INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Cependant, alternativement, le dispositif de capture vidéo 12 peut acquérir une première image comprenant ladite partie de corps 2 de l’utilisateur 1 alors que ladite partie de corps 2 n’est pas positionnée selon ladite consigne prédéterminée de positionnement, par exemple parce-que la position de la partie de corps de l’utilisateur est pertinente pour le dispositif électronique 10 ou qu’ une période de temps prédéterminée s’est écoulée.
Une position pertinente est une position dont l’image associée est utile pour la construction d’un modèle en trois dimensions, pour une authentification dudit utilisateur et/ou pour une vérification de légitimité d’un utilisateur.
Selon une étape de caractérisation 101, le calculateur 11 caractérise une première position de la partie de corps 2 de l’utilisateur, dans la première image.
Une position d’une partie de corps peut-être : - une orientation ou posture de la partie de corps dans l’image, - et/ou une localisation de la partie de corps dans l’image, - et/ou une dimension de la partie de corps dans l’image représentant une proximité de la partie de corps par rapport au dispositif de capture vidéo 12.
Selon un exemple, le calculateur 11 caractérise l’orientation de la partie de corps de l’utilisateur dans la première image. Un visage d’un utilisateur peut être orienté de face, de trois-quarts, de côté, selon un angle particulier, selon une posture de port de tête droit, haut, bas ou faisant un angle particulier par rapport au port de tête droit. Par exemple, la première position est une orientation de face.
Selon un autre exemple, le calculateur 11 caractérise la localisation de la partie de corps de l’utilisateur dans la première image. La partie de corps peut être centrée, décentrée vers la droite, la gauche, le haut, le bas dans la première image. La localisation de ladite partie de corps peut être caractérisée par rapport à un point de référence prédéterminé dans la première image, par exemple le centre ou par rapport à une localisation d’une consigne de positionnement affichée sur l’écran d’affichage 13, en particulier une cible 30. Par exemple, la première position est une localisation centrée dans l’image.
Selon un autre exemple, le calculateur 11 caractérise la dimension de la partie de corps de l’utilisateur dans la première image. La partie de corps peut occuper plus ou moins de surface dans la première image ou bien être plus petite ou plus grande par rapport à un gabarit affiché en superposition sur l’écran d’affichage 13. Par exemple, la première position est une dimension sensiblement égale à la dimension d’un gabarit, par exemple la cible 30. La dimension peut aussi est associée à un facteur de grandissement de dispositif de capture vidéo 12. Par exemple, la première position est une dimension de facteur de grandissement 100% du dispositif de capture vidéo 12.
Selon une étape de caractérisation 102, le calculateur 11 détermine une deuxième position de ladite partie de corps de l’utilisateur différente de la première position.
Par exemple, la première position d’un visage est une orientation de face. La deuxième position est une orientation de trois-quarts.
Par exemple, la première position d’un visage est une localisation centrée dans une image. La deuxième position est une localisation excentrée vers la droite dans une image.
Par exemple, la première position d’un visage est une dimension de visage dans une image sensiblement égale à celle d’un gabarit affiché en superposition de ladite image sur l’écran d’affichage 13. La deuxième position est une dimension de visage multipliée par un facteur de grandissement de 150% par rapport à la première position et audit gabarit.
Selon une étape de traitement 103, le calculateur 11 récupère un flux vidéo d’images comprenant la partie de corps, les images ayant été acquises par le dispositif de capture vidéo 12. Au fur et à mesure des acquisitions d’images par le dispositif de capture vidéo 12, le calculateur 11 génère des images modifiées, en modifiant le positionnement dans les images d’acquisition de la partie de corps 2. Les images modifiées sont affichées sur l’écran d’affichage 13 pour un affichage à l’utilisateur 1 d’un retour vidéo biaisé de ladite partie de corps 2.
