INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
L’opérateur * est l’opérateur de convolution.
La fonction de coût à minimiser devient alors
Cette variante présente l’avantage d’autoriser des activations dans un voisinage (ici de dimension 3x3) de taille paramétrable au lieu d’un seul point de la carte d’activation. Cela permet d’éviter que les détecteurs ne se focalisent sur des détails discriminants situés entre deux vecteurs de caractéristiques adjacents qui représentent une seule et même partie de l’objet.
Sur la , on a représenté sur la carte d’activation P(k (1) ,x) du premier détecteur, une zone d’activation 110 avec deux points adjacents ayant la même valeur maximale. Après application du filtre uniforme u, chaque point de la carte d’activation filtrée G(k (1) ,x) correspond à une zone de dimension égale à la dimension du filtre uniforme dans la carte d’activation P(k (1) ,x).
La fonction de coût de l’équation (3) ne permet pas d’éviter que le système n’apprenne qu’une partie des motifs à détecter, les plus simples à détecter visuellement, avec plusieurs détecteurs apprenant le même motif. Afin d’éviter ce scénario, dans une variante de réalisation, la deuxième contrainte d’unicité est implémentée en assurant que chaque vecteur de caractéristiques F(x) n’est pas simultanément hautement corrélé avec plusieurs filtres de convolution k (i) .
Pour cela, on calcule la somme des cartes d’activation via l’équation (4) :
La contrainte d’unicité de chaque partie d’objet détectée par un détecteur est implémentée en s’assurant qu’aucune position (h,w) de la carte d’activation ne contient une valeur d’activation plus élevée qu’un seuil d’unicité prédéterminé t u . Cette contrainte se traduit par la minimisation de la fonction de coût suivante :
La fonction est nulle si toutes les valeurs de sont inférieures au seuil t u pour toutes les images d’entraînement et elle est strictement positive dans le cas contraire.
La contrainte d’unicité vise à éviter l’apparition d’une valeur très élevée (supérieure au seuil t u ) pour un point de la somme des cartes d’activation. La valeur du seuil t u est préférablement prise égale à 1. Ainsi, on empêche que la somme des valeurs d’activation des différents détecteurs en un même point soit supérieure à la valeur maximale d’activation qui vaut 1 du fait de la normalisation par la fonction de normalisation. Ainsi, on interdit un recouvrement total entre les activations de deux détecteurs distincts.
On décrit à présent une variante de réalisation de l’invention qui consiste à déterminer un score de confiance ainsi qu’un filtre automatique 103 de détection de visibilité pour chaque image traitée par le modèle de détection entraîné selon le procédé décrit précédemment.
Le procédé de détermination d’un score de confiance, selon un mode de réalisation de l’invention, est illustré par l’organigramme de la .
La première étape 201 du procédé consiste à réaliser l’entraînement complet du modèle tel que décrit à la sur une base de données d’entraînement correspondant à une classe d’objets (par exemple un type d’animal ou un type de véhicule).
A l’étape 202, on refait passer l’ensemble des données d’entraînement dans le modèle de la , sans modifier les paramètres du modèle. Autrement dit, on exécute une phase d’inférence du réseau de neurones en propageant les données d’entraînement de l’entrée du réseau vers la sortie. En sortie des détecteurs k (i) et après application de la fonction d’activation, on mesure le maximum des valeurs de sortie pour chaque image d’entrée et on calcule ensuite un histogramme de ces données pour chacun des détecteurs. Cet histogramme est ensuite modélisé par une distribution normale de moyenne μ i et de variance σ i 2 .
La représente un exemple de six histogrammes 301-306 obtenus pour six détecteurs entraînes sur un ensemble de données d’entraînement constituées d’images d’oiseaux. Chaque détecteur est entraîné à détecter une partie du corps d’un oiseau parmi la tête/gorge (301), les ailes/le corps (302), les pattes (303), le ventre (304), le dos/les ailes (305), la tête (306).
Les histogrammes de la sont obtenus en mesurant sur le réseau déjà entraîné le maximum des sorties de la fonction d’activation Act() après détection, autrement dit, la fonction suivante :
Les histogrammes obtenus correspondent aux valeurs d’activation avant application de la fonction de normalisation Norm().
Ces distributions peuvent être modélisées par des lois de probabilité, par exemple une loi de distribution normale de moyenne μ i et de variance σ i 2 dont les paramètres sont déterminés à l’étape 203 à partir des histogrammes 301-306.
