INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le module d’allocation 42 est configuré pour allouer l’un des canaux disponibles et l’un des points d’accès 26 à chaque terminal 30 en fonction des bandes passantes estimées au moyen d’un algorithme d’optimisation. Ledit points d’accès 26 et ledit terminal 30 sont alors propre à communiquer et échanger des données sur ledit canal alloué.
Le fonctionnement du module de simulation 40 et du module d’allocation 42 sera expliqué plus en détail par la suite.
Dans l’exemple de la , le contrôleur 15 comprend une unité de traitement d’informations formée par exemple d’une mémoire et d’un processeur associé à la mémoire. Le module de simulation et le module d’allocution sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutables par le processeur. La mémoire est alors apte à stocker un logiciel de réception, un logiciel de reconnaissance vocale, un logiciel de traitement, un logiciel de surveillance et en complément facultatif, un logiciel de transmission et un logiciel de validation. Le processeur est alors apte à exécuter chacun de ces logiciels.
En variante non représentée, le module de simulation et le module d’allocution sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array), ou encore sous forme d’un circuit intégré dédié, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit).
Lorsque le contrôleur 15 est réalisé sous forme d’un ou plusieurs logiciels, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, il est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple, un médium apte à mémoriser les instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, NVRAM), une carte magnétique ou une carte optique. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles.
Un procédé d’allocation 100 selon l’invention va désormais être expliqué à l’aide de la représentant un organigramme du procédé d’allocation selon l’invention.
Le procédé selon l’invention va être décrit par la suite dans le cas d’un aéronef, mais l’homme du métier comprendra que ce procédé s’applique de manière similaire à tout engin mobile 10.
134 surface annulaire d’appui latéral du pignon alésé
135 alésage de réception de l’entraineur
140 entraineur
141 cannelures externes de l’entraineur
142 alésage de couplage direct au volant
143 cannelures de couplage direct
144 surface annulaire d’appui latéral de l’entraineur
145 paroi pleine
146 alésage de couplage à la vis sans fin
147 cannelures de sortie de l’entraineur
148 portion non cannelée de l’alésage de couplage direct
150 ressort de compression
160 arbre de sortie
161 cannelures de l’arbre de sortie
162 butées de translation
163 alésage de l’arbre de sortie
Les figures 1 à 10 illustrent un système 1 d’impression thermique selon l’invention.
Le système 1 d’impression thermique comprend : - un châssis fixe 2 ( ) ; - un châssis mobile 3 (figures 4 et 5) surmontant le châssis fixe 2 ; - une bouche de sortie 4 ( ) ; - une carte électronique 5 ( ) ; - des moyens de connexion électrique (figures 8 à 10).
Les moyens de connexions électrique permettent de relier la carte électronique 5 aux différents composants solidaires du châssis fixe 2 et du châssis mobile 3.
Les moyens de connexion électrique prennent la forme d’une nappe souple 6 comme expliqué ci-après.
En référence à la , le châssis fixe 2 présente une surface de défilement 21 d’une bande de papier à imprimer.
Le châssis fixe 2 intègre un rouleau d’entraînement 22 de ladite bande en papier à imprimer. La surface de défilement 21 est alors formée par la génératrice du rouleau d’entraînement 22 avec laquelle la bande en papier à imprimer est en contact linéique.
Le rouleau d’entraînement 22 est monté mobile à rotation autour d’un axe d’entraînement E et est destiné à entraîner en défilement la bande de papier à imprimer.
Tel qu’illustré sur la , le châssis fixe 2 présente une armature 23 comprenant deux parois latérales 231 reliées l’une à l’autre par une paroi frontale 232 et une paroi arrière 233. En d’autres termes, les parois latérales 231 s’étendent entre la paroi frontale 232 et la paroi arrière 233.
La carte électronique 5, illustrée sur la , est logée dans le châssis fixe 2.
La carte électronique 5 est située au voisinage d’un fond 234 du châssis fixe 2.
Ce positionnement de la carte électronique 5 permet de faciliter le raccordement avec des moyens de contrôle d’un support dans lequel est intégré le système 1 d’impression thermique.
Le châssis mobile 3 est monté pivotant par rapport au châssis fixe 2 autour d’un axe de rotation A parallèle à l’axe d’entraînement E.
Pour cela, le châssis fixe 2 intègre également une tige 24 s’étendant entre les deux parois latérales 231 et formant des moyens de pivotement du châssis mobile 3 sur le châssis fixe 2.