L’affichage d’un retour vidéo biaisé incite l’utilisateur 1 à modifier la position de la partie de corps 2 de façon intuitive pour suivre la consigne prédéterminée de positionnent.
Le positionnement est d’autant plus intuitif et naturel que l’utilisateur 1 ne sait pas que le retour vidéo est biaisé ou à minima de quelle manière il est biaisé. Croyant la partie de corps 2 mal positionnée, l’utilisateur modifie naturellement la position de ladite partie de corps.
Une aide visuelle ou audio peut de manière complémentaire guider l’utilisateur pour atteindre la consigne prédéterminée de positionnement, par exemple par l’affichage sur l’écran d’affichage 13 de flèches, de couleurs, de pictogrammes, de messages ou par l’émission de messages audio de guidage indiquant une direction ou un sens de déplacement à suivre.
-le refroidisseur refroidit le gaz comprimé entre deux étages du compresseur.
-le gaz à séparer est séparé par condensation partielle pour produire le gaz appauvri en CO2 ainsi qu’un liquide, le liquide est séparé par distillation dans une colonne de distillation pour produire le fluide riche en CO2, qui est de préférence un liquide riche en CO2.
-au moins une partie du froid est fournie par un cycle fermé de réfrigération comprenant au moins un compresseur de cycle entraîné par la turbine.
- le fluide riche en CO2 est un gaz qui se réchauffe dans le premier échangeur de chaleur avant d’être comprimé.
Selon un autre objet de l’invention, il est prévu un appareil de séparation à basse température d’un gaz contenant du CO2 pour produire un fluide riche en CO2 comprenant un compresseur comprenant au moins deux étages, un premier échangeur de chaleur, un refroidisseur, un système de distillation comprenant au moins un séparateur de phases et/ou au moins une colonne de distillation, une turbine, des moyens pour envoyer un gaz contenant du CO2 et au moins un composant plus léger que le CO2 être comprimé dans le compresseur , des moyens pour envoyer gaz comprimé se refroidir en aval d’au moins un des étages dans le refroidisseur, des moyens pour envoyer le gaz comprimé et refroidi se refroidir dans le premier échangeur de chaleur, des moyens pour envoyer le gaz refroidi dans le premier échangeur de chaleur se séparer par condensation partielle et/ou distillation pour produire un fluide riche en CO2 et appauvri en le composant plus léger que le CO2 et un gaz appauvri en CO2 et enrichi en le composant plus léger que le CO2, des moyens pour envoyer le gaz appauvri en CO2 se réchauffer d’abord dans le premier échangeur de chaleur et ensuite dans le refroidisseur et des moyens pour envoyer le gaz appauvri en CO2 réchauffé dans le refroidisseur se détendre dans la turbine.
représente schématiquement un procédé utilisant une seule colonne de distillation pour éliminer un composant plus léger que CO2 dans une première colonne.
Un débit gazeux 1 est comprimé dans un compresseur à plusieurs étages, ici quatre étages C1, C2, C3, R4, ici avec un refroidisseur R1, R2, R3 entre chaque paire d’étages et deux refroidisseurs R4, R5 en aval du dernier étage. Ce débit1 peut par exemple être le résiduaire d’un PSA H2 ou CO2 et peut être comprimé jusqu’à au moins 35 bars abs dans les étages du compresseur C1 à C4. Les refroidisseurs R1 à R3 sont refroidis uniquement par de l’eau de refroidissement CW, tout comme le refroidisseur R5.
La méthodologie de la forêt aléatoire (« random forest ») est décrite de manière plus détaillée dans la publication suivante : - Leo Breiman , Random Forests , Machine Learning, vol. 45, no 1 , 2001, p. 5–32
Comme décrit précédemment, la présente divulgation ne se limite pas à l’utilisation de forêt aléatoire. D’autres types d’apprentissage automatique peuvent également convenir, comme par exemple les méthodes d’apprentissage automatique décrites dans les publications suivantes : - The Elements of Statistical Learning , 2nd edition, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, ISBN-13: 978-0387848570 - Deep Learning , Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, ISBN-13: 978-0262035613 .
