FR 3147885 A1 20241018 FR 2209224 A 20220914 L’invention concerne un dispositif optimisant en termes de qualité et d’empreinte environnemental la captation et l’échange de données de Reality Capture en phase Entretien et Exploitation. Ledit dispositif utilise les moyens de Reality Capture (RC) exploités par d’autres systèmes pour leurs besoins propres. Ces données (DRC) sont envoyées à une unité de traitement distante pour être fusionnées aux données de Reality Capture exploitées pour l’Entretien et l’Exploitation d’une construction, d’un objet ou d’un espace naturel (DRC_M&O). Les DRC peuvent être en flux continue comme celles issues du LIDAR d’une voiture autonome ou pas comme par exemple une photo prise par un touriste et partagée sur Internet. Les DRC pertinentes sont utilisées pour améliorer les DRC_M&O. Un traitement est possiblement effectué sur ces données avant leurs transmission à l’unité de traitement à distance. Le fait d’utiliser des données collectées par d’autres systèmes pour leurs besoins propres, constitue un premier niveau d’optimisation de l’empreinte environnementale du système aussi bien par la non multiplication des capteurs que par le fait de ne pas doubler les mesures. L’invention décrit plusieurs systèmes du traitement et des transferts des DRC permettant d’optimiser l’échange en termes d’empreinte environnementale et augmenter la qualité des DRC_M&O. Optimisation de captation et échange de données de Reality Capture en phase Entretien et Exploitation Le domaine de l’invention est celui de l’optimisation de la captation et des échanges de données en Reality Capture lors de la phase d’Entretien et Exploitation d’une construction. Cette optimisation se fait suivant deux dimensions distinctes : la qualité et l’empreinte. Par données de Reality Capture on entend tout ensemble de données fournissant directement ou après traitement informatique les coordonnées relatives dans l’espace de points d’une réalisation humaine ou naturelle et permettant à minima sa modélisation 3D avec un certain niveau de détails. Il s’agit typiquement d’un nuage de points issu d’un LIDAR. Il s’agit aussi d’une photo avec les caractéristiques intrinsèques et extrinsèques du système de prise de vue ou avec assez de données pour les calculer. Par la qualité on entend avoir des données récentes avec une précision et une granularité spatiale suffisantes pour le système justifiant l’utilisation de Reality Capture. Par empreinte data, on entend l’empreinte environnementale des données. L’utilisation de la Reality Capture est de plus en plus populaire et les données de Reality Capture sont de plus en plus nombreuses. Les solutions de captation sont de moins en moins chères et de plus en plus faciles à utiliser. Et dans le même temps, les progrès en informatique et en traitement de données démocratisent la gestion des données de Reality Capture dont l’empreinte mémoire peut facilement atteindre plusieurs téraoctets. Cette démocratisation se traduit donc non seulement par un problème d’empreinte environnementale de la données mais également par des problèmes de qualité de la données. Car la caractéristique de la réalité est d’évoluer dans le temps. Il y a donc à l’instant t une possible dégradation de la représentativité des données acquises à l’instant t 0 . C’est pourquoi il faut périodiquement réactualiser les données de Reality Capture pour en garantir la qualité. La qualité de la donnée est un problème crucial dans les applications d’exploitation et d’entretien (M&O). Dans l’état de l’art actuel, elle requière l’envois régulier de professionnels avec du matériel de reality capture dédié. Cela a des coûts et ne permet pas de garantir un haut niveau de qualité de la donnée. On connait des initiatives s’appuyant sur la V2I (Vehicle to Infrastructure) pour transformer des bus en capteur temps réel de l’état des routes empruntées [BUSN21]. Mais le système de collecte des données de Capture Reality est un système ajouté. Il n’a pas de fonctionnalité utile pour le véhicule lui-même. De ce fait, il représente une augmentation de l’empreinte environnementale. Par ailleurs, les données de Reality Capture ne sont pas coordonnées par un système central. Ainsi, deux bus passant l’un après l’autre, vont détecter la même anomalie. Le système de chaque bus va envoyer ses données de Reality Capture. Comme elles sont identiques aux incertitudes de mesures près, cette redondance est inutile et augmente l’empreinte environnementale du système. Pour la réduire, le système peut également n’envoyer qu’une information synthétique plutôt que les données de Reality Capture. Cela réduit l’empreinte environnementale mais empêche la fusion des données dans un nuage de points permettant d’augmenter la précision des capteurs et de ce fait limite les performance en planification intelligente de l’entretient de la chaussée. La présente invention vient répondre à ces problèmes et au-delà à la question de la qualité d’un nuage de points en le fusionnant avec des données de Reality