INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le modèle statistique est apte à estimer par le calcul une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer un navire en fonction d’un état d’exploitation, l’état d’exploitation étant défini au moins par une vitesse du navire, un tirant d’eau du navire et une assiette du navire, y compris pour des valeurs de ces grandeurs pour lesquelles aucune simulation par une méthode numérique de mécanique des fluides n’a été réalisée. Le modèle statistique est donc utilisable pour estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer un navire, en conditions réelles d’utilisation sur le navire. L’estimation de la grandeur représentative peut ensuite être utilisée, par exemple, pour prédire la consommation de carburant du navire sur un voyage donné, et par là prédire la quantité de carburant à embarquer à bord du navire.
Dans le procédé décrit ci-dessus, tant que le paramètre d’écart, qui représente un écart entre des résultats de simulation et des résultats d’estimation par le modèle statistique, est supérieur au seuil, le modèle statistique est entraîné sur lesdits résultats de simulation. Inversement, lorsque le paramètre d’écart devient inférieur au seuil, on peut mettre fin au procédé et ainsi ne plus réaliser de simulations. Ainsi, le modèle statistique n’est pas entraîné sur davantage de résultats de simulation qu’il n’est nécessaire. Ceci permet de limiter le nombre de simulations à effectuer, et en particulier d’effectuer sensiblement moins de simulations que dans une approche « naïve » qui consisterait à simuler le comportement hydrodynamique du navire dans toutes les conditions réelles qu’il est susceptible de rencontrer en exploitation. Compte tenu du fait que chaque simulation nécessite un temps de calcul important, même avec des systèmes informatiques dédiés aux calculs de mécanique des fluides, le procédé permet donc d’obtenir le modèle statistique souhaité en un temps de calcul relativement limité.
Il est en outre à noter que toutes les étapes du procédé décrit ci-dessus sont mises en œuvre par un ordinateur. Ainsi, le procédé peut être mis en œuvre automatiquement sans intervention humaine. Ceci permet de limiter voire supprimer les incertitudes liées à l’intervention humaine qui peuvent exister dans l’étude du comportement d’un navire. Le procédé nécessite préalablement de fournir un modèle numérique de la coque du navire à utiliser pour les simulations, et éventuellement de fixer le seuil avec lequel le paramètre d’écart est comparé.
Selon des modes de réalisation, le procédé peut comporter une ou plusieurs des caractéristiques suivantes.
Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape préalable de définition consistant à définir un ensemble d’états d’exploitation à considérer par le modèle statistique.
La illustre le comportement en régime galvanostatique du composé sur une demi-cellule électrochimique à deux électrodes (matériau actif/électrolyte/sodium métal), à différents régimes de décharge. La capacité du composé est de 70 mAh/g à un régime de C/10 (charge/décharge en 10h) et passe à 43 mAh/g pour une charge en 20 min.
Le circuit d’adaptation d’impédance présente une fonction de transfert H(p) comportant trois pôles et un zéro, plus particulièrement la fonction de transfert présente la forme suivante :
Avec ) ; ; ; ; ; où C p est la capacité d’entrée de l’amplificateur opérationnel AO1 ; ω 1 , ω 2 , ω 3 et ω z sont les pulsations (généralement désignées sous les termes de « pulsations de coupure ») relatives aux pôles et au zéro de la fonction de transfert H(p) du circuit 10.
Avantageusement, les pulsations ω 1 et ω 2 sont égales, la pulsation ω 3 est largement supérieure respectivement à ω 1 et ω 2 , tandis que la pulsation ω z est supérieure à ω 3 (avantageusement au moins un rapport 10, et préférentiellement au moins un rapport 50). On notera qu’on entend par « largement supérieur », au moins un rapport 100 entre la pulsation ω 3 et les pulsations ω 1 et ω 2 .
Ladite sonde 1 est ainsi configurée pour mesurer une tension continue et/ou présentant une fréquence inférieure à 60 Hz.
Comme cela est plus particulièrement illustré aux figures 2 et 3, la première résistance R1 comprend avantageusement un anneau de garde 100 fixé sur le corps de ladite résistance R1.
Ainsi, l’anneau de garde de ladite au moins une résistance R1 comprend une bague 102 en inox fixée sur le milieu du corps de la résistance R1 et une tresse métallique 104 reliant ladite bague à une masse G.
Comme cela est représenté sur le schéma électrique équivalent de la , l’anneau de garde permet de décomposer la résistance de fuite R f de la résistance R1 en deux résistances de fuites R f1 et R f2 disposées en parallèle l’une de l’autre, diminuant ainsi grandement la résistance de fuite associée à la résistance R1.
