INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Huiles Dans certains cas, les composés gras peuvent inclure ou être choisis parmi une ou plusieurs huiles. Les huiles convenables incluent, sans s'y limiter, les huiles naturelles, telles que l'huile de coco ; les hydrocarbures, tels que l'huile minérale et le polyisobutène hydrogéné ; les alcools gras, tels que l'octyldodécanol ; les esters, tels que le benzoate d'alkyle en C 12 -C 15 ; les diesters, tels que le dipélarganate de propylène ; et les triesters, tels que le trioctanoate de glycéryle. Des exemples non limitatifs d'huiles qui peuvent, facultativement, être incluses dans les compositions de traitement des cheveux incluent l'isononanoate d'isotridécyle, le diheptanoate de PEG-4, le néopentanoate d'isostéaryle, le néopentanoate de tridécyle, l'octanoate de cétyle, le palmitate de cétyle, le ricinoléate de cétyle, le stéarate de cétyle, le myristate de cétyle, le caprate-dicaprylate de coco, l’isostéarate de décyle, l’oléate d'isodécyle, le néopentanoate d'isodécyle, le néopentanoate d'isohexyle, le palmitate d'octyle, le malate de dioctyle, l’octanoate de tridécyle, le myristate de myristyle, l’octododécanol, ou des combinaisons d'octyldodécanol, alcool de lanoline acétylé, acétate de cétyle, isododécanol, polyglycéryl-3-diisostéarate, huile de ricin, lanoline et dérivés de lanoline, citrate de triisocétyle, sesquioléate de sorbitan, triglycérides en C 10 -C 18 , triglycérides capryliques/capriques, huile de coco, huile de maïs, huile de coton, hydroxystéarate de glycéryltriacétyle, ricinoléate de glycéryltriacétyle, trioctanoate de glycéryle, huile de ricin hydrogénée, huile de lin, huile de vison, huile d'olive, huile de palme, beurre d'illipé, huile de colza, huile de soja, huile de tournesol, suif, tricaprine, trihydrostéarine, triisostéarine, trilaurine, trilinoléine, trimyristine, trioléine, tripalmitine, tristéarine, huile de noix, huile de germe de blé, cholestérol, ou leurs combinaisons.
La mise en œuvre de la présente divulgation est fournie au moyen des exemples suivants. Ces exemples servent à illustrer la technologie sans être limitatifs par nature.
Sauf définition contraire dans les descriptions, « poids moléculaire » peut signifier un poids moléculaire moyen en nombre.
L’ingrédient acide hyaluronique peut notamment être l’acide hyaluronique fourni par la société Hyactive sous le nom commercial CPN (MW : 10 à 150 kDa), par la société Soliance sous le nom commercial Cristalhyal (MW : 1 à 1,4 MDa), par la société Bioland sous le nom Nutra HA (MW : 820 000 Da), par la société Bioland sous le nom Nutra AF (MW : 69 000 Da), ou par la société Bioland sous le nom Oligo HA (MW : 6100 Da).
On peut utiliser un seul ingrédient acide hyaluronique ayant un seul poids moléculaire, ou une combinaison de deux ou plusieurs ingrédients acide hyaluronique ayant des poids moléculaires différents.
La quantité du ou des ingrédients acide hyaluronique dans la composition selon la présente invention peut être de 0,0001 % en poids ou plus, de préférence de 0,0005 % en poids ou plus, et de manière davantage préférée de 0,001 % en poids ou plus, par rapport au poids total de la composition.
La quantité du ou des ingrédients acide hyaluronique dans la composition selon la présente invention peut être de 1 % en poids ou moins, de préférence de 0,5 % en poids ou moins, et de manière davantage préférée de 0,1 % en poids ou moins, par rapport au poids total de la composition.
