy value E y n is stored in the register 53 where there is another energy value E y ( n _D calculated during step 100 of the previous cycle. Different types of numerical calculation algorithms can be provided for the calculation of Eyn. We will use for example an energy calculation algorithm by RMS method (Root ean Square) according to the following relation:
Figure imgf000012_0001
Figure imgf000012_0001
ou bien un algorithme de calcul d'énergie par la méthode de la moyenne des valeurs absolues selon la relation suivante :or an algorithm for calculating energy by the method of the average of the absolute values according to the following relation:
Figure imgf000012_0002
Figure imgf000012_0002
L'homme de l'art notera ici que ce que l'on appelle « calcul de 1'énergie » dans la présente demande de brevet correspond en fait à un calcul ou une mesure de valeurs représentatives de l'énergie acoustique captée par le microphone, et non à un calcul ou une mesure de la valeur effective de l'énergie. En effet, et comme cela apparaîtra plus clairement par la suite, on va s'intéresser aux variations de l'énergie et non à l'énergie prise en elle- même. D'autre part, l'intérêt de réaliser un traitement du signal basé sur une mesure de l'énergie (au sens de la présente invention) est notamment de s'affranchir des irrégularités et des pics instantanés du signal acoustique capté par le microphone, qui peuvent être importants. Cet avantage apparaît clairement sur la figure 4b qui représente une courbe 30 de l'énergie du signal 20 de la figure 4a, composée de valeurs échantillonnées d'énergie Ey calculées par le microprocesseur au cours d'un grand nombre de cycles. On voit que cette courbe est homogène et ne présente pas les irrégularités du signal de la figure 4a. De plus, et c'est aussi un aspect de la présente invention permettant une grande simplification du traitement du signal capté par le microphone et l'utilisation d'un microprocesseur comme moyen de calcul simple et peu coûteux, le micrcprocesseur ne garde pas en mémoire l'ensemble des valeurs de cette courbe. Le micrcprocesseur ne connaît à un instant donné que la valeur Eyn qui vient d'être calculée et une valeur Ey^.D calculée au cycle précédent, Eyn et Ey(n-ι) étant stockées dans le registre 53. Etape 110. Le microprocesseur calcule l'énergie moyenne E du signal à partir des deux valeurs échantillonnées d'énergie Eyn et Ey(n_D _ selon la relation suivante :Those skilled in the art will note here that what is called “energy calculation” in the present patent application in fact corresponds to a calculation or a measurement of values representative of the acoustic energy picked up by the microphone , and not a calculation or measurement of the effective value of energy. Indeed, and as will appear more clearly later, we will focus on to variations in energy and not to the energy itself. On the other hand, the advantage of carrying out a signal processing based on an energy measurement (within the meaning of the present invention) is in particular to be free from irregularities and instantaneous peaks of the acoustic signal picked up by the microphone, which can be important. This advantage is clearly shown in FIG. 4b which represents a curve 30 of the energy of the signal 20 of FIG. 4a, composed of sampled values of energy E y calculated by the microprocessor during a large number of cycles. It can be seen that this curve is homogeneous and does not exhibit the irregularities of the signal in FIG. 4a. In addition, and this is also an aspect of the present invention allowing a great simplification of the processing of the signal picked up by the microphone and the use of a microprocessor as a simple and inexpensive means of calculation, the micrcprocessor does not keep in memory the set of values for this curve. The micrcprocessor knows at a given instant only the value Eyn which has just been calculated and a value Ey ^ .D calculated in the previous cycle, Eyn and Ey ( n-ι ) being stored in the register 53. Step 110. The microprocessor calculates the average energy E of the signal from the two sampled values of energy Eyn and Ey (n _D _ according to the following relation:
Figure imgf000013_0001
Figure imgf000013_0001
Etape 120. Le micrcprocesseur compaure l'énergie E à une valeur de seuil minimum Emin. Si E est inférieur à Erdn, l'énergie acoustique reçue par le micrcphσne est très faible et l'étape 130 décrite plus loin ne peut pas être réalisée. Le microprocesseur retourne alors à l'étape 50 et démarre un nouveau cycle. Si E est supérieur à Emin, le microprocesseur va à l'étape 130.Step 120. The microprocessor compasses the energy E at a minimum threshold value Emin. If E is less than Erdn, the acoustic energy received by the microscope is very low and step 130 described below cannot be carried out. The microprocessor then returns to step 50 and starts a new cycle. If E is greater than Emin, the microprocessor goes to step 130.
Etape 130. Le microprocesseur calcule la variation relative ΔE/E de l'énergie E du signal à partir des deux valeurs échantillonnées d ' énergie Eyn et Ey(n-ι) , selon la relation suivante dans laquelle le terme E est donné par la relation (5) :Step 130. The microprocessor calculates the relative variation ΔE / E of the energy E of the signal from the two values sampled of energy Eyn and Ey (n -ι), according to the following relation in which the term E is given by relation (5):
Figure imgf000014_0001
Figure imgf000014_0001
ΔE représentant la variation de l'énergie E pendant une période d'échantillonnage.ΔE representing the variation of the energy E during a sampling period.
Etape 140. Cette étape permet au microprocesseur de savoir si un bruit suspect s'est produit ou non. Le microprocesseur compare la variation relative ΔE/E à une constante prédéterminée K. Si ΔE/E est supérieure à K, cela signifie qu'un bruit suspect est détecté et le microprocesseur va vers une étape 150 qui sera décrite plus loin en relation avec la figure 3. Sinon, le microprocesseur démarre un nouveau cycle de surveillance et retourne à l'étape 50.Step 140. This step allows the microprocessor to know whether a suspicious noise has occurred or not. The microprocessor compares the relative variation ΔE / E to a predetermined constant K. If ΔE / E is greater than K, this means that a suspicious noise is detected and the microprocessor goes to a step 150 which will be described later in relation to the figure 3. Otherwise, the microprocessor starts a new monitoring cycle and returns to step 50.
