INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le diamètre D66 étant supérieur à la largeur L64, les taraudages avant 66 s’étendent sur toute la hauteur des logements avant 64 et forment ainsi un filetage partiel sur toute la hauteur des logements avant. En d’autres termes, les taraudages avant 66 forment des filetages complets 70, sur une hauteur égale à la hauteur H60, c’est-à-dire entre les faces supérieures 56 et le haut des logements avant 64, et forment également des filetages partiels 72, ménagés sur les parois gauche et droite des logements avant 64, sur toute la hauteur H64 des logements 64. Ces filetages partiels 72 sont particulièrement avantageux, car ils permettent aux vis sans tête 68 d’être en prise sur toute leur hauteur d’insertion dans les taraudages avant 66, et non pas uniquement sur la hauteur H60 correspondant aux filetages complets, ce qui présente les avantages suivants :
La tenue des vis sans tête 68 dans les logements avant 64 est améliorée, ce qui permet d’améliorer le maintien des fils électriques 12 dans les logements avant, augmentant ainsi la sécurité du bornier de connexion 20. Pour une bonne tenue d’une vis dans sur un filetage, une hauteur minimale de filetage en prise avec la vis, en proportion de la hauteur de la vis, est nécessaire. Cette hauteur minimale est généralement d’au moins 30% de la hauteur de la vis. La présence des filetages partiels 72 permet ainsi de ne pas avoir à augmenter la hauteur H60 des filetages complets, malgré l’utilisation de vis sans tête 68 suffisamment longues pour être insérées dans le logement avant 64 d’au moins 15% de la hauteur H64, ce qui permet d’améliorer la compacité en hauteur des corps conducteurs 50, et donc du bornier de connexion 20.
Le capteur de mesure peut être associé à appareil de référence, le capteur de mesure étant calibré une deuxième fois après une période d’utilisation T par rapport à l’appareil de référence. Du fait de la non linéarité, le procédé permet de compenser les dérives non linéaires constatées sur site après la sortie du capteur de mesure du laboratoire ou après plusieurs mois d’utilisation. Le procédé selon l’invention permet alors d’améliorer les mesures du capteur de mesure via la calibration de celui-ci.
La consigne de mesure peut comprendre au moins dix paliers partant d’une concentration nulle à une concentration correspondant au maximum du capteur de mesure.
Avantageusement, pour chaque pallier de la consigne de mesure, au moins une des mesures des paramètres suivants peut être relevée automatiquement :
- concentration de la consigne,
- concentration d’un appareil de référence,
- concentration brute mesurée du polluant,
- concentration mesurée d’au moins un autre polluant pouvant agir en termes de sensibilité croisée,
- une température,
- une humidité relative,
- une pression.
Le procédé prend donc en compte des « cross sensitivity » ou sensibilités croisées entre polluants, par exemple : SO2 avec NO2, CO avec CO2, NO2 avec O3.
La deuxième calibration du capteur de mesure peut générer de nouvelles mesures de paramètres, les nouvelles mesures de paramètres alimentant le réseau de neurones pour mettre à jour le modèle neuronal entrainé.
Un deuxième modèle neuronal entrainé peut être créé à partir de la mise à jour du modèle neuronal entrainé, le modèle neuronal final entrainé du capteur de mesure correspondant au produit des deux modèles neuronaux entrainés. La mesure augmentée finale est donc issue de l’application cumulée (analogie avec un produit de matrices neuronales) des N modèles neuronaux entrainés. De cette façon un nouveau modèle neuronal ne détruit pas le précédent, mais agit en complément d’ajustement du modèle neuronal précédent. Cette méthode s’apparente à du « transfert learning » ou apprentissage par transfert et permet un apprentissage résultant de plusieurs apprentissages précédents.
L’étape de création du modèle neuronal entrainé peut être réalisée en laboratoire. La première calibration du capteur de mesure peut également être réalisée en laboratoire.
A titre d’exemple non limitatif et en complément de ce qui précède, le modèle neuronal peut être obtenu en :
- appliquant un algorithme à couches et entrées multiples tenant compte de la physique du capteur, alternativement de type « classification » et « régression », aux données brutes mesurées ;
La figure 7B illustre un autre exemple d’indicateur comportant un code à barres où la région d’impression et la région d’indication se chevauchent et occupent toute la surface du substrat selon un exemple de la présente divulgation.
La est un schéma fonctionnel illustrant un procédé pour créer un indicateur de température ascendante ou descendante, selon un exemple de la présente divulgation.