Ainsi, la quantité du ou des ingrédients acide hyaluronique dans la composition selon la présente invention peut être comprise entre 0,0001 % et 1 % en poids, de préférence entre 0,0005 % et 0,5 % en poids, et de manière davantage préférée entre 0,001 % et 0,1 % en poids, par rapport au poids total de la composition.
[Polyol]
La composition selon la présente invention peut comprendre au moins un polyol. Si deux polyols ou plus sont utilisés, ils peuvent être identiques ou différents.
Le terme « polyol » signifie ici un alcool ayant deux ou plusieurs groupes hydroxy, et n’englobe pas un saccharide ou un dérivé de celui-ci. Le dérivé d’un saccharide inclut un alcool de sucre qui est obtenu en réduisant un ou plusieurs groupes carbonyle d’un saccharide, ainsi qu’un saccharide ou un alcool de sucre dans lequel l’atome ou les atomes d’hydrogène dans un ou plusieurs groupes hydroxy de celui-ci a ou ont été remplacés par au moins un substituant tel qu’un groupe alkyle, un groupe hydroxyalkyle, un groupe alcoxy, un groupe acyle ou un groupe carbonyle.
Les polyols utilisés dans la présente invention sont liquides à température ambiante telle que 25°C sous pression atmosphérique (760 mmHg ou 105 Pa).
Le polyol peut être un polyol C 2 - 24 , de préférence un polyol C 2 - 9 , comprenant au moins 2 groupes hydroxy, et de préférence 2 à 5 groupes hydroxy.
Le polyol peut être un polyol naturel ou synthétique. Le polyol peut avoir une structure moléculaire linéaire, ramifiée ou cyclique.
Le polyol peut être choisi parmi les glycérines et leurs dérivés, et les glycols et leurs dérivés. Le polyol peut être choisi dans le groupe consistant en glycérine, diglycérine, polyglycérine, éthylèneglycol, diéthylèneglycol, propylèneglycol, dipropylèneglycol, butylèneglycol, pentylèneglycol, hexylèneglycol, polyéthylèneglycol en C 6 -C 24 , 1,3-propanediol, 1,4-butanediol et 1,5-pentanediol.
La quantité de polyol(s) dans la composition utilisée dans la présente invention peut être de 1 % en poids ou plus, de préférence de 3 % en poids ou plus, et de manière davantage préférée de 5 % en poids ou plus, par rapport au poids total de la composition.
D’autre part, la quantité de polyol(s) dans la composition utilisée dans la présente invention peut être de 20 % en poids ou moins, de préférence 15 % en poids ou moins, et de manière davantage préférée 10 % en poids ou moins, par rapport au poids total de la composition.
La quantité de polyol(s) dans la composition utilisée dans la présente invention peut être comprise entre 1 % et 20 % en poids, de préférence entre 3 % et 15 % en poids, et de manière davantage préférée entre 5 % et 10 % en poids, par rapport au poids total de la composition.
Chaque masque binaire d’une boite englobante obtenu à l’issue du troisième étage segmente ainsi une instance de toit dans cette boite englobante, les pixels de ce masque binaire appartenant à l’instance de toit présentant par exemple une valeur de 1 et les pixels de ce masque binaire n’appartenant pas à l’instant de toit présentant une valeur de 0. Dans ce mode de réalisation, pour chaque image passée en entrée de l’algorithme d’apprentissage automatique, on obtient donc autant de boites englobantes et de masques binaires de ces boites englobantes qu’il existe d’instances de toit dans cette image, étant entendu que plusieurs images, voire chacune des images de la pluralité d’images acquises par le drone est passée en entrée de cet algorithme d’apprentissage automatique.
Le cas échéant, ledit masque binaire d’une image qui est associé à une instance de toit peut être déterminé à partir du masque binaire de la boite englobante déterminée à partir de cette image et contenant cette instance de toit.