Le procédé selon la présente invention sera mieux compris en se référant maintenant aux figures 4a, 4b, et à la figure 4c, qui représente une courbe 40 des variations relatives ΔE/E de l'énergie du signal. Sur la figure 4a, le signal 20 capté par le microphone (après échantillonnage et filtrage) présente cinq pics d'amplitude pi, p2, p3, p4, p5. Le pic pi est isolé et correspond à une variation transitoire du bruit de fond. Les pics p2 à p5 sont groupés et sont dus à un bruit suspect se produisant dans le lieu à surveiller. On voit que si l'on prend comme critère de détection d'un bruit suspect un seuil A prédéterminé, le pic pi qui dépasse le seuil A sera considéré, de manière erronée, comme représentatif d'un bruit suspect. La présente invention en prévoyant un traitement du signal permet d'éviter ce genre d'erreur qui est l'un des inconvénients de l'art antérieur. Si l'on se réfère maintenant à la courbe d'énergie 30 de la figure 4b, on voit que le pic pi du signal 20 correspond à un pic d'énergie pi' , et les pics groupés p2 à p5 à un pic d'énergie p2'. Par ailleurs, l'aspect de la courbe 30 montre que le bruit de fond est assez important dans le lieu à surveiller, les points les plus bas de la courbe étant à un niveau d'énergie non nul et non négligeable. Si l'on prend maintenant comme critère de détection d'un bruit suspect un seuil d'énergie A' tel que représenté sur la figure 4b, le pic pi' qui dépasse le seuil A' en raison du fort bruit de fond sera considéré, de manière erronée, comme représentatif d'un bruit suspect. De plus, si le bruit de fond augmente, l'ensemble de la courbe pourra se trouver au-dessus du seuil A' . C'est pourquoi la présente invention prévoit de détecter un bruit suspect en référence aux variations de l'énergie acoustique, et non en référence à l'intensité ou l'énergie acoustique. L'avantage apparaît sur la figure 4c où on voit que la courbe 40 de variation relative ΔE/E a toujours une valeur nulle, sauf en cas de variation instantanée de l'énergie E. De plus, la variation instantanée du bruit de fond, qui correspond au pic pi' de la figure 4b, correspond sur la figure 4c à un pic pi' ' qui est en dessous d'un seuil K représentant la constante prédéterminée K. Ainsi, le πticrcprocesseur ne détectera pas ce pic accidentel pi'1. Par contre, le pic d'énergie p2' de la figure 4b correspond sur la figure 4c à un pic de variation relative p2' ' qui franchit le seuil K et sera considéré par le microprocesseur, à juste titre, comme représentatif d'un bruit suspect. En conclusion, on voit qu'une variation du bruit de fond ne peut pas produire un saut d'énergie aussi important que dans le cas d'un bruit suspect. Le procédé de détection selon la présente invention est donc insensible au bruit de fond. En pratique, K peut par exeπple être choisie égale à 0.1, ce qui représente un saut de 10% au-dessus de l'énergie moyenne du signal due au bruit de fond, en une période d'échantillonnage.The method according to the present invention will be better understood by referring now to FIGS. 4a, 4b, and to FIG. 4c, which represents a curve 40 of the relative variations ΔE / E of the energy of the signal. In FIG. 4a, the signal 20 picked up by the microphone (after sampling and filtering) has five peaks of amplitude pi, p2, p3, p4, p5. The peak pi is isolated and corresponds to a transient variation in the background noise. The peaks p2 to p5 are grouped and are due to a suspicious noise occurring in the place to be monitored. It can be seen that if a predetermined threshold A is taken as the criterion for detecting a suspect noise, the peak pi which exceeds the threshold A will be erroneously considered as representative of a suspect noise. The present invention by providing signal processing makes it possible to avoid this kind of error which is one of the drawbacks of the prior art. If we now refer to the energy curve 30 of FIG. 4b, we see that the peak pi of signal 20 corresponds to an energy peak pi ', and the grouped peaks p2 to p5 to a peak of energy p2 '. Furthermore, the appearance of the curve 30 shows that the background noise is quite significant in the place to be monitored, the points the lowest of the curve being at a non-zero and significant energy level. If we now take as the criterion for detecting a suspect noise an energy threshold A 'as shown in FIG. 4b, the peak pi' which exceeds the threshold A 'due to the high background noise will be considered, erroneously, as representative of a suspicious noise. In addition, if the background noise increases, the entire curve may be above the threshold A '. This is why the present invention provides for detecting a suspicious noise with reference to the variations of the acoustic energy, and not with reference to the intensity or the acoustic energy. The advantage appears in FIG. 4c where we see that the curve 40 of relative variation ΔE / E always has a zero value, except in the case of an instantaneous variation of the energy E. In addition, the instantaneous variation of the background noise, which corresponds to the peak pi 'in FIG. 4b, corresponds in FIG. 4c to a peak pi''which is below a threshold K representing the predetermined constant K. Thus, the πticrcprocessor will not detect this accidental peak pi' 1 . On the other hand, the energy peak p2 'in FIG. 4b corresponds in FIG. 4c to a relative variation peak p2''which crosses the threshold K and will be considered by the microprocessor, rightly, as representative of noise suspect. In conclusion, we see that a variation in the background noise cannot produce an energy jump as large as in the case of a suspect noise. The detection method according to the present invention is therefore insensitive to background noise. In practice, K can for example be chosen equal to 0.1, which represents a jump of 10% above the average energy of the signal due to the background noise, in a sampling period.
Dans le procédé qui vient d'être décrit en relation avec la figure 2, l'étape de filtrage 90 est optionnelle et a pour objet de supprimer les fréquences graves et d'éliminer les bruits lointains et extérieurs au périmètre de détection. On pourra par exemple choisir une fréquence de coupure d'environ 800 à 1000 Hz. Si l'on prévoit l'étape 90 dans le prograπτne du microprocesseur, il est avantageux de prévoir également, dans un souci de sécurité, les étapes préliminaires 60 et 70 de calcul de l'énergie totale Et (c'est-à-dire l'énergie toutes fréquences comprises) , et de comparaison de Et avec la consigne Emax. En effet, un intrus pourrait tenter de saturer le microphone 2 au moyen d'une puissante source basse fréquence, pour inhiber le dispositif 1. Dans la pratique, la consigne Emax sera déterminée expérimentalement en fonction du gain de la chaîne d'échantillonnage 7.In the process which has just been described in relation to FIG. 2, the filtering step 90 is optional and has the purpose of eliminating the low frequencies and eliminating the noises far away and outside the detection perimeter. We could for example choose a cutoff frequency of around 800 to 1000 Hz. If step 90 is planned in the microprocessor program, it is advantageous to also provide, for the sake of security, the preliminary steps 60 and 70 for calculating the total energy Et (that is to say the energy all frequencies included), and for comparing Et with the setpoint Emax. Indeed, an intruder could try to saturate the microphone 2 by means of a powerful low frequency source, to inhibit the device 1. In practice, the setpoint Emax will be determined experimentally as a function of the gain of the sampling chain 7.
