INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Comme illustré plus en détail sur la , le dispositif informatique 800 peut inclure une interface réseau 810 comprenant un ou plusieurs composants pour communiquer avec d'autres dispositifs sur un réseau. Les modes de réalisation de la présente divulgation peuvent accéder à des services de base qui utilisent l'interface réseau 810 pour effectuer des communications à l’aide de protocoles de réseaux communs. L'interface réseau 810 peut également inclure une interface réseau sans fil configurée pour communiquer via un ou plusieurs protocoles de communication sans fil, tels que WiFi, 2G, 3G, LTE, WiMAX, Bluetooth, Bluetooth basse consommation, et/ou similaires. Comme l'appréciera la personne du métier, l'interface réseau 810 illustrée sur la peut représenter une ou plusieurs interfaces sans fil ou interfaces de communication physique décrites et illustrées ci-dessus en ce qui concerne des composants particuliers du système 100.
Dans le mode de réalisation exemplaire illustré à la , le dispositif informatique 800 inclut également un support de stockage 808. Cependant, on peut accéder aux services à l’aide d’un dispositif informatique qui n'inclut pas de moyens pour conserver les données sur un support de stockage local. Par conséquent, le support de stockage 808 illustré sur la est représenté par une ligne pointillée pour indiquer que le support de stockage 808 est facultatif. Dans tous les cas, le support de stockage 808 peut être volatile ou non volatile, amovible ou non amovible, mis en œuvre à l'aide de toute technologie capable de stocker des informations, incluant, sans s'y limiter, un lecteur de disque dur, un lecteur à semi-conducteurs, un CD-ROM, un DVD ou tout autre disque de stockage, des cassettes magnétiques, une bande magnétique, un disque de stockage magnétique, et/ou des éléments similaires.
Tel qu'il est utilisé dans le présent document, le terme « support lisible par ordinateur » inclut les supports volatils et non volatils et amovibles et non amovibles mis en œuvre dans tout procédé ou toute technologie capable de stocker des informations, telles que des instructions lisibles par ordinateur, des structures de données, des modules de programme ou d'autres données. À cet égard, la mémoire système 804 et le support de stockage 808 représentés sur la ne sont que des exemples de supports lisibles par ordinateur.
Des mises en œuvre appropriées de dispositifs informatiques qui incluent un processeur 802, une mémoire système 804, un bus de communication 806, un support de stockage 808 et une interface réseau 810 sont connues et disponibles dans le commerce. Pour faciliter l'illustration et parce que cela n'est pas important pour la compréhension de l'objet revendiqué, la ne montre pas certains des composants typiques de nombreux dispositifs informatiques. À cet égard, le dispositif informatique 800 peut inclure des dispositifs d'entrée, tels qu'un clavier, un pavé numérique, une souris, un microphone, un dispositif d'entrée tactile, un écran tactile, et/ou similaires. Ces dispositifs d'entrée peuvent être couplés au dispositif informatique 800 par des connexions câblées ou sans fil incluant RF, infrarouge, série, parallèle, Bluetooth, Bluetooth basse consommation, USB, ou d'autres protocoles de connexion appropriés utilisant des connexions sans fil ou physiques. De même, le dispositif informatique 800 peut également inclure des dispositifs de sortie tels qu'un afficheur, des haut-parleurs, une imprimante, etc. Ces dispositifs étant bien connus dans l'art, ils ne sont pas illustrés ou décrits plus avant dans le présent document.
Bien que des modes de réalisation illustratifs aient été illustrés et décrits, il sera apprécié que diverses modifications puissent y être apportées sans s'écarter de l'esprit et de la portée des dispositifs, procédés et systèmes décrits.
Dispositif implantable d'illumination cérébrale à solution de surveillance de sonde optique Domaine technique de l'invention La présente invention se rapporte à un dispositif implantable d'illumination cérébrale, ayant notamment des moyens de surveillance de sa sonde optique.
Etat de la technique Pour le traitement de certaines pathologies d'un être vivant, il a été imaginé d'aller stimuler de manière optique une zone interne d'un être vivant.
Pour cela, il a été proposé des dispositifs qui comportent une source de lumière et qui sont implantés au moins en partie ou totalement dans l'être vivant pour aller illuminer la zone souhaitée.
On s'est notamment aperçus de l'intérêt de tels dispositifs pour illuminer/irradier de manière optique certaines zones du cerveau humain.