La tige 24 est parallèle à l’axe d’entraînement E, comme illustré sur la .
En référence à la , le châssis mobile 3 est monté pivotant par rapport au châssis fixe 2, selon un mouvement de rotation MR, entre une position refermée et une position ouverte.
En l’espèce, sur la , le châssis mobile 3 est illustré dans sa position ouverte.
L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant de détecter précisément des objets dans un flux d’images grâce à un algorithme implémentable sur un microprocesseur ayant une haute capacité d’intégration.
Un premier mode de réalisation d’un premier aspect de l’invention concerne un procédé automatique de détection d’objets dans un flux d’images, implémentable sur un microprocesseur, le flux d’images comprenant une pluralité d’ensembles d’images successifs ayant chacun pour image initiale une première image et pour image finale une dernière image, le procédé comportant les étapes suivantes pour chaque ensemble d’images du flux d’images : Si aucune détection n’a été réalisée pour l’image initiale de l’ensemble d’images, détection de chaque objet présent dans l’image initiale à l’aide d’un réseau de neurones artificiels pour obtenir un ensemble d’objets initial affecté à l’image initiale, le réseau de neurones artificiels ayant été préalablement entraîné de manière supervisée sur une base de données d’entraînement pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de détecter à partir d’une image, chaque objet dans l’image, la base de données d’entraînement comprenant une pluralité d’images chacune associée à la position de chaque objet dans l’image ; Si aucune détection n’a été réalisée pour l’image finale de l’ensemble d’images, détection de chaque objet présent dans l’image finale à l’aide du réseau de neurones artificiels pour obtenir un ensemble d’objets final affecté à l’image finale ; Si une première condition selon laquelle l’ensemble d’objets initial comporte le même nombre d’objets que l’ensemble d’objets final et une deuxième condition selon laquelle chaque objet de l’ensemble d’objets initial répond à une première condition de couplage avec un objet de l’ensemble d’objets final différent sont vérifiées, affectation d’un ensemble d’objets à chaque image de l’ensemble d’images comprise entre l’image initiale et l’image finale, l’ensemble d’objets étant obtenu par interpolation linéaire à partir de l’ensemble d’objets initial et de l’ensemble d’objets final ; Sinon, découpage de l’ensemble d’images en un premier sous-ensemble d’images ayant pour image initiale la première image de l’ensemble d’images et pour image finale une image intermédiaire de l’ensemble d’images comprise entre l’image initiale et l’image finale de l’ensemble d’images, et en un deuxième sous-ensemble d’images ayant pour image initiale l’image intermédiaire et pour image finale la dernière image de l’ensemble d’images, puis réalisation des étapes précédentes pour le premier sous-ensemble d’images et pour le deuxième sous-ensemble d’images.
Grâce à l’invention, le flux d’images est traité par ensemble d’images et la détection par le réseau de neurones artificiels n’est dans un premier temps réalisée que pour la première image et la dernière image de l’ensemble d’images. Si le même nombre d’objets est détecté dans la première image et dans la dernière image et que chaque objet détecté dans la première image peut être couplé à un objet de la dernière image différent, on considère que chaque objet détecté dans la première image est également détecté dans la dernière image et qu’aucun objet n’est apparu entre la première image et la dernière image. La position de chaque objet est alors interpolée linéairement dans chaque image de l’ensemble d’images comprise entre la première image et la dernière image, à partir de sa position dans la première image et de sa position dans la dernière image, et aucune autre détection n’est alors réalisée par le réseau de neurones artificiels pour l’ensemble d’images.
Si le nombre d’objets détecté dans la première image est différent du nombre d’objets détecté dans la dernière image ou qu’au moins un objet détecté dans la première image ne peut être couplé à un objet de la dernière image, on considère qu’au moins un objet est apparu, a disparu ou s’est déplacé entre la première image et la dernière image et donc que de l’information concernant l’apparition, la disparation ou le déplacement d’un objet est manquante. Une détection par le réseau de neurones artificiels est alors réalisée sur une image intermédiaire de l’ensemble d’images et les mêmes conditions sont vérifiées entre la première image et l’image intermédiaire d’une part, et entre l’image intermédiaire et la dernière image d’autre part, et les mêmes étapes que précédemment décrites sont réalisées en fonction du résultat de la vérification jusqu’à ce que toutes les images de l’ensemble d’images soient affectés d’un ensemble d’objets obtenu soit par détection ou soit par interpolation. Ainsi, la détection par le réseau de neurones artificiels n’est réalisée que quand de l’information concernant l’apparition, la disparation ou le déplacement d’un objet semble manquante en considérant les ensembles d’objets déjà obtenus par le réseau de neurones artificiels, ce qui permet de diminuer les ressources de calcul utilisées et d’augmenter la vitesse de traitement, et rend ainsi le procédé implémentable sur un microprocesseur, tout en maintenant un taux de détection élevé propre à l’utilisation d’un réseau de neurones artificiels.