Par ailleurs, l'utilité de l'étape 120 est d'éviter d'aller à l'étape 130 quand l'énergie moyenne E est trop faible pour figurer au dénominateur du terme ΔE/E. En effet, si le bruit de fond est quasiment nul, E est proche de 0 et la moindre variation non nulle ΔE de l'énergie pourrait conduire à ΔE/E > K, et être considérée corme un bruit suspect. Dans la pratique, Emin sera par exeπple une fraction de Emax.Furthermore, the usefulness of step 120 is to avoid going to step 130 when the average energy E is too low to appear in the denominator of the term ΔE / E. Indeed, if the background noise is almost zero, E is close to 0 and the slightest non-zero variation ΔE of the energy could lead to ΔE / E> K, and be considered as a suspect noise. In practice, Emin will for example be a fraction of Emax.
L'hoπme de l'art notera qu'une manière équivalente de réaliser le test de bruit suspect selon l'invention est de comparer la variation ΔE de l'énergie à un seuil de variation d'énergie A'= KE proportionnel au bruit de fond. En effet, la condition de détection d'un bruit suspect ΔE/E > K peut aussi s'exprimer sous la forme ΔE > KE. En résumé, on peut soit comparer la variation relative ΔE/E à une constante fixe K, soit comparer la variation ΔE à un seuil relatif KE.Those skilled in the art will note that an equivalent way of carrying out the suspect noise test according to the invention is to compare the variation ΔE of the energy with an energy variation threshold A '= KE proportional to the noise of background. Indeed, the condition for detecting a suspect noise ΔE / E> K can also be expressed in the form ΔE> KE. In summary, one can either compare the relative variation ΔE / E with a fixed constant K, or compare the variation ΔE with a relative threshold KE.
Encore une autre variante de la présente invention est de prévoir un test sous la forme ΔE - KE > K' , K' étant une constante. Dans ce cas, on réalise en un seul test l'équivalent du test de l'étape 120 et du test de détection de bruit de l'étape 130.Yet another variant of the present invention is to provide a test in the form ΔE - KE> K ', K' being a constant. In this case, the equivalent of the test in step 120 and the noise detection test in step 130 is carried out in a single test.
Par ailleurs, en raison de la cadence d'échantillonnage rapide de période ΔT constante (égale à 0.1 milliseconde pour une fréquence d'échantillonnage de 10 kHz) , le fait de calculer ΔE = Eyn - Ey(n-ι) revient à faire un calcul de la dérivée mathématique de l'énergie du signal, c'est-à-dire la pente de la courbe d'énergie de la figure 4b. Ainsi, dans la présente demande de brevet, le terme « variation de l'énergie » désigne la variation ΔE instantanée ou quasi instantanée de l'énergie acoustique captée par le microphone, se produisant dans un intervalle de temps assez bref (ici la période d'échantillonnage ΔT) , et non la variation lente de l'énergie qui dépend des variations du bruit de fond.Furthermore, due to the rapid sampling rate of constant ΔT period (equal to 0.1 milliseconds for a sampling frequency of 10 kHz), calculating ΔE = Eyn - Ey ( n-ι ) amounts to making a calculation of the mathematical derivative of the energy of the signal, that is to say the slope of the energy curve of FIG. 4b. Thus, in the present patent application, the term “energy variation” designates the instantaneous or almost instantaneous variation ΔE of the acoustic energy picked up by the microphone, occurring in a fairly short time interval (here the sampling period ΔT), and not the slow variation of the energy which depends on the variations in noise background.
D'autre part, fondamentalement, le test de détection de bruit suspect selon la présente invention consiste avant tout à comparer la variation instantanée ΔE de l'énergie E à un seuil, qu'il soit variable ou fixe. Le fait de comparer ΔE à un seuil variable KE proportionnel à l'énergie moyenne apporte l'avantage supplémentaire d'ajuster automatiquement la sensibilité du système au bruit de fond, car les sauts d'énergie provoqués par le bruit de fond sont susceptibles d'être de pente plus raide quand le bruit de fond est élevé. Enfin, il ressort de la description ci-dessus que la variation de l'énergie qui est mesurée est relative aux fronts de montée de l'énergie, et non aux fronts de descente. En effet, après de nombreuses expérimentations, la demanderesse a constaté qu'un bruit suspect produit un front de montée d'énergie très raide, alors que le front de descente qui suit est généralement plus doux. Toutefois, un système baisé sur la détection des fronts de descente, bien que donnant des résultats plus médiocres, entrerait dans le cadre de la présente invention.On the other hand, basically, the suspect noise detection test according to the present invention consists above all in comparing the instantaneous variation ΔE of the energy E with a threshold, whether it is variable or fixed. Comparing ΔE to a variable threshold KE proportional to the average energy brings the additional advantage of automatically adjusting the sensitivity of the system to the background noise, since the energy jumps caused by the background noise are likely to be steeper when the background noise is high. Finally, it emerges from the above description that the variation of the energy which is measured relates to the rising edges of the energy, and not to the falling edges. In fact, after numerous experiments, the Applicant has found that a suspicious noise produces a very steep rising energy front, while the following falling edge is generally softer. However, a system overcome on the detection of falling edges, although giving more mediocre results, would fall within the scope of the present invention.