A l’étape 204, on détermine une mesure de confiance en calculant la fonction de distribution cumulative associée à la loi de probabilité modélisant la distribution des valeurs de H i (x). Dans le cas d’une modélisation par une loi normale , on obtient :
Sans sortir du cadre de l’invention, la loi de probabilité utilisée peut être aussi une loi normale asymétrique modélisée par trois paramètres (position, échelle et forme). Un avantage est que cela permet d’adapter la modélisation à des distributions asymétriques. Dans ce cas, la mesure de confiance dépend de trois paramètres du modèle et non plus de deux.
La mesure de confiance est représentée sur la pour chacun des détecteurs par les courbes 311 à 316. Elle correspond à une fonction sigmoïde à valeurs entre 0 et 1.
La mesure de confiance permet d’estimer un niveau de confiance dans la partie d’objet qui est détectée par un détecteur. En particulier, cette mesure permet de signaler qu’un détecteur s’est activé pour un objet ou une partie d’objet qui n’est peut-être pas visible sur la scène, car cachée partiellement ou encore pour un objet qui ne correspond pas à la classe d’objets pour laquelle le réseau a été entraîné (par exemple des images de voitures fournies en entrée d’un réseau entraîné à reconnaître des images d’oiseaux).
Pour cela à l’étape 205, on détermine tout d’abord, pour chaque détecteur, le score minimum de corrélation s i tel que avec un seuil de visibilité compris entre 0 et 1. Le seuil de visibilité est fixé indépendamment pour chaque détecteur, par exemple, en fonction d’une connaissance a priori sur certaines parties d’objets à détecter. Par exemple, dans le cas d’images d’oiseaux, si on considère que la tête de l’oiseau doit toujours être présente dans l’image, le seuil de visibilité doit être fixé à une valeur proche de 0.
La figure 4 représente un exemple de fonction de mesure de confiance avec un seuil de visibilité . Les valeurs inférieures au seuil de visibilité correspondent à des parties d’objets non visibles.
Une fois que l’entraînement est réalisé et le seuil de visibilité fixé pour chaque détecteur, le modèle de détection automatique de parties d’objets, non supervisé, peut être utilisé sur des images représentant les mêmes catégories d’objets.
L’intérêt d’une contrainte additive basée sur la carte d’activation cumulée sur l’ensemble des détecteurs, plutôt qu’une contrainte multiplicative comme décrit dans la publication « Heliang Zheng, Jianlong Fu, Tao Mei, and Jiebo Luo. Learning Multi-attention Convolutional Neural Network for Fine- Grained Image Recognition. In 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pages 5219–5227, Venice, Oct. 2017. IEEE. 1, 2, 4 », est que cela permet d’autoriser un recouvrement partiel de plusieurs parties.
Sur la , la carte d’activation cumulée S(K,x) est représentée avec un point 111 qui dépasse le seuil t u et correspondant à un recouvrement quasi total des zones principales d’attention des détecteurs k (2) et k (p) . La contrainte d’unicité permet d’éviter la présence de tels recouvrements totaux.
Dans une variante de réalisation, une troisième contrainte de regroupement est implémentée. La carte d’activation cumulée S(K,x) peut être vue comme un masque de segmentation d’un objet situé dans l’image. On prend comme hypothèse que les objets de la catégorie des données d’entraînement sont connexes, c’est-à-dire qu’ils sont formés d’un seul tenant. Avec cette hypothèse, il est possible de pénaliser, lors de l’apprentissage, les activations isolées.
Cette contrainte peut être implémentée en appliquant à la carte d’activation cumulée S(K,x) un filtre convolutif donné par la relation (7)
La carte filtrée permet de mesurer la différence entre la valeur d’activation cumulée au point (h,w) et la somme des valeurs d’activations entourant le point (h,w).
De façon similaire à l’équation (5), la contrainte de regroupement peut être implémentée en assurant qu’aucune position (h,w) de la carte d’activation cumulée filtrée ne contient une valeur d’activation plus élevée qu’un seuil de regroupement prédéterminé t p . Cette contrainte se traduit par la minimisation de la fonction de coût suivante :
De préférence, le seuil t p est pris proche de 0, par exemple égal 0.1.
Cette contrainte de regroupement vise à éviter des activations sur des zones non contiguës alors que les zones d’activation des différents détecteurs doivent correspondre à différentes parties d’un même objet connexe et doivent donc, théoriquement, être contiguës.
Sur l’exemple de la figure 1, la contrainte de regroupement permet d’éviter une activation sur le point isolé 112 identifié sur la carte filtrée .
