FR 3144682 A1 20240705 FR 2214640 A 20221229 Un bouton, un interrupteur, une glissière, ou encore un levier… Autant d’interfaces physiques élémentaires de commande sur lesquelles un individu agit physiquement et qui permettent d'ouvrir, de fermer et de choisir entre plusieurs états actifs d'un dispositif électrique. Ils sont à l’origine des IHM standards plus élaborés de type Clavier ou souris qui ne s’acquittent que d’une seule et unique action mécanique : par exemple, pour allumer une ampoule, un individu appuie sur un interrupteur. Ils sont devenus incontournables et équipent aujourd’hui bon nombre de maisons et de lieux publics. On les retrouve également dans la plupart des digicodes, des distributeurs ou encore des automates de libre-service. Malgré leur efficacité maintes fois démontrée, leur utilisation dans les lieux publiques remet en question un souci d’hygiène mais aussi de sécurité pour ceux qui sont rattachés à un courant électrique plus important. L’invention décrite ci-après a trait à un nouveau type de contacteur constitué d’un dispositif optique et d’un circuit électrique programmable. Cet ensemble est élaboré selon une architecture électrique câblée et connectée. Le dispositif établi, analyse une scène, et recherche une image particulière de couleur peau, puis active ou désactive, sans contact, des procédés de commandes électriques associés tels que des interrupteurs, des actionnaires ou des commutateurs électriques. Interrupteur électrique à commende gestuel et sans contacts. Il s’agit d’un nouveau dispositif d'interaction directe entre un être humain et un réseau d’interconnexion électrique ou électronique sur lequel circule un flux de courant électrique. Il est associé à des informations spatiales et temporelles et peut être utilisé pour remplacer certains dispositifs de commandes manuelles classiques pour des applications futures. Aujourd’hui, pour interagir avec l’ensemble des dispositifs électriques de notre environnement quotidien, il existe trois approches : D'une part, l’approche classique, qui consiste à agir par pression sur une surface pour déplacer un dispositif de contact d’une position A à une position B, permettant ainsi de couper ou de laisser passer le courant (ou un flux quelconque). Dans certains cas l’action de contact est directe, dans d’autres, l’action est exécutée par l’intermédiaire d’une télécommande ou d’un module qui échange des informations avec un système électrique, lesquels permettent l’interaction à distance avec l’ensemble des appareils de notre environnement quotidien. Cette approche qui a déjà révélé son efficacité présente deux inconvénients majeurs : l’action entraînant un contact intime du doigt avec la surface, augmente alors le risque d’électrocution si l’interrupteurs électriques en présence d’un état de défaut de masse, et représente de surcroit un danger potentiel non négligeable de contamination dans le cas d’une épidémie. D’autre part l’approche des interfaces gestuelles, ou l’interaction homme-machine basée sur la vision artificielle. Ces dispositifs électroniques sont équipés d’un ou plusieurs capteurs optiques qui interagissent avec un ordinateur ou de puissants calculateurs. Un ou plusieurs algorithmes de traitement d’images sont implémentés pour détecter la main, la segmenter, reconnaitre un signe, puis l’associer à une action. Pour de meilleurs résultats il est possible de se servir de gants instrumentés, munis de nombreux capteurs mesurant les angles des articulations et la position de la main dans l'espace. Notamment utilisés pour commander des acteurs virtuels, en désignant et manipulant des objets graphiques sur des écrans d’ordinateurs [Baudel93, Bellik96] ils peuvent également être employé à la reconnaissance de la langue des signes [Braffort96]. Malheureusement, de tels gants restent pour le moins inaccessibles car chers et fragiles, de plus leurs câbles de liaison constituent une entrave. Des systèmes de reconnaissance de gestes ont été tentés, par exemple le brevet US 5 534 917. D’autre techniques plus récentes visent plutôt à implémenter des algorithmes très robustes, qui peuvent utiliser les filtres de Kalman avec des hypothèses gaussiennes, associés à la technique de soustraction d’image courantes avec l’image de l’arrière-plan. Cette image de référence est