La illustre un exemple d’application du modèle statistique obtenu selon la méthode de la présente divulgation sur des spectres de mélasses inconnues.
La qualité respective (Q1 ; Q2) de deux mélasses M1 et M2 pouvant potentiellement être utilisées comme source de nutriments dans une production de levure (e.g. production de levure par fermentation) peut être recherchée.
Cette qualité peut être recherchée afin de savoir si les mélasses M1 et M2 peuvent être utilisées pour alimenter une production de levure tout en permettant d’atteindre une ou plusieurs performances cibles de la levure produite, ou/et afin de déterminer la mélasse la plus adaptée pour produire une levure présentant une ou plusieurs performances cibles, ou/et selon un compromis d’une ou plusieurs performances cibles.
En référence à la , à titre d’exemple, une discrétisation entre les deux mélasses M1 et M2 peut être recherchée afin de déterminer la mélasse pouvant amener à l’obtention d’un rendement de production de levure supérieur à une valeur généralement observée avec une levure de référence opérée dans un procédé de référence et/ou l’obtention d’une levure (produite) qui permet d’atteindre des valeurs de volumes spécifiques supérieures à une valeur généralement observée avec une levure de référence opérée dans un procédé de référence. Selon un autre exemple, la discrétisation entre les deux mélasses M1 et M2 peut être recherchée afin de déterminer la mélasse qui présente le rapport de performances recherché, e.g. un rendement de production / une capacité de levée de pain.
Chaque mélasse M1 ; M2 peut être associée respectivement à un spectre optique (Spect_X1 et Spect_X2), obtenu par exemple par spectroscopie RAMAN.
Ainsi, l’application du modèle statistique (Model_statist) de qualités de mélasse sur les spectres optiques de mélasse (Spect_X1 et Spect_X2), différents des spectres de référence ayant servi à l’apprentissage automatique, peut permettre d’identifier des caractéristiques spectrales particulières. Par exemple, le modèle statistique, peut déterminer une qualité Q1 (et/ou un score et/ou une classe) du spectre Spect_X1 sur la base de l’identification des caractéristiques spectrales correspondant à la présence des nombres d’onde R1, R2 et R3 couplés à un seuil respectif d’amplitude TH R1 , TH R2, TH R3 pour chacun des nombres d’onde. De même, le modèle de prédiction peut déterminer une qualité Q2 du spectre Spect_X2 sur la base de l’identification des caractéristiques spectrales correspondant à la présence des nombres d’onde R1, R2 et R4 couplé à une plage d’amplitude Δ à respecter pour les nombres d’onde R1 et R2.
A partir des qualités déterminées (e.g. suivant un score), la mélasse M1 peut sembler être une meilleure candidate pour alimenter une production de levure que la mélasse M2. En effet, la mélasse M1 présente un score de 8, représentatif d’une très bonne mélasse, c’est-à-dire permettant, par exemple, l’obtention d’un rendement de production de levure supérieur à une valeur généralement observée avec une levure de référence opérée dans un procédé de référence, et/ou ou l’obtention d’une bonne capacité de levée de pain définie par des valeurs de volumes spécifiques atteignables supérieures à une valeur généralement observée avec une levure de référence opérée dans un procédé de référence.
Dans un ou plusieurs modes de réalisation, pour une pluralité de mélasses pouvant être potentiellement utilisées pour alimenter une production de levure (par fermentation), les mélasses présentant une qualité de mélasse supérieure à une qualité prédéterminée (e.g. un ou plusieurs scores) peuvent être utilisées pour alimenter une production de levure. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, parmi les mélasses ayant une qualité supérieure à une qualité prédéterminée, la priorité pour alimenter la production de levure peut être donnée à la mélasse présentant la meilleure qualité. À titre d’exemple, la meilleure qualité peut être déterminée selon un ordre croissant ou décroissant des scores de qualité des mélasses ou selon un ordre croissant ou décroissant des moyennes des scores respectifs de qualité de chaque mélasse.