Ainsi, la fonction de coût globale utilisée pour entraîner le modèle de détection décrit à la et apprendre les coefficients des fonctions de détection par l’intermédiaire d’un algorithme de descente du gradient, est donnée par la relation (9) :
Les paramètres λ u , λ p sont des nombres réels positifs ou nuls qui sont fixés de sorte à contrôler l’importance relative des trois contraintes : localité, unicité et regroupement.
Les coefficients des fonctions de détection k (i) sont mis à jour en minimisant la fonction de coût de l’équation (9) au moyen d’un algorithme de descente du gradient, de façon itérative sur l’ensemble des images de la base d’entraînement.
A l’issue de l’entraînement, on obtient p fonctions de convolutions k (i) qui correspondent aux détecteurs aptes à détecter chacun une partie d’un même objet appartenant à une classe d’objets donnée.
Dispositif, procédé et programme de relevé d’activité radiofréquence de satellites artificiels L'invention concerne un dispositif et un procédé de relevé d’activité radiofréquence de satellites artificiels en orbite terrestre, et un programme d’ordinateur pour leur mise en œuvre.
Domaine technique général Le domaine de l’invention concerne les satellites en activité, sur toute sorte d’orbites.
Etat de la technique On connaît un service de détermination des orbites des satellites géostationnaires, qui exploite les déclarations fournies par les opérateurs sur l’usage du spectre radiofréquence fait par ces satellites, on le qualifie de système de « suivi orbital ».
Le service de suivi orbital connu utilise une technique de corrélation du signal émis par les satellites et acquis par des stations distantes l’une de l’autre, typiquement d’une distance de plusieurs centaines de kilomètres. Cette technique nécessite de transférer à un centre de calcul de grandes quantités de données. Une scrutation systématique d’une orbite, comme par exemple la ceinture de Clarke (orbite géostationnaire), par cette technique serait limitée par la bande passante des communications longue distance vers le centre de calcul et nécessiterait donc un temps de mesure inacceptable et un coût de communications élevé.
Aussi, des satellites qui émettent de manière sporadique risquent de ne pas être détectés par cette méthode, car le rythme de revisite d’une position orbitale serait trop lent (plus d’une journée). De plus, lorsque le suivi orbital par des stations distantes est en échec, il n’est pas évident de déterminer quelle peut en être la cause : changement du plan/fréquence par le satellite, arrêt des communications du satellite ou autres causes.
Description d’un mode de réalisation
Dans ce mode de réalisation, les données des deux instruments sont enregistrées sur le terrain et la chaine de synchronisation se déroule en post-traitement. Dans ce mode de réalisation, le procédé mis en œuvre est le suivant :
En premier lieu, le procédé comprend une étape de lecture des fichiers, chaque donnée est datée (timestamp) via l’horloge interne de l’instrument concerné (station totale ou dispositif de cartographie mobile) ; puis On effectue une détermination de l’évolution de la hauteur relative du dispositif de cartographie mobile par rapport au sol : pour cela, dans ce mode de réalisation, les données du LiDAR oblique (du dispositif de cartographie mobile) sont orientées dans le repère absolu via la centrale inertielle (du dispositif de cartographie mobile) et on détermine le point le plus bas sur l’axe verticale du LiDAR : ceci permet d’obtenir la composante verticale du dispositif mobile au cours du temps (série temporelle Hs(t)) ; En parallèle ou subséquemment, un calcul de la composante verticale du prisme mesuré par la station totale est effectué : ceci permet d’obtenir l’évolution de la composante verticale du prisme (mesuré à partir de la station totale) au cours du temps (série temporelle Hp(t)) ; Une fois muni de ces séries temporelles, on réalise, pour chacune d’entre elle, un calcul des extrémums locaux et une sélection de ces extrémums est réalisée : seuls les extrémums locaux ayant une amplitude supérieure à un seuil prédéterminé sont conservés ; deux ensembles d’extremums sont ainsi obtenus {Es} et {Ep}, correspondant respectivement aux extremums de la série Hs(t) et à ceux de la série Hp(t). Dans ces deux ensembles {Es} et {Ep}, chaque extremum est représenté par les coordonnées (H ; t) dans la base de temps propre à chaque instrument ; À partir de ces deux ensembles, un appariement (robuste) d’extremum entre les données de ces deux ensembles est effectué (par exemple à partir d’un algorithme RANSAC ou à partir d’un algorithme de minimisation de type M-Estimation) pour déterminer les inliers et les outliers ; les outliers (mauvais extremums) sont éliminés ; Puis, en dernier lieu, on effectue un calcul de la distribution affine par moindre carrés : la fonction de coût est définie tel que :
On détermine ainsi l’offset (le décalage) temporel Δ ainsi que l’éventuelle dérive d’horloge α en minimisant la fonction de coût. La chaine algorithmique permet de s’exempter de l’amplitude des signaux. L’appariement robuste élimine le bruit potentiel de mesure de chaque instrument. Dans cette fonction de distribution de coût :
T représente les valeurs de temps des couples appairés après le RANSAC (uniquement la composante de temps des extremums {Es} et {Ep}) ; « i » représente un élément de l’ensemble, compris entre 1 et N, en considérant que chaque ensemble {Es} et {Ep} dispose chacun de N éléments.
