INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
représente un schéma illustrant un procédé, selon l’invention, d’entraînement non supervisé d’un modèle d’apprentissage configuré pour la détection de motifs récurrents, par exemple des parties d’objets dans une séquence d’image,
représente un organigramme d’une variante de réalisation de l’invention permettant la détermination d’un score de confiance de chaque détection,
représente plusieurs exemples d’histogrammes déterminés à l’issue d’un entraînement du modèle pour déterminer le score de confiance,
illustre le calcul du seuil de visibilité d’un détecteur de motifs selon un mode de réalisation de l’invention,
représente un exemple de résultats obtenus à l’aide du modèle de détection automatique entraîné au moyen du procédé selon l’invention.
La schématise un mode de réalisation d’un procédé d’entraînement non supervisé de détecteurs de motifs selon l’invention.
Dans l’exemple de la , les données traitées sont des séquences d’images et l’objectif de la tâche à apprendre n concerne la détection de parties d’objets, par exemple les parties du corps d’un animal (tête, pattes, ailes..). Sans sortir du cadre de l’invention, les données peuvent être d’autres types (images 2D, 3D, issues de capteurs de perception de différents types, données audio, texte, multimedia, radars, ...). De façon générale, l’objectif du procédé est de détecter des motifs récurrents, plus particulièrement des motifs connexes, dans la séquence de données pour une catégorie d’objets.
Le procédé d’entrainement de la est décrit pour le traitement d’une image mais l’entrainement nécessite un ensemble de plusieurs images.
Sur l’exemple de la , le procédé reçoit donc en entrée une image x en deux dimensions. Cette image est fournie en entrée d’un système extracteur de caractéristiques, par exemple un réseau de neurones convolutifs 101, produisant un ensemble de caractéristiques représentatives de l’entrée x. Afin de limiter la complexité globale de l’entraînement, il est possible d’utiliser des réseaux de neurones déjà pré-entrainés, auquel cas il suffit de retirer un certain nombre de couches de fin du réseau (généralement spécifiques à la tâche pour laquelle ce réseau a été entraîné) afin d’obtenir les caractéristiques de l’image..
Le réseau de neurones convolutifs 101 a pour fonction d’extraire des caractéristiques pertinentes ou des représentations abstraites permettant de caractériser les informations importantes contenues dans l’image.
Ainsi, le réseau de neurones 101 fournit en sortie un tenseur d’ordre trois F(x), de dimensions H lignes, W colonnes, dont chaque coordonnée correspond à un vecteur de dimension D contenant les caractéristiques extraites d’une région de l’image. Les dimensions H,W du tenseur sont en général plus petites que les dimensions de l’image d’entrée x puisqu’au fur et à mesure des couches du réseau de neurones convolutifs, la taille des cartes de sorties est réduite, bien que le nombre de canaux (dimension D) augmente.
Par la suite, les indices h,w désignent les coordonnées d’un point ou d’un vecteur dans une carte de dimension H,W ou un tenseur de dimension H,W,D.
Le réseau de neurones convolutifs 101 peut être remplacé par tout autre algorithme d’apprentissage machine adapté à extraire des caractéristiques pertinentes des données d’entrée.
Enfin, on met en place le profilé de blocage 15 pour qu'il coopère avec le profilé principal 12 et le profilé amovible 14 pour maintenir ce dernier dans sa position fonctionnelle. Pour cela, on déplace le profilé de blocage 5, selon les flèches de la , de manière engager simultanément ; - son premier rebord 153 contre la face interne de la première aile 121 du profilé principal 12, - la partie 157 de son aile interne 156 dans la deuxième rainure longitudinale 148 du rebord 147 du profilé amovible 14 de manière à ce que la face interne de ladite partie 157 soit en appui contre la face externe de la première aile 161 de l'organe de serrage 16, et - son deuxième rebord 154 entre l'ailette externe 164 de l'organe de serrage 16 et l'âme 143 du profilé amovible 14 jusqu'à ce que la partie 155 dudit deuxième rebord 154 vienne s'insérer dans la rainure interne 165 de ladite ailette externe 164.
L'Homme du Métier n'aura aucune difficulté à dimensionner l'organe de serrage 16, d'une part, pour permettre la mise en place du profilé de blocage 15 et, d'autre part, pour que l'organe de serrage 16 exerce une pression sur le profilé de blocage 15 de sorte à garantir sa coopération avec le profilé principal 12 et le profilé amovible 14.