Selon une variante de réalisation, le procédé selon le premier mode de réalisation de l’invention comporte les étapes suivantes si la première condition est vérifiée et si la deuxième condition n’est pas vérifiée pour le premier sous-ensemble d’images ou le deuxième sous-ensemble d’images : Détection de chaque objet présent dans l’image intermédiaire à l’aide du réseau de neurones artificiels pour obtenir un ensemble d’objets intermédiaire affecté à l’image intermédiaire ; Si une troisième condition est vérifiée, la deuxième condition est considérée comme vérifiée, la troisième condition étant vérifiée pour le premier sous-ensemble d’images si l’ensemble d’objets initial comporte le même nombre d’objets que l’ensemble d’objets intermédiaire et si chaque objet de l’ensemble d’objets initial répond à une deuxième condition de couplage avec un objet de l’ensemble d’objets intermédiaire différent et pour le deuxième sous-ensemble d’images si l’ensemble d’objets intermédiaire comporte le même nombre d’objets que l’ensemble d’objets final et si chaque objet de l’ensemble d’objets intermédiaire répond à la deuxième condition de couplage avec un objet de l’ensemble d’objets final différent.
Ainsi, dans le cas où les étapes sont réalisées pour un sous-ensemble d’images, c’est-à-dire après au moins une première étape de découpage de l’ensemble d’images, si le même nombre d’objets est détecté dans l’image initiale et l’image finale du sous-ensemble d’images mais qu’au moins un objet détecté dans l’image initiale ne peut être couplé à un objet de l’image finale, le réseau de neurones artificiels est utilisé sur l’image intermédiaire du sous-ensemble d’images pour obtenir un ensemble d’objets intermédiaire.
Si le sous-ensemble d’images est le premier sous-ensemble d’images, on vérifie si le même nombre d’objets est détecté dans la première image et dans l’image intermédiaire et si chaque objet détecté dans la première image peut être couplé à un objet de l’image intermédiaire différent. Si le sous-ensemble d’images est le deuxième sous-ensemble d’images, on vérifie si le même nombre d’objets est détecté dans l’image intermédiaire et dans la dernière image et si chaque objet détecté dans l’image intermédiaire peut être couplé à un objet de la dernière image différent.
Si la condition est vérifiée, on considère respectivement que chaque objet détecté dans la première image est également détecté dans l’image intermédiaire ou que chaque objet détecté dans l’image intermédiaire est également détecté dans la dernière image et donc qu’aucune information concernant l’apparition, la disparation ou le déplacement d’un objet n’est finalement manquante et qu’il n’y a donc pas besoin de faire une nouvelle étape de découpage. Le nombre d’étapes de détection par le réseau de neurones artificiels est donc encore davantage limité.
Un deuxième mode de réalisation du premier aspect de l’invention concerne un procédé automatique de détection d’objets dans un flux d’images, implémentable sur un microprocesseur, le flux d’images comprenant une pluralité d’ensembles d’images successifs, le procédé comportant les étapes suivantes : Pour chaque ensemble d’images comportant au moins une image à laquelle aucun ensemble d’objets n’est affecté : Calcul d’un critère visuel entre la première image de l’ensemble d’images et la dernière image de l’ensemble d’images ; Si une quatrième condition selon laquelle le critère visuel ne répond pas à une condition de similitude est vérifiée, les étapes du procédé selon le premier mode de réalisation de l’invention sont réalisées pour l’ensemble d’images ayant pour dernière image, la dernière image ayant servi au calcul du critère visuel vérifiant la quatrième condition ; Si la quatrième condition n’est pas vérifiée : Si aucune détection n’a été réalisée pour la première image de l’ensemble d’images, détection de chaque objet présent dans la première image à l’aide du réseau de neurones artificiels entraîné, pour obtenir un premier ensemble d’objets affecté à la première image ; Affectation du premier ensemble d’objets à chaque image de l’ensemble d’images, puis réalisation des étapes précédentes pour la dernière image de l’ensemble d’images suivant l’ensemble d’images dans le flux d’images.