Cependant, compte-tenu des risques liés à l'implantation d'un tel dispositif dans le cerveau, on comprend qu'un tel dispositif doive être parfaitement conçu.
L’invention vise à pallier les problèmes précités. Un objectif de l’invention est de limiter la durée d’utilisation d’une batterie à un état de charge maximum pour limiter les phénomènes de vieillissement des cellules électrochimiques. Un autre objectif est d’optimiser l’opération de recharge en fonction de l’usage de la batterie. Un autre objectif est d’assister l’utilisateur d’un véhicule électrifié pour paramétrer une valeur optimale qui permet de prolonger la durabilité de la batterie tout en restant compatible avec ses besoins de roulage et sans impacter ses habitudes de recharge.
Plus précisément, l’invention concerne un procédé de gestion d’une session de recharge d’une batterie de traction pour un véhicule automobile électrifié comportant la détermination d’un niveau d’état de charge cible commandant l’arrêt de la session de recharge. Selon l’invention le procédé comporte les étapes suivantes :
- L’enregistrement d’une quantité d’énergie rechargée lors d’une session de recharge,
- La configuration du niveau d’état de charge cible en fonction de ladite quantité d’énergie rechargée.
Selon une variante, le procédé comporte en outre les étapes suivantes pour l’enregistrement de la quantité d’énergie rechargée :
- Lorsqu’on détecte le branchement du véhicule à une borne de recharge, l’acquisition de l’état de charge instantané de la batterie,
- Le calcul de l’écart de charge entre l’état de charge instantané et le niveau d’état de charge cible de la session de recharge.
Selon une variante, le procédé comporte en outre les étapes suivantes :
- L’enregistrement d’un historique de recharge à partir de la quantité d’énergie rechargée à chaque session de recharge,
- La détermination d’une fonction de distribution cumulative de l’historique de recharge,
- La détermination d’une valeur d’un besoin d’énergie à partir de la fonction de distribution,
- La configuration du niveau d’état de charge cible à ladite valeur du besoin d’énergie.
Selon une variante, l’enregistrement de l’historique de recharge consiste à enregistrer le nombre d’occurrences de chaque valeur d’écart de charge dans une table de recharge.
Selon une variante, la fonction de distribution est une fonction de probabilité cumulative modélisant la probabilité cumulative d’une quantité d’énergie rechargée à partir de l’historique de recharge et dans lequel la détermination de la valeur du besoin d’énergie comporte :
- La détermination d’une première quantité d’énergie couvrant une première probabilité de la fonction de distribution,
- La détermination d’une deuxième quantité d’énergie couvrant une deuxième probabilité de la fonction de distribution supérieure à la première probabilité,
L'invention permet avantageusement d'obtenir un réseau de neurones artificiels récurrents capable de faire de la super-résolution d’images et ne présentant pas de problème de stabilité. Pour cela, le réseau de neurones artificiels présente une première partie et une troisième partie réalisant respectivement des opérations de convolution et la majeure partie des opérations de déconvolution nécessaires à l’obtention d’images super-résolues, et une deuxième partie récurrente et centrale, permettant d'incorporer des informations sur les images précédemment traitées par le réseau de neurones artificiels et ainsi assurer une cohérence temporelle. Le réseau de neurones artificiels est alors entraîné pour que la contrainte de Lipschitz stricte s’applique à chaque couche de convolution de la deuxième partie du réseau de neurones artificiels et non pas à toutes les couches de convolution du réseau de neurones artificiels comme dans l’art antérieur, ce qui permet d’obtenir des images super-résolues dépourvues d’artefacts.
Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : La norme spectrale de chaque matrice circulante correspondant à une couche de neurones artificiels de convolution de la deuxième partie est contrainte à une valeur inférieure ou égale à 1. La minimisation de la fonction de coût est réalisée en appliquant en outre une contrainte sur la valeur du rang de chaque matrice circulante correspondant à une couche de neurones artificiels de convolution de la deuxième partie. Chaque couche de neurones artificiels de convolution comporte un ensemble de neurones artificiels chacun connectés à au moins un neurone artificiel d’une couche de neurones artificiels précédente via une synapse affectée d’un poids synaptique, le sous-ensemble de paramètres lié à une couche de neurones artificiels de convolution comportant chaque poids synaptique affecté à une synapse connectant un neurone artificiel de la couche de neurones artificiels de convolution. La troisième partie du réseau de neurones artificiels est en outre connectée à la sortie récurrente. La connexion de la troisième partie à la sortie récurrente permet d'augmenter la cohérence temporelle entre les images super-résolues fournies par le réseau de neurones artificiels. La troisième partie du réseau de neurones artificiels comprend en outre une couche de neurones artificiels de réarrangement par mélange de pixels. La couche de réarrangement de pixels permet de régler la taille de l’image super-résolue fournie par le réseau de neurones artificiels. Chaque couche de neurones artificiels de convolution, excepté une dernière couche de convolution du réseau de neurones artificiels, est immédiatement suivie d’une couche de neurones artificiels de rectification par unités linéaires. Les couches de neurones artificiels de rectification par unités linéaires permettent de filtrer les données en sortie de chaque couche de neurones artificiels de convolution pour que le réseau de neurones artificiels représente efficacement les données linéairement indépendantes.
L'invention a également pour objet un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention.
L'invention a également pour objet un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention.
BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes d’un procédé selon l’invention ; La montre une représentation schématique de l'architecture d'un réseau de neurones artificiels utilisé dans le procédé selon l’invention.
L'invention concerne un procédé automatique d’obtention d’une séquence d’images super-résolues à partir d’une séquence d’images supra-résolues à super-résoudre.
On entend par « séquence d'images supra-résolues », une séquence d'images présentant une basse résolution et par « séquence d'images super-résolues », une séquence d'images présentant une haute résolution, une image super-résolue étant ainsi de meilleure résolution qu'une image supra-résolue.
La séquence d’images supra-résolues à super-résoudre a été préalablement acquise par un dispositif d’acquisition d’images basse résolution, telle qu’une caméra basse résolution, par exemple pour une application de surveillance.
Une séquence d’images comporte une pluralité d’images et est ordonnée temporellement, c’est-à-dire que la pluralité d’images est rangée par instant d’acquisition croissant dans la séquence d’images.
Ainsi, si une première image est acquise à un instant t, une deuxième image est acquise à un instant t+1, et une troisième image est acquise à un instant t+2, la première image, la deuxième image et la troisième image seront rangées dans cet ordre dans une séquence d’images les comprenant.
Chaque séquence d'images supra-résolues peut être découpée en une pluralité de sous-séquences d'images supra-résolues comportant chacune une pluralité d’images supra-résolues successives dans la séquence d'images supra-résolues. La pluralité de sous-séquences d'images supra-résolues est donc ordonnée temporellement dans la séquence d’images supra-résolues.
Chaque sous-séquence d'images supra-résolues comprend de préférence le même nombre d'images supra-résolues, par exemple égal à trois.
Chaque séquence d'images supra-résolues est de préférence découpée de manière qu’une sous-séquence d'images supra-résolues donnée comprenne chaque image supra-résolue excepté la première image supra-résolue, de la sous-séquence d'images supra-résolues précédant la sous-séquence d'images supra-résolues donnée dans la séquence d'images supra-résolues et chaque image supra-résolue excepté la dernière image supra-résolue, de la sous-séquence d'images supra-résolues suivant la sous-séquence d'images supra-résolues donnée dans la séquence d'images supra-résolues.
Par exemple, en considérant une séquence d’images supra-résolues comprenant six images supra-résolues {X 1 , X 2, X 3 , X 4 , X 5, X 6 }, la séquence d’images supra-résolues est découpée en une première sous-séquence d’images supra-résolues {X 1 , X 2, X 3 }, une deuxième sous-séquence d’images supra-résolues {X 2, X 3 , X 4 }, une troisième sous-séquence d’images supra-résolues {X 3 , X 4 , X 5 }, et une quatrième sous-séquence d’images supra-résolues {X 4 , X 5, X 6 }.
Chaque image supra-résolue a par exemple une taille de 128x128 pixels.
Des exemples particuliers de l’application des niveaux de potentiels de substrat Vpixsub1 et Vpixsub2 aux pixels du capteur d’image 2 seront maintenant décrits en relation avec les figures 3A et 3B.
La est une vue en coupe du capteur d'image 2 de la selon un mode de réalisation de la présente description.