Méthode de génération d’un signal de réflectométrie multiporteuses ayant la forme d’un signal de type « chirp » L’invention concerne le domaine des systèmes de diagnostic filaires basés sur le principe de la réflectométrie pour identifier et caractériser des défauts électriques sur des câbles ou plus généralement des lignes de transmission. L’invention concerne plus précisément le domaine de la réflectométrie multi-porteuses OMTDR (Orthogonal Multi-Tone Time Domain Reflectometry) qui utilise des signaux multi-porteuses générés à partir du principe de modulation OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing).
L’invention vise à proposer une méthode pour générer un signal de réflectométrie OMTDR ayant une forme de signal « chirp », un tel signal présentant des propriétés avantageuses en termes de rapport entre puissance crête et puissance moyenne et en termes de compressibilité, ce signal ayant un caractère parcimonieux.
Les câbles sont omniprésents dans tous les systèmes électriques, pour l’alimentation ou la transmission d’information. Ces câbles sont soumis à des contraintes et peuvent être sujets à des défaillances. Il est donc nécessaire de pouvoir analyser leur état et d’apporter des informations sur la détection de défauts qui impactent ces câbles, ces informations incluant l’existence de défauts mais aussi leur localisation et leur type. L’analyse de défauts permet d’aider à la maintenance des câbles. Les méthodes de réflectométrie usuelles permettent ce type d’analyse.
Les méthodes de réflectométrie utilisent un principe proche de celui du radar : un signal électrique, le signal de sonde ou signal de référence, est injecté en un ou plusieurs endroits du câble à tester. Le signal se propage dans le câble ou le réseau de câbles et renvoie une partie de son énergie lorsqu’il rencontre une discontinuité d’impédance. Une discontinuité d’impédance peut résulter, par exemple, d’un branchement, de la fin du câble ou d’un défaut ou plus généralement d’une rupture des conditions de propagation du signal dans le câble. Elle résulte d’un défaut qui modifie localement l’impédance caractéristique du câble en provoquant une discontinuité dans ses paramètres linéiques.
L’analyse des signaux renvoyés au point d’injection permet d’en déduire des informations sur la présence et la localisation de ces discontinuités, donc des défauts éventuels. Une analyse dans le domaine temporel ou fréquentiel est habituellement réalisée. Ces méthodes sont désignées par les acronymes TDR venant de l’expression anglo-saxonne « Time Domain Reflectometry » et FDR venant de l’expression anglo-saxonne « Frequency Domain Reflectometry ».
La réflectométrie MCR (« MultiCarrier Reflectometry ») utilise des signaux multi-porteuses. Son intérêt est la grande flexibilité avec laquelle on peut moduler le spectre du signal émis, ce qui permet ainsi de s'adapter à des contraintes propres au diagnostic en ligne. Par exemple, s'il est interdit d'émettre sur une bande de fréquence située au milieu du spectre du signal test, il est tout à fait possible d'annuler l'énergie du signal sur cette bande de fréquences. On connait également la réflectométrie MCTDR (« MultiCarrier Time Domain Reflectometry »), comme décrit dans le document référencé [1].
La réflectométrie OMTDR (« Orthogonal Multi-tone Time Domain Reflectometry ») qui est basée sur le principe de l’OFDM, utilise un signal multi-porteuses (comme pour la réflectométrie MCTDR), mais en ajoutant une modulation, par exemple une modulation de phase PSK ou de phase et d’amplitude QAM au signal à émettre. Ainsi les signaux OMTDR permettent à la fois de diagnostiquer des défauts dans un câble mais également de transmettre de l’information via le signal modulé.
L’invention entre dans le champ d’application des méthodes de diagnostic filaire par réflectométrie et s’applique à tout type de câble électrique, en particulier des câbles de transmission d’énergie ou des câbles de communication, dans des installations fixes ou mobiles. Les câbles concernés peuvent être coaxiaux, bifilaires, en lignes parallèles, en paires torsadées ou autre pourvu qu’il soit possible d’y injecter un signal de réflectométrie en un point du câble et de mesurer sa réflexion au même point ou en un autre point.