Selon un mode de réalisation préféré, l'organe de serrage 16 a également une longueur inférieure à celle de la coulisse 11 de sorte à pouvoir régler la valeur de la pression exercée sur le profilé de blocage 15 en adaptant le nombre d'organes de serrage 16 mis en place le long de ladite coulisse 11 en fonction notamment de la longueur de cette dernière.
Avec les configurations précédemment décrites, on comprend bien qu'en recouvrant toute les parties des profilés principal 2,12 et amovible 4,14 et de l'organe de serrage 6,16 située du côté gauche de la coulisse 1,11 (c'est-à-dire du côté opposé à la fente 3,13), chaque profilé de blocage 5,15 coopère avec le profilé principal 2,12 et le profilé amovible 4,14 pour également masquer les zones d'accouplement mécanique desdits profilés principal 2,12 et amovible 4,14 ainsi que les éventuelles vis, non représentées, solidarisant les profilés principal 12 et amovible 14 entre eux.
Ainsi, en référence notamment aux figures 5 et 6 relative à la coulisse 11, le profilé amovible 14 est mis en place sur le profilé principal 12, puis solidarisé sur ce dernier par l'intermédiaire d'une pluralité de vis V. Ensuite, on solidarise l'organe de serrage 16 est mis en place sur le profilé amovible 14. Enfin, on met en place le profilé de blocage 15 pour qu'il coopère avec le profilé principal 12 et le profilé amovible 14. On comprend alors bien que le profilé de blocage 15 est avantageusement conformé (section transversale en forme générale de L pivoté de 90° sur la droite) pour cacher les zones d'accouplement mécanique entre le profilé de blocage 15 et lesdits profilés principal 12 et amovible 14 et organe de serrage 16, mais également les vis V de solidarisation des profilés principal 12 et amovible 14. Il en est de même pour la coulisse 1 précédemment décrite. Cette caractéristique est intéressante car elle renforce l'aspect esthétique de la coulisse 1,11 selon l'invention.
La coulisse 1,11 selon l'invention trouve une application particulière pour guider un volet roulant ou similaire équipant une ouverture d'un bâtiment.
Enfin, il va de soi que les exemples de coulisse 1,11 conformes à l'invention qui viennent d'être décrits ne sont que des illustrations particulières, en aucun cas limitatives de l'invention.
DÉTECTION ET CORRECTION DE FAUSSES CLASSIFICATIONS POSITIVES À PARTIR D’UN OUTIL DE DÉTECTION DE SABLE DE PRODUIT Contexte La classification des séries chronologiques joue un rôle important dans l’industrie pétrolière et gazière ainsi que dans de nombreuses autres disciplines comme la reconnaissance vocale, la finance et la médecine. En règle générale, les techniques de classification des séries chronologiques peuvent être divisées en approches basées sur les caractéristiques et basées sur la distance.
Dans les approches basées sur les caractéristiques, une procédure d’extraction de caractéristiques est effectuée avant une phase de classification, tandis que les approches basées sur la distance n’ont pas de phase d’extraction de caractéristiques en raison des distances appropriées définies à travers lesquelles la phase de classification est effectuée.
Dans les approches basées sur la distance, les distances peuvent être calculées sur une représentation brute ou réduite ou sur des coefficients décomposés (par exemple la transformée de Fourier) d’une série chronologique. Cependant, les performances des approches basées sur la distance dépendent fortement de la qualité de l’alignement des séries chronologiques. Les signaux de l’outil de détection de sable de produit (PSDT) ont une faible caractéristique structurelle car les événements d’injection de sable et un certain nombre de sables impactants, ainsi que de nombreux autres facteurs dans un environnement de fond de puits, sont assez aléatoires. Par conséquent, les approches basées sur la distance peuvent ne pas fonctionner efficacement pour détecter les occurrences d’entrée de sable en fond de puits.
Dans les approches basées sur les caractéristiques, on peut analyser des caractéristiques telles que, par exemple, la moyenne, la variance, le maximum, le minimum, l’entropie, la densité spectrale de puissance, les coefficients de Fourier, la fonction d’autocorrélation, etc., qui capturent des statistiques de signaux qui identifient une certaine classe. Un avantage principal des approches basées sur les caractéristiques est la représentation compacte d’un signal. Cependant, étant donné que les signaux du monde réel ont tendance à ne pas être stationnaires en raison d’un certain nombre de facteurs imprévisibles, de nombreuses autres caractéristiques peuvent être nécessaires pour capturer un contenu informatif. Par conséquent, la formulation et la sélection des caractéristiques sont très importantes lors de l’utilisation d’approches basées sur les caractéristiques.