En fonction de l’algorithme utilisé pour effectuer les appariements, bien entendu, la fonction de cout sera différente.
On présente, en relation avec la , une architecture simplifiée d’un dispositif de cartographie mobile (TProf) apte à effectuer tout ou une partie du traitement tel que présenté précédemment. Un dispositif de cartographie mobile comprend un premier module électronique comprenant une mémoire 51, une unité de traitement 52 équipée par exemple d’un microprocesseur, et pilotée par un programme d’ordinateur 53. Le dispositif de cartographie mobile comprend optionnellement, pour des fonctionnalités de sécurité (par exemple pour éviter le vol de matériels ou la compromission des données stockées), comme la génération de matériels cryptographiques, un deuxième module électronique comprenant une mémoire sécurisée 54, qui peut être fusionnée avec la mémoire 51 (comme indiqué en pointillés, dans ce cas la mémoire 51 est une mémoire sécurisée), une unité de traitement sécurisée 55 équipée par exemple d’un microprocesseur sécurisée et de mesure physiques de protection (protection physique autour de la puce, par treillis, vias, etc. et protection sur les interfaces de transmission de données, éventuellement fusionnée avec l’unité de traitement 52), et pilotée par un programme d’ordinateur 56 spécifiquement dédié à cette unité de traitement sécurisée 55, ce programme d’ordinateur 56 mettant en œuvre tout ou une partie du procédé de traitement tel que précédemment décrit. Le groupe composé de l’unité de traitement sécurisée 55, de la mémoire sécurisée 54 et du programme d’ordinateur dédié 56 constitue le module sécurisé (PS) du dispositif de cartographie mobile. Dans au moins un mode de réalisation, la présente technique est mise en œuvre sous la forme d’un ensemble de programmes installés en partie ou en totalité sur cette portion sécurisée du dispositif de cartographie mobile. Dans au moins un autre mode de réalisation, la présente technique est mise en œuvre sous la forme d’un composant dédié (CpX) pouvant traiter des données des unités de traitement et installé en partie ou en totalité sur la portion sécurisée du dispositif de cartographie mobile. Par ailleurs, le dispositif comprend également des moyens de communication (CIE) se présentant par exemple sous la forme de composants réseaux (Wi-Fi, 3G/4G/5G, filaire, RFID/NFC, Bluetooth, BLE, LPWan, VLC, etc.) qui permettent au dispositif de recevoir des données (I) en provenance d’entités connectées à un ou plusieurs réseaux de communication et des transmettre des données traitées (T) à de telles entités.
des moyens d’obtention, d’une première série temporelle Hs(t) représentative de l’évolution, dans le temps d’une métrique mesurée par un premier dispositif électronique ; des moyens d’obtention (20), d’une deuxième série temporelle Hp(t) représentative de l’évolution, dans le temps, de la même métrique que celle mesurée par le premier dispositif électronique, [ladite première série temporelle et ladite deuxième série temporelle recouvrant au moins partiellement une période temporelle commune] ; des moyens de calcul (30) d’un déphasage entre la première série temporelle Hs(t) et la deuxième série temporelle Hp(t) délivrant un écart temporel Δt entre ces deux séries temporelles ; des moyens de synchronisation (40) des données horodatées à l’aide de l’horloge du premier dispositif électronique en fonction de l’écart temporel Δt.
Selon un autre aspect, l’invention se rapporte également à un système, dans lequel deux dispositifs électroniques (par exemple un dispositif de cartographie mobile et une station totale) sont utilisés conjointement pour effectuer une mesure indépendante d’une grandeur (ou métrique ou paramètre [A1]) évoluant au cours du temps pour le premier dispositif électronique et le deuxième dispositif électronique afin de former deux séries temporelles qui sont utilisées, selon la méthodes et les moyens décrits ci-dessus pour synchroniser l’horloge du premier dispositif électronique avec l’horloge du deuxième dispositif électronique (ou vice versa) afin de pouvoir déterminer de manière précise (ou affiner la détermination) d’une position du premier dispositif électronique (ou du deuxième) au cour du temps.