ensuite mise à jour automatiquement, l’objectif étant d’obtenir un traitement d’image cohérent et en temps réel. Toutefois, ces systèmes impliquent généralement une analyse informatique compliquée, et intensive et nécessitant un matériel onéreux et encombrant. D’autres systèmes utilisent des propriétés de couleur pour une analyse d'image. La scène y est segmentée suivant le modèle de couleur peau. Ce système de reconnaissance de gestes requiert des exigences particulières nécessaires pour une capture précise de la forme et du contour de la main. Cela implique un arrière-plan uniforme, un éclairage fixe, une résolution élevée (ou plusieurs caméras) ainsi qu’une puissance de traitement considérable. En outre aucun mouvement parasite hormis celui de la main ne doit être détecté dans la scène. Ces contraintes permettront de déterminer précisément la forme et l’emplacement de la main par correspondance avec des modèles déjà enregistrés. Le verrou principal de cette approche est la séparation du dispositif d’acquisition et de traitement. L’information est traitée pixel par pixel, il en résulte alors une grande quantité de données à traiter. La segmentation nécessite des calculs mathématiques très coûteux en termes de temps de calcul. De plus les classifications de couleur, de segmentation et d’optimisation sont réalisées dans trois différents programmes (algorithmes). Les classificateurs classiques utilisés par ces systèmes, tels que des Modèles de Markov cachés Et des Réseaux neuronaux nécessitent un prétraitement lourd. Par conséquent, ces systèmes ne peuvent pas fonctionner avec un équipement de faible coût, et de faible consommation électrique. Ils sont relativement chers et nécessitent un grand nombre d'échantillons de gestes pour converger. Les interfaces disponibles utilisent des caméras (CMOS, CDD) ainsi qu’un ordinateur, des éléments encombrants, qui ne se prêtent pas à la miniaturisation. Enfin on, retrouve le système de détection de présence, Il équipe couramment les éléments sanitaires, tels que les lave-mains, robinets, urinoirs, douches, sèche-mains, distributeurs de savon, ... Il s’agit d’un dispositif de commande permettant le déclenchement de ces appareils sans requérir un contact manuel de l'utilisateur. De tels dispositifs présentent l'intérêt de garder propre l'élément sanitaire qui n'est pas touché par l'utilisateur, ce qui limite le développement et la transmission de germes ou de bactéries. Par ailleurs, ils permettent également de limiter la quantité d'eau ou d'électricité consommée par l'élément sanitaire, puisque ce dernier ne fonctionne qu'en présence d'un utilisateur, et s'arrête lorsque celui-ci s'en éloigne et ne l'utilise plus. Il est donc courant d'équiper ces éléments sanitaires avec des dispositifs sans contact, utilisant des émetteurs et des capteurs infra-rouges. Le dispositif de commande déclenche le fonctionnement de l'élément sanitaire en fonction de l'intensité d'infra-rouges détectée. Si l’intensité augmente, cela correspond à la présence d'un utilisateur à proximité du détecteur. L’exemple d'un tel dispositif est notamment décrit dans la demande FR 2 761 446 Al. Il existe entre autres, des détecteurs infra-rouges permettant de détecter la présence d'un utilisateur sans nécessairement 'être monté en regard d'une surface déterminée. Ces détecteurs sont des capteurs à suppression d'arrière-plan, qui permettent grâce à un système de lentilles et d'une matrice de détecteurs, d'estimer la distance les séparant de l'utilisateur plus précisément qu’avec des capteurs infra-rouges standards. Les capteurs à suppression d'arrière-plan peuvent donc être montés ailleurs qu'à l'extrémité libre du robinet, comme par exemple à sa base .. L’ensemble de ces dispositifs fonctionnent automatiquement, d’où un fort taux de déclenchement intempestifs, non souhaités. Un constat s’impose, il n’existe pas de solution susceptible d’équiper les interrupteurs classiques et de leur donner l’aptitude d’interagir à distance avec un humain. Les dispositifs d’interaction existants sont trop lourds, gourmands électriquement parlant, et encombrant pour se substituer aux interrupteurs. Les détecteurs de présence ont un fonctionnement automatique, n’interagissant pas avec l’Humain. La solution passe par une Adéquation algorithmique et