Ainsi, une étape de détection par le réseau de neurones artificiels est réalisée pour la première image d’un premier ensemble d’images et tant qu’un critère visuel entre la première image du premier ensemble d’images et la dernière image d’un deuxième ensemble d’images égal ou suivant le premier ensemble d’images est inférieur à un seuil, l’ensemble d’objets obtenu pour la première image est affecté à chaque image comprise entre la première image du premier ensemble d’images et la dernière image du deuxième ensemble d’images dans le flux d’images. Il n’y a donc qu’une unique détection par le réseau de neurones artificiels réalisée tant que la condition sur le critère visuel est vérifiée. Dès que la condition sur le critère visuel n’est pas vérifiée, les étapes du premier mode de réalisation du procédé selon l’invention sont réalisées pour le deuxième ensemble d’images. Le nombre d’étapes de détection par le réseau de neurones artificiels est donc encore davantage limité
Selon une variante de réalisation du premier mode de réalisation ou du deuxième mode de réalisation du procédé selon l’invention, les objets à détecter sont des usagers de la route.
Pour une telle application, le procédé selon l’invention permet d’obtenir une économie de temps de calcul de 90% sans détérioration du taux de détection si les usagers à détecter sont sur une route à une ou deux voies avec un trafic faible, c’est-à-dire inférieur à 300 usagers par heure, une économie de temps de calcul de 50% sans détérioration du taux de détection si les usagers à détecter sont dans une zone urbaine avec un trafic moyen, c’est-à-dire d’environ 1500 usagers par heure, et une économie de temps de calcul de 20% sans détérioration du taux de détection si les usagers à détecter sont sur une autoroute avec un trafic fort, c’est-à-dire supérieur à 5000 usagers par heure,.
Un deuxième aspect de l’invention concerne un calculateur pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention, comportant : un module de lecture d’images configuré pour lire le flux d’images et fournir au moins une image composant le flux d’images ; un module de détection configuré pour détecter à partir d’une image fournie par le module de lecture ou par un module d’analyse, chaque objet présent dans l’image à l’aide d’un réseau de neurones artificiels entraîné, pour obtenir un ensemble d’objets et fournir chaque ensemble d’objets obtenu ; le module d’analyse configuré pour vérifier chaque condition, calculer et affecter un ensemble d’objets à une image fournie par le module de lecture à partir d’au moins un ensemble d’objets fourni par le module de détection et pour fournir des images au module de détection en cas de découpage d’un ensemble d’images.
Selon une variante de réalisation, le calculateur selon l’invention est un microprocesseur.
Selon une variante de réalisation compatible avec la variante de réalisation précédente, le calculateur selon l’invention comporte en outre un module de détection visuelle configuré pour calculer un critère visuel à partir d’images fournies par le module de lecture d’images et fournir le critère visuel calculé au module d’analyse.
Un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif embarquant un calculateur selon l’invention.
La représente un schéma générique en vue de côté d’un premier mode de réalisation d’un dispositif d’isolation électromagnétique de qubit supraconducteur 2 selon l’invention.
Le dispositif 2 comprend un conducteur électrique 4 et un conducteur magnétique artificiel 6.
Dans l’exemple décrit ici, le conducteur électrique est une pièce usinée en aluminium haute pureté (supérieure ou égale à 99,99%). Son épaisseur est typiquement de quelques millimètres et, en tout état de fait, au moins égale à la longueur de pénétration de London dans le matériau. Le conducteur électrique peut optionnellement recevoir un traitement de surface après usinage pour augmenter la pureté et/ou la planéité et/ou l’état cristallographique. Ce traitement peut inclure un décapage acide pour retirer l’oxyde d’aluminium et autres contaminants de surface, un recuit pour supprimer les défauts cristallographiques ou un polissage électrochimique pour diminuer la rugosité de surface. Le conducteur électrique pourrait être usiné dans un autre matériau supraconducteur comme le niobium. Il pourrait aussi être usiné dans un matériau comme le cuivre, qui n’est pas supraconducteur mais a une conductivité thermique élevée, puis recouvert, par évaporation ou pulvérisation par exemple, d’un film supraconducteur comme l’aluminium, le niobium, le tantale le nitrure de titane ou le nitrure de niobium.
Le conducteur électrique 4 présente une face 8 sensiblement plane en regard du conducteur magnétique artificiel 6.