Un premier problème à résoudre dans un système de diagnostic filaire concerne l’atténuation que subit le signal injecté dans le câble à analyser, lorsqu’il se propage le long de ce câble jusqu’à rencontrer un défaut provoquant une réflexion. Le pic de réflexion est usuellement déterminé par inter-corrélation entre le signal injecté et le signal réfléchi. Lorsque le câble est long par rapport à la longueur d’onde du signal, celui-ci subit une atténuation lors de sa propagation et de sa rétro-propagation, qui est fonction de la distance parcourue par le signal. Cette atténuation présente un inconvénient majeur lors de l’étape d’analyse des signaux réfléchis, par réflectométrie temporelle, qui vise à identifier un pic d’amplitude dans le résultat de l’intercorrélation entre le signal émis et le signal réfléchi. En effet, plus le signal est atténué, plus il est difficile de détecter la signature d’un défaut dans la mesure du signal réfléchi. Ceci est d’autant plus vrai que le défaut visé est un défaut non franc, c'est-à-dire qui correspond à une faible variation d’impédance, c'est-à-dire un défaut superficiel.
Les données d’apprentissage comprennent des données de comptage individuel pour une multitude d’instants : pour chaque instant : des images du lieu sont captées par des caméras audit instant ; chaque image captée est donnée en entrée du premier modèle qui fournit des données de comptage individuel pour ladite image, tel que par exemple un nombre de boites englobantes, une surface moyenne des boites englobantes, position moyenne en longueur des centroïdes des boites englobantes, etc.
Les données d’apprentissage comprennent aussi, pour chaque instant, le nombre réel NR de personnes présentes dans le lieu. Le nombre réel NR de personnes se trouvant dans le lieu est par exemple déterminé par un opérateur 502, par exemple en consultant les images captées audit instant par les caméras 202 1 -202 n .
La phase d’apprentissage du deuxième modèle peut comprendre au moins une itération d’une étape d’apprentissage comprenant les opérations suivantes : pour chaque instant : les données de comptage individuel sont données en entrée du deuxième modèle 400 qui fournit alors une valeur estimée DCC e du nombre de personnes se trouvant dans le lieu ; pour chaque instant : la valeur estimée DCC e est comparée à la valeur NR indiqué par l’opérateur, et une erreur est calculée par un module 504 ; pour l’ensemble des instants : une fonction de coût est calculée, par exemple par le module 504, en fonction de l’erreur obtenue pour tous les instants, par exemple en sommant les erreurs pour tous les instants ; les coefficients du modèle 400 sont mis à jour en vue de minimiser la fonction de coût, et une nouvelle itération de l’étape d’apprentissage est réalisée avec les mêmes données d’apprentissage.
Par exemple, la phase d’apprentissage peut être arrêtée et le deuxième modèle peut être considéré comme suffisamment entrainé, lorsque la fonction de coût ne diminue pas pendant dix itérations de l’étape d’apprentissage.
La est une représentation schématique partielle d’un exemple de réalisation non limitatif d’un véhicule selon l’invention.
Le véhicule 600, représenté de manière schématique et partielle sur la , peut être un bus, un avion, etc. En particulier, le véhicule 600 est un wagon prévu pour recevoir des personnes dans une zone passager 602. Dans l’exemple de la trois personnes P 1 -P 3 sont représentées dans la zone passager 602.
Le véhicule 600 est muni d’un système selon l’invention, tel que par exemple et de manière nullement limitative, le système 200 de la .
Dans le véhicule 600, le système 200 comprend deux caméras, 202 1 et 202 2 , qui sont disposées de part et d’autre de la zone passager 602. On comprend que si les caméras 202 1 et 202 2 étaient considérées individuellement pour le comptage de personnes présentes dans la zone passager 602, alors le nombre de personnes détectées serait de 2(deux). En effet, chacune des caméras 202 1 et 202 2 ne couvre que partiellement la zone passager 602 et pour chaque caméra 202 1 et 202 2 une personne, respectivement P 1 et P 2 , se trouvant dans la zone passager 602 n’est pas visible.
La présente invention ne considère pas le résultat des caméras individuellement pour en sélectionner une, mais déduit une donnée de comptage consolidée en prenant en compte la donnée de comptage individuel de toutes les caméras, de sorte le comptage de personnes est plus précis.
procédé de génération d’une image augmentée et dispositif associé DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention se rapporte au domaine de la biométrie.
La présente invention concerne tout particulièrement un procédé comprenant de génération d’une image augmentée à partir d’une pluralité d’images d’un individu.
ETAT DE LA TECHNIQUE Un système d’authentification biométrique connu comprend deux dispositifs : un premier dispositif comprenant un capteur d’image permettant d’acquérir des images, et un deuxième dispositif produisant un résultat d’authentification, le premier dispositif et le deuxième dispositif communiquant via un réseau de communication.