architecturale. Un interrupteur comme symbolisé sur la figure (1) ci dessous, est un dispositif possédant au moins deux chemins de câbles (fil, bus) conducteurs comportant aux extrémités des bornes qui servent à établir un contact électrique. Entre ces bornes ? on trouve un dispositif d’activation (ou commutateur). Ce mécanisme est recouvert d’une surface sur laquelle un individu exerce une pression physique manuelle qui établit (ou rompt) la connexion. Cette opération, généralement réalisée par le doigt de la main, autorise ou interrompt la circulation du flux électrique entre les bornes. Pour apporter une réponse au problème de l’hygiène et de la sécurité dans les lieux publics dotés de ce type d'installation, la présente invention propose de remplacer le circuit électrique(électronique) à commutation manuel par un dispositif électrique à commande à distance. Le nouveau dispositif remplacerait le commutateur manuel ( ) par un commutateur à activation électrique (CAE). L’action mécanique du doigt est remplacée comme sur la figure (3) par un dispositif (CAE), lequel reçoit alors une commande électrique et modifie automatiquement la configuration des deux bornes de l’interrupteur. Le dispositif CAE de La présente invention est une cellule électrique de base ou une association de cellules de bases qui reçoit une tension d’un côté et laisse passer le courent d’’autre part. Ce dispositif (voir ) est commandé à son tour par un deuxième dispositif, un module de traitement d’image (MTI : Module de Traitement d’Image). La présente invention propose d’utilise un module de traitement d’image pour fournir la commande en tension de la cellule CAE. Ce module (MTI) a une double fonctionnalité : détecter un objet de la forme d’un doigt et qu'il soit de la couleur de la peau d’un humain. Ensuite, il doit être capable d’implémenter des algorithmes de segmentation couleur peau et à cadence utile. Il est à l’image des ALU des DSP, ces processeurs reposent sur une architecture généraliste ( ) capable d’effectuer les opérations à la base des primitives de traitement de l’information. Finalement, gérée par un séquenceur, et au prix de quelques éléments de mémorisation, une telle approche permet d’enchaîner des instructions en programmes. Un outils d’acquisition d’image (voir ) complète l’ensemble du dispositif de la présente invention. Il s’agit d’un réseau de capteurs d’images de résolution standard pouvant être constitué d’une simple caméra de type CCD (Charge Coupled Device), CMOS APS (Active Pixel Sensor) ou autre. Ce dispositif, interagissant à distance avec l’environnement, rend l’action physique et mécanique visuelle. Les images filmées en continu par ce système sont transférées vers le module de traitement d’image qui par la suite, va générer une commande électrique qui actionnera (ou pas) le commutateur CAE. Le dispositif final de la présente invention propose deux architectures pour répondre au problème de l’hygiène, de la sécurité, de la consommation électrique, de la puissance de calcul, et de l’encombrement : La première architecture est composée d’un module d’acquisition et de traitement relié à un réseau de N CAE et chacun lui-même associé à un circuit annexe, comme illustré à la figure (7). L’une de ces architectures utilise un circuit compact du type VLSI (Verry Large Signal Itegration), constitué d’une matrice de capteur d’image, d’un dispositif de traitement d’image, d’une interface de commande contrôle, et éventuellement d’un circuit radio fréquence selon le mode d’interconnexion. Ce circuit compact effectue simultanément, l’acquisition et le traitement d’image d’une part, ainsi que le contrôle et la commande des CAEs d’autre part. Il sera réalisé en technologie CMOS standard de faible coût et à faible consommation énergétique. Le dispositif de traitement employé est un DSP (Digital Signal Processing), utilisé selon le mode de fonctionnement de la présente invention est capable de traduire les algorithmes de segmentions de couleur peau et de suivre le mouvement du doigt dans une scène. Une fois l’image traitée, le module MTI décode l’information et le transfère via une connexion filaire, Wifi, ou une boucle locale radio. Une commande en tensions est fournie au CAE correspondant pour activer où désactiver l’un des circuits annexes. La deuxième