Par exemple, le premier étage, couramment appelé backbone, peut comprendre un réseau de neurones convolutifs comportant une pluralité de couches de convolution, éventuellement associée chacune à une couche de correction agencée pour mettre en œuvre une fonction d’activation et/ou de couches de sous-échantillonnage ou de sur-échantillonnage, chaque couche de sous-échantillonnage ou de sur-échantillonnage étant suivie d’au moins une couche de convolution, chaque carte de caractéristique étant issue de l’une des couches de convolution. Les couches de sous-échantillonnage sont également appelées couches de « mise en commun » ou en anglais de « pooling ». Ces différentes couches peuvent par exemple être organisées selon une structure pyramidale comprenant un chemin de contraction, également appelé « Bottom-Up », destiné à générer des cartes de caractéristiques dont les caractéristiques sémantiques augmentent à chaque nouvelle couche, et un chemin d’expansion, également appelé « Top-Down », destiné à augmenter la résolution des cartes de caractéristiques, les chemins d’expansion et de contraction pouvant notamment être reliés l’un à l’autre par une ou plusieurs couches de convolution. De préférence, le premier étage génère une pyramide de cartes de caractéristiques à partir de chaque image de ladite pluralité d’images. A titre d’exemple, on pourra employer un réseau de neurones convolutif de type « FPN » (de l’anglais Feature Pyramid Network) ou de type « ResNet » (de l’anglais Residual Neural Network).
Le deuxième étage, également appelé réseau de proposition de régions ou RPN (de l’anglais Region Proposal Network) peut par exemple comporter un classifieur, notamment réalisé sous la forme d’un réseau entièrement connecté, ou FCN (de l’anglais Fully Connected Network), agencé pour déterminer si une portion d’une carte de caractéristiques, par exemple obtenue par le passage d’une fenêtre glissante sur cette carte de caractéristiques, contient des pixels d’avant plan ou d’arrière-plan, et un régresseur, notamment réalisé sous la forme d’un réseau entièrement connecté, agencé pour déterminer une boite englobante contenant lesdits pixels d’avant plan, ladite boite englobante formant alors une région d’intérêt. De préférence, chacune des cartes de caractéristiques obtenues par le premier étage à partir de chaque image de ladite pluralité d’images est passée en entrée du second étage.
Le troisième étage, également appelé étage de segmentation des instance (ou en anglais instance segmentation head), peut comporter une couche de sous-échantillonnage de chaque région d’intérêt déterminée par le deuxième étage, par exemple de type « mise en commun » (également appelé en anglais RoIpool) ou de type « interpolation » (également appelée en anglais RoIalign), une couche de type entièrement connectée, suivie d’une part d’un classifieur agencé pour déterminer la classe d’objet contenu dans ladite région d’intérêt à partir de la sortie de la couche de sous-échantillonnage, et d’autre part d’un régresseur agencé pour déterminer les coordonnées d’une boite englobante contenant l’objet présent dans ladite région d’intérêt à partir de la sortie de la couche de sous-échantillonnage et un classifieur agencé pour classer chaque pixel de ladite boite englobante selon qu’il appartient ou non à l’objet présent dans ladite région d’intérêt à partir de la sortie de la couche de sous-échantillonnage. Le cas échéant, l’algorithme d’apprentissage automatique pourra être un algorithme de type « Mask R-CNN ».
L’algorithme d’apprentissage automatique pourra éventuellement comporter, en sus d’un étage de segmentation des instances, un quatrième étage, dit de segmentation sémantique (ou en anglais semantic segmentation head), comportant, par exemple, un classifieur agencé pour classer chaque pixel d’une carte de caractéristiques qui lui est passée en entrée selon qu’il appartient ou non à un toit. Le cas échéant, chaque carte de caractéristique passée en entrée du deuxième étage peut être également passée en entrée du quatrième étage, et l’algorithme d’apprentissage automatique peut comporter un cinquième étage de fusion des sorties des troisième et quatrième étages pour obtenir un deuxième masque binaire de ladite boite englobante. Le cas échéant, l’algorithme d’apprentissage automatique pourra être un algorithme de type segmentation panoptique ou « PS » (de l’anglais Panoptic Segmentation).