Capture sous contrainte de l’empreinte environnementale. Pour ce faire elle exploite des données qui sont collectées par le système hôte pour son utilisation propre. Elle n’ajoute donc pas un dispositif pour la Reality Capture ce qui valorise l’existant tout en diminuant l’empreinte environnementale de la fonctionnalité. Dans la réalisation première, l’invention utilise des données de Reality Capture qui sont générées pour être utilisées en temps réel par une unité de contrôle. L’exemple typique de ce genre de réalisation est une voiture autonome de niveau 3 et supérieur. De telles voitures utilisent largement des LIDAR et génèrent jusqu’à 3 gigaoctet par seconde de données de Reality Capture [Hein17]. Mais, dans les conditions actuelles de l’état de l’art, elles ne les valorisent pas les données au-delà de leur usage propre hormis pour des questions de recherche. Un système de transmission sans fil est rattaché au dispositif de contrôle. En fonction des conditions, le système de contrôle peut rentrer dans un mode d’évitement voir même dans un mode de repli s’il n’est plus en capacité de gérer ces conditions. Lorsque cela arrive, le système transmet l’ensemble des données de Reality Capture qu’il vient de traiter à une unité de traitement distante. Cette dernière va fusionner les données reçues suivant une des nombreuses techniques connues de l’homme de l’art. Une variante consiste à ajouter une unité de stockage continue pour pouvoir envoyer les données reçues sur une durée D juste avant le déclanchement de l’envois. Une autre variante consiste à ajouter une unité de traitement pour ne faire parvenir à l’unité de traitement à distance que des données de Reality Capture utiles à la fusion. Il est alors possible de réduire encore plus l’empreinte environnementale en fournissant des instructions de traitement et/ou des conditions de déclenchement de la transmission en exploitant un moyen de télécommunication bidirectionnel entre la partie embarquée sur l’hôte et l’unité de traitement distante. Cette première méthode de réalisation est liée à l’hôte de manière plus ou moins forte. Dans sa version la plus liée, tout est intégré dans dispositif contrôlant l’hôte. Et dans sa version la moins liée le dispositif est branché en parallèle du flux de données de Reality Capture et le déclanchement du transfert se fait sur l’alarme d’activation de l’ABS ou de l’ESP. De manière plus générale, la version la moins liée à l’hôte utilise ses propres capteurs et n’utilise que le flux de données de Reality Capture qui sont générées par le système hôte pour son propre usage. Il se compose d’une unité de traitement avec de la mémoire, d’un moyen de transmission avec l’unité de traitement distant et d’un ou plusieurs capteurs capables de détecter des comportements anormales du système hôte. Il s’agit typiquement d’accéléromètres lorsque le système hôte est un véhicule. Toute variation d’accélération trop importante va déclencher le transfert à l’unité de traitement hôte. Un tel dispositif peut également bénéficier de l’utilisation d’un moyen de transmission bidirectionnel. L’unité de traitement à distance ou une intelligence artificielle pouvant alors fournir des conditions de validation de la transmission telle qu’une signature sur le flux de données de Reality Capture. Une seconde réalisation de l’invention utilise de la donnée stockée et accessible via un réseau. Typiquement, il s’agit d’une photo stockée sur internet sans ses paramètres intrinsèques et/ou extrinsèques. Cette donnée stockée est incomplète pour être transformée en nuage de points. Mais avec un nuage de points suffisamment étoffé d’un élément visible sur la photo, il est possible de transformer totalement cette dernière en un nuage de points soit en calculant les caractéristiques intrinsèques et extrinsèques de la photo grâce aux coordonnées de quelques points ; soit en exploitant les invariants dans des faisceaux de droites. La seconde réalisation de l’invention comprend donc une unité de traitement qui va parcourir le stockage de données pour trouver celles qui peuvent être traduites en nuage de points après traitement. Il s’agit par exemple d’un petit robot qui va interroger des albums publics de photos pour détecter celles représentant même partiellement l’objet d’attention pour l’exploitation et l’entretient. Dans une des variantes de cette réalisation, une signature est calculée pour vérifier à priori l’intérêt du traitement de l’image et ne l’effectuer qui si cela s’avère opportun. Une fois une image trouvée, elle est transformée en nuage de points par l’unité de traitement en charge du nuage de points. Ce nouveau nuage est alors fusionné au précédent. Dans une variante, une intelligence artificielle regarde l’évolution du nuage de points de l’objet de l’Entretien et Exploitation pour lequel un nuage de points est réalisé. Elle décide alors de la signature à donner au robot. Par exemple, l’IA peut réaliser une comparaison entre le nuage de points avant et le nuage de points après