architecture est un équilibre d’une part entre consommation électrique, puissance de calcul, et hygiène et sécurité de l’autre. La présente architecture est destinée à remplacer le schéma et câblage de l’électricité dans l’habitation. Ainsi la présente invention propose un unique calculateur pour effectuer le traitement des images en provenance de plusieurs camera, et disposer de la puissance de calcul nécessaire pour traiter plusieurs sources d’image en même temps et à cadence utile. Puis de disposer des cameras aux lieux et à la place des interrupteurs de façon à avoir un réseau de capteurs dont les seules fonctions sont d’acquérir et de transmettre les images. (Voir ). Pour cela les capteurs sont reliés au module de traitement d’image par une liaison filaire, ou via un dispositif d’émission sans fil. Le MTI est reliés à son tour aux CAEs, comme précédemment, par une liaison filaire ou sans fil. A chaque image reçue et traitée par le MTI, un code d’activation d’un (ou plusieurs) CAE est Généré via les connexions qui actionnera ensuite les circuits annexes associés. Chaque CAE est interconnecté à un circuit de contrôle et doté éventuellement d’un circuit radio fréquence. Cette organisation architecturale permet d’augmenter la puissance de calcul du MTI, de délocaliser le traitement et de diminuer le coût du cuivre éventuellement. Faisabilité d’un MTI . un des algorithmes préférés de cette invention est une combinaison de deux approches : L’espace de chrominance YCbCr et La soustraction de l’image du fond par modélisation temporel de chaque pixel avec un mélange gaussiennes et ceci de manière non supervisée. Pour la segmentation, l’algorithme utilisé est dérivé de K-means. Pour simplifier, l’algorithme est décrit pour une image noire et blanche, on peut facilement l’adapter pour une image RGB : en remplaçant L’écart type par une matrice de covariance, et l’intensité du pixel I par un vecteur de (R,G,B)…… Algorithme Etape 1 %Donner une valeur à la constance temporelle 1/α du processus %d’oubli, donner une valeur faible au poids Ω et grand à l’écart %type σ pour forcer la convergence, T paramètre bimodale ces %valeurs étant issue de %l’apprentissage. α = α0 ; T=T0 ; Ω=Ω0 ; σ=σ0 ; 2) Etape 2 %Initialisation des paramètres des trois gaussiennes du mélange de %chaque pixel. une gaussienne pour l’image de fond, une en cas %d’image de fond bimodale, une pour le changement de fond %dans le temps. Pour chaque gaussienne de chaque pixel faire For k=1 :3 Ω(k,t=0)=0 Ω(k,t=0)=0 ; σ(k,t=0)=σ0 &#120590;(k,t=0)=&#120590;0 ; µ(k,t=0)=0 µ(k,t=0)=0 ; end for %σ est la variance, Ω est le poids, µ est la moyenne, t est le %temps. End Pour chaque gaussienne de chaque pixel faire 3) Etape 3 % Calcul des paramètres des gaussiennes pour l’image courante à %l’instant t Pour tous les pixels d’intensité I(t) à l’instant t Pour chaque pixel faire For k=1 : 3 Trouver k qui minimise cette fonction ; abs(µ(k,t)−I(t))/σ(k,t)abs(µk,t−It)/&#120590;(k,t); k=k0; End for if(abs(µ(k0,t−I(t))≤2.5∗σ(k0,t)absµk0,t−It≤2.5∗&#120590;(k0,t)) %Mettre à jour des paramètres associés à cette gaussienne. µ(k0,t)=(1−α)µ(k0,t−1)+αI(t); µk0,t=1−&#120572;µk0,t−1+&#120572;I(t) ; σ2(k0,t)=(1−α)∗σ2(k0,t−1)+α∗(I(t)−µ(k0,t))2; &#120590;2k(0,t)=1−&#120572;∗&#120590;2k0,t−1+&#120572;∗It−µk0,t2; Ω(k0,t)=(1−α)Ω(k0,t−1)+α Ωk0,t=1−&#120572;Ωk0,t−1+&#120572; ; If (k≠k0) Ω(k≠k0,t)=(1−α)Ω(k0,t−1);Ωk≠k0,t=1−&#120572;Ωk0,t−1; End if ΩN=Ω(1,t)+Ω(2,t)+Ω(3,t) ; For i=1 :3 %normalisation des Ω Ω(i,t)=Ω(i,t)/ΩN; End for % l’image de référence du pixel Iref=µ(k0,t) ; Else For i =1:3 Calculer le rapport Ω(i,t)/σ(i,t) le plus grand i0=i ; End for % initialiser une nouvelle gaussienne µ(i0,t)=I(t)µ(i0,t)=I(t); σ(i0,t)=σ0σ(i0,t)=&#120590;0; Ω(i0,t)=Ω0;Ω(i0,t)=Ω0; %la future image de référence Iref=µ(i0,t) ; End else End si Image = I(t)- Iref(t-1) % soustraction de l’image courent avec l’image du fond If ( Cr0 %espace de chrominance YCrCb Alors Image de couleur peau ; End End Pour tous les pixels d’intensité I(t) à l’instant t, 4) Etape 4 %Détection de la direction et du sens de variation du doigt sur la scène. Détecté si le doigt est présent sur la scène ; Détecteur le sens et la direction du déplacement du doigt: ; cas 0 : pas de déplacement cas 1 : de la droite vers la gauche cas 2 : de la gauche vers la droite cas 