On vient de décrire un procédé permettant de détecter de façon fiable un bruit se produisant dans un périmètre de surveillance, même en présence d'un fort bruit de fond. Lorsqu'un bruit est détecté, il est donc possible de déclencher une alarme. Mais un tel bruit peut avoir une cause accidentelle. Pour pallier le risque de voir une alarme se déclencher en raison d'un bruit accidentel, la présente invention prévoit un procédé de déclenchement d'alarme qui apporte un degré de qualité supplémentaire dans la fiabilité de la détection des intrusions. Ce procédé sera maintenant décrit en relation avec la figure 3.We have just described a process making it possible to reliably detect noise occurring in a surveillance perimeter, even in the presence of a strong background noise. When a noise is detected, it is therefore possible to trigger an alarm. But such noise can have an accidental cause. To overcome the risk of having an alarm triggered due to accidental noise, the present invention provides an alarm triggering method which provides an additional degree of quality in the reliability of intrusion detection. This process will now be described in relation to FIG. 3.
Corrélation des bruits en vue du déclenchement d'une alarme La figure 3 représente des étapes 150 à 210 au cours desquelles le microprocesseur, après avoir détecté un bruit durant les étapes 50 à 140 précédemment décrites, va décider si une alarme doit être ou non déclenchée. Sur la figure 3, la référence 54 désigne un registre utilisé par le microprocesseur pour comptabiliser les bruits avant de déclencher une alarme. Le contenu du registre 54 est représenté sous forme de lignes, chaque ligne contenant une indication sur l'heure à laquelle un bruit s'est produit (par exeπple tl) . Par ailleurs, pour faciliter la compréhension de la description ci-après, le même registre 54 est représenté selon quatre configurations distinctes A, B, C, D. Enfin, les traits en pointillés ont uniquement pour but de montrer les relations qui existent entre les configurations A à D du registre 54 et les étapes du procédé. Etape 150. Après avoir détecté un bruit à l'étape 140 de la figure 2, le micrcprocesseur inspecte le registre 54. Si un bruit a déjà été enregistré dans le registre 54 au cours d'un cycle précédent, le microprocesseur va à l'étape 170. Sinon, le microprocesseur va à l'étape 160. Etape 160. Le microprocesseur charge dans le registre 54 une valeur tl représentant l'instant présent, efface toute autre information qui pourrait s'y trouver et retourne à l'étape 50 pour démairrer un nouveau cycle de détection.Correlation of noise for the triggering of an alarm FIG. 3 represents steps 150 to 210 during which the microprocessor, after having detected a noise during the steps 50 to 140 previously described, will decide whether an alarm should be triggered or not. In FIG. 3, the reference 54 designates a register used by the microprocessor to account for noise before triggering an alarm. The content of the register 54 is represented in the form of lines, each line containing an indication of the time at which a noise occurred (for example tl). Furthermore, to facilitate understanding of the description below, the same register 54 is represented according to four distinct configurations A, B, C, D. Finally, the dotted lines are only intended to show the relationships which exist between the configurations A to D of register 54 and the process steps. Step 150. After having detected a noise in step 140 of FIG. 2, the microprocessor inspects the register 54. If a noise has already been recorded in the register 54 during a previous cycle, the microprocessor goes to the step 170. Otherwise, the microprocessor goes to step 160. Step 160. The microprocessor loads into the register 54 a value tl representing the present moment, erases all other information which could be there and returns to step 50 to start a new detection cycle.
Etape 170. Le microprocesseur arrive à cette étape si le registre 54 contient déjà au moins une donnée t représentative de l'instant où un bruit s'est précédemment produit. Le microprocesseur calcule le temps T-t (T représentant l'instant présent) qui s'est écoulé depuis le bruit précédent et compare le temps écoulé à une constante de temps de corrélation Tmax. Si T-t est supérieur à Tmax, cela signifie que les deux bruits ne sont pas corrélés (c'est-à-dire trop éloignés dans le temps pour avoir une cause coπxπune) . Le bruit précédeπment enregistré doit être considéré comme un bruit isolé et accidentel. Le microprocesseur va donc à l'étape 160 où toute indication concernant le bruit précédent sera effacée. Si T-t n'est pas supérieur à Tmax, le microprocesseur va à l'étape 180. Tmax peut par exeπple être choisi égal à 1 seconde.Step 170. The microprocessor arrives at this step if the register 54 already contains at least one datum t representative of the instant when a noise has previously occurred. The microprocessor calculates the time Tt (T representing the present instant) which has elapsed since the previous noise and compares the elapsed time to a correlation time constant Tmax. If Tt is greater than Tmax, this means that the two noises are not correlated (that is to say too distant in time to have a coπxπune cause). The noise previously recorded should be considered as isolated and accidental noise. The microprocessor therefore goes to step 160 where any indication concerning the preceding noise will be erased. If Tt is not greater than Tmax, the microprocessor goes to step 180. Tmax can for example be chosen to be equal to 1 second.
Etape 180. Le microprocesseur compare maintenant le temps écoulé T-t depuis le précédent bruit à une constante de temps d'oubli Tmin, qui peut être choisie de quelques dixièmes de secondes. Si T-t est inférieur à Tmin, cela signifie que le bruit présent et très proche du bruit précédemment détecté. Il peut s'agir d'un écho du bruit précédent, ou d'un bruit de rebond d'un objet tombé accidentellement. Dans ce cas, le microprocesseur oublie le bruit qui vient d'être détecté, c'est-à-dire n'enregistre pas ce bruit dans le registre 54, et retourne directement à l'étape 50. Si T-t est supérieur à Tmin, le microprocesseur va à l'étape 190.Step 180. The microprocessor now compares the time elapsed T-t since the previous noise to a time-out constant Tmin, which can be chosen from a few tenths of a second. If T-t is less than Tmin, this means that the noise present and very close to the noise previously detected. It may be an echo of the previous noise, or a rebound noise from an accidentally dropped object. In this case, the microprocessor forgets the noise which has just been detected, that is to say does not record this noise in the register 54, and returns directly to step 50. If Tt is greater than Tmin, the microprocessor goes to step 190.
