Brevet FR3076378A1 (20190705)

REVENDICATIONS1. Procede de formation d'un reseau de neurones (1), pour la reconnaissance d'une sequence (15) de caracteres (5) dans une image (16) et sans format predefini, comprenant : - une etape de realisation d'une base de donnees artificielle (7) de plusieurs sequences (15) de caracteres (5) dans des images (16), certaines sequences (15) etant generees aleatoirement, d' autres sequences (15) provenant de transformations de sequences (15) generees aleatoirement, - une etape d'apprentissage (11), du reseau de neurones (1), a la reconnaissance d'une sequence (15) de caracteres (5) dans une image (16), directement sur au moins certaines desdites sequences (15) de ladite base de donnees artificielle (7), sans pre-decoupage prealable de ces sequences (15) en leurs caracteres constitutifs.\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon la revendication 1, caracterise en ce que le reseau de neurones (1) est un reseau de neurones (1) profond, comprenant de preference au moins 4 couches de neurones, comprenant plus de preference entre 5 et 10 couches de neurones, comprenant encore plus de preference 7 couches de neurones.\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon la revendication 2, caracterise en ce que le reseau de neurones (1) profond est un reseau de neurones (1) profond convolutif, comprenant de preference des convolutions d'une taille comprise entre 3 et\n<CLM>\1\t4. Procede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque des revendications precedentes, caracterise en ce que, dans l'etape de realisation de la base de donnees artificielle (7) de plusieurs sequences 23 (15) de caracteres (5) dans des images (16), au moins 60% de ces sequences (15) soit sont des sequences (15) generees aleatoirement soit proviennent de transformations de sequences (15) generees aleatoirement, de preference au moins 90% de ces sequences (15) soit 5 sont des sequences (15) generees aleatoirement soit proviennent de transformations de sequences (15) generees aleatoirement, encore plus de preference au moins 99% de ces sequences (15) soit sont des sequences (15) generees aleatoirement soit proviennent de transformations de sequences (15) generees aleatoirement, 10 avantageusement 100% de ces sequences (15) soit sont des sequences (15) generees aleatoirement soit proviennent de transformations de sequences (15) generees aleatoirement.\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque 15 des revendications precedentes, caracterise en ce que l'etape d'apprentissage (11), du reseau de neurones (1), a la reconnaissance d'une sequence (15) de caracteres (5) dans une image (16), est realisee directement sans pre-decoupage prealable, pour au moins 60% desdites sequences (15) de ladite base de donnees artificielle (7), de preference 20 pour au moins 90% desdites sequences (15) de ladite base de donnees artificielle (7), encore plus de preference pour au moins 99% desdites sequences (15) de ladite base de donnees artificielle (7), avantageusement pour 100% desdites sequences (15) de ladite base de donnees artificielle (7). 25\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque des revendications precedentes, caracterise en ce que : > lesdites transformations sont : o l'intercalation d'espaces de taille variable entre les 30 caracteres (5) de certaines sequences (15) de la base de donnees artificielle (7), 24 o et/ou l'utilisation de differents types de fonds (31, 35,\n<CLM>\1\tde differentes tailles comme arrieres plans des sequences (15) de caracteres (5) a reconnaitre. 5\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque des revendications precedentes, caracterise en ce que : > lesdites transformations sont : o des transformations geometriques pouvant inclure : ^ agrandis sements, 10 ^et/ou reductions, ^et/ou rotations, ^et/ou translations, ^et/ou distorsions geometriques, ^et/ou autres deformations geometriques, 15 o et/ou des transformations par traitement d'image pouvant inclure : ^changements de couleurs, ^et/ou changements de niveaux de gris, ^et/ou rehaussements des contours, 20 ^et/ou lissages des contours, ^et/ou autres traitements de l'intensite et/ou du contraste.\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque 25 des revendications precedentes, caracterise en ce que la base de donnees artificielle (7) de sequences (15) comprend au moins 100.000 sequences (15) differentes pour l'apprentissage, de preference au moins 500.000 sequences (15) differentes pour l'apprentissage, encore plus de preference entre 500.000 et 2.000.000 sequences (15) differentes pour 30 l' apprentis sage. 25\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque des revendications precedentes, caracterise en ce que la base de donnees artificielle (7) de sequences (15) comprend, d'une part entre un tiers et deux tiers de sequences (15) generees aleatoirement, et d'autre part entre 5 deux tiers et un tiers de sequences (15) provenant de transformations de sequences (15) generees aleatoirement, de preference autant de sequences (15) generees aleatoirement que de sequences (15) provenant de transformations de sequences (15) generees aleatoirement. 