Description détaillée d’exemples de modes de réalisation
La présente divulgation décrit généralement l’utilisation de matériaux à changement de couleur semi-irréversible pour produire plusieurs types d’étiquettes personnalisables avec une indication d’exposition aux températures historique, dont certaines sont adaptées à une utilisation avec des imprimantes thermiques. Des imprimantes thermiques directes peuvent être utilisées pour personnaliser l’état des couleurs et l’apparence de l’étiquette. Dans d’autres exemples, d’autres approches de personnalisation de l’étiquette peuvent également être employées, par exemple, l’utilisation d’un spray de congélation peut être utilisée dans le cadre du processus de personnalisation. Certains de ces indicateurs peuvent être particulièrement adaptés à la fabrication d’étiquettes personnalisées qui sont imprimées et/ou personnalisées lors de la fabrication d’un produit hôte ou lors de son conditionnement pour la distribution, voire à un stade ultérieur de son cycle de vie ou de sa chaîne de distribution.
De plus, des techniques d’impression d’indicateurs d’exposition environnementale activables, tels que des indicateurs d’exposition aux températures, avec un papier pour imprimante thermique sont décrites.
Il existe un besoin de support activable qui soit facilement personnalisé par les fabricants ou les distributeurs de produits, par exemple, l’étiquetage du produit au point de fabrication ou d’expédition, ainsi que d’un indicateur qui soit facile à interpréter par un utilisateur final du produit qui reçoit un produit ayant une étiquette produite à l’aide du support activable. Certains des exemples de la présente divulgation fournissent une activation d’étiquette à la demande efficace, qui peut se produire en même temps que les étiquettes sont imprimées et/ou horodatées ou enregistrées. L’approche divulguée peut être employée avec divers types d’indicateurs d’exposition environnementale qui peuvent être stockés dans une large plage de conditions environnementales et détecter une large plage de conditions environnementales.
Tel qu’il est utilisé ici, le terme « seuil de basse température » désigne une température, généralement une température inférieure à 0 °C, au-dessus de laquelle les produits périssables, tels qu’un aliment ou un vaccin, doivent généralement être maintenus, afin d’éviter leur détérioration ou de maintenir leur efficacité pendant de longues périodes. La température seuil peut varier en fonction des propriétés du produit hôte qui est surveillé. Une excursion de basse température est une exposition du produit à des températures inférieures au seuil de basse température, éventuellement pendant une courte période, ou éventuellement pendant une durée minimale, par exemple suffisamment longue pour que le produit ou un composant du produit gèle ou cristallise.
Tel qu’utilisé ici, le terme « seuil de température élevée » désigne une température qui, lorsqu’un produit périssable est exposé à une température supérieure au seuil, peut endommager ou nuire au produit, par exemple, la détérioration ou l’efficacité réduite du produit. Une excursion de température élevée est une exposition du produit à des températures supérieures au seuil de température élevée, éventuellement pendant une courte durée, ou éventuellement pendant une durée minimale. Le seuil de température élevée peut varier en fonction de la nature du produit hôte et du mécanisme de dégradation surveillé. Par exemple, le mécanisme concerné peut comporter la décongélation (températures supérieures à un seuil d’environ 0 °C, bien que variant selon la nature du produit hôte et/ou le point de fusion de l’un de ses composants), le défaut de maintenir une réfrigération adéquate (températures supérieures à un seuil dans la plage de 6 °C à 15 °C, selon le produit et/ou le protocole de réfrigération/stockage, ou le produit étant autorisé à surchauffer dans des conditions ambiantes chaudes (seuils de température d’environ 35 °C à environ 60 °C. Dans certains cas, le seuil de température élevée peut être supérieur aux conditions ambiantes normales, par exemple, environ 100 degrés C, voire plus.
Tel qu’utilisé ici, le terme « tête d’impression thermique » fait référence à un composant d’un dispositif d’impression thermique qui transfère de la chaleur et, éventuellement, applique une pression sur un support d’impression thermique en réponse à une instruction d’un dispositif de commande, connecté de manière fonctionnelle à une imprimante thermique.
Tel qu’utilisé ici, le terme « composition thermochromique » fait référence à une composition ou à une combinaison de compositions qui possèdent la propriété de changer d’état de couleur en réponse à un changement de température.
Tel qu’utilisé ici, le terme « agent de refroidissement » est une substance ou un appareil, par exemple un réfrigérant utilisé comme traitement, par exemple l’exposition à une certaine quantité de réfrigérant qui absorbe la chaleur, de sorte que la composition thermochromique dans la région d’indication du substrat est exposée à une température inférieure au seuil de basse température plaçant ainsi la région d’indication dans un état de couleur de basse température.