Etapes 190, 200 et 210. Au cours de l'étape 190, le microprocesseur va compter le nombre total de bruits détectés et le comparer à une valeur N à partir de laquelle on accepte de déclencher une alarme. Ici, on a choisi N = 3. Ainsi, si deux bruits ont déjà été enregistrés dans le registre 54Steps 190, 200 and 210. During step 190, the microprocessor will count the total number of noises detected and compare it with a value N from which it is accepted to trigger an alarm. Here, we have chosen N = 3. Thus, if two noises have already been recorded in register 54
(configuration C) au cours des cycles précédents, le total des bruits est égal à 3. Le microprocesseur va alors à l'étape 210 où il va activer le dispositif d'alarme 5 de la figure 1, vider le registre 54 (configuration D) puis retourner à l'étape 50. Si un seul bruit figure dans le registre 54, le microprocesseur va à l'étape 200 où il va ajouter une information t2 représentant l'instant présent (configuration B) avant de retourner à l'étape 50.(configuration C) during the previous cycles, the total noise is equal to 3. The microprocessor then goes to step 210 where it will activate the alarm device 5 of FIG. 1, empty the register 54 (configuration D ) then return to step 50. If only one noise appears in register 54, the microprocessor goes to step 200 where it will add information t2 representing the present instant (configuration B) before returning to step 50.
Bien entendu, le présent procédé de déclenchement d'alarme est susceptible de nombreuses variantes et modes de réalisation.Of course, the present alarm triggering method is susceptible of numerous variants and embodiments.
D'une part, la règle générale du procédé est d'enregistrer un certain nombre de bruits, puis de regarder si ces bruits se sont produits dans un intervalle de temps déterminé Tref. Dans le mode de réalisation particulier qui vient d'être décrit, la corrélation des bruits est examinée pour chaque nouveau bruit relativement au bruit précédent, selon le temps Tmax. Comme le nombre N de bruits requis pour déclencher une alarme a été choisi égal à 3, il vient que Tref = 2Tmax.On the one hand, the general rule of the process is to record a certain number of noises, and then to check whether these noises have occurred within a determined time interval Tref. In the particular embodiment which has just been described, the correlation of the noises is examined for each new noise relative to the previous noise, according to the time Tmax. As the number N of noises required to trigger an alarm has been chosen equal to 3, it just happens that Tref = 2Tmax.
D'autre part, au lieu de prendre un teπps d'oubli Tmin et un teπps de corrélation Tmax fixes, on peut prévoir que ces paramètres soient variables et évoluent selon le nombre de bruits déjà enregistrés. Par exeπple, Tmax pourrait augmenter au fur et à mesure que le nombre de bruits enregistrés augmente, de manière à relâcher l'exigence de corrélation au fur et à mesure que la probabilité d'une intrusion augmente. De la même manière, le temps d'oubli Tmin pourrait diminuer progressivement avec le nombre de bruits enregistrés. On sait en effet que lorsqu'un objet tombe, les bruits de rebonds sont de plus en plus rapprochés.On the other hand, instead of taking a fixed forgetting time Tmin and a fixed correlation time Tmax, it is possible to predict that these parameters are variable and change according to the number of noises already recorded. For example, Tmax could increase as the number of recorded noises increases, so as to loosen the correlation requirement as the probability of an intrusion increases. Similarly, the time to forget Tmin could gradually decrease with the number of sounds recorded. We know that when an object falls, the sounds of rebounds are closer and closer.
Enfin, il entrerait dans le cadre de la présente invention de programmer le micrcprocesseur de manière à lui conférer une capacité d'auto-apprentissage à des conditions particulières de fonctionnement, comme on sait déjà le faire pour la conception de systèmes dits « experts » . Par exeπple, au lieu de fixer à l'avance la constante K, qui sert de référence à la détection d'un bruit suspect, le microprocesseur pourrait choisir la valeur de cette constante après une période d'apprentissage sur le terrain pendant laquelle on laisserait un certain nombre d'alarmes se déclencher jusqu'à ce que le système ne soit plus sensible aux événements sonores ayant déclenché ces alarmes. Par ailleurs, le dispositif 1 de la figure 1 peut comprendre plusieurs microphones en parallèle. On peut aussi prévoir plusieurs voies de détection et faire fonctionner le microprocesseur en teπps partagé sur ces diverses voies. Egalement, on peut utiliser d'autres types de transducteurs électroacoustiques aptes à détecter des bruits, ...Finally, it would be within the scope of the present invention to program the micrcprocessor so as to give it a capacity for self-learning under particular operating conditions, as is already known for the design of so-called "expert" systems. For example, instead of fixing in advance the constant K, which serves as a reference for the detection of a suspicious noise, the microprocessor could choose the value of this constant after a learning period in the field during which we would leave a number of alarms will go off until the system is no longer sensitive to the sound events that triggered these alarms. Furthermore, the device 1 in FIG. 1 can comprise several microphones in parallel. One can also provide several detection channels and operate the microprocessor in shared teπps on these various channels. Also, other types of electroacoustic transducers capable of detecting noises, etc. can be used.
Egalement, on pourrait combiner le procédé de détection de bruit selon la présente invention avec les méthodes classiques de détection dans certaines bandes de fréquences, ce qui consisterait à prévoir plusieurs bandes d'analyse et mettre en oeuvre le procédé de l'invention dans chacune des ces bandes. Enfin, dans la description qui précède, le procédé de traitement du signal capté par le microphone a été mis en oeuvre de façon simple au moyen d'un microprocesseur. Il est à la portée de l'homme de l'art de prévoir d'autres modes de réalisation, par exeπple au moyen d'un circuit à logique câblée, au moyen de circuits analogiques, ou encore par l'élaboration d'un circuit intégré spécifique de type ASIC. De plus, le dispositif d'alarme selon l'invention peut être combiné, en vue du déclenchement d'une alarme, avec d'autres dispositifs d'alarme de types différents.Also, the noise detection method according to the present invention could be combined with the conventional detection methods in certain frequency bands, which would consist in providing several analysis bands and implementing the method of the invention in each of the these bands. Finally, in the above description, the method for processing the signal picked up by the microphone has been implemented in a simple manner by means of a microprocessor. It is within the reach of those skilled in the art to provide other embodiments, for example by means of a wired logic circuit, by means of analog circuits, or even by the development of a circuit. built-in specific ASIC type. In addition, the alarm device according to the invention can be combined, with a view to triggering an alarm, with other alarm devices of different types.