Un premier procédé mis en œuvre dans un système de ce type est le suivant : le capteur d’image acquiert une image montrant l’individu. L’image est transmise via le réseau de communication au deuxième dispositif. Le deuxième dispositif produit un gabarit biométrique à partir de l’image transmise. Ce gabarit biométrique peut ensuite être comparé avec des gabarits de référence mémorisés dans une base de données. En cas de correspondance entre le gabarit biométrique calculé et l’un des gabarits de référence, l’individu est considéré comme un utilisateur agréé. Toutefois, ce premier procédé peut aboutir à un résultat erroné si l’image acquise est bruitée, en particulier si l’image est floue ou ne montre pas de façon suffisamment précise une partie discriminante du corps de l’utilisateur.
Pour surmonter ce problème, il a été proposé un deuxième procédé dans lequel le capteur d’image acquiert non pas une seule image mais plusieurs, et les traitements mis en œuvre au cours du premier procédé sont appliqués à chaque image. Ce deuxième procédé a toutefois plusieurs inconvénients : premièrement, celui de consommer davantage de bande passante que le premier procédé (plusieurs images sont en effet transmises dans le réseau de communication au lieu d’une seule) ; deuxièmement, il requiert une plus grande charge de calcul que le premier procédé.
Un but de l’invention est de générer des données se rapportant à un individu sur la base desquelles une authentification biométrique peut être réalisée de manière fiable et consommant peu de bande passante lors de leur transmission dans un réseau de communication.
De plus, dans la zone d’affichage de liste 520a, la combinaison des quantités caractéristiques associée au négatif est représentée avec un ombrage, et la combinaison des quantités caractéristiques associée au positif est affichée sans ombrage. Incidemment, la valeur numérique de la combinaison des quantités caractéristiques affichées dans la zone d’affichage de liste 520a et le degré d’association (score d’interaction) avec la pollinose est le même que celui affiché dans la zone d’affichage de liste 520 de la .
Selon le deuxième mode de réalisation, il est possible de décrire la relation entre la combinaison de quantités caractéristiques et la probabilité de développer un symptôme.
Dans le deuxième mode de réalisation, la forêt aléatoire et la régression logistique sont combinées, mais l’analyse combinée avec la forêt aléatoire n’est pas limitée à la régression logistique tant qu’il s’agit d’une analyse de régression. Par exemple, la forêt aléatoire et l’analyse de régression multiple peuvent être combinées.
Dans le premier mode de réalisation et le deuxième mode de réalisation, les données d’événement 212 sont utilisées dans lesquelles des événements tels que la présence ou l’absence de maladie (présence ou absence de pollinose) peuvent être classées dans une catégorie prédéterminée (catégorie prédéterminée sur la base d’une variable qualitative ayant une échelle nominale).
D’autre part, dans le troisième mode de réalisation, des interactions importantes sont extraites dans l’analyse pour prédire des valeurs numériques indiquant l’état de santé du patient. Dans un tel cas, comme décrit sur la , les données comprenant les informations de la valeur numérique du groupe de sujets en tant que données d’événement 212b sont acquises conjointement avec les données de vecteur de quantité caractéristique 211 du groupe de sujets, et un modèle de classification et de prédiction avec une structure d’arbre qui prédit la valeur numérique sur la base de celles-ci est construit. Après cela, l’unité de calcul de score d’interaction 113 calcule le score d’interaction pour chaque combinaison des quantités caractéristiques de la même manière que dans le procédé mentionné ci-dessus lors de la classification et de la prédiction. Finalement, l’unité de traitement de sortie 114 délivre le score d’interaction.
Ci-après, un exemple spécifique du troisième mode de réalisation est décrit en référence à la .
La est un schéma représentant un exemple de données d’apprentissage 210b qui stockent des vecteurs de quantité caractéristique et des informations numériques d’un groupe de sujets dans le troisième mode de réalisation.
La est la même que la à l’exception du fait que « événement » : « présence ou absence de pollinose » sur la est « valeur numérique » : « score de sévérité de pollinose ».