3 : de bas vers le haut cas 4 : de haut vers le bas cas 5 : diagonale de bas à gauche vers la haute à droite cas 6 : diagonale de haute à droite vers le bas à gauche cas 7 : diagonale de haut à gauche vers le bas à droite cas 8 : diagonale de bas à droite vers le haut à gauche Analyse de l’algorithme. L'algorithme d’étiquetage est itératif, chaque itération se décompose en 3 phases : Une phase d’étiquetage, Une phase de mise à jour des paramètres des clusters (µ, σ et Ω), Une phase de normalisation. A l’issue de cette phase, les caractéristiques géométriques des 3 clusters sont extraits (barycentre, surface, longueur, largeur). Phase itérative de la segmentation : Les pixels sont étiquetés en k=3 catégories. L’attribution de la catégorie de chaque pixel est effectuée en fonction de la distance à la valeur cible (µ) de la catégorie. Une fois les pixels étiquetés, les paramètres µ, σ et Ω de chacune des k=3 catégories sont mises à jour selon une moyenne récursive si la distance de la valeur cible à la valeur de niveau de gris (ou de chrominance) est inférieure à une quantité proportionnelle au σ du cluster selon le principe suivant : IF ( ) : ENDIF Phase post segmentation : Les caractéristiques géométriques (longueur, largeur, barycentre, surface…) de chacun des clusters sont calculées. A partir de ces données, le calcul de la position de doigts sont mis à jour. Le nombre d’opérations élémentaires nécessaires est sensiblement égal à 2-3 fois le nombre de pixels. Evaluation du nombre et du types d’opérations nécessaire Hypothèses : L’architecture cible est donnée ci-après : Les opérations sont effectuées en pied de colonne par un vecteur de processeurs dédié de type SIMD (Single Instruction Multiple Data). Le jeu d’instruction du processeur élémentaire est optimisé pour effectuer les calculs. On supposera que les divisions peuvent être effectuées en 1 opération. On supposera que la convergence de l’algorithme est atteinte après 8 itérations. Nous supposerons que l’imageur est monochrome et reprend l’un des formats ci-dessous : [tab 1] Imageur RxC R C CGA 200 320 QVGA 240 320 VGA 480 640 Tableau 1 Formats standards d’imageurs bas coût Un imageur monochrome peut reprendre un format tel que celui-ci. Nous supposerons un fonctionnement à une cadence de 50 ou 60 images/s pour éviter les phénomènes de battement avec l’éclairage artificiel. Résultats : Nous arrivons alors au tableau ci-dessous. [Tab 2] type d'opération nombre de pixels nombre de cluster nombre d'ops degré de parallèlisation possible Labellisation soustraction/pixel/cluster RxC k RxCxk C division/pixel/cluster RxC k RxCxk C comparaison/pixel/cluster RxC k RxCxk C affectation/pixel/cluster RxC k RxCxk C stockage/pixel/cluster RxC k RxCxk Mise à jour comparaison/pixel/cluster RxC k RxCxk 2 multiplications x 3 paramètres (µ, sigma, Omega) RxCx2x3 k RxCxk 1 addition 1 division/cluster Autres Longueur/largeur incrément conditionnel/pixel/cluster RxC k RxCxk C Surface incrément conditionnel/pixel/cluster RxC k RxCxk C Barycentre Multiplcation/accumulation RxC k RxCxk C Tableau 2 : Recensement du nombre d’opérations Avec un fonctionnement à une cadence de 50 ou 60 images/s nous pourrions obtenir des résultats tels que ceux-ci. Pour un format CGA et une cadence de 50fps, nous arrivons à un total de 500 MOps, soit un total de 2M instructions/s avec l’architecture cible. Pour un format VGA et une cadence de 50fps, nous arrivons à un total un total de 2 Gops, un total de 4M instructions/s avec l’architecture cible. Utilisation d’une solution type IcyCam® Rappel de l’architecture l’architecture de l’IcyCam est donnée ci-dessous Les principales caractéristiques sont : 32-bit DSP / MCU icyflex1 processor 64-bit data bus Contrast and Orientation computation in the data readout path Graphical Processing Unit (GPU) 32-bit 100 MHz SDRAM interface 12-bit Parallel Peripheral Interface (PPI) 2 Serial Peripheral Interfaces (SPI) 16-bit General Purpose I / O Interface (GPIO) UART interface JTAG interface Programmable in C (GNU tool suite) Max. system clock rate : 33 MHz Analyse des capacités de traitement Compte tenu de l’architecture, nous pouvons estimer à 50MIPS les capacités maximales de calcul. L’IcyCam permet d’effectuer des traitements à cadence vidéo sûr pour des algorithmes simples (seuillage