Des essais réalisés avec le dispositif selon l'invention ont donné des résultats surprenants. Placé dans une cour d'iπτneuble à proximité d'une voie où circulent de nombreux véhicules, le dispositif ne déclenche pas d'alarme. Par contre, si un événement se produit à l'intérieur du périmètre de surveillance (par exeπple plusieurs bruits rapprochés se produisant dans la cour), une alarme se déclenche. Ainsi, le dispositif selon l'invention s'applique effectivement à la surveillance de lieux extérieurs. Il s'adapte automatiquement au bruit de fond ambiant et ne nécessite pour l'utilisateur aucun réglage de sensibilité. Tests carried out with the device according to the invention have given surprising results. Placed in a building courtyard near a lane where many vehicles circulate, the device does not trigger an alarm. On the other hand, if an event occurs inside the surveillance perimeter (for example several close noises occurring in the courtyard), an alarm is triggered. Thus, the device according to the invention effectively applies to the surveillance of outdoor places. It adapts automatically to the ambient background noise and does not require any sensitivity adjustment for the user.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé (50 à 210) de détection de bruits utilisant au moins un microphone (2) sensible dans le domaine des fréquences audibles, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à mesurer (100, 110, 130) la variation (ΔE) de l'énergie acoustique (E) captée par le microphone, coπparer (140) la variation (ΔE) de l'énergie acoustique à un seuil (KE) prédéterminé, un bruit étant détecté quand la variation (ΔE) de l'énergie acoustique est supérieure audit seuil (KE) prédéterminé. 1. Method (50 to 210) for detecting noise using at least one microphone (2) sensitive in the range of audible frequencies, characterized in that it comprises the steps consisting in measuring (100, 110, 130) the variation ( ΔE) of the acoustic energy (E) picked up by the microphone, compare (140) the variation (ΔE) of the acoustic energy to a predetermined threshold (KE), a noise being detected when the variation (ΔE) of the acoustic energy is greater than said predetermined threshold (KE).
2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit seuil prédéterminé (KE) est variable et choisi prOportionnel (K) à l'énergie acoustique moyenne (E) captée par le microphone, de telle sorte que la sensibilité de la détection de bruits s'ajuste automatiquement au niveau de bruit de fond. 2. Method according to claim 1, characterized in that said predetermined threshold (KE) is variable and chosen proportional (K) to the average acoustic energy (E) picked up by the microphone, so that the sensitivity of the detection of noise automatically adjusts to the background noise level.
3. Procédé selon l'une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de filtrage (90) des coπposantes basse fréquence du signal (20) capté par le microphone (2) , de telle sorte que des bruits lointains ne sont pas détectés. 3. Method according to one of claims 1 and 2, characterized in that it comprises a filtering step (90) of the low frequency coπposants of the signal (20) picked up by the microphone (2), so that noises distant are not detected.
4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que, quand les composantes basse fréquence du signal (20) capté par le microphone (2) sont filtrées, il est prévu les étapes consistant à calculer (60) l'énergie acoustique totale (Et) captée par le microphone (2) , y compris dans le domaine des basses fréquences de la bande des fréquences audibles et, quand ladite énergie totale (Et) est supérieure (70) à une valeur de consigne (Emax) , déclencher (80) une alarme ou un signal indiquant que le microphone est saturé.4. Method according to claim 3, characterized in that, when the low frequency components of the signal (20) picked up by the microphone (2) are filtered, there are provided the steps consisting in calculating (60) the total acoustic energy ( Et) picked up by the microphone (2), including in the low frequency range of the audible frequency band and, when said total energy (Et) is greater (70) than a set value (Emax), trigger (80 ) an alarm or signal indicating that the microphone is saturated.
5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à : - échantillonner le signal (20) capté par le microphone (2) , - calculer (100) , à chaque réception d'une nouvelle valeur d'échantillonnage (xi=j+n) du signal capté par le microphone, une nouvelle valeur échantillonnée d'énergie (Eyn) à partir d'un ensemble de n valeurs d'échantillonnage (X- J, Xi≈j+i, ...x- j+n) comprenant les n-1 valeurs précédentes d'échantillonnage et la nouvelle valeur d'échantillonnage (xi=j+n) /5. Method according to one of claims 1 to 4, characterized in that it comprises the steps consisting in: - sampling the signal (20) picked up by the microphone (2), - calculating (100), on each reception of a new sampling value (xi = j + n ) of the signal picked up by the microphone, a new sampled energy value (Eyn) from a set of n values sampling (X- J, Xi ≈ j + i, ... x- j + n) including the n-1 previous sampling values and the new sampling value (xi = j + n ) /
- calculer (110, 130) le rapport (ΔE/E) de la différence (ΔE) à la somme (E) de la nouvelle valeur échantillonnée d'énergie (E^) et de la précédente valeur échantillonnée d'énergie (Ey(n-i)), et - coπparer (140) ledit rapport (ΔE/E) de la différence à la soπme à une constante prédéterminée (K) , un bruit étant détecté lorsque ledit rapport (ΔE/E) est supérieur à ladite constante(K) .- calculate (110, 130) the ratio (ΔE / E) of the difference (ΔE) to the sum (E) of the new sampled energy value (E ^) and the previous sampled energy value (Ey ( n -i ) ), and - compare (140) said ratio (ΔE / E) of the difference to the sum to a predetermined constant (K), a noise being detected when said ratio (ΔE / E) is greater than said constant (K).
6. Procédé de détection d'intrusions mettant en oeuvre le procédé de détection de bruits selon l'une des revendications 1 à6. Intrusion detection method implementing the noise detection method according to one of claims 1 to