L’utilisation d’une transformée en ondelettes est une autre approche pour exploiter les caractéristiques de la structure temporelle. En utilisant une transformée en ondelettes, une forme d’onde de série chronologique peut être séparée en composants « signal » et « bruit », qui peuvent être utilisés pour obtenir des caractéristiques plus informatives à des fins de classification. Étant donné que les formes d’onde PSDT à un point d’entrée d’injection de sable présentent des modèles spécifiques, la transformée en ondelettes peut être utilisée pour formuler certaines caractéristiques.
L’utilisation d’une approche contemporaine d’apprentissage profond pour la classification de séries chronologiques, qui pourrait être considérée comme une approche d’apprentissage automatique basée sur les caractéristiques, peut être une bonne approche pour
détecter les points d’entrée de sable en fond de puits. Cependant, cette approche nécessiterait un ensemble de données volumineux et bien étiqueté et des ressources informatiques matérielles et logicielles complémentaires.
Un modèle de classification peut facilement être trouvé dans la littérature, comme, par exemple, le voisin k le plus proche, les machines à vecteurs de support, les arbres de décision, la forêt aléatoire, la régression logistique et les réseaux de neurones profonds. Bien que ces procédés puissent fonctionner différemment, la sélection de ces procédés pour une approche basée sur les caractéristiques est principalement une recherche par quadrillage.
Résumé Des modes de réalisation de l’invention peuvent fournir un procédé pour détecter des points d’entrée de sable en fond de puits. Un dispositif informatique reçoit une sortie de détection de sable d’un outil de détection de sable de produit et une forme d’onde de série chronologique brute correspondant à une entrée de l’outil de détection de sable de produit. Le dispositif informatique détecte au moins un point d’entrée de sable en fond de puits à une profondeur de diagraphie sur la base de la sortie de détection de sable de l’outil de détection de sable de produit. En réponse à la détection de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits, le dispositif informatique extrait un sous-ensemble de caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute. Le dispositif informatique détermine si la détection de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est un vrai positif ou un faux positif sur la base du sous-ensemble extrait des caractéristiques et d’un classificateur de forêt aléatoire entraîné. En réponse à la détermination du fait que la détection est le vrai positif, une action corrective est exécutée concernant l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits.
Les méthodes d’apprentissage machine supervisées présentent l’inconvénient de nécessiter une annotation des données afin de fournir des valeurs de vérité durant l’entraînement, ce qui représente une tâche coûteuse et complexe à mettre en place. Elle nécessite souvent l’appel à des experts pour annoter les données d’entraînement. Par ailleurs, la précision des annotations a un impact direct sur l’entraînement des modèles d’apprentissage supervisés. Ainsi, afin de réduire les coûts d’une telle tâche, il est parfois possible de faire appel à des plateformes de travail collaboratif (« crowdsourcing » en anglais), dont les contributeurs ne sont pas nécessairement experts du domaine, entraînant une perte en qualité des annotations et dégradant les performances de l’entraînement.
Il existe donc un besoin pour une méthode de détection de motifs récurrents non supervisée permettant à la fois de fournir un outil de pré-annotation automatique (dont un expert pourrait plus rapidement vérifier les résultats) mais constituant également un préalable à des systèmes de reconnaissance explicables.
La détection de motifs récurrents ou parties d’objets dans une image ou plus généralement dans un ensemble de données est un problème qui a été massivement abordé dans la littérature ces dernières années, en particulier pour des applications de vision assistée par ordinateur impliquant des tâches de reconnaissance fine.
Il existe principalement trois catégories de méthodes d’apprentissage automatique pour la détection de parties d’objets ou motifs récurrents : des méthodes supervisées, semi supervisées ou non supervisées.
Les méthodes supervisées présentent l’inconvénient de nécessiter une base de données d’entraînement annotées, l’opération d’annotation étant coûteuse à réaliser comme indiqué ci-dessus. Par ailleurs, la quantité de données d’entraînement nécessaire étant en général très importante, il existe souvent un compromis entre le coût et la qualité des annotations.
Les méthodes semi supervisées ne nécessitent pas d’annoter les données d’entraînement mais requièrent tout de même des informations sur la catégorie des objets à détecter, par exemple une espèce particulière d’oiseau dans le cas où l’objet à détecter concerne des oiseaux. Dans ce cas, les détecteurs de motifs constituent des produits intermédiaires du système et sont optimisés uniquement dans le but de réaliser la tâche finale (par ex. une tâche de classification). Par ailleurs, ces méthodes n'offrent pas de garantie de couverture de l'objet car seules les parties "intéressantes" pour la tâche finale sont détectées.