optimal, détection de contours par filtrage linéaire et seuillage…). En revanche, pour un algorithme de segmentation de type k-means, cette architecture est limitée. Pour dépasser cette limitation, l’architecture cible doit permettre une décimation du nombre totale de pixel et une augmentation le degré de parallélisme de la matrice photo sensible. Le circuit de traitement d’image de la présente invention reprend le principe d’une architecture cible. Une architecture qui rassemble dans un même circuit ASIC une matrice de photo capteur, un vecteur de processeurs colonnes, des éléments de mémorisations, et un microcontrôleur. Ensuite, pour augmenter le degré de parallélisme, l’architecture cible intègre autour de chaque capteur, la fonction de segmentation d’image de couleur peau dans l’espace de chrominance (R, G, B). Cette équation est décrite si dessous : (R > 95) ET (G > 40) ET (B > 20) ET (MAX(R, G, B) - MIN(R, G, B) > 15) ET (ABS(R-G) > 15) ET (R > G) ET (R > B). Ceci revient après simplification à : (R > 95)&(G > 40)&(B > 20) &(R > G+15)&(R>B). Puis il faut que l’algorithme gère la diminution la décimation de la matrice de pixel : 1) en réduisant le nombre de colonne d’un facteur quelconque X, 2) en divisant le nombre d’image traitée par seconde d’un facteur Y. Soit une décimation totale d’un facteur X.Y du nombre total de pixels. Description des modes de réalisations Un exemple de réalisation selon le modèle de l’architeture1 : Le schéma électrique développé d’une installation double allumage dans une habitation. Les deux interrupteurs sont remplacés par deux mouvements du doigt à effectuer devant une caméra. Les gestes sont à effectuer entre 10 cm est 2.5m de la devant la caméra et suivant un angles (+-) 60 degrés de la perpendiculaire à l’objectif. Un mouvement pour allumer et un autre pour éteindre soit quatre mouvements au total comme illustré à la figure 20 pour réaliser le double allumage. Exemple de Réalisation d’un CAE : Une des modes de réalisation du CAE est illustré sur le schéma de la , 14 il s’agit d’un relais électrique commandé par une tension. L'activation se fait en fournissant un pic de tension Vd sur les bornes c et d, le commutateur passe de L1 à N ou vice versa. Exemple de Réalisation d’un MTI Une réalisation possible d’un MTI de la présente invention à partir des éléments électroniques commerciaux, utilise un ordinateur standard équipé d’une caméra, d’un port USB, d’un port parallèle, d’un port série. On entend par “standard”, un pc ou est installait les logiciels d’édiction, de communication, ainsi que les différentes pilotes des périphéries. Dans ce pc est installait le logiciel de traitement d’image, sur son port USB est connecté un relais électrique 5Volt/230Volts, et sur ce dernier est interconnecté la phase et le “retour phase”, d’un côté la phase provient du réseau électrique d’une habitation et le “retour phase” est connecté à une lampe 220Volts de même que le neutre associé. Et à l’aide du logiciel Matlab l’algorithme cible de traitement d’image a été implémenté. Il s’agit d’un programme qui détecte la variation du doigt d’une main suivant quatre orientations : du bas vers le haut, du haut vers le bas, en diagonale du bas vers le haut, et en diagonale du haut vers le bas. Ceci correspond respectivement à quatre actions de commande, allumer, éteindre, augmenté, baissé la lumière. Selon une autre mode de réalisation, les variations du mouvement ci-dessus peuvent être inversés et on obtiendrait 8 actions au total. Et si en plus on ajoute le geste de pointage du doigt à ces 8 variations, on obtient un “digicode” 8 à 9 chiffres. SCHÉMAS ILLUSTRATIFS OBTENUS PAR SIMULATION MATLAB La illustre la partie de l’algorithme traitant le cas de la main dans une phase ascendante. Il faudrait de que la main soit en phase ascendante sur au moins 10 images successives et qu’elle arrive vers le sommet de l’écran pour que l’augmentation de l’intensité de la lampe soit déclenchée. La illustre la partie de l’algorithme traitant le cas de la main dans une phase descendante. Il faudrait que la main soit en phase descendante sur au moins 10 images successives et qu’elle arrive vers le bas de l’écran pour que la diminution de l’intensité de la lampe soit déclenchée. La illustre la partie de l’algorithme traitant le cas de la main