Brevet FR3069940A1 (20190208)

REVENDICATIONS1. Procédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images issues d'imagerie aérienne, mettant en oeuvre au moins un type d'imagerie parmi les trois types suivants d'imagerie : visible, multispectral et hyperspectral, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : Une étape de prétraitement de données, consistant à traiter les données brutes d'image pour filtrer l'information inutile, de façon à obtenir de nouvelles représentations facilitant l'apprentissage et la classificafion ; 10 Décomposition desdites images en plusieurs échelles à l'aide de méthodes numériques, à l'aide d'étapes de sous-échantillonnage et de sur-échantillonnage, de façon à obtenir des basses et hautes résolutions numériques ; Mise en oeuvre d'une pluralité de réseaux de neurones convolutifs (20, 21, 15\n<CLM>\1\tcomposés de trois couches principales : couches de convolution, couches de sous-échantillonnage et couches totalement connectées, lesdites couches principales étant déployées en cascade afin d'effectuer un processus d'apprentissage automatique ; Mise en oeuvre d'une architecture hiérarchique, dans laquelle un réseau 20 de neurones convolutif est utilisé pour chaque résolution desdites images, dans laquelle l'information est analysée sur plusieurs niveaux hiérarchiques et dans laquelle les éléments d'apprentissage produits au niveau de chacun desdits réseaux de neurones convolutifs sont transmis entre les différentes couches de résolution, au niveau des trois couches 25 principales : couches de convolution, couches de sous-échantillonnage et couches totalement connectées ; Mise en oeuvre de verrous de transition permettant de paramétrer l'architecture et définir quels types de données sont transmises, lesdits verrous de transition étant représentés par 0/1, la valeur 0 signifiant 30 qu'aucun passage d'information ne se produit et la valeur 1 indiquant un passage d'information ; Transmission d'informations entre lesdits niveaux de résolution pour échanger des informations supplémentaires entre deux résolutions successives dans le but de renforcer l'efficacité de l'apprentissage ; 18 Fusion des données en générant une probabilité d'appartenance à plusieurs classes de données ; et Etablissement d'une cartographie à l'aide des données en affichant des informations pertinentes sur l'état sanitaire des cultures.\n<CLM>\1\tProcédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images selon la revendication 1, caractérisé en ce que, durant ladite étape de prétraitement de données, lesdites images sont découpées en blocs.\n<CLM>\1\tProcédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que ladite étape de prétraitement de données comporte une sous-étape de calcul de l'indice NDVI (« Normalised Difference Vegetation Index » en terminologie anglo-saxonne). 15\n<CLM>\1\tProcédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lors de ladite étape de décomposition desdites images en plusieurs échelles à l'aide de méthodes numériques, on distingue : 20 Résolution physique, dépendant de l'optique utilisée pour la prise de vue et de l'altitude à laquelle l'acquisition desdites images est effectuée : et Résolution numérique, qui est obtenue' partir d'un sous-échantillonnage ou bien à partir d'un sur-échantillonnage. 25\n<CLM>\1\tProcédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite couche de convolution consiste en une opération de convolution 2D avec un ensemble de noyaux, pouvant être considéré comme un processus de filtrage générant des cartes de caractéristiques. 30 19\n<CLM>\1\tProcédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite couche de sous-échantillonnage est appliquée sur les images filtrées, en utilisant une valeur maximale ou moyenne sur un voisinage de 2 x 2 pixels.\n<CLM>\1\tProcédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite couche totalement connectée suit la dernière opération des deux premières couches, dites couche de convolution et couche de sous-échantillonnage, et se présente comme un réseau de neurones multicouches, fournissant une sortie indiquant la probabilité d'appartenance à une classe donnée.\n<CLM>\1\tProcédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lesdites couches dudit réseau de neurones génèrent des cartes de caractéristiques.\n<CLM>\1\tProcédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite étape de fusion des données comporte une sous-étape de construction d'une carte pour chaque résolution suivie d'une fusion à travers un affichage multicouches tel que dans un système d'information géographique ou SIG.\n<CLM>\1\tProcédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images selon l'une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que ladite étape de fusion des données met en oeuvre une fusion par vote majoritaire, le résultat final dépendant du nombre d'occurrences d'une classe sur les différents niveaux de résolution.\n<CLM>\1\tProcédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite étape d'établissement d'une cartographie met en oeuvre un algorithme classifiant chaque zone d'une desdites images, la classification indiquant une catégorie 20 de la zone analysée et chacune des classes de ladite classification correspondant à un état sanitaire identifié.\n<CLM>\1\tProcédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images selon 5 l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lesdites images sont géoréférencées, ce qui permet de connaître la position GPS (« Global Positioning System » en terminologie anglo-saxonne) de chacun des pixels de chacune desdites images. 10\n<CLM>\1\tProcédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape de détection des lignes de culture.\n<CLM>\1\tProcédé de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images selon 15 la revendication 13, en ce que ladite étape de détection des lignes de culture comporte une sous-étape de segmentation et de détection de contour, suivie d'une transformée de Hough.\n<CLM>\1\tSystème de cartographie de l'état sanitaire de cultures à partir d'images 20 issues d'imagerie aérienne, mettant en oeuvre au moins un type d'imagerie parmi les trois types suivants d'imagerie : visible, multispectral et hyperspectral, caractérisé en ce qu'il comporte : - Des moyens pour prétraiter des données, consistant à traiter les données brutes d'image pour filtrer l'information inutile, de façon à obtenir de 25 nouvelles représentations facilitant l'apprentissage et la classification ; - Des moyens pour décomposer lesdites images en plusieurs échelles à l'aide de méthodes numériques, à l'aide d'étapes de sous-échantillonnage et de sur-échantillonnage, de façon à obtenir des basses et hautes résolutions numériques 30 - Des moyens pour mettre en oeuvre une pluralité de réseaux de neurones (20, 21,\n<CLM>\1\tconvolutifs composés de trois couches principales : couches de convolution, couches de sous-échantillonnage et couches totalement 21 connectées, lesdites couches principales étant déployées en cascade afin d'effectuer un processus d'apprentissage automatique ; Des moyens pour mettre en oeuvre une architecture hiérarchique, dans laquelle un réseau ° de neurones convolutif est utilisé pour chaque résolution desdites images, dans laquelle l'information est analysée sur plusieurs niveaux hiérarchiques et dans laquelle les éléments d'apprentissage produits au niveau de chacun desdits réseaux de neurones convolutifs sont transmis entre les différentes couches de résolution, au niveau des trois couches principales: couches de 10 convolution, couches de sous-échantillonnage et couches totalement connectées ; Des moyens pour mettre en oeuvre des verrous de transition permettant de paramétrer l'architecture et définir quels types de données sont transmises, lesdits verrous de transition étant représentés par 0/1, la 3_5 valeur 0 signifiant qu'aucun passage d'information ne se produit et la valeur 1 indiquant un passage d'information ; Des moyens pour transmettre des informations entre lesdits niveaux de résolution pour échanger des informations supplémentaires entre deux résolutions successives dans le but de renforcer l'efficacité de 20 l'apprentissage ; - Des moyens pour fusionner des données en générant une probabilité d'appartenance à plusieurs classes de données ; et - Des moyens pour établir une cartographie à l'aide des données en affichant des informations pertinentes sur l'état sanitaire des cultures. 25