Tel qu’utilisé ici, le terme « état de couleur » fait référence à une couleur observable comportant un changement de teinte, d’obscurité, d’intensité de couleur, d’opacité, de fluorescence ou de phosphorescence, ou d’autres propriétés optiques observables du matériau indicateur. Le changement d’état de couleur peut être détectable à l’œil nu, ou peut se produire d’une manière qui nécessite une détection par machine, par exemple à des longueurs d’onde non visibles à l’œil nu.
Tel qu’il est utilisé ici, le terme « permanent » fait référence à un état de couleur qui est stable et destiné à rester sensiblement inchangé par rapport au refroidissement et/ou au chauffage ultérieurs du support. Cependant, des modifications ultérieures de l’état de couleur permanent, telles qu’une décoloration, en raison de conditions indépendantes des propriétés d’hystérésis sensibles aux températures de la composition, peuvent se produire. Dans la mesure où l’apparence visuelle de l’état de couleur permanent change avec le temps, sans nécessairement dépendre de la température, on suppose que cela ne se produira pas pendant la durée de vie prévue du dispositif
Indicateurs descendants
Dans la présente divulgation, des exemples d’indicateurs de température descendante comportent des indicateurs qui peuvent être utilisés pour déterminer si un produit périssable a été exposé et/ou maintenu à une température inférieure à une température ou à une plage de températures acceptable.
Pour signaler une exposition antérieure à une température inférieure à un seuil prédéterminé, les indicateurs selon la présente divulgation peuvent utilement avoir une apparence observable pendant que l’indicateur est maintenu dans une plage de températures acceptable supérieures à un seuil de basse température, et une apparence observable différente après que l’indicateur a été exposé à une température inférieure au seuil de basse température. Ce changement observable peut comporter l’apparition d’un indice indiquant que l’indicateur a eu une excursion de basse température, la disparition d’un indice indiquant que l’indicateur n’a pas été exposé à une telle température basse, ou un changement de couleur ou une autre apparence d’un indice. Ce changement observable peut être fourni par une composition thermochromique qui change d’état de couleur en réponse à une exposition à une température inférieure au seuil de basse température.
La illustre un exemple de zones probatoires relatives à une prise de vue capturée dans l’habitacle.
La illustre le traitement de comparaison en une zone probatoire et une zone de référence correspondant à la zone probatoire.
La illustre un exemple de zones probatoires placées sur une image candidate contenant un leurre.
La illustre une première séquence d’authentification d’une prise de vue d’un habitacle d’un véhicule équipé d’un système de détection de somnolence d’un conducteur et d’un système de surveillance de la vigilance d’un conducteur.
La illustre une deuxième séquence d’authentification d’une prise de vue d’un habitacle d’un véhicule équipé d’un système de détection de somnolence d’un conducteur et d’un système de surveillance de la vigilance d’un conducteur.
La est une représentation alternative d’un procédé d’authentification d’une prise de vue d’un habitacle comprenant une étape de reconnaissance d’éléments de l’habitacle.
La est une représentation alternative d’un procédé d’authentification d’une prise de vue d’un habitacle comprenant une étape de détection de la continuité d’une identité d’un conducteur.
La est une représentation alternative d’un procédé d’authentification d’une prise de vue d’un habitacle comprenant une étape de détection de la continuité des mouvements d’un conducteur.
La illustre la détection d’une authentification frauduleuse à partir de données traitées par un procédé de surveillance de la vigilance du conducteur.
Un exemple d’un véhicule automobile 100 équipé d’un mode de réalisation d’un dispositif d’authentification d’images est décrit ci-après en référence à la .
Le véhicule automobile 100 peut être un véhicule de tout type, par exemple un véhicule de tourisme ou un véhicule utilitaire, ou un véhicule de transport en commun.
Le véhicule automobile 100 comprend principalement : - un habitacle 1 définissant l’espace intérieur du véhicule automobile 100, - un capteur d’images 2 disposé dans l’habitacle 1, - un ensemble 3 de systèmes de gestion du conducteur analysant des prises de vues capturées par le capteur d’images 2, l’ensemble 3 comprenant un système de reconnaissance faciale 4, et - un ensemble 5 d’applications sécurisées par reconnaissance faciale communiquant avec le système de reconnaissance faciale 4.