Les conducteurs magnétiques artificiels sont des métamatériaux souvent réalisés sous la forme d’une base périodique munie de motifs de métallisation qui sont conçus pour mettre en œuvre une bande interdite électromagnétique, c’est-à-dire une bande de fréquences dans laquelle des ondes électromagnétiques ne peuvent pas se propager. L’article de M. G. Silveirinha, C. A. Fernandes and J. R. Costa, « Electromagnetic Characterization of Textured Surfaces Formed by Metallic Pins » in IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 56, no. 2, pp. 405-415, Feb. 2008, doi: 10.1109/TAP.2007.915442 décrit la caractérisation de tels matériaux, en particulier lorsqu’ils comprennent des surfaces texturées formées par une disposition périodique de fines broches métalliques fixées à un plan de masse conducteur.
Dans l’exemple décrit ici, le conducteur magnétique artificiel 6 est dans un matériau similaire à celui prévu pour le conducteur électrique 4.
Le conducteur magnétique artificiel 6 est dit bidimensionnel et présente ici une base 10 et une pluralité de saillies 12 en forme de clous, disposés de telle sorte qu’ils définissent une face 14 du conducteur magnétique artificiel 6 qui est sensiblement plane. La qui est une vue de dessus permet d’observer la répartition des clous 12 dans le conducteur magnétique artificiel 6.
Le conducteur électrique 4 et le conducteur magnétique artificiel 6 sont agencés de telle manière que la face 8 et la face 14 se font sensiblement face, et sont sensiblement parallèles entre elles.
Le dispositif 2 comprend en outre un circuit supraconducteur 16, typiquement en silicium (Si) ou en oxyde d’aluminium (Al2O3), qui repose sur la face 8 du conducteur électrique 4. Une surface 18 du circuit supraconducteur 16 en regard de la face 14 du conducteur magnétique artificiel 6 présente des motifs réalisés par lithographie qui définissent des qubits supraconducteurs 20 et leurs circuits de commande.
Les travaux de la Demanderesse lui ont permis de découvrir que le dimensionnement du conducteur magnétique artificiel 6 d’une part, et de son agencement relatif avec le conducteur électrique 4 d’autre part permettent de réaliser une bande interdite électromagnétique particulièrement intéressante pour l’application aux qubits supraconducteurs. En effet, si cette bande interdite électromagnétique englobe les fréquences associées aux états des qubits, alors ceux-ci sont naturellement protégés contre une perte par radiation, ce qui est renforcé par l’utilisation de matériaux supraconducteurs pour le conducteur électrique 4 et le conducteur magnétique artificiel 6.
Ainsi la Demanderesse a découvert qu’une bande interdite électromagnétique comprenant les fréquences des qubits formés sur le circuit supraconducteur 16 peut être réalisée si les conditions suivantes sont respectées :
- les clous 12 sont agencés de manière régulière et périodique comme représenté sur la , cette périodicité étant inférieure à la vitesse de la lumière effective (c’est-à-dire la vitesse moyenne de la lumière entre la face 14 et la face 8, qui peut être diminuée en fonction de l’épaisseur du circuit supraconducteur 16 et de l’indice optique de son matériau) divisée par 8 fois la fréquence la plus grande parmi les qubits formés sur le circuit supraconducteur 16, soit une distance de 5,4 mm pour une fréquence typique de 7 GHz et une permittivité relative égale à 1,
- la hauteur des clous 12 depuis la base 10, c’est-à-dire la hauteur sans compter l’épaisseur de la base 10, est sensiblement supérieure à la vitesse de la lumière effective divisée par 4 de fois la fréquence la plus petite parmi les qubits formés sur le circuit supraconducteur 16, soit une distance de 15,0 mm pour une fréquence typique de 5 GHz et une permittivité relative égale à 1, et
- la distance entre la surface magnétique effective du conducteur magnétique artificiel 6 (non représentée sur les dessins) et la face 8 est inférieure à la vitesse de la lumière effective divisée par 4 fois la fréquence la plus grande parmi les qubits formés sur le circuit supraconducteur 16. Cela revient à ce que la distance entre la face 8 et la base 10, prise au pied des clous 12, est sensiblement inférieure à la vitesse de la lumière divisée par 2 fois la fréquence la plus grande parmi les qubits formés dans le circuit supraconducteur 16, soit une distance de 21,4 mm pour une fréquence typique de 7 GHz et une permittivité relative égale à 1.