Dans le domaine des méthodes d’apprentissage non supervisées appliquées à la détection de parties d’objets dans des images, chaque image est généralement d’abord encodée en un ensemble de caractéristiques ou « features » en anglais. Ainsi, l’objectif de rechercher des parties d’objets dans l’espace visuel est transformé en un objectif de recherche de motifs récurrents dans le domaine des caractéristiques encodées, cet espace étant vraisemblablement plus robuste aux transformations géométriques.
Les premières méthodes d’apprentissage non supervisées utilisaient des descripteurs d’images basés sur des histogrammes encodant la couleur ou le gradient (i.e. des éléments saillants tels que des contours) pour extraire des caractéristiques pertinentes de l’image puis appliquaient un algorithme de partitionnement, par exemple du type K moyennes ou Séparateurs à Vaste Marge (SVM). Plus récemment des méthodes de détection non supervisées basées sur des caractéristiques extraites à partir de réseaux de neurones convolutifs profonds ou « deep CNN » en anglais ont été proposées.
De manière générale, les méthodes de l’art antérieur ne permettent pas d’évaluer la performance des détecteurs de motifs ou parties d’objets de façon indépendante. Au contraire, la performance des algorithmes est évaluée globalement comme un gain de précision sur la tâche finale de classification. Un inconvénient de ces méthodes est qu’elles sont fortement dépendantes du type d’architecture de traitement choisi pour la mise en œuvre du processus de décision.
Par exemple, la publication scientifique « 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 » donne un exemple de méthode d’apprentissage non supervisé pour la détection de parties d’objets. La méthode décrite dans cette référence utilise un réseau de neurones convolutifs complété par une couche de filtres convolutifs pour réaliser les détecteurs. Cependant, si ces détecteurs sont initialement entraînés de manière non-supervisée, comme mentionné par les auteurs la méthode nécessite néanmoins de connaître la classe des objets à détecter afin de réaliser un affinage des paramètres des détecteurs après l’entraînement. Elle ne consiste ainsi pas en une méthode réellement non supervisée.
L’invention propose une nouvelle méthode d’apprentissage non supervisée qui ne nécessite aucune annotation préalable des données ni aucune information sur les catégories d’objets à détecter.
L’invention permet de construire des détecteurs de parties d’objets comme des sommes pondérées de cartes d’activation en exploitant les caractéristiques d’un réseau de neurones convolutifs profond pré-entrainé. En effet, la plupart des systèmes de reconnaissance visuelle actuels utilisent des réseaux de neurones qui sont pré-entrainés sur des tâches de classification utilisant des millions d’images d’entraînement, et qui sont le fruit d’une décennie d’optimisation par la communauté scientifique. Bien qu’initialement dédiées à une tâche de classification spécifique, les premières couches de ces réseaux peuvent cependant être utilisées afin d’extraire des caractéristiques pertinentes de l’image. Les détecteurs sont entraînés globalement sur l’ensemble des images d’apprentissage et non localement (à l’échelle d’une seule image) comme certaines méthodes de l’art antérieur (Jian Zhang, Runsheng Zhang, Yaping Huang, and Qi Zou. Unsupervised Part Mining for Fine-grained Image Classification. [preprint] ArXiv, abs/1902.09941, 2019) qui requièrent une phase supplémentaire d’alignement sémantique.
L’invention est basée sur des fonctions de coût qui sont définies afin d’assurer certaines propriétés de localité, d’unicité ou de regroupement propres à la détection de parties d’objets connexes.
L’invention ne nécessite aucun réglage supplémentaire basée sur la connaissance des classes à détecter ou des catégories d’objets visées. L’invention ne nécessite pas de modifier les paramètres du réseau pré-entrainé servant à l’extraction des caractéristiques de l’image, ce qui permet d’obtenir une convergence rapide durant l’entraînement des détecteurs et de coupler l’invention à différents modèles d’intelligence artificielle pré-entrainés aptes à fournir des caractéristiques pertinentes extraites des données dans une approche « boîte noire ».
En particulier, le critère de regroupement permet de limiter la détection de parties d’objets non adjacentes entre elles ce qui évite le recours à un filtrage manuel supplémentaire.
L’invention permet aussi de fournir une mesure de confiance associée à la décision et basée sur la distribution des scores de corrélation sur l’ensemble des données d’entraînement.
Au cours d’une deuxième sous-étape, on émet une commande d’ouverture depuis le moyen de commande 9 vers le premier contacteur 5 afin d’isoler physiquement la batterie.
