Brevet FR3075995A1 (20190628)

REVENDICATIONS1. Procédé de détection de données aberrantes dans une série temporelle de données, comprenant des étapes consistant à: - enregistrer préalablement une première série temporelle de données A(t) dans une mémoire, - enregistrer préalablement au moins une deuxième série temporelle de données B(t) dans une mémoire, préférentiellement la même mémoire, - obtenir une matrice de données représentant la première série de données A(t) en fonction de la deuxième série de données B(t), la corrélation entre la première série la deuxième série étant assurée par leur relation au temps (t), - représenter graphiquement la matrice de données sous forme de graphique bidimensionnel qui comprend un ensemble de points, chaque point ayant pour coordonnées (A(t) ; B(t)), avec - A(t) la valeur d'une donnée de la première série de données à un instant (t), et - B(t) la valeur d'une donnée de la deuxième série de données au même instant (t), Caractérisé en ce qu'il comprend en outre : - enregistrer le graphique bidimensionnel sous forme d'image des données dont la résolution est prédéfinie, et comprenant un ensemble de points représentés par des pixels, - détecter des contours dans l'image des données, pour générer un ensemble de points isolés et un ensemble de clusters, - traiter l'image des données pour supprimer au moins les clusters et ne conserver que les points isolés.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1, comprenant en outre : - enregistrer dans une mémoire au moins les valeurs suivantes : o (A_min), la valeur minimale de la première série de données A(t), o (A_max), la valeur maximale de la première série de données A(t), o (B_min), la valeur minimale de la deuxième série de données B(t), et o (B_max), la valeur maximale de la deuxième série de données B(t) ; - le graphique bidimensionnel comprenant un ensemble de points normaux et un ensemble de points suspects, les points du graphique bidimensionnel étant représentés par des pixels dans un repère orthonormé (XY), chaque pixel ayant pour coordonnées X(t) et Y(t) avec : o X(t) l'abscisse du pixel correspondant au point A(t), et o Y(t) l'ordonnée du pixel correspondant au point B(t) ; - enregistrer dans une mémoire au moins les valeurs suivantes : o -(X_max), la valeur maximale d'un pixel selon l'axe des abscisses X, o -(Y_max), la valeur maximale d'un pixel selon l'axe des ordonnées Y. 19\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape consistant à traiter l'image des données comprend : - une étape consistant à calculer l'aire de chaque cluster, 5 - une étape de comparaison consistant à comparer l'aire calculée de chaque cluster à une valeur seuil prédéterminée, et - si la valeur de l'aire calculée d'un cluster est supérieure à la valeur seuil prédéterminée, supprimer tous les pixels dudit cluster. 10\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 3, dans lequel l'image des données est une matrice d'intensité de valeurs binaires, - l'étape de suppression comprenant une étape consistant à remplacer, dans la matrice d'intensité, la valeur binaire des pixels contenus dans ledit cluster par l'autre valeur binaire. 15\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape consistant à traiter l'image des données comprend : une étape consistant à remplir d'une même couleur ledit cluster et une étape consistant à supprimer tous les pixels adjacents ayant une même intensité. 20\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 2, comprenant des étapes consistant à : - créer un polygone autour des clusters, et - supprimer tous les pixels compris à l'intérieur dudit polygone. 25\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, comprenant des étapes consistant à: - calculer une distance euclidienne de grille (Distgr,d), - calculer les distances euclidiennes : 30 o soit entre un point (A(t), B(t)) du graphique bidimensionnel et l'ensemble des points (X'(t), Y'(t)) de l'image traitée, pour chaque point (A(t), B(t)) du graphique bidimensionnel, o soit entre un point (X'(t), Y'(t)) de l'image traitée et l'ensemble des points (A(t), B(t)) du graphique bidimensionnel, pour chaque point (X'(t), Y'(t)) de l'image 35 traitée, - sélectionner (Dist,',') la plus petite des distances euclidiennes calculées, 20 - comparer la distance euclidienne de grille (Distgr,d) et la plus petite des distances euclidiennes calculées (Distmin), et - sélectionner le ou les points de la première série de données pour lesquels la distance minimale (Distm,n) est inférieure à la distance de grille (Distgrid)- 5\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, comprenant une étape de floutage de l'image des données, préalable à l'étape de détection de contours.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'image 10 traitée comprend un ensemble de pixels correspondant à des points suspects, le procédé comprenant une étape consistant à transformer les coordonnées (X, Y) des pixels de l'image traitée en en unités réelles (X', Y'), identiques à celles de la première et de la deuxième série temporelle de données respectivement. 15\n<CLM>\1\tProgramme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 20