5, caractérisé en ce qu'une alarme est déclenchée quand au moins deux bruits se sont produits dans un premier intervalle de teπps prédéterminé (Tref) .5, characterized in that an alarm is triggered when at least two noises have occurred in a first predetermined teπps interval (Tref).
7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel une alarme est déclenchée (210) quand au moins trois bruits sont détectés7. The method of claim 6, wherein an alarm is triggered (210) when at least three noises are detected.
(190) et à la condition que chaque bruit se soit produit dans un deuxième intervalle de teπps prédéterminé (Tmax) à compter du bruit précédent.(190) and on the condition that each noise has occurred in a second predetermined time interval (Tmax) from the preceding noise.
8. Procédé selon l'une des revendications 6 ou 7, dans lequel, lorsque un bruit est détecté, un bruit suivant n'est pais pris en compte (180) pour le déclenchement d'une alarme s'il se produit immédiatement après le bruit précédemment détecté, dans un troisième intervalle de teπps (Tmin) très bref et sensiblement inférieur auxdits premier (Tref) ou deuxième (Tmax) intervalles de teπps.8. Method according to one of claims 6 or 7, wherein, when a noise is detected, a next noise is not taken into account (180) for the triggering of an alarm if it occurs immediately after the noise previously detected, in a third interval of teπps (Tmin) very brief and appreciably lower than said first (Tref) or second (Tmax) intervals of teπps.
9. Dispositif (1) de détection d'intrusion, comprenant au moins un microphone (2) sensible dans la bande des fréquences audibles, des moyens (3, 4, 7) de traitement du signal (20) capté par le microphone, des moyens (3, 4, 5) pour- déclencher une alarme quand au moins un bruit est détecté, caractérisé en ce que lesdits moyens (3, 4, 7) de traitement du signal (20) sont agencés pour mesurer (100, 110, 130) la variation (ΔE) de l'énergie acoustique (E) captée par le microphone, comparer (140) la variations (ΔE) de l'énergie acoustique à un seuil (KE) prédéterminé, un bruit étant détecté quand la variation (ΔE) de l'énergie acoustique est supérieure audit seuil (KE) prédéterminé.9. An intrusion detection device (1), comprising at least one microphone (2) sensitive in the audible frequency band, means (3, 4, 7) for processing the signal (20) picked up by the microphone, means (3, 4, 5) for triggering an alarm when at least one noise is detected, characterized in that said signal processing means (3, 4, 7) (20) are arranged to measure (100, 110, 130) the variation (ΔE) of the acoustic energy (E) picked up by the microphone, compare (140) the variations (ΔE) of the acoustic energy at a predetermined threshold (KE), a noise being detected when the variation (ΔE) of the acoustic energy is greater than said predetermined threshold (KE).
10. Dispositif selon la revendication 9, caractérisé en ce que lesdits moyens (3, 4, 7) de traitement du signal (20) capté par le microphone (2) sont agencés pour filtrer (90) les coπposantes basse fréquence dans la bande des fréquences audibles dudit signal (20), calculer (60) l'énergie acoustique totale (Et) captée par le microphone (2) , y compris dans le domaine des basses fréquences de la bande des fréquences audibles, et déclencher (80) une alarme quand ladite énergie totale (Et) est supérieure (70) à une valeur de consigne (Emax) .10. Device according to claim 9, characterized in that said means (3, 4, 7) for processing the signal (20) picked up by the microphone (2) are arranged to filter (90) the low frequency components in the band of audible frequencies of said signal (20), calculating (60) the total acoustic energy (Et) picked up by the microphone (2), including in the low frequency range of the audible frequency band, and triggering (80) an alarm when said total energy (Et) is greater (70) than a set value (Emax).
11. Dispositif selon l'une des revendications 9 à 10, caractérisé en ce lesdits moyens de traitement et d'analyse du signal comprennent : - un microprocesseur (3) , recevant en entrée le signal (20) capté par ledit microphone (2) par l'intermédiaire d'un convertisseur analogique/numérique (7, 7-1, 7-2),11. Device according to one of claims 9 to 10, characterized in that said signal processing and analysis means comprise: - a microprocessor (3), receiving as input the signal (20) picked up by said microphone (2) via an analog / digital converter (7, 7-1, 7-2),
- une mémoire programme (4) , contenant des instructions de commande du microprocesseur. - a program memory (4), containing instructions for controlling the microprocessor.
12. Dispositif selon l'une des revendications 9 à 11, caractérisé qu'il déclenche une alarme si au moins deux bruits se sont produits dans un premier intervalle de teπps prédéterminé12. Device according to one of claims 9 to 11, characterized that it triggers an alarm if at least two noises have occurred in a first predetermined teπps interval
(Tref) .(Tref).
13. Dispositif selon l'une des revendications 9 à 12, caractérisé qu'il déclenche une alarme si au moins trois bruits sont détectés (190) , et à la condition chaque bruit se soit produit dans un deuxième intervalle de teπps prédéterminé (Tmax) à compter du bruit précédent.13. Device according to one of claims 9 to 12, characterized that it triggers an alarm if at least three noises are detected (190), and on condition that each noise has occurred in a second predetermined teπps interval (Tmax) from the previous noise.
14. Dispositif selon l'une des revendications 9 à 13, caractérisé en ce qu'il ne prend pas en compte un bruit pour le déclenchement d'une alarme si le bruit se produit iirmédiatement après un bruit précédemment détecté, dans un troisième intervalle de temps (Tmin) très bref et sensiblement inférieur audits premier (Tref) ou deuxième (Tmax) intervalles de teπps.14. Device according to one of claims 9 to 13, characterized in that it does not take into account noise for the triggering of an alarm if the noise occurs immediately after a previously detected noise, in a very short third time interval (Tmin) which is significantly less than the first (Tref) or second (Tmax) intervals of teπps.
15. Dispositif selon l'une des revendications 9 à 14, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens (6) pour relier ledit microphone (2) à un dispositif d'écoute (8, 9, 10) . 15. Device according to one of claims 9 to 14, characterized in that it comprises means (6) for connecting said microphone (2) to a listening device (8, 9, 10).
PCT/FR1996/000345 1995-03-08 1996-03-05 Noise sensing method and acoustic intrusion detection device WO1996027862A1 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR9502952A FR2731541B1 (en) 1995-03-08 1995-03-08 ACOUSTIC INTRUSION DETECTION METHOD AND DEVICE
FR95/02952 1995-03-08