dans une phase de déplacement en diagonale vers le haut. Il faudrait que la main soit en phase de déplacement en diagonale vers le haut sur au moins 10 images successives et qu’elle arrive vers l’extrême gauche du sommet de l’écran pour que l’allumage de la lampe soit déclenché. La illustre la partie de l’algorithme traitant le cas de la main dans une phase de déplacement en diagonale vers le bas. Il faudrait de que la main soit en phase de déplacement en diagonale vers le bas sur au moins 10 images successives et qu’elle arrive vers l’extrême droite du bas de l’écran pour que l’extinction de la lampe soit déclenchée. : Cette figure représente les symboles d’interrupteurs ouvert, un autre fermé. Les deux demis droites verticaux symbolise l’action d’ouverture et fermeture. Et la partie du milieu le commutateur ou appuie pour allumer ou éteindre une lampe. : Cette figure représente un interrupteur manuel commun avec son commutateur au centre qui permet de passer d'un mode à un autre. : Cette figure symbolise un système capable d'agir à distance pour ouvrir ou fermer un interrupteur. Le dispositif reçoit une tension et agit à la place de l'action mécanique humaine pour interconnecter les 2 fils électriques. : Cette figure représente un commutateur auto électrique (CAE) relié au Module de Traitement d'Image (MTI) qui permet de fournir un signal de commande VD. : Cette figure représente l'architecture générale du dispositif de traitement d'image avec les éléments indispensables. On y trouve, des processeurs, un plan de pixels, un microcontrôleur, une interface bus de communication, et les lignes de processeurs mixtes. : Cette figure représente le CAE interconnecté au le MTI par une liaison filaire. Le MTI , lui, est relié au dispositif d'acquisition d'image. Celui-ci envoie les images au MTI qui les traitent et fournit la commande et contrôle du CAE, ce qui actionnera ou non le flux électrique. : Cette figure représente le dispositif global de l'invention suivant le mode de réalisation de l’architecture 1. Il montre l'assemblage entre la caméra avec le module de traitement d’image et le commutateur auto électrique en un seul circuit électrique. Un circuit imprimé compact ou, le dispositif d'acquisition d'image et le MTI seront réalisés en ASIC CMOS faible coût Very Large Signal Integreted (VLSI). : C'est l'architecture cible de dispositif de traitement d'image de l'invention. Cette architecture dérive de l’algorithme cible de l‘invention. Il s'agit d'une matrice de photo capteurs, de colonnes de processeurs, d'éléments de mémorisation temporaire et de plans de mémoire globale. : Rappel de l'architecture standard de traitement d'image de type Icycam. C'est une solution architecturale qui utilise des RAM de mémoire et une caméra QVGA 320*240 associés à un processeur de type Icyflex. : Cette figure représente une architecture de processeur de traitement d'image de type Icyflex avec des interfaces mémoires et des unités de calculs logiques. : Cette figure tous les dispositifs de l’invention dans un schéma électrique de l’habitation et suivant le mode de réalisation de l’architecture 2. : Cette figure représente l'utilisation du dispositif de l'invention au sein de l'installation électrique d'une habitation pour un double allumage. Un individu peut échanger avec le dispositif d'une distance de 20 cm à 2 m. : Cette figure représente un exemple de CAE. Il s'agit d'un relais électrique ouvert ou fermé commandé en tension VD. : Cette figure représente une lampe connectée à un relais avec tension de 5 volts. C'est un exemple de réalisation de CAE avec relais 5 /230V. : Cette figure représente le résultat de l'algorithme cible implémenté dans un pc qui repère le mouvement du doigt de la main de bas vers le haut. : Cette figure représente le résultat de l'algorithme de cible implémenté dans un pc qui repère le mouvement du doigt de haut vers le bas. : Cette figure représente le résultat de l'algorithme de cible implémenté dans un pc qui repère le mouvement du doigt de la diagonale droite basse vers le haut gauche. : Cette figure représente le résultat de l'algorithme de cible implémenté dans un pc qui repère le mouvement du doigt de la diagonale droite haute vers le bas gauche. : Les quatre sens du mouvement pour allumer et éteindre deux lampes Dispositif