INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les expérimentations ont démontré qu'il est possible d'obtenir de meilleurs résultats dans l’évaluation du niveau de bien-être d'un environnement avec de moins grandes quantités de données en passant par une étape intermédiaire, en utilisant des réseaux de neurones pré-entraînés sur des données d’émotions ressenties associées à des images et de sons liés aux environnements, ces émotions comprenant des émotions positives et négatives, telles que l’appréciation de la beauté (positive), la quiétude (positive), la laideur (négative), et la peur (négative) pour les images, et la quiétude (positive), la joie (positive), la peur (négative), et l’agacement lié aux nuisances (négative) pour les sons. Un algorithme utilise alors ces valeurs d'émotions pour en déduire les valeurs de bien-être.
Le fait que l’invention soit automatisée de bout en bout combiné au fait que l’unité de traitement de données peut être installée sur plusieurs machines simultanément, autorise le traitement des images et sons des environnements en parallèle, ce qui permet à l’invention d’être évolutive en ce qu’elle peut s’adapter dynamiquement à de très grandes quantités de données à traiter avec temps de traitement réduit. Il est par exemple envisageable de générer une carte de valeurs de bien-être sur des millions de points géo-localisés de façon efficiente, pour couvrir de larges zones géographiques telle qu’une région entière ou un pays entier en quelques heures avec suffisamment d’ordinateurs pour les traitements, en comparaison à plusieurs mois ou années si les images et sons d’environnements doivent être évalués manuellement par des personnes, ce qui serait alors très peu pratique (telle que par la méthode décrite dans le brevet 3).
L’utilisation combinée de données d’images et de sons par l’invention procure l’avantage de proposer à l’utilisateur final des trajets qui ont plus de sens que ceux proposés par les inventions qui utilisent seulement des données d’images (tel que dans le brevet 3). Par exemple un trajet sur la périphérie d’un parc tel que Central Park à New York peut être relaxante visuellement mais l’expérience de réduction de stress d’un piéton ou d’un cycliste pourrait y être fortement altérée par la forte pollution sonore liée au trafic automobile, au bruit incessant des avertisseurs et des sirènes des pompiers, des ambulances et de la police.
Cet exposé détaille un mode de réalisation spécifique de l’invention, pour exemple et non restrictif, visant un cadre d’utilisation dans l’industrie automobile. Les données d’environnements ont été préalablement collectées par une entreprise spécialisée dans l’enregistrement de photographies d’environnements et de sons à intervalles réguliers sur des routes grâce à des véhicules équipés de caméras panoramiques et de microphones, et placés dans une base de données mise à disposition aux entrées des unités de traitement de données (1), installées sur chaque nœud d’un cluster d’ordinateurs pour traiter les données d’environnement en parallèle.
Ce mode d’utilisation de l’invention utilise dans son implémentation une étape intermédiaire d’extraction des valeurs d’émotions ressenties associées à des images et de sons liés aux environnements avant l’obtention des valeurs de bien-être ressenti, pour de meilleurs résultats et pour diminuer la quantité de données d’entraînement des réseaux de neurones nécessaire, de façon analogue à celle représentée dans la .
En sortie des unités de traitement de données (1), les cartes avec les valeurs de bien-être (16) sont stockées dans une base de donnée centralisée accessible en écriture par les ordinateurs formant le cluster.
Pour réaliser l’invention il faut d’abord entraîner deux réseaux de neurones (7 et 11) par exemple de type COVNET, afin de les spécialiser dans la reconnaissance des émotions ressenties par le biais d’images (7) et de sons (11). On peut utiliser à cet effet des réseaux de neurones pré-entraînés respectivement sur la reconnaissance d’images et de sons, les adapter et les ré-entraîner afin de les spécialiser sur des données d’émotions ressenties respectivement d’images et de sons (ensembles de données dont la méthode de constitution est décrite ci-après). Les couches de sortie des deux réseaux de neurones doivent être configurées de sorte que chaque émotion représente (dont par exemple l’appréciation de beauté, la quiétude, la laideur et la peur pour les images, et la quiétude, la joie, la peur et l’agacement lié aux nuisances pour les sons) ait sa propre valeur de sortie, afin que chaque donnée en entrée soit notée par une valeur pour chacune des émotions.