Dans un mode de réalisation, l’ensemble d’applications 5 peut, par exemple, comprendre : - une application 51 d’accueil personnalisé du conducteur utilisant la reconnaissance faciale du conducteur et permettant par exemple de paramétrer des réglages du véhicule en fonction des préférences du conducteur, notamment le réglage de la position du siège conducteur, - une application 52 de gestion de transactions bancaires validées par reconnaissance faciale du conducteur, ces paiements pouvant concerner par exemple le règlement d’un parking, d’un péage ou de carburant, - une application 53 de démarrage du véhicule, permettant de démarrer automatiquement le véhicule par reconnaissance faciale du conducteur.
Dans un mode de réalisation préférentiel, lorsqu’une application 51, 52, 53, est démarrée automatiquement ou par un usager du véhicule (notamment un conducteur du véhicule), l’application émet une requête de reconnaissance faciale RRF vers le système de reconnaissance faciale 4.
Préférentiellement, le système de reconnaissance faciale 4 peut fournir un traitement différencié selon l’application, afin de tenir compte du niveau de sécurité requis par chacune des applications 51, 52, 53.
Par exemple, l’application 53 de démarrage du véhicule nécessite un traitement de reconnaissance faciale très sécurisé afin d’empêcher le vol du véhicule, alors qu’une utilisation frauduleuse du système de reconnaissance faciale associée à l’application 51 d’accueil personnalisé du conducteur aura des conséquences limitées.
À l’issue du calcul des caractéristiques (dont le nombre et la nature varie en fonction des évènements recherchés), les portions de signal dont les caractéristiques calculées se situent dans des intervalles de valeurs prérequis sont à nouveau marquées en base de données et étiquetées comme candidates à une analyse complémentaire. Cette analyse complémentaire, dont l’objectif est de déterminer si oui ou non les portions de signal sont effectivement représentatives d’un évènement recherché, sont ensuite traitées soit par un praticien (ou tout autre opérateur habilité), soit à nouveau analysées et traitées par un dispositif électronique, par exemple mettant en œuvre un autre réseau de neurones et/ou tout autre processus automatisé ou semi automatisé idoine.
Description d’un mode de réalisation spécifique
Dans ce mode de réalisation, on décrit spécifiquement la mise en œuvre de la méthode proposée par les inventeurs afin de détecter des portions de signal comprenant un ou plusieurs épisodes d’oscillation rapide (FR), au sein de signaux d’EEG intracranien obtenus par l’intermédiaire de sondes intracraniène (Macro/micro). Dans cette mise en œuvre, on dispose d’enregistrements de longue durée (plusieurs dizaines d’heures, voire plusieurs centaines d’heures). À titre d’exemple, traiter une heure de signal sur 70 canaux consiste à passer en revue 504 000 portions de signal (3600 secondes x 2 fenêtres par seconde de signal x [70 canaux]). Ainsi, la quantité de données disponible pour chaque patient est énorme : lorsque l’on dispose de 200 heures d’enregistrement, comme cela peut arriver en conditions cliniques, ce sont près de 100 millions de portions de signal qui sont traitées par la technique mise au point par les inventeurs. Comme il est impensable de demander aux praticiens une étude approfondie de détection des FRs pour chaque patient car la taille des données est colossale (car contrairement aux PEIs, les FRs ne peuvent pas être utilisés dans la routine clinique car ils sont strictement invisibles à l’œil nu aux échelles utilisées habituellement), la technique décrite permet de mettre à leur disposition des outils automatisés de détection d’anomalies physiopathologiques, en première approche, qui diminue d’un facteur 250 le nombre de portions de signal à analyser. En d’autres termes, un praticien ou un autre dispositif d’analyse traite 250 fois moins de données, et ce sans biais cognitifs. Ainsi, sur les cent millions d’enregistrements initiaux, seuls quatre cent mille sont traités en « profondeurs » pour déterminer si oui ou non ils peuvent être catégorisés en tant que FR.
Dans ce mode de réalisation, les FRs se distinguent des PEIs par leur faible intensité, leur durée plus courte, leur composante de haute fréquence et leur activité périodique (3 ou 4 périodes au minimum). Les FRs étant des événements très courts et locaux, ils sont quasiment impossibles à détecter à l’œil nu en utilisant les outils classiques de visualisation des courbes brutes. Pour les observer, il faut utiliser différents types d’affichages simultanés à l’écran : le signal brut, le signal filtré entre 200 et 600 Hz et éventuellement un scalogramme, ce qui remplit rapidement l’espace disponible à l’écran. D’autant que les portions temporelles affichées sont de l’ordre de 400 à 600 ms. Seuls quelques canaux d’enregistrement (3 à 6) peuvent être visualisés simultanément, ce qui rend la recherche manuelle des FRs très longue et pénible pour l’utilisateur.