À savoir, les données d’apprentissage 210b décrites sur la stockent des données sur le score de sévérité de pollinose déterminé par le médecin pour chaque sujet sur la base de la composition en espèces bactériennes en tant qu’informations sur la structure du microbiote intestinal, l’apport de chaque nutriment en tant qu’informations sur les nutriments ingérés, et l’entretien en tant qu’informations numériques. Dans l’exemple décrit sur la , le score de sévérité de pollinose est représenté sur une échelle de 10. Cependant, le score de sévérité de pollinose n’est pas limité à 10 niveaux. Par conséquent, dans l’exemple décrit sur la , les données d’événement 212b comportent une variable qualitative ayant une échelle ordinale en tant que valeur numérique. Par ailleurs, l’échelle ordinale est une échelle dans laquelle l’ordre entre catégories est significatif, tel que « 1er, 2e, 3e », « excellent, bon, acceptable », et similaire.
C’est-à-dire que, dans les données d’apprentissage décrites sur la , les informations sur la composition en espèces bactériennes et l’apport nutritionnel deviennent les données de vecteur de quantité caractéristique 211, et les informations numériques deviennent les données d’événement 212b.
L’unité de construction de modèle 112 (voir ) construit un modèle de classification et de prédiction pour prédire le score de sévérité de pollinose à partir des données de vecteur de quantité caractéristique 211b décrites sur la . La forêt aléatoire ou similaire est utilisée pour construire le modèle de classification et de prédiction. Ensuite, l’unité de calcul de score d’interaction 113 calcule le score d’interaction en effectuant le traitement décrit sur la , et l’unité de traitement de sortie 114 affiche le score d’interaction sur le dispositif d’affichage 122.
Selon le troisième mode de réalisation, le même effet que celui du premier mode de réalisation peut être obtenu même pour un événement ayant une valeur numérique (discrète) telle qu’un score de sévérité de pollinose.
Dans l’exemple décrit sur la , le score de sévérité de pollinose est utilisé en tant que données d’événement 212b, mais cela n’est pas limité au score de sévérité de pollinose tant que le modèle de régression peut être appliqué. Dans l’exemple du présent mode de réalisation, un rang pour le symptôme de pollinose (nez bouché, et similaire) peut être utilisé à la place du score de sévérité de pollinose. En variante, la tendance d’amélioration des symptômes par le médicament (« excellent », « bon », et « aucun changement ») ou similaire peut être utilisée. De plus, dans l’exemple décrit sur la , une variable qualitative ayant une échelle ordinale est utilisé en tant que données d’événement 212b, mais des données dites quantitatives ayant des valeurs continues tels que la glycémie, le poids corporel et l’IMC peuvent être utilisées en tant que données d’événement 212b (valeur numérique).
De plus, le deuxième mode de réalisation et le troisième mode de réalisation peuvent être combinés.
En outre, dans le présent mode de réalisation, le cas de la combinaison de deux quantités caractéristiques est décrit dans le calcul du score d’interaction, mais la combinaison de trois ou plus de trois quantités caractéristiques est également possible.
La présente invention n’est pas limitée aux modes de réalisation décrits ci-dessus et comprend différentes modifications. Par exemple, les modes de réalisation décrits ci-dessus ont été décrits de manière détaillée afin d’expliquer la présente invention d’une manière facilement compréhensible et ne sont pas nécessairement limités à ceux ayant toutes les configurations décrites. De plus, il est possible de remplacer une partie de la configuration d’un mode de réalisation par la configuration d’un autre mode de réalisation, et il est également possible d’ajouter la configuration d’un autre mode de réalisation à la configuration d’un mode de réalisation. En outre, il est possible d’ajouter, supprimer et/ou remplacer une partie de la configuration de chaque mode de réalisation par une autre configuration.
Ainsi, la mémoire est adaptée pour effectuer directement en son sein des additions entre des valeurs d’informations stockées dans plusieurs cellules mémoire de manière simple et rapide. En particulier, les additions peuvent donc être effectuées directement dans la mémoire et non pas par un processeur. Cela permet de ne pas perdre du temps pour transmettre les valeurs à additionner au processeur à partir de la mémoire.
Dans un mode de réalisation avantageux, l’amplificateur de détection est configuré pour appliquer un poids à une valeur d’une information stockée dans une cellule mémoire en sélectionnant en lecture cette cellule pendant plusieurs périodes de temps données.
Le poids appliqué à la valeur de l’information stockée dans la cellule mémoire correspond donc alors au nombre de périodes de temps données pendant lesquelles la cellule mémoire est sélectionnée en lecture.
Ainsi, la mémoire est adaptée pour effectuer directement en son sein des pondérations sur une valeur d’une information stockée dans une cellule mémoire de manière simple et rapide. En particulier, les pondérations peuvent donc être effectuées directement dans la mémoire et non pas par un processeur. Cela permet de ne pas perdre du temps pour transmettre les valeurs à pondérer au processeur à partir de la mémoire.