pour calculer cette signature via un VGG 16. Liste des références citées [BUSN21] BusinessWire, Vortex et Cepton s’associent pour fournir des solutions V2I équipées du lidar et de l’IA , Publié le 6 octobre, 2021 13:13 EDT [Consulté le 20 juillet 2022] Disponible : https://www.businesswire.com/news/home/20211006005897/fr/ [Hein17] Stephan Heinrich, Flash Memory in the emerging age of autonomy , Flash Memory Summit 17, 2017 [Consulté le 20 juillet 2022] Disponible : https://www.flashmemorysummit.com/English/Collaterals/Proceedings/2017/20170808_FT12_Heinrich.pdf Dispositif optimisant la captation et l’échange de données de Reality Capture en phase Entretien et Exploitation, ledit dispositif comprenant : un système mobile automatisé incluant un système de Reality Capture (RC), un dispositif de contrôle (C), une unité de transmission (T), une unité de traitement distante (Ud) Caractérisé en ce que : C transmet à Ud via T les data reçu de RC ayant déclenché une action prédéfinie telle qu’une action d’évitement ou le passage en mode de repli. Dispositif optimisant la captation et l’échange de données de Reality Capture en phase Entretien et Exploitation, ledit dispositif comprenant : un système mobile automatisé incluant un système de Reality Capture (RC), un dispositif de contrôle (C), une unité de transmission (T), une unité de traitement (U) une unité de traitement distante (Ud) Caractérisé en ce que : Etape a. C transmet à U les données reçues de RC ayant déclenché une action prédéfinie telle qu’une action d’évitement ou le passage en mode de repli, Etape b. U traite les données reçues de C, Etape c. U transmet à Ud via T le résultat de ses traitements. Dispositif optimisant la captation et l’échange de données de Reality Capture en phase Entretien et Exploitation, ledit dispositif comprenant : un système mobile automatisé incluant un système de Reality Capture (RC), un dispositif de contrôle (C), un système de stockage continu (S) du flux de données de RC, incluant un système de transmission (T) et optionnellement une unité de traitement avant transmission (U) une unité de traitement distante (Ud) Caractérisé en ce que : Etape a. C envoie un signal à T lorsqu’il réalise une action prédéfinie telle qu’une action d’évitement ou un passage en mode de repli, Etape b. T transmet à Ud le contenu de S après traitement ou pas par U suivant la présence de U et le type de signal reçu par T. Dispositif optimisant la captation et l’échange de données de Reality Capture en phase Entretien et Exploitation, ledit dispositif comprenant : un système mobile automatisé incluant un système de Reality Capture (RC), un dispositif de contrôle (C), un système d’optimisation incluant une unité de traitement (U), un système de stockage continu (S), des capteurs (Se) un système de transmission (T) une unité de traitement distante (Ud) Caractérisé en ce que : S stocke en continue le flux de données de RC lorsque U détecte un changement de comportement anormal grâce au traitement des données de Se, U transmet le contenu de S à Ud via T Dispositif optimisant la captation et l’échange de données de Reality Capture en phase Entretien et Exploitation, selon la revendication 8, Caractérisé en ce que : S stocke en continue le flux de données de RC lorsque U détecte un changement de comportement anormal grâce au traitement des données de Se, U traite les données stockées en S puis transmet le résultat de ses traitements à Ud via T. Dispositif optimisant la captation et l’échange de données de Reality Capture en phase Entretien et Exploitation selon une des revendication précédentes Caractérisé en ce que T est bidirectionnel Ud transmet à U via T des conditions pour recevoir des données et/ou les traitements à effectuer sur les données stockées en S. Dispositif optimisant la captation et l’échange de données de Reality Capture en phase Entretien et Exploitation, ledit dispositif comprenant : un système (SI) accédant à un stockage de données de Reality Capture (DRC), une unité de traitement (U) Caractérisé en ce que SI fournit à U les données de DRC ayant une signature caractéristique fournie par U. Dispositif optimisant la captation et l’échange de données de Reality Capture en phase Entretien et Exploitation, selon la revendication 7 Caractérisé en ce que SI inclue une intelligence artificielle pour optimiser la recherche et limiter les transferts de données DRC qu’il entraine continuellement grâce à une donnée retournée par U après réception de données de DRC et caractérisant l’intérêt de cette dernière. Dispositif optimisant la captation et l’échange de données de Reality Capture en phase Entretien et Exploitation, ledit dispositif comprenant : un système (SI) accédant à un stockage de données de Reality Capture (DRC), les données de RC (DRCgt) de ce qui fait l’objet de la maintenance, une unité de traitement (U) une intelligence artificielle (IA) Caractérisé en ce que l’IA vérifie l’évolution de DRCgt pour donner à SI la signature des données de DRC à transmettre à U.