SUPPORT ELASTIQUE DE GROUPE MOTOPROPULSEUR DE VEHICULE AUTOMOBILE La présente invention concerne un support élastique de groupe motopropulseur de véhicule automobile, ainsi qu’un véhicule automobile équipé d’un tel support élastique.
Un type de support élastique de groupe motopropulseur connu, présenté notamment par le document EP-A1-3032138, comporte une embase formée par une tôle métallique, comprenant des rebords remontants sur deux côtés, supportant un bloc en élastomère collé dessus qui reçoit une plaque supérieure comportant une tige filetée centrale tournée vers le haut. Un chapeau formé par une tôle métallique comporte une partie plate en appui sur la plaque supérieure qui présente un perçage recevant la tige filetée, et quatre rebords pliés entourant le bloc élastomère.
On réalise de cette manière une liaison élastique entre l’embase fixée sur le châssis d’un véhicule et le chapeau recevant le groupe motopropulseur, pour filtrer les vibrations générées par son fonctionnement.
Toutefois pour un véhicule comportant un groupe motopropulseur dans le compartiment avant, dans le cas d’un choc frontal important transmettant une énergie sur ce groupe, il peut être nécessaire d’obtenir une rupture des supports du groupe motopropulseur afin d’éviter de transmettre aux longerons latéraux recevant ces supports une énergie trop importante, et de limiter leurs déformations.
En particulier certains supports élastiques comportent une embase fixée dans le compartiment moteur sur un côté d’un longeron, reliée par un bloc élastomère à l’extrémité extérieure d’un bras disposé transversalement, l’autre extrémité tournée vers l’intérieure étant fixée par plusieurs vis sur un organe du groupe motopropulseur, par exemple sur la boîte de vitesses.
Lors d’un choc frontal suffisamment violent le groupe motopropulseur en reculant applique une force sur le bras qui tend à pivoter suivant un axe vertical autour du bloc élastomère le retenant à la caisse du véhicule, en entraînant par le couple lié à ce pivotement un cisaillement des vis de fixation sur le groupe.
Après un cisaillement de toutes les vis sauf la dernière, cette vis verticale restante constitue un axe permettant à l’extrémité intérieure du bras de tourner autour, son extrémité extérieure continuant à pivoter par une torsion du bloc élastomère qui se comprime sans empêcher ce pivotement.
Le groupe motopropulseur n'est pas détaché complètement du support élastique et du longeron le supportant, il continue à transmettre une forte contrainte sur ce longeron qui peut générer une cinématique de déformation particulière entraînant des risques d’intrusion d’éléments dans l’habitacle qui sont dangereux.
Elle propose à cet effet un support élastique de groupe motopropulseur de véhicule automobile comportant une embase présentant une face de fixation sur la caisse du véhicule, un bras disposé dans un plan et allongé suivant une direction longitudinale, présentant une extrémité extérieure reliée à l’embase par au moins un bloc en élastomère permettant un pivotement suivant un axe perpendiculaire au plan, une extrémité intérieure de ce bras présentant dans le plan au moins deux perçages de réception de vis de fixation du groupe motopropulseur, ce support étant remarquable en ce que l’extrémité extérieure du bras comporte une face d’appui principale perpendiculaire au plan, qui vient en butée sur l’embase lors d’un pivotement important de ce bras dépassant un angle maximum supérieur aux mouvements prévus pour un fonctionnement normal.
Un avantage de ce support élastique est que pour une fixation du bras, dans le plan horizontal et suivant une direction transversale, sur un côté du groupe motopropulseur disposé à l’avant du véhicule, lors d’un choc frontal entraînant un recul important de ce groupe, le bras pivotant autour de son bloc élastomère de liaison applique dans ce plan un couple élevé sur les vis de fixation, par exemple deux vis avec la première qui finit par se cisailler. La deuxième vis restante forme par rapport au groupe motopropulseur un axe de rotation, qui permet au bras de continuer son pivotement sur l’élastomère jusqu’à ce que la face d’appui vienne en appui sur l’embase.
Le pivotement du bras étant bloqué à ce moment, le recul du groupe motopropulseur transmet son énergie au bras en appliquant un travail en cisaillement de la dernière vis qui finit par céder. Le groupe motopropulseur ne transmet à ce moment plus d’énergie au longeron portant le support, sa déformation est limitée.