Avantageusement, la pluralité d’images est une séquence d’images ordonnées, et l’étape de détection comporte une étape d’attribution d’une trace à chaque instance de toit détectée dans chaque image, l’algorithme de détection étant agencé pour déterminer, pour chaque image de ladite séquence d’images, si une instance de toit détectée dans ladite image correspond à une instance de toit antérieure détectée dans une image précédente de ladite séquence d’images et, le cas échéant, pour attribuer à ladite instance de toit la même trace que celle de ladite instance de toit antérieure. Il est ainsi possible de suivre sur l’ensemble des images une même instance de toit.
Par exemple, pour chaque boite englobante déterminée à partir d’une image de ladite séquence d’images, l’étape de détection comporte une étape de détermination d’une valeur relative au recouvrement de ladite boite englobante avec toutes les boites englobantes antérieures déterminées à partir de l’image précédente de ladite séquence d’images, et la trace de l’instance de toit contenue dans la boite englobante antérieure pour lequel ladite valeur est maximum est attribuée à l’instance de toit contenu dans ladite boite englobante. Ce type d’algorithme, également nommé algorithme hongrois, permet d’attribuer à chaque instance de toit détectée dans une image la trace d’une instance de toit détectée dans l’image précédente. Ladite valeur relative au recouvrement pourra être un ratio entre l’aire de l’intersection entre deux boites englobantes l’aire de l’union de ces deux boites englobantes, également nommé IoU (de l’anglais Intersection over Union), étant entendu que d’autres métriques pourront être envisagées sans sortir du cadre de la présente invention.
Le cas échéant, pour chaque boite englobante déterminée à partir d’une image de ladite séquence d’images et à laquelle une trace est attribuée, l’étape de détection peut comporter une étape de prédiction, au moyen d’un filtre de Kalman, de la position, à l’instant correspondant à ladite image, de la boite englobante antérieur à laquelle la même trace est attribuée, une étape de détermination d’une valeur relative au recouvrement de ladite boite englobante avec ladite boite englobante prédite, la trace attribuée à ladite instance de toit contenu dans ladite boite englobante étant conservée si ladite valeur est supérieure ou égale à un seuil donné et étant supprimée si ladite valeur est inférieur audit seuil donné. Le cas échéant, ledit filtre de Kalman pourra être mis à jour avec la position de ladite boite englobante.
Dans un mode de réalisation de l’invention, une modélisation tridimensionnelle de chaque instance de toit détectée peut être générée, par un algorithme photogrammétrique, à partir de l’ensemble des masques binaires associés à ladite instance et de la position du drone, notamment de la position de sa caméra, lors de l’acquisition des images à partir de laquelle lesdits masques binaires sont générés. Le cas échéant, ledit drone pourra être équipé d’un module de géolocalisation. Un tel algorithme photogrammétrique pourra par exemple un algorithme de type structure acquise à partir d’un mouvement, ou « SfM » (de l’anglais Structure from Motion).
Par exemple, ladite étape de génération de la modélisation tridimensionnelle d’une instance de toit pourra comporter : une étape de détection de points d’intérêt de ladite instance de toit à partir des masques binaires associés à ladite instance ; une étape d’estimation de l’évolution de la distance du drone à chaque point d’intérêt détecté, notamment opérée par triangulation, à partir de la position de ce point d’intérêt dans chaque masque binaire associé à ladite instance et de la position du drone lors de l’acquisition de l’image à partir de laquelle ce masque binaire est généré ; une étape de prédiction de la position spatiale de chaque point d’intérêt détecté à partir de la position de ce point d’intérêt dans chaque masque binaire associé à ladite instance et de l’évolution estimée de la distance du drone à ce point d’intérêt ; une étape de construction de ladite génération de la modélisation tridimensionnelle de l’instance de toit à partir de l’ensemble des masques binaires associés à cette instance de toit et des positions spatiales des points d’intérêts de cette instance de toit.