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO1996027862A1 true WO1996027862A1 (en) 1996-09-12

Family

ID=9477014

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/FR1996/000345 WO1996027862A1 (en) 1995-03-08 1996-03-05 Noise sensing method and acoustic intrusion detection device

Country Status (2)

Country Link
FR (1) FR2731541B1 (en)
WO (1) WO1996027862A1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7535351B2 (en) 2006-07-24 2009-05-19 Welles Reymond Acoustic intrusion detection system
CN114279557A (en) * 2022-03-02 2022-04-05 山东卓朗检测股份有限公司 Distributed acoustic detection equipment and detection method thereof

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU4706200A (en) * 1999-05-07 2000-11-21 C & K Systems, Inc. Glass-break detector and method of alarm discrimination

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4134109A (en) * 1977-05-16 1979-01-09 Omni Spectra, Inc. Alarm system responsive to the breaking of glass
US4415979A (en) * 1981-03-25 1983-11-15 Ensco, Inc. Method and apparatus for detecting the presence of an animate body in an inanimate mobile structure
FR2569027A1 (en) * 1984-03-28 1986-02-14 Vg Electronique Electro Guglie Infrasound perimeter detection system, infrasound processing
US4952931A (en) * 1987-01-27 1990-08-28 Serageldin Ahmedelhadi Y Signal adaptive processor
EP0481693A1 (en) * 1990-10-16 1992-04-22 C & K SYSTEMS, INC. Intrusion detection system having improved immunity to false alarm
US5194848A (en) * 1991-09-09 1993-03-16 Hitek-Protek Systems Inc. Intrusion detection apparatus having multiple channel signal processing
EP0620546A2 (en) * 1993-04-16 1994-10-19 Sextant Avionique Energy detection procedure for noisy signals

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4134109A (en) * 1977-05-16 1979-01-09 Omni Spectra, Inc. Alarm system responsive to the breaking of glass
US4415979A (en) * 1981-03-25 1983-11-15 Ensco, Inc. Method and apparatus for detecting the presence of an animate body in an inanimate mobile structure
FR2569027A1 (en) * 1984-03-28 1986-02-14 Vg Electronique Electro Guglie Infrasound perimeter detection system, infrasound processing
US4952931A (en) * 1987-01-27 1990-08-28 Serageldin Ahmedelhadi Y Signal adaptive processor
EP0481693A1 (en) * 1990-10-16 1992-04-22 C & K SYSTEMS, INC. Intrusion detection system having improved immunity to false alarm
US5194848A (en) * 1991-09-09 1993-03-16 Hitek-Protek Systems Inc. Intrusion detection apparatus having multiple channel signal processing
EP0620546A2 (en) * 1993-04-16 1994-10-19 Sextant Avionique Energy detection procedure for noisy signals

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7535351B2 (en) 2006-07-24 2009-05-19 Welles Reymond Acoustic intrusion detection system
CN114279557A (en) * 2022-03-02 2022-04-05 山东卓朗检测股份有限公司 Distributed acoustic detection equipment and detection method thereof
CN114279557B (en) * 2022-03-02 2022-05-17 山东卓朗检测股份有限公司 Distributed acoustic detection equipment and detection method thereof

Also Published As

Publication number Publication date
FR2731541B1 (en) 1997-08-08
FR2731541A1 (en) 1996-09-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
FR2735262A1 (en) SYSTEM AND METHOD FOR DETERMINING A FIRE SITUATION USING DIFFERENT TYPES OF FIRE DETECTORS
EP1941475B1 (en) Method for processing acceleration measurements, acceleration sensor and alarm system equipped with such sensors
FR2880719A1 (en) DETECTION SYSTEM AND METHOD FOR DETERMINING ALARM CONDITION THEREIN
EP0202980B1 (en) System for detecting, with a false detection probability lower than a predetermined value, the presence of a pure signal in a noisy signal with constant background mean value
FR2525006A1 (en) INTRUSION DETECTOR
FR2710433A1 (en) Method for recognizing objects, moved in successive images in time belonging to a sequence
EP0370923B1 (en) Method and apparatus for the detection of pulses caused by domestic or human electrostatic discharges
EP3381204B1 (en) Method and device for estimating sound reverberation
WO1996027862A1 (en) Noise sensing method and acoustic intrusion detection device
WO2011101323A1 (en) Online method for measuring ionizing radiation
WO2019063808A1 (en) Device and method for detecting if a bedridden person leaves his or her bed or has fallen
CA3104581A1 (en) Portable detection system comprising magnetostatic sensors
EP0654768A1 (en) Alarm system and method by analysis of the signal of a sensor
WO1995006925A1 (en) Device for detecting an intruder in a building or vehicle by infrasonic and/or pressure wave detection and method for so detecting an intruder
FR2687240A1 (en) Protection device detecting the stressing of the mechanism of a closure (lock, bolt) and generating an information, alert or alarm signal
EP0188165B1 (en) Method and device for the protection of buildings against intrusion
CA3104582A1 (en) Portable detection system comprising magnetostatic sensors
EP3528224B1 (en) Device and method for detecting presence and/or movement by infrared measurement
EP0452395B1 (en) System for detecting the presence of a pure signal in a discrete signal with noise, measured at a constant mean noise level
FR2679344A1 (en) Device for automatic activation of an electronic system
WO2010125062A1 (en) Method for measuring the pulse-counting rate, using an extendible dead-time method with live-time measurement
EP0179681A1 (en) Room safety device
FR2508210A1 (en) Self adjusting ultrasonic intruder alarm - uses comparison between successive echo times to determine presence of intruder and actuate alarm
FR2878058A1 (en) Body fall detector for use in swimming pool, has acoustic pressure sensor immersed in water in swimming pool to receive noise propagating in water
FR2519449A1 (en) Intrusion alarm triggering circuit for Doppler effect detector - uses timing circuits in triggering and reset circuits for shift register to ensure detected movement is valid

Legal Events

Date Code Title Description
AK Designated states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): JP RU US

AL Designated countries for regional patents

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AT BE CH DE DK ES FI FR GB GR IE IT LU MC NL PT SE

DFPE Request for preliminary examination filed prior to expiration of 19th month from priority date (pct application filed before 20040101)
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
122 Ep: pct application non-entry in european phase