INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans un contexte de sécurité S avec diversité d’extrémité et avec identifiant de clé maitre MKI long, cas représenté à la , la méthode de chiffrement et de déchiffrement est celle par défaut définie par le standard 3GPP MCS dans la spécification technique TS 33.180.
Dans un contexte de sécurité S avec diversité d’extrémité et avec identifiant de clé maitre MKI court comprenant l’identifiant de clé maitre de groupe GMK-ID, cas représenté à la , la méthode de chiffrement et de déchiffrement est celle définie par le standard 3GPP MCS dans la spécification technique TS 33.180 dans laquelle l’entité réceptrice R connait l’identité de l’utilisateur de l’entité émettrice E. Elle est applicable uniquement dans les cas de configuration MCX garantissant que l’identité de l’entité émetteur E sera reçue par toutes les entités réceptrices du groupe de communication et est ainsi de la responsabilité de l’administrateur de configuration lorsque c’est ce dernier qui détermine les paramètres compris dans l’information I de contexte de sécurité stockée en mémoire de l’entité émettrice E. Ces paramètres peuvent être mis à jour et modifié, par une entité à distance ou par l’entité émettrice E elle-même.
Dans un contexte de sécurité S avec diversité d’extrémité et avec identifiant de clé maitre MKI court comprenant l’identifiant de clé utilisateur de groupe GUK-ID, cas n’existant pas dans le standard 3GPP MCS et représenté à la , l’identifiant de clé maitre de groupe GMK-ID doit alors être déterminé par l’entité réceptrice R. Cela est réalisé grâce à une étape non représentée mise en œuvre par l’entité réceptrice R après réception de la trame T. Dans cette étape, comprise dans un procédé d’émission de contenu selon l’invention mis en œuvre par l’entité émettrice E et par l’entité réceptrice R et comprenant précédemment les étapes du procédé 1 selon l’invention, l’identifiant de clé maitre de groupe GMK-ID est déterminé en testant toutes les clés maitre de groupe connues de l’entité réceptrice R. En effet, le mode de chiffrement spécifié par la spécification technique TS 33.180 est AEAD-AES-128-GCM, qui vérifie l'intégrité, et il n’est donc pas possible pour l’entité réceptrice R de se tromper de clé maitre de groupe GMK déterminée car l’intégrité n’est vérifiée que pour la clé maitre de groupe GMK correcte. Toutes les clés maitre de groupe GMK associées au groupe de communication G stockées par l’entité réceptrice R ou toutes les clés maitres de groupe GMK stockées par l’entité réceptrice R peuvent être testées.
Dans un contexte de sécurité S avec diversité d’extrémité et sans identifiant de clé maitre MKI, cas n’existant pas dans le standard 3GPP MCS, le contexte de sécurité S qui sera compris dans la trame T est vide (0 bits), comme représenté à la . L’identifiant de clé maitre de groupe GMK-ID doit alors être déterminé par l’entité réceptrice R. Cela est réalisé grâce à une étape non représentée mise en œuvre par l’entité réceptrice R après réception de la trame T. Dans cette étape, comprise dans un procédé d’émission de contenu selon l’invention mis en œuvre par l’entité émettrice E et par l’entité réceptrice R et comprenant précédemment les étapes du procédé 1 selon l’invention, l’identifiant de clé maitre de groupe GMK-ID est déterminé en testant toutes les clés maitre de groupe connues de l’entité réceptrice R. En effet, le mode de chiffrement spécifié par la spécification technique TS 33.180 est AEAD-AES-128-GCM, qui vérifie l'intégrité, et il n’est donc pas possible pour l’entité réceptrice R de se tromper de clé maitre de groupe GMK déterminée. Toutes les clés maitre de groupe GMK associées au groupe de communication G stockées par l’entité réceptrice R ou toutes les clés maitres de groupe GMK stockées par l’entité réceptrice R peuvent être testées. Une fois l’identifiant de clé maitre de groupe GMK-ID déterminé, l’identifiant de clé utilisateur de groupe GUK-ID peut être déterminé sur la base de l’identité de l’utilisateur de l’entité émettrice E, comme dans l’état de la technique.
Dans un contexte de sécurité S sans diversité d’extrémité, le contexte de sécurité S peut être formé de : Un identifiant de clé maitre MKI court formé de l’identifiant de clé maitre de groupe GMK-ID, cas représenté à la , ou Aucun identifiant de clé maitre MKI, cas représenté à la .
En effet, dans un contexte de sécurité S sans diversité d’extrémité l’identifiant de clé utilisateur de groupe n’est pas utilisé pour chiffrer le contenu C.
Dans un contexte de sécurité S sans diversité d’extrémité et sans identifiant de clé maitre MKI, cas n’existant pas dans le standard 3GPP MCS, l’identifiant de clé maitre de groupe GMK-ID doit alors être déterminé par l’entité réceptrice R. Cela est réalisé grâce à une étape non représentée mise en œuvre par l’entité réceptrice R après réception de la trame T. Dans cette étape, comprise dans un procédé d’émission de contenu selon l’invention mis en œuvre par l’entité émettrice E et par l’entité réceptrice R et comprenant précédemment les étapes du procédé 1 selon l’invention, l’identifiant de clé maitre de groupe