Au cours d’une troisième sous-étape, on détermine la localisation du défaut en fonction des mesures du premier capteur de courant 2a, du deuxième capteur de courant 2d, du troisième capteur de courant 3d et du quatrième capteur de courant 4a par l’intermédiaire du moyen de commande 9.
Au cours d’une quatrième sous-étape, on émet une commande d’activation depuis le moyen de commande 9 vers le premier fusible commandé 2b. L’analyse et la comparaison des courants via les capteurs de courant 2d, 3d et 2a permettent d’identifier la localisation du défaut entraînant un court-circuit. Le moyen de commande 9 actionne alors l’élément de commutation le plus proche du défaut.
Au cours d’une cinquième sous-étape, après le déclenchement du premier fusible commandé 2b, on émet une commande de fermeture depuis le moyen de commande 9 vers le premier contacteur 5 et vers l’organe de protection 2c SSPC afin de rétablir l’alimentation de l’autre moteur électrique.
Le procédé de commande comprend également des étapes lors de l’apparition d’un défaut, tel qu’un court-circuit ou une surtension sur la barre de puissance 8.
Au cours d’une troisième sous-étape, on compare les mesures du premier capteur de courant 2a, du deuxième capteur de courant 2d, du troisième capteur de courant 3d et du quatrième capteur de courant 4a par l’intermédiaire du moyen de commande 9, afin de déterminer la localisation du défaut. La comparaison des mesures ne permettant pas de déterminer la localisation du défaut, on considère que le défaut se situe au niveau de la barre de puissance 8.
Au cours d’une quatrième sous-étape, on émet un message d’information de défaut d’alimentation.
Le procédé de commande comprend également des étapes lors de l’apparition d’un défaut, tel qu’un court-circuit ou une surtension sur la batterie.
Au cours d’une première sous-étape, on détecte un défaut sur la batterie par l’intermédiaire du moyen de commande 9 en fonction des mesures du premier capteur de courant 2a et/ou de l’organe de protection 2c SSPC. Une telle erreur est caractérisée, par exemple, par un courant nul.
Au cours d’une deuxième sous-étape, on émet une commande d’ouverture depuis le moyen de commande 9 vers le premier contacteur 5 afin d’isoler physiquement la batterie et on émet une commande d’ouverture depuis le moyen de commande 9 vers l’organe de protection 2c SSPC.
Au cours d’une troisième sous-étape, on émet une commande de fermeture depuis le moyen de commande 9 vers le troisième contacteur 7 afin de rétablir l’alimentation des moteurs électriques.
Au cours d’une quatrième sous-étape, on initie une séquence de pré-charge sur l’alimentation de secours afin de charger les capacités des moteurs électriques. Une fois les capacités chargées, on active la ligne principale . Afin de garantir la qualité du réseau électrique, des capacités sont placés à différents endroits de l’unité de commande de la puissance d’une batterie (moteur électrique, en sortie de l’organe de protection SSPC 2c). Afin d’éviter une connexion brutale de ces capacités sur la tension de la batterie de secours lors de la commutation de l’organe 7, une séquence de précharge (qui limite le courant transitant dans l’organe de commutation 7) est activée et permet d’augmenter la tension desdites capacités afin d’égaliser les tensions en amont et en aval. Une fois les tensions amont et aval égales, la séquence de précharge est terminée et la ligne principale permettant de fournir la puissance nécessaire au moteur est activée.
Le procédé de commande comprend également des étapes lors de l’apparition d’un défaut, tel qu’un court-circuit ou une surtension) sur l’alimentation de secours.
Au cours d’une première sous-étape, on détecte un défaut sur l’alimentation de secours par l’intermédiaire du moyen de commande 9 en fonction des mesures du quatrième capteur de courant 4a. Une telle erreur est caractérisée par exemple, par un courant nul.
Le réseau de neurones convolutifs 101 est complété par une couche de détection 102 comprenant au moins un détecteur de motifs récurrents au sein des caractéristiques extraites des données d’entrée. Sur l’exemple de la , un nombre p de détecteurs k (1) ,…k (p) est représenté, chaque détecteur est implémenté au moyen d’un filtre de convolution de longueur D égale à la dimension d’un vecteur de caractéristiques, D étant un entier strictement positif.
Un objectif de l’entraînement du modèle de détection selon l’invention est d’apprendre les coefficients des filtres détecteurs k (1) ,…k (p) de manière à ce que chaque détecteur soit configuré pour détecter une partie d’un objet.