Les figures 4a et 4b illustrent le principe de forêt aléatoire pour un modèle statistique dans un ou plusieurs modes de réalisation.
Le principe de l’algorithme de forêt aléatoire est de déterminer, selon un vote à la majorité pour des données catégoriques ou selon une moyenne de résultats individuels pour des données quantitatives, la prédiction la plus probable réalisée par une multitude d’arbres de décision constituant la forêt aléatoire.
Tous les arbres de décision d’une forêt aléatoire peuvent être indépendants les uns des autres, et la prédiction déterminée par chaque arbre de décision avant le vote à la majorité ou l’établissement de la moyenne peut être décorrélée des prédictions déterminées par les autres arbres de décision de la forêt aléatoire.
Une première étape de cet algorithme peut consister à construire des arbres de décisions (ou arbres décisionnels). La présente un tel arbre de décision pouvant, par exemple, être divisé en trois parties : - un nœud racine N1 correspondant au premier nœud de l’arbre (i.e. nœud d’entrée), - des nœuds internes N2 ; N3 pouvant présenter des descendances (i.e. d’autres nœuds), - des nœuds terminaux N4 ; N5 ; N6 ; N7 (aussi appelés feuilles).
Chaque "nœud" intermédiaire, c’est-à-dire les nœuds N2 et N3, peut réaliser un test portant sur une variable dont le résultat indique la branche à suivre dans l'arbre (i.e. N4, N5, N6 ou N7). Ainsi, le ou les tests effectués à un nœud peuvent définir une règle de partition par exemple.
Les nœuds N1 à N3 peuvent être définis par des variables explicatives (e.g. de type quantitatif ou qualitatif).
La phase comptage 102 représentée sur la comprend en outre une étape 108, lors de laquelle toutes les données de comptage individuelles, obtenues pour toutes les images captées sont fournies, à un deuxième modèle pour obtenir une donnée de comptage consolidé.
Préférentiellement, la donnée de comptage consolidé est le nombre de personnes présentes dans le lieu.
Le deuxième modèle peut comprendre un algorithme de régression prenant en entrée les données de comptage individuel et fournissant l’au moins une donnée de comptage consolidé.
En particulier, le deuxième modèle peut être un réseau de neurones préalablement entrainé pour fournir une donnée de comptage consolidé en fonction de données de comptage individuel. Un exemple d’entrainement d’un tel deuxième modèle sera décrit plus loin.
Le procédé 100 peut comprendre, suivant des exemples de réalisation non limitatifs, une étape 110, optionnelle, de déclenchement de l’exécution de la phase de comptage 102, de manière automatique, par un signal déclencheur.
Le signal déclencheur peut être un signal déclenché par un opérateur, par exemple manuellement au travers d’une interface utilisateur.
Suivant des exemples de réalisation, et en particulier lorsque le comptage est réalisé au sein d’un véhicule, le signal déclencheur peut être : un signal de fermeture d’un ouvrant du véhicule, fourni par exemple par un capteur de fermeture ; un signal d’ouverture d’un ouvrant du véhicule, fourni par exemple par un capteur d’ouverture dudit ouvrant, un signal de démarrage du véhicule, fourni par exemple par une centrale inertielle, un capteur d’accélération ou encore par une unité de gestion dudit véhicule ; ou un signal d’arrêt du véhicule, fourni par exemple par une centrale inertielle, un capteur d’accélération ou encore par un calculateur dudit véhicule. Ainsi, la phase de comptage 102 est réalisée en fonction d’un état ou d’une configuration du véhicule.
La est une représentation schématique d’un exemple non limitatif d’un système de comptage selon l’invention.