Dans la , un substrat 40 et deux pixels 10 sont vus en coupe. Dans cet exemple, une première région 40a, autrement dit un premier substrat 40a, est collée, par collage moléculaire par exemple, sur le substrat 40. Une matrice 100 de pixels 10 du capteur d’image 2 est agencée dans et sur la première région 40a du substrat 40 du capteur d’image 2. Autrement dit, la première région 40a constitue un substrat pour les pixels 10. Le reste du substrat 40 peut contenir plusieurs niveaux de composants microélectroniques comme des transistors et des vias.
La première région 40a et le substrat 40 sont par exemple formés dans un matériau semiconducteur, qui peut être identique ou différent entre la première région 40a et le reste du substrat 40.
La première région 40a est isolée électriquement du reste du substrat 40, par exemple avec une couche d’isolant. Il est donc possible qu’un potentiel électrique différent puisse exister au niveau de la première région 40a et au niveau du reste du substrat 40.
Le circuit de commande 20 du capteur d’image 2 permet d’appliquer à la première région 40a, pendant la phase d’intégration, le potentiel électrique Vpixsub1, qui est par exemple positif par rapport au potentiel appliqué au substrat 40. Le potentiel appliqué au substrat 40 peut être égal à la masse (GND). Lors de la phase de lecture, le circuit de commande 20 du capteur d’image 2 permet d’appliquer, à la première région 40a, le potentiel électrique Vpixsub2, qui est par exemple égal au potentiel de masse (GND) du substrat 40. Dans un exemple, le substrat 40 contient le circuit de commande 20.
La est une vue en coupe du capteur d'image 2 de la selon un autre mode de réalisation de la présente description.
Dans la , le substrat 40 et trois pixels 10 sont vus en coupe.
La matrice 100 de pixels 10 du capteur d’image 2 est agencée dans et sur la première région 40a du substrat 40 du capteur d’image 2.
Le substrat 40 et la première région 40a sont par exemple formés dans un matériau semiconducteur, qui peut être identique ou différent entre la première région 40a et le reste du substrat 40.
La première région 40a est isolée électriquement du reste du substrat 40. Il est donc possible qu’un potentiel électrique différent puisse exister au niveau de la première région 40a et au niveau du reste du substrat 40.
Dans l’exemple illustré sur la , pour obtenir l’isolation électrique de la première région 40a du reste du substrat 40, des structures, ou tranchées, d'isolation 40b entourent chaque pixel 10 individuellement. Les structures d’isolation 40b peuvent également entourer l’ensemble de la matrice de pixel 100. Les tranchées d’isolation 40b traversent le substrat 40 sur toute son épaisseur pour assurer l’isolation électrique.
Dans un exemple, les structures 40b sont des tranchées d'isolation profondes capacitives (« Capacitive Deep Trench Insulation" en anglais) et correspondent à des tranchées remplies d'un matériau conducteur isolé du substrat par une couche électriquement isolante. Dans d'autres exemples non illustrés, ces structures sont des tranchées d'isolation profondes ("Deep Trench Insulation" en anglais), DTI, correspondant à des tranchées entièrement remplies d'isolant.
Le circuit de commande 20 du capteur d’image 2 permet d’appliquer à la première région 40a, pendant la phase d’intégration, le potentiel électrique Vpixsub1, qui est par exemple positif par rapport au potentiel (GND) du substrat 40.
Lors de la phase de lecture, le circuit de commande 20 du capteur d’image 2 permet d’appliquer, à la première région 40a, le potentiel électrique Vpixsub2, égal par exemple au potentiel GND du substrat 40.
La représente de manière schématique le circuit du capteur d'image 2 de la . Plus particulièrement, la représente un exemple du pixel 10 du capteur d’image 2 dans le cas d’un pixel de type temps de vol indirect.
Le procédé selon l’invention est exécuté, par exemple selon un mode de réalisation préférentiel, par l’unité de commande principale 1 de supervision énergétique, ou par l’unité de commande 2 du système de batterie 7, ou bien encore par un module distant connecté à travers le réseau 11. L’unité de commande 1 est munie d’un calculateur à circuits intégrés et de mémoires électroniques, le calculateur et les mémoires étant configurés pour exécuter le procédé de gestion selon l’invention. Mais cela n’est pas obligatoire. En effet, le calculateur pourrait être externe à l’unité de commande 1, tout en étant couplé à cette dernière 1. Dans ce dernier cas, il peut être lui-même agencé sous la forme d’un calculateur dédié comprenant un éventuel programme dédié, par exemple. Par conséquent, l’unité de commande, selon l’invention, peut être réalisé sous la forme de modules logiciels (ou informatiques (ou encore « software »)), ou bien de circuits électroniques (ou « hardware »), ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels.