On entend par point d’intérêt un point d’une instance de toit sensiblement invariant avec des variations d’échelle et/ou de points de vue. Par exemple, l’étape de détection de points d’intérêts d’une instance de toit pourra comporter une détection de points d’intérêts à partir de chaque masque binaire associé à ladite instance et une étape de mise en correspondance de points d’intérêt détectés dans au moins deux masques binaires, notamment successifs, associés à ladite instance. Cette étape de détection pourra par exemple être mise en œuvre au moyen d’un algorithme de type SIFT (de l’anglais Scale Invariant Feature Transform).
L’étape de prédiction pourra par exemple être mise en œuvre par un algorithme de type ajustement de faisceau (ou en anglais Bundle Adjustment).
Dans un mode de réalisation de l’invention, le procédé comporte une étape de correction de la modélisation tridimensionnelle comprenant une étape de partitionnement de ladite modélisation tridimensionnelle en un groupe de points aberrants et un groupe de points correspondant à ladite instance de toit détectée. Ladite étape de correction pourra par exemple être mise en œuvre par un algorithme d’apprentissage automatique non supervisé. Le cas échéant, lesdits points aberrants pourront être supprimés de la modélisation tridimensionnelle.
Par exemple, une pluralité de partitionnements pourra être générée par une pluralité d’algorithmes d’apprentissage automatique de partitionnement distincts et une métrique d’évaluation pourra être déterminée pour chaque partitionnement générée, l’un des partitionnements étant alors sélectionné par comparaison desdits métriques d’évaluation. A titre d’exemple, on pourra déterminer, pour chaque partitionnement, une métrique d’évaluation d’un des types suivants : matrice de confusion, aire sous la courbe ROC (de l’anglais Receiver Operating Characteristic), racine de l’erreur quadratique moyenne (également appelée RMSE de l’anglais Root Mean Square Error), erreur carrée relative, coefficient de détermination.
Dans un mode de réalisation de l’invention, l’étape de détermination desdites dimensions de ladite instance de toit détectée comporte, pour l’une des images acquises : une étape d’estimation de la distance entre la position du drone, lors de l’acquisition de ladite image, et un point central de ladite instance de toit, déterminé à partir de la modélisation tridimensionnelle de ladite instance de toit, une étape d’estimation, pour chaque pixel de ladite image, d’une valeur métrique de ce pixel à partir de ladite distance estimée ; une étape de détermination desdites dimensions à partir des valeurs métriques estimées.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, ledit écran du véhicule est un écran central localisé sur une planche de bord d’une partie avant d’un habitacle du véhicule.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, les informations de conduite sont affichées en superposition à d’autres informations affichées sur l’écran du véhicule ou sur une partie dédiée de l’écran du véhicule.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, ledit écran du véhicule fait partie d’un système d’infodivertissement du véhicule.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le procédé comporte, en outre, une étape d’activation manuelle d’un affichage des informations de conduite sur ledit écran du véhicule.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, les informations de conduite sont affichées simultanément par le système de vision tête haute et sur ledit écran du véhicule suite à l’activation manuelle de l’affichage des informations de conduite sur ledit écran du véhicule.
Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif d’affichage de secours d’informations de conduite affichées par un système de vision tête haute d’un véhicule, ledit dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé tel que décrit ci-dessus selon le premier aspect.
Du fait de la présence de l’angle par rapport à l’horizontale du rail 17, et donc de la translation inclinée vers le haut dans la direction avant (vers le pédalier 14) du siège 15, le deuxième conducteur U2, de plus petite taille, a le bassin surélevé par rapport au premier conducteur U1, de grande taille.