Le système 200, représenté sur la , comprend plusieurs caméras de captation d’images, 202 1 -202 n , au sein d’un lieu, et en particulier suivant différentes positions et/ou angles de vue. Chaque caméra 202 i peut être tout type de caméra, telle que par exemple une caméra de surveillance. Chaque caméra 202 i peut être une caméra fixe.
Pour chaque caméra 202 1 -202 n , le système 200 comprend une première unité de traitement individuelle, respectivement 204 1 -204 n exécutant le premier modèle pour générer à partir d’une image captée par ladite caméra et fournir des données de comptage individuel. Chaque unité de traitement 204 i fournit au moins une donnée de comptage individuel pour chaque image captée par la caméra 202 i à laquelle elle est associée.
Chaque première unité de traitement 204 i peut être un ordinateur, une tablette, un calculateur, un processeur chargé avec le premier modèle et exécutant le premier modèle.
Dans l’exemple représenté, le système 200 comprend une première unité de traitement individuelle 204 i pour chaque caméra 202 i . Dans ce cas, les images prises par les caméras 202 1 -202 n peuvent être traitées en même temps ou les unes après les autres. Alternativement, le système 200 peut comprendre une première unité de traitement commune pour plusieurs caméras 202 i , voire toutes les caméras 202 1 -202 n . Dans ce cas, les images prises par ces caméras seront traitées les unes après les autres.
Le système 200 comprend en outre une deuxième unité de traitement 206, commune à toutes les caméras, exécutant le deuxième modèle pour générer l’au moins une donnée de comptage consolidée. La deuxième unité de traitement 206 reçoit de chaque première unité de traitement 204 i au moins une donnée de comptage individuel déduite par ladite unité de traitement 204 i pour l’image prise par la caméra 202 i à laquelle elle est associée. À partir de toutes les données de comptage individuel reçues de toutes les unités de traitement 204 1 -204 n , la deuxième unité de traitement déduit une donnée de comptage consolidé, et en particulier le nombre de personne(s) présente(s) dans le lieu, à l’instant où les images ont été captées par les caméras 202 1 -202 n .
La deuxième unité de traitement 206 peut être un ordinateur, une tablette, un calculateur, un processeur chargé avec le premier modèle et exécutant le premier modèle.
Dans l’exemple représenté, la deuxième unité de traitement 206 est représentée de manière séparée de chaque première unité de traitement 204 i Dans des modes de réalisation alternatifs, la deuxième unité de traitement 206 et chaque (ou la) première unité de traitement 204 i peuvent être intégrées dans une unique unité de traitement qui peut être un ordinateur, une tablette, un serveur, un processeur exécutant le (ou chaque) premier modèle et le deuxième modèle.
L’utilisateur 1, pour suivre la consigne prédéterminée de positionnement pour la partie de corps 2 en regardant l’écran d’affichage 13, effectue une autocorrection en modifiant le positionnement de ladite partie de corps par rapport au dispositif électronique 10, pour tendre vers une position de la partie de corps 2 selon la consigne prédéterminée de positionnement.
Si le dispositif électronique 10 est fixe, l’utilisateur autocorrige le positionnement de la partie de corps 2 par rapport au dispositif électronique 10 en déplaçant ladite partie de corps 2, éventuellement en se déplaçant lui-même, mais ce n’est pas obligatoire. Par exemple, un utilisateur peut modifier la position de son visage en faisant pivoter sa tête autour de son cou, sans bouger son buste et sans se déplacer. Alternativement, un utilisateur peut tourner sur lui-même ou tourner autour du dispositif électronique 10 pour modifier la position de son visage par rapport au dispositif électronique tel que précédemment.