On décrit en les modules de la fonction de calcul du niveau d’état de charge cible d’une session de recharge configurés pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention.
Un premier module M1 est prévu pour détecter l’évènement de branchement du véhicule EVB à la borne de recharge, grâce à une information délivrée par le dispositif de recharge 5 ou le dispositif de contrôle 2 de la batterie 7. Le module M1 est prévu en outre pour collecter la valeur de l’état de charge instantané SOCt de la batterie 7, notamment à l’instant de branchement pour une session de recharge, et pour calculer une quantité d’énergie rechargée QER lors d’une session de recharge, par exemple en calculant l’écart entre l’état de charge au début de la charge SOCt et l’état de charge cible SOCc. A cet effet, le module M1 reçoit en entrée la dernière valeur du niveau d’état de charge cible SOCc configurée selon l’invention. En variante, on envisage que la quantité d’énergie rechargée puisse être calculée en mesurant l’écart entre l’état de charge à l’instant de début de la charge et l’état de charge à l’instant de fin de charge. Le module M1 est apte à recevoir d’autres paramètres et informations du véhicule et de la borne de recharge.
En outre, le module M1 délivre la valeur de la quantité d’énergie QER à un deuxième module M2 dont la fonction est d’enregistrer un historique de recharge relevant les quantités d’énergie rechargée de chaque session de charge. Le module M1 délivre une commande d’incrémentation INC des occurrences de chaque valeur QER.
Le module M2 est prévu pour enregistrer l’historique de recharge en collectant les quantités d’énergie rechargée de chaque session de charge pour une période donnée. Selon un mode de réalisation préférentiel, l’historique est enregistré sous la forme d’une table à une dimension enregistrant le nombre d’occurrences de charge pour un index de valeurs de quantité d’énergie rechargée QER, exprimée en % de SOC entre 0% et 100%. Le pas de l’index des quantités d’énergie peut être de 5% ou de 10% par exemple. Le module M2 incrémente le nombre d’occurrences de l’index à chaque session de recharge. Le module M2 délivre l’historique de recharge HR et une commande de mise à jour MAJ de la valeur du niveau d’état de charge cible SOCc à un troisième module M3. La commande de mise à jour MAJ active le calcul d’une nouvelle valeur du niveau d’état de charge SOCc à chaque série d’une pluralité de n sessions de recharge, par exemple n est compris entre 1 et 30, peut être égal à 10, 20, 30 par exemple, n étant un entier positif. La valeur du nombre de sessions de recharge n’est aucunement limitative de l’invention. Un objectif de l’invention est de mettre à jour la valeur du niveau de charge cible SOCc deux à trois fois mensuellement environ.
Le module M3 est prévu pour déterminer une fonction de distribution cumulative de l’historique de recharge HR. La fonction de distribution cumulative ou de probabilité cumulative de l’historique de recharge est un modèle représentatif de la probabilité cumulative d’une quantité d’énergie rechargée à chaque recharge. Le modèle est calculé à partir de l’historique de recharge HR délivré par le module M2. Le modèle est une table à deux variables dans laquelle une première variable représente une quantité d’énergie rechargée en % de la capacité totale disponible de la batterie, comprise entre 0% et 100% et dans laquelle une deuxième variable représente une probabilité de valeur comprise entre 0 et 1 pour chaque valeur de quantité d’énergie comprise entre 0 et 100%.
De préférence, le module M3 est configuré pour obtenir le modèle par un calcul d’interpolation des valeurs discrètes de l’historique de recharge HR. Pour chaque valeur de quantité d’énergie, une probabilité est calculée par calcul de la somme des occurrences de recharge pour chaque valeur de quantité d’énergie divisée par le nombre d’occurrences totales. A partir du modèle de distribution cumulative de l’historique de recharge HR, le module M3 est configuré pour estimer des valeurs de besoins d’énergie, en % de SOC, suffisantes pour couvrir des probabilités voulues des besoins de l’utilisateur. A partir d’une ou de plusieurs valeurs de besoins d’énergie, une fonction de calcul détermine le niveau d’état de charge cible SOCc à configurer lors d’une session de recharge.