La surélévation du siège 15, et donc du bassin du conducteur U2 de petite taille, compense la petite taille du conducteur U2. Les deux conducteurs U1, U2 de taille différente ont donc leur tête, et en particulier leurs yeux, à une hauteur H sensiblement égale.
L’angle de 15° environ correspond à un optimum de compensation de la taille en fonction de la translation du siège 15. En particulier, selon les tables statistiques de proportion des conducteurs, environ 90% des personnes réglant le siège 15 en fonction de leur seule longueur de jambe (pour atteindre le pédalier 14) auront leur tête située dans une plage de hauteur H de quelques centimètres autour de la position milieu des fenêtres 12, et donc un champ de vision optimal.
En , le guidon 19 est représenté dans deux positions, respectivement éloignée et proche du pédalier 14. Ces deux positions correspondent en particulier à une translation du guidon 19 le long d’un axe B parallèle à l’axe A passant par l’assise et le pédalier 14.
Le guidon 19 est placé idéalement au niveau longitudinal des cuisses ou des hanches h du conducteur U, en particulier à mi-cuisse.
Le guidon 19 et le siège 15 sont, selon un premier mode de réalisation, solidaires en translation le long de leurs axes A, B respectifs. Pour ce faire, le pivot 13 peut être fixé à un cadre ou une base du siège 15. Un dispositif de réglage de position en translation dédié au guidon, avec rails, moyens de blocage etc. est ainsi évité.
Selon un mode de réalisation alternatif, le guidon 19 peut être translaté le long de l’axe B indépendamment du siège 15. La translation indépendante du guidon 19 le long de cet axe B permet alors le réglage de sa position de façon adaptée à la longueur des bras et de la position du bassin du conducteur U. Pour ce faire, le pivot 13 est alors pourvu de ses propres moyens de guidage et de positionnement en translation.
Le guidon 19 est montré de face en et 7 et de côté en , avec un conducteur U en position relative par rapport au guidon 19 correspondant à la position lors de la conduite.
En , le guidon 19 est montré droit. Cette position correspond à une position dans laquelle les roues 31, 33 sont droites, et le véhicule 1 avance en ligne droite.
Le conducteur U est vu de face, et ses jambes sont sommairement représentées en coupe, à hauteur du guidon 19 sous forme d’ovale représentant la section des cuisses coplanaire avec le guidon 19.
Le guidon 19 comporte un fond courbe 191, ici formé de trois pans tubulaires, dont un horizontal au centre. Il est en particulier prévu que le guidon 19 soit inclinable par rotation autour du pan tubulaire horizontal, notamment vers l’avant. Le guidon 19 peut alors être rabattu afin de permettre un accès simplifié à l’habitacle 10. Selon une variante, seule une moitié latérale du guidon 19, du côté d’une portière 11, peut être rabattue vers l’avant.
Deux bras inclinés 193 vers l’arrière sont attachés aux extrémités libres du fond courbe 191, et deux poignées 195 inclinées vers l’avant sont attachées aux extrémités libres des segments inclinés 193.
Un segment vertical 197 s’étend sensiblement verticalement vers le haut à partir du milieu du pan tubulaire horizontal du fond courbe 191. Le guidon 19 est libre en rotation autour d’un axe passant par l’extrémité libre du segment vertical 197.
Les poignées 195 sont en particulier orientées vers les épaules du conducteur U, de façon à permettre la rotation du guidon 19 avec un déplacement minimal des coudes du conducteur U lors de ladite rotation.
La rotation du guidon 19 est illustrée en , dans laquelle le guidon est représenté une fois en position droite et une fois en position inclinée, correspondant à une position dans laquelle les roues 31, 33 du véhicule 1 sont inclinées pour permettre un changement de direction.
La rotation du guidon 19 se déroule autour de l’axe disposé à l’extrémité du segment vertical 197. Les sections des cuisses du conducteur U sont représentées. En particulier, le guidon 19, même lorsqu’il est incliné, n’entre pas en contact avec les cuisses du conducteur U.