10\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon la revendication 9, caracterise en ce que tout ou partie des sequences (15) contenues dans la base de donnees artificielle (7) et obtenues par transformations de sequences (15) generees aleatoirement proviennent de transformations de sequences (15) generees aleatoirement déjà contenues dans la base de 15 donnees artificielle (7).\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque des revendications precedentes, caracterise en ce que : > la base de donnees artificielle (7) comprend des sequences (15) de 20 caracteres (5) dont les caracteres (5) typographiques ne sont pas normalises et presentent au contraire : o une taille variable, o et/ou une police variable, o et/ou une couleur variable, 25 o et/ou une orientation variable, o et/ou une luminosite variable, o et/ou un niveau de flou variable, o et/ou un rapport signal a bruit variable. 26\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque des revendications precedentes, caracterise en ce que les caracteres (5) comprennent des lettres et des chiffres. 5\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque des revendications precedentes, caracterise en ce que, dans l'etape de realisation de la base de donnees artificielle (7) de plusieurs sequences (15) de caracteres (5) dans des images (16), moins de 10% de ces sequences (15) sont des sequences (15) reelles photographiees, de 10 preference moins de 1% de ces sequences (15) sont des sequences (15) reelles photographiees, encore plus de preference 0% de ces sequences (15) sont des sequences (15) reelles photographiees.\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque 15 des revendications precedentes, caracterise en ce que les sequences (15) de caracteres (5) de la base de donnees artificielle (7) correspondent respectivement a des plaques d'immatriculation automobile.\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque 20 des revendications precedentes, caracterise en ce que la longueur de la sequence (15) de caracteres (5) est comprise entre 1 et\n<CLM>\1\t16. Procede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque des revendications precedentes, caracterise en ce que l'etape 25 d'apprentissage (11) du reseau de neurones (1) utilise, pour chaque caractere (5) de la sequence (15) de caracteres (5) a reconnaitre, un tableau de probabilite representatif dudit caractere (5).\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque 30 des revendications precedentes, caracterise en ce que l'etape d'apprentissage (11) du reseau de neurones (1) utilise, pour comparer 27 deux distributions de probabilites representatives de la sequence (15) de caracteres (5) a reconnaitre, une fonction de coot.\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon la revendication 17, 5 caracterise en ce que ladite fonction de coot est basee sur l'entropie croisee.\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon la revendication 17 ou 18, caracterise en ce que la fonction de coot de la sequence (15) de 10 caracteres (5) est la somme des fonctions de coot de chaque caractere (5).\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque des revendications 17 a 19, caracterise en ce que ladite fonction de coot 15 est minimisee par un optimiseur d'Adam.\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque des revendications precedentes, caracterise en ce que le chargement des donnees a l'entree (2) du reseau de neurones (1) se fait par une queue 20 asynchrone qui contient les fichiers a charger et les operations a effectuer sur ces fichiers.\n<CLM>\1\tProcede de formation d'un reseau de neurones selon l'une quelconque des revendications precedentes, caracterise en ce que l'initialisation des 25 poids dans le reseau de neurones (1) est effectuee par un initialiseur de Xavier.\n<CLM>\1\tProcede de reconnaissance d'une sequence de caracteres dans une image, comprenant une etape de reconnaissance d'une sequence (15) de 30 caracteres (5) dans une image (16), par un reseau de neurones (1) forme 28 par un procede de formation selon l'une quelconque des revendications precedentes.\n<CLM>\1\tProcede de reconnaissance selon la revendication 23, caracterise en ce 5 que ladite etape de reconnaissance (11) est precedee d'une etape d'extraction, de la sequence (15) de caracteres (5) et du fond d'image (31, 35,\n<CLM>\1\tvoisin de cette sequence (15) de caracteres (5), hors du reste de l'image (16), seuls ladite sequence (15) de caracteres (5) et ledit fond d'image (31, 35,\n<CLM>\1\tvoisin de cette sequence (15) de caracteres (5), a 10 l'exclusion dudit reste de l'image (16), etant fournis au reseau de neurones (1).\n<CLM>\1\tProcede de reconnaissance selon l'une quelconque des revendications 23 a 24, caracterise en ce que ledit fond d'image (31, 35,\n<CLM>\1\tvoisin de 15 ladite sequence (15) de caracteres (5) est un fond uni monocolore.\n<CLM>\1\tProcede de reconnaissance selon l'une quelconque des revendications 23 a 25, caracterise en ce que ladite sequence (15) de caracteres (5) a reconnaitre dans une image (16) correspond a une plaque 20 d'immatriculation automobile.\n<CLM>\1\tProcede de reconnaissance selon l'une quelconque des revendications 23 a 26, caracterise en ce que ladite etape de reconnaissance est effectuee en temps reel sur un flux video d'images (16) incluant les sequences 25 (15) de caracteres (5) a reconnaitre, de preference avec un flux video superieur a l0fps, plus de preference avec un flux video superieur a 20fps.