Si le dispositif électronique 10 est mobile, l’utilisateur peut autocorriger le positionnement de la partie de corps en déplaçant la partie de corps 2, éventuellement en se déplaçant lui-même et/ ou en déplaçant le dispositif électronique 10. Par exemple, si le dispositif électronique 10 est un téléphone portable que l’utilisateur tient dans sa main, l’utilisateur peut modifier la position de son visage en faisant pivoter sa tête autour de son cou, sans bouger le bras ni la main, en se déplaçant ou en restant immobile. L’utilisateur peut également bouger son bras de droite à gauche autour de son buste pour modifier la position de son visage par rapport au dispositif électronique 10 tel que précédemment.
Pendant cette étape de traitement 103, le calculateur 11 modifie les images acquises par le dispositif de capture vidéo 12 de telle façon qu’une position de ladite partie de corps 2 selon ladite consigne prédéterminée de positionnement sur l’écran d’affichage 13, donc dans les images modifiées du retour vidéo biaisé, correspond à une position de la partie de corps 2 selon la deuxième position dans une image d’acquisition par le dispositif de capture vidéo 12 non modifiée par le calculateur 11.
Les images sont modifiées de sorte que le déplacement de la partie de corps 2 sur le retour vidéo biaisé affiché sur l’écran d’affichage 13 est cohérent avec le changement de positionnement de la partie de corps 2 dans les images d’acquisition par le dispositif de capture vidéo 12, c’est-à-dire cohérent avec le changement de positionnement réel de la partie de corps 2 par rapport au dispositif électronique 10. Par exemple, un déplacement de la partie de corps par rapport au dispositif électronique 10 dans une direction, par exemple la droite, engendre un déplacement de la partie de corps dans la même direction dans le retour vidéo biaisé, ici vers la droite .
Les images sont modifiées de sorte que le déplacement de la partie de corps sur le retour vidéo biaisé affiché sur l’écran d’affichage 13 est continu.
Les images sont modifiées de sorte à faire croire à l’utilisateur 1 qu’il a mal positionné la partie de corps par rapport au dispositif électronique 10, par rapport à la consigne prédéterminée de positionnement et qu’une modification de position de la partie de corps par rapport au dispositif électronique 10 est nécessaire pour atteindre ladite consigne prédéterminée de positionnement.
Avantageusement, l’environnement de la partie de corps est partiellement ou totalement remplacé par un fond d’image prédéterminé tel qu’un fond de couleur unie. Cela évite au calculateur 11 de modifier dans les images l’environnement de la partie de corps pour conserver une continuité et une cohérence de l’environnement dans l’image modifiée. Ainsi, les aberrations d’environnement de la partie de corps 2 dans l’image modifiée sont évitées. Un fond neutre permet en outre de mettre en exergue la partie de corps 2 de l’utilisateur 1. Seul apparaît sur l’écran d’affichage 13 la partie de corps 2 de l’utilisateur 1, par exemple sur fond uni blanc ou noir.
Si l’étape de traitement 103 n’est pas interrompue et que l’utilisateur 1 modifie le positionnement de la partie de corps 2 selon ladite consigne prédéterminée de positionnement, alors, lorsque la partie de corps 2 est positionnée selon ladite consigne prédéterminée de positionnement sur l’écran d’affichage 13, et donc dans les images modifiées par le calculateur 11, la partie de corps 2 est positionnée selon la deuxième position dans les images non modifiées telles qu’acquises par le dispositif de capture vidéo 12.
Selon une étape de deuxième acquisition 104, le dispositif de capture vidéo 12 acquiert une deuxième image comprenant ladite partie de corps 2 de l’utilisateur, pendant l’étape de traitement 103.
Ainsi, le procédé d’imagerie permet d’acquérir une deuxième image de la partie de corps de l’utilisateur 1 dont la position correspond à une position intermédiaire ou finale de la partie de corps 2 sur un mouvement prédéterminé de la première position vers la deuxième position.
Préférentiellement, le dispositif de capture vidéo 12 acquiert pendant l’étape de traitement 103 une pluralité de deuxièmes images selon l’étape de deuxième acquisition 104, la position de la partie de corps dans chaque deuxième image étant différente.