La constitution des données d'entraînement des réseaux de neurones est la seule étape de la réalisation de l'invention qui requière l'évaluation de données par des individus, elle n'a besoin d'être réalisée qu'une seule fois puis l'exploitation même de l'invention est complètement automatique et écarte entièrement l'implication d’individus. Pour constituer les ensembles de données d’entraînement des réseaux de neurones, il convient de regrouper un échantillon représentatif d’images et de sons de l’ensemble des typologies d’environnements terrestres. Chaque image et son de l’échantillon doit être évalué par un groupe de personnes statistiquement représentatif de la population cible. Ces images et sons doivent être notées par chaque individu qui attribue une note par émotion par convention comprise entre 0 et 1, 0 représentant l’absence absolue de l’émotion et 1 représentant le point de ressenti maximum de l’émotion. Pour chaque donnée individuelle (image ou son) et chaque émotion, on moyenne les notes attribuées par les individus. Puis finalement on normalise ces moyennes en les divisant par la somme des moyennes sur toutes les émotions pour chaque donnée individuelle, de telle sorte que la somme de ces moyennes normalisées fasse 1 pour chaque donnée (d’image ou de son).
Les données des environnements sont acheminées par paquet aux unités de traitement de données (1) installées sur les ordinateurs du cluster, chaque paquet contenant les données d’images et / ou de sons pour un environnement unique. Chaque image d’un paquet est évaluée, une par une, par le réseau de neurones d’analyse émotionnelle des images (7) et donne un ensemble de valeurs d’émotion pour chaque image du paquet (8). De même, chaque son d’un paquet est évalué, un par un, par le réseau de neurones d’analyse émotionnelle des sons (11) et donne un ensemble de valeurs d’émotion pour chaque son du paquet (12). L’ensemble des valeurs obtenues pour un paquet est moyenné émotion par émotion, aussi bien pour les images (9) que pour les sons (13). Chaque valeur de moyenne ainsi obtenue pour la partie image est divisée par la somme des moyennes pour obtenir les moyennes normalisées par émotion pour la partie image, on effectue la même opération pour les moyennes de la partie son de sorte que la somme de ces moyennes normalisées fasse 1 pour la partie image et 1 pour la partie son.
Pour chaque environnement, les valeurs de moyennes normalisées obtenues pour les émotions positives (telles que l’appréciation de la beauté et la quiétude pour les images, et la quiétude et la joie pour les sons) sont additionnées afin d'obtenir les valeurs de bien-être ressenti, aussi bien pour les images (10) que pour les sons (14).
Pour le calcul des valeurs de bien-être global pour chaque environnement, on se donne deux poids dont la somme fait 1 (par exemple 0.8 et 0.2). Si au point considéré il y a de l'image et du son, on associe l'un de ces deux poids à la partie image et l'autre à la partie son, s’il n'y a que de l'image ou que du son au point considéré on donnera un poids de 1 à la catégorie présente et un poids de 0 donc à la catégorie absente. On multiplie le poids de la partie image à la valeur de bien-être obtenue pour le traitement neuronal de l'image (10) puis l'on multiplie le poids de la partie son à la valeur de bien-être obtenue pour le traitement neuronal du son (14) puis, finalement on additionne ces deux valeurs pour obtenir la valeur de bien-être global au point considéré, qui est ensuite ajoutée à l’ensemble des valeurs de bien-être globales déjà calculées (15).
Ces valeurs de bien-être globales (15) sont ensuite associées aux points de coordonnées des environnements sur la carte (16).
La carte de valeurs de bien-être (16) une fois constituée, est acheminée pour être utilisée, vers les systèmes de navigation terrestres (17) intégrés aux véhicules dans cet exemple, via par exemple un transfert de fichier à travers Internet, afin d’être stocké dans la mémoire interne dudit système de navigation.
Le système de navigation (17) peut finalement utiliser les données de la carte de bien-être afin de moduler le trajet du conducteur vers sa destination en y apportant la dimension de réduction de stress, en fonction des niveaux de bien-être des environnements sur les trajets possibles ainsi que les autres critères de sélection de chemin plus classiques, selon les choix du conducteur.
Par exemple, l’ordre préétabli est : - le type descripteur ORB, - le type descripteur SIFT, - le type minutie.
Pour la première itération des étapes de détection 100, de couplage 101 et de validation 102, le type de points caractéristiques est le type descripteur ORB.
Si lors de la première itération, la mise en correspondance est invalidée, le type de points caractéristiques choisi pour la deuxième itération des étapes de détection 100, de couplage 101 et de validation 102, est le type descripteur SIFT.
Si lors de la deuxième itération, la mise en correspondance est invalidée, le type de points caractéristiques choisi pour la troisième itération des étapes de détection 100, de couplage 101 et de validation 102, est le type minutie.
En fonction des caractéristiques de l’empreinte biométrique de la paume de l’individu, le type de points caractéristiques le plus pertinent pour la mise en correspondance peut varier. C’est pour cela que le procédé de l’invention propose la réitération des étapes de détection 100, de couplage 101 et de validation 102 pour différents types de points caractéristiques.