interrupteur qui selon l’invention utilise un dispositif électrique à commande à distance pour autorise ou interrompt la circulation du flux électrique entre deux chemins de câbles (fil, bus) conducteurs comportant deux extrémités, des bornes qui servent à établir un contact électrique. Ledit dispositif est constitué : D’un dispositif de commutateur à activation électrique (CAE) dont l’activation se fait à distance, D’un dispositif module de traitement d’image (MTI) dont la fonction est de segmenter le mouvement du doigt de la main et de donner l’ordre au commutateur à activation électrique d’autoriser ou d’interrompre le flux électrique, D’un dispositif outils d’acquisition d’image qui film la scène en continue, D’un dispositif réseau d’interconnections qui sont des liaisons filaires ou sans fil. Le dispositif interrupteur selon la revendication 1, dans lequel ledit commutateur à activation électrique reçoit une commande électrique et modifie automatiquement la configuration des deux bornes de l’interrupteur, Caractérisé à ce que ledit dispositif (CAE) de La présente invention soit une cellule électrique de base ou une association de cellules de bases qui reçoit une tension d’un côté et laisse passer le courent de l’autre. Le dispositif interrupteur selon la revendication 1 et 2, dans lequel ladite commande d’activation dudit commutateur à activation électrique est fournie par le dispositif module de traitement d’image. Ledit dispositif module de traitement d’image utilise un algorithme de segmentation d’objet de la forme d’un doigt. Puis ledit dispositif détecte la variation du doigt suivant les orientations prédéfinies et action lesdits commandes associées. Le dispositif interrupteur selon la revendication 1, dans lequel Le dispositif outils d’acquisition d’image est un réseau de capteurs d’images de résolution quelconque pouvant être constitué d’une simple caméra de type CCD (Charge Coupled Device), CMOS APS (Active Pixel Sensor) ou autre. Ledit outils filme la scène en continue ou à la demande. Lesdits images filmées sont transférées vers le dispositif module de traitement d’image qui après traitement, décode les signaux de commandes des dispositifs commutateurs à activation électrique. Le dispositif interrupteur de l’invention selon la revendication 1, dans lequel le dispositif outils d’acquisition, le dispositif module de traitement d’image, et le dispositif interface de commande/contrôle ont été réalisés dans un même circuit compact du type VLSI (Verry Large Signal Itegration). Ledit circuit compact effectue simultanément, l’acquisition et le traitement d’image d’une part, ainsi que le contrôle et la commande desdits commutateur à activations électriques. Dispositif interrupteur de l’invention selon la revendication 5, dans lequel le ledit circuit compact est constitué : D’une matrice de capteur d’image, Des processeurs, D’un séquenceur/microcontrôleur, D’une partie contrôle commande, Caractérisé à ce que le dispositif processeur soit de type DSP (Digital Signal Processing), capable de traduire les algorithmes de segmentions de couleur peau et de suivre le mouvement du doigt dans une scène. Dispositif interrupteur selon la revendications 1, dans lequel le dispositif réseaux des interconnexions entre : Le dispositif outils d’acquisition d’image et le dispositif module de traitement d’image sont reliés par une connexion filaire, Wifi, ou une boucle locale radio. Le dispositif module de traitement d’image et le dispositif commutateur à activation électrique sont également reliés par une connexion filaire, Wifi, ou une boucle locale radio. Le dispositif commutateur à activation électrique est directement relié de part et d’autre d’un même fils dudit réseaux. Dispositif interrupteur de l’invention selon la revendications 1, dans lequel, Le dispositif module de traitement d’image est un calculateur puissance relié à plusieurs dispositifs outils d’acquisitions. Ledit calculateur dispose de la puissance de calcul nécessaire pour traiter toutes les images à cadence utile : Caractérisé à ce qu’on puisse disposer des outils d’acquisition d’image aux lieux et à la place des interrupteurs, de façon à avoir un réseau de capteurs dont les seules fonctions sont d’acquérir et de transmettre les images aux dispositifs module de traitement d’image.