Ainsi, dans ce mode de réalisation, la première étape, mise en œuvre par le réseau de neurones, se base sur l’aspect visuel des scalogrammes normalisés. Pour optimiser la tâche de détection une détection séquentielle dans le signal, par courtes fenêtres glissantes, est effectuée. Lorsque le scalogramme est représentatif d’un FR, il est retenu en tant qu’évènement d’intérêt. Plus particulièrement, le réseau de neurones convolutif (CNN) analyse les scalogrammes, qui sont produit pour des fréquences entre 200 et 600 Hz, par portions de 400 ms et fenêtre glissante (la façon dont les scalogrammes sont produits est décrite précédemment). Lorsqu’un événement est classé dans la catégorie FR candidat, la seconde étape du processus de détection s’applique pour rejeter les fausses alarmes.
La deuxième étape, dans ce cas d’un FR, consiste en une analyse de signal temporel. Cette étape concerne un nombre de signaux beaucoup moins important que la première, puisqu’elle n’est réalisée qu’à condition qu’un événement ait passé le premier filtre mis en œuvre par le réseau de neurones convolutif. L’analyse est alors portée à l’endroit du signal filtré concerné par la caractéristique distinctive du scalogramme, pour vérifier les caractéristiques oscillatoires du FR candidat. Plusieurs éléments sont alors contrôlés : l’amplitude doit dépasser celle du bruit du fond, l’oscillation doit contenir au minimum 4 périodes et sa durée doit dépasser 6.7 ms (4 oscillations à 600 Hz). Si un événement répond à tous les critères précédents il s’agit probablement d’un FR et il est sélectionné comme tel dans une structure de données de sélection créée à cet effet.
Plus particulièrement, dans cette deuxième étape, pour le cas des FR, l’algorithme procède à cette étape au travers de la quantification du nombre d’oscillations, de la durée et de l’amplitude de l’événement candidat. Pour estimer ces valeurs, on calcule l’enveloppe d’Hilbert du signal sur l’ensemble de la fenêtre temporelle considérée, soit généralement 400 ms. Tous les points extrêmes de l’enveloppe, c’est-à- dire au-delà du 97,5ème percentile, sont identifiés et comparés. Si plusieurs points extrêmes se succèdent sans interruption supérieure à 2 ms, ils sont considérés comme appartenant à un même groupe. Si un groupe de points répondant à ces critères dépasse 6 ms, il est considéré comme susceptible d’abriter un FR sous son enveloppe. Si l’amplitude moyenne des points de l’enveloppe considérée est au moins deux fois supérieure au l’amplitude de tous les autres points de l’enveloppe, le second critère quantitatif est validé.
Enfin, une fonction de détection des pics est appliquée à la portion de signal contenue sous la portion d’enveloppe d’intérêt. Si l’événement est constitué d’au moins 4 pics positifs, le dernier critère est validé. L’événement sera catégorisé en vrai positif. Si l’un de ces critères n’est pas respecté, l’événement sera catégorisé comme un faux positif. À la suite de cette étape, les événements classés dans la catégorie « vrais positifs » sont conservés et sélectionnés pour utilisation ultérieure (par un opérateur humain ou par un dispositif complémentaire spécialisé).
En d’autres termes, dans cette deuxième étape, on suppose qu’un FR est nécessairement visible sur le scalogramme le représentant, mais le scalogramme seul est insuffisant pour assurer qu'une trace, même si elle y ressemble, est absolument un FR. C'est pourquoi d'autres indices doivent s'ajouter à la prise de décision. Ainsi, il est procédé à cette étape de vérification en mesurant le nombre d'oscillations du FR candidat et son amplitude, pour éliminer les fausses alarmes. Le nombre d'oscillations (N osc ) est estimé en utilisant une fonction de détection des pics. Le critère d'amplitude est évalué à partir de l'enveloppe d'Hilbert, en calculant un Z-score (Z env ) d'amplitude entre la valeur moyenne d'une portion d'intérêt (χ) et celle de tout le reste de l'enveloppe (ψ). Les valeurs appartenant à χ doivent répondre à deux critères : être situées au-delà du 97,5 ème percentile de l'enveloppe et être comprises dans un groupe de points séparés par moins de 2 ms et dont la durée totale (du groupe de points) doit excéder une durée que nous appellerons D min Sachant que Nosc doit être au minimum 4, D min peut être calculé en utilisant le mode spectral (λ) de l'oscillation comme ceci : soit 6,7 ms pour un λ à 600 Hz et 20 ms pour un λ à 200 Hz, par exemple. L'équation 1 exprime le calcul du Z-score d'amplitude.