Si lors de la dernière itération, ici la troisième itération, la mise en correspondance est invalidée, alors peut-être que la zone de recouvrement Z est trop petite, à cause par exemple d’un mauvais positionnement de la paume de la main lors de l’acquisition d’une des images parmi la première image i1 ou la deuxième image i2, ou d’une mauvaise qualité de la première image i1 ou la deuxième image i2, ou dans le cas d’une paume sèche de l’individu. Le calculateur n’est dans ce cas pas apte à générer une image de paume selon le procédé de l’invention.
Par exemple, le calculateur renvoie une erreur, par un message sonore ou visuel.
Lorsque la mise en correspondance est validée selon l’une quelconque des itérations des étapes de détection 100, de couplage 101 et de validation 102, le procédé se poursuit avec l’étape de calcul 103.
Si le procédé de l’invention ne comprend pas l’étape de validation 102, le calculateur met en œuvre l’étape de calcul 103 après l’étape de couplage 101, sans validation de la mise en correspondance.
Selon l’étape de calcul 103, le calculateur calcule une transformation géométrique globale T12 associée à ladite mise en correspondance.
Pour le calcul de la transformation géométrique globale T12, le calculateur choisit parmi la première image i1 et la deuxième image i2, une image de référence et détermine la transformation géométrique à appliquer à tous les pixels de l’image qui n’est pas l’image de référence par rapport à ladite image de référence, pour que la première image se superpose à la deuxième image en la zone de recouvrement Z en minimisant une erreur globale résiduelle.
Par exemple, le calculateur détermine pour chaque couple de points caractéristiques une transformation géométrique particulière, la transformation géométrique globale étant la transformation géométrique particulière qui reçoit le plus de votes (c’est-à-dire dont l’occurrence est la plus forte) au sein de la pluralité de couple de points caractéristiques.
Selon un autre exemple, la transformation géométrique globale est la moyenne des transformations géométriques particulières.
L’étape de calcul 103 comprend le calcul d’une transformation linéaire globale et d’une erreur globale résiduelle associée.
Par exemple, la transformation linéaire globale est déterminée par une décomposition en valeur singulière.
Par exemple, la transformation linéaire globale est déterminée par une transformée linéaire directe.
Selon un mode de réalisation non limitatif, la scrutation des trames de diffusion est permanente.
est une vue schématique d’un système de localisation d’un identifiant pour l’accès et/ou le démarrage d’un véhicule, ledit système de localisation comprenant ledit identifiant, un émetteur-récepteur primaire et un émetteur-récepteur secondaire faisant partie dudit véhicule, un émetteur-récepteur tertiaire et un émetteur-récepteur quaternaire faisant partie dudit identifiant, et une unité de contrôle électronique, selon l’invention,
est une vue schématique du système de localisation de la , ledit identifiant étant un Smartphone et ledit émetteur-récepteur secondaire étant dans un mode de diffusion, selon un premier mode de réalisation non limitatif,
est une vue schématique du système de localisation de la , ledit identifiant étant une clef et ledit émetteur-récepteur secondaire étant dans un mode de scrutation, selon un deuxième mode de réalisation non limitatif,
est une vue schématique du système de localisation de la , ledit émetteur-récepteur secondaire étant configuré pour commuter entre un mode de scrutation et un mode de diffusion, selon un troisième mode de réalisation non limitatif,
est un schéma illustrant ledit émetteur-récepteur secondaire dudit véhicule qui effectue une scrutation et une réception de trames de diffusion provenant dudit émetteur-récepteur quaternaire dudit identifiant, selon un deuxième mode de réalisation non limitatif,
est une vue schématique dudit émetteur-récepteur secondaire dudit véhicule dudit système de localisation de la , ledit émetteur-récepteur secondaire étant connecté à un convertisseur LDO, selon un mode de réalisation non limitatif.
est une vue schématique dudit émetteur-récepteur secondaire dudit véhicule dudit système de localisation de la , ledit émetteur-récepteur secondaire étant connecté à un convertisseur DC/DC, selon un mode de réalisation non limitatif.
Le système de localisation 1 d’un identifiant 3 pour l’accès et/ou le démarrage d’un véhicule 2 selon l’invention est décrit en référence aux figures 1 à 7. Dans un mode de réalisation non limitatif, le véhicule 2 est un véhicule automobile. Par véhicule automobile, on entend tout type de véhicule motorisé. Ce mode de réalisation est pris comme exemple non limitatif dans la suite de la description. Dans la suite de la description, le véhicule 2 est ainsi autrement appelé véhicule automobile 2. Le véhicule automobile 2 comprend une batterie 23 (illustrée sur les figures 1 à 4) qui est configurée pour délivrer une tension batterie U1. Dans un exemple non limitatif, la tension batterie U1 est égale à 12V.
Le système de localisation 1 est configuré pour localiser l’identifiant 3 à proximité et à l’intérieur du véhicule automobile 2.
L’identifiant 3 peut être utilisé pour une application PEPS (« Passive Entry Passive Start » en anglais) qui permet à un utilisateur du véhicule automobile 2 de déverrouiller/verrouiller et démarrer le véhicule automobile 2 grâce à cet identifiant 3 sans introduire physiquement ledit identifiant utilisateur 3 dans une serrure dudit véhicule automobile 2 pour le déverrouillage/verrouillage ou dans un contacteur dudit véhicule automobile 2 pour le démarrage. Ainsi, lorsqu’il est localisé à proximité du véhicule automobile 2, les ouvrants (portières, hayon, coffre) peuvent être déverrouillés, et lorsqu’il est localisé à l’intérieur du véhicule automobile 2, le démarrage du moteur du véhicule automobile 2 peut être effectué.
Dans des modes de réalisation non limitatifs, ledit identifiant 3 est un Smartphone ou une clef configurée pour être alimentée avec une pile bouton 33. Le Smartphone est ainsi utilisé comme une clef pour accéder et/ou démarrer le véhicule automobile 2. On notera que la pile bouton 33 a une durée de vie entre 2 et 3 ans.
Tel qu’illustré sur la , le système de localisation 1 comprend : - (a) un émetteur-récepteur primaire 20 qui fait partie dudit véhicule automobile 2, - (b) un émetteur-récepteur secondaire 21 qui fait partie dudit véhicule automobile 2, - (c) ledit identifiant 3 qui comprend : - un émetteur-récepteur tertiaire 30, - un émetteur-récepteur quaternaire 31, - (d) une unité de contrôle électronique 22 qui fait partie dudit véhicule automobile 2.
L’émetteur-récepteur primaire 20, l’émetteur-récepteur secondaire 21 et ladite unité de contrôle électronique 22 forment un ensemble de véhicule 4 configuré pour communiquer avec ledit identifiant 3 pour réaliser sa localisation et ainsi autoriser ou interdire l’accès et/ou le démarrage dudit véhicule automobile 2.
On entend par « freiner la chute des fibres kératiniques » au sens de la présente invention, ralentir ou diminuer la chute des fibres kératiniques.
Par « stimuler la croissance des fibres kératiniques » on entend au sens de la présente invention, favoriser ou améliorer la croissance des fibres kératiniques existantes, notamment la longueur des fibre kératiniques existantes.
Par « induire la croissance des fibres kératiniques » on entend au sens de la présente invention, favoriser ou améliorer la croissance de nouvelles fibres kératiniques, notamment la densité des fibres kératiniques (par la croissance de nouvelles fibres kératiniques).
Description détaillée La plante utilisée dans l’invention peut être Oenothera biennis ssp maritima .
De préférence, les parties aériennes sont choisies parmi les fleurs, les feuilles et/ou les tiges. En particulier, les parties aériennes ne comprennent pas les racines ni les rhizomes.
L’extraction végétale est un procédé visant à extraire certains constituants présents dans les plantes. C’est une opération de séparation solide/liquide : un corps solide (le végétal, en l’occurrence les parties aériennes d’ Oenothera biennis ) est mis en contact avec un fluide (le solvant d’extraction, en l’occurrence un mélange d’eau et d’au moins un alcool). Les composés d’intérêt sont alors solubilisés et contenus dans le solvant d’extraction. La solution obtenue après filtration du mélange correspond à l’extrait recherché.
Tout ou partie du solvant d’extraction peut ensuite être éliminée afin d’isoler l’extrait végétal : lorsqu’il est éliminé en totalité, on obtient alors un extrait sec.
Lorsque le solvant d’extraction n’est pas éliminé en totalité, on parle alors d’extrait fluide. De préférence, l’extrait fluide comprend une teneur supérieure à 10% en poids par rapport au poids total d’extrait, de solvant d’extraction (en l’occurrence, mélange d’eau et d’au moins un alcool).
Par « extrait hydro-alcoolique », on entend un extrait obtenu avec un solvant d’extraction qui est un mélange d’eau et d’au moins un alcool.
représente, en section horizontale vue de dessus, l’assemblage illustré en figures 1 et 2,
représente, en vue de face, un deuxième mode de réalisation d’un assemblage d’éléments de construction objet de l’invention, et
représente, en vue de dessus, l’assemblage illustré en .
Description de modes de réalisation La présente description est donnée à titre non limitatif, chaque caractéristique d’un mode de réalisation pouvant être combinée à toute autre caractéristique de tout autre mode de réalisation de manière avantageuse.
Dans toute la description, on appelle « supérieur » ou « haut » ou « haut-dessus », ce qui est en haut dans les figures 1, 2, 3 et 5, qui correspondent à la disposition d’usage des assemblages représentés dans ces figures. On appelle « inférieur », « bas » ou « en bas », ce qui est en bas dans ces figures. Les notions de « verticale » et « hauteur » découlent de ces définitions. On appelle « avant », ce qui est à droite en , vu en figures 1 et 3, en bas en , vu en et en bas en , et « arrière », ce qui est opposé à la face avant. On appelle « longueur » les mesures dans la direction de l’avant vers l’arrière. On appelle « droit » ou « droite », ce qui est à droite en figures 1 et 3 à 6, et « gauche », ce qui est à gauche dans ces figures. On appelle « largeur » les dimensions mesurées selon un axe allant de droite à gauche.
On observe, en , un élément de construction 10, qui comporte un châssis comportant au moins deux profilés rigides 11 et 14 présentant une section horizontale en « U ». Ces sections constituent des logements de largeur d’ouverture prédéfinie, chaque couple de profilés rigides dont des sections en « U » s’ouvrent l’une vers l’autre définissent une face, ici verticale, du châssis. L’élément de construction 10 comporte, de plus, au moins parement rigide 12 ayant des extrémités présentant le même éloignement que les fonds de logements de deux profilés 11 et 14 définissant une face du châssis et une épaisseur inférieure à la largeur d’ouverture des logements. Ces extrémités de chaque parement 12 sont insérées dans les logements d’une face du châssis. On note que, bien que les extrémités (à droite et à gauche en ) présentent une épaisseur inférieure à la largeur d’ouverture des logements, leurs épaisseurs en dehors du logement sont indifférentes et peuvent être supérieures ou inférieures à la largeur d’ouverture des logements, c’est-à-dire la distance entre les lèvres des sections en « U ».
Préférentiellement, au moins un parement 12 est constitué en pierre, céramique, brique, faïence, bois ou béton moulé ou une combinaison de ces matériaux. Plus préférentiellement, chaque parement 12 est constitué de pierre taillée ou de pierres montées sur un support pour simuler des pierres sèches jointives ou des pierres séparées par des joints. Les parements 12 peuvent ne pas avoir la même hauteur. Par exemple, en , le parement intermédiaire 12 a une hauteur supérieure aux parements supérieur et inférieur.
Préférentiellement, un profilé supérieur 13 interdit le retrait du parement 12 supérieur par glissement dans les logements. Ce profilé supérieur 13 est préférentiellement une pièce présentant une section en « L » ou en « U » mécaniquement liée à deux profilés rigides entourant au moins un parement 12. Ce profilé 13 est, par exemple, soudé, vissé ou collé aux profilés 11 et 14.
Préférentiellement, au moins un profilé rigide est métallique.
Dans des modes de réalisation, le châssis comporte des attaches d’élingues de levage (non représentées). Par exemple, ces attaches sont fixées par vissage (pour être démontables) ou par soudure, à l’un des profilés 11, 13 ou 14.
On observe, en figures 2 à 4, un assemblage 20 d’éléments de construction objets de l’invention, assemblage qui constitue un mobilier urbain, par exemple un cache-poubelle, un abri ou un transformateur électrique ; ou un mobilier personnel, par exemple un barbecue, une piscine semi-enterrée, une piscine hors-sol, ou un rangement de jardin.
Cet assemblage 20 comporte, pour ses faces droite, gauche et arrière, des éléments de construction tels qu’exposés ci-dessus. On reconnaît ainsi, en , qui représente la face gauche, un châssis comportant au moins deux profilés rigides 21 et 24 présentant une section horizontale en « U ». Ces sections constituent des logements de largeur d’ouverture prédéfinie, chaque couple de profilés rigides dont des sections en « U » s’ouvrent l’une vers l’autre définissent une face du châssis et une face latérale, gauche, droite ou arrière de l’assemblage 20. L’élément de construction 20 comporte, de plus, au moins parement rigide 22 ayant des extrémités présentant le même éloignement que les fonds de logements de deux profilés 21 et 24 définissant une face du châssis et une épaisseur inférieure à la largeur d’ouverture des logements. Ces extrémités de chaque parement 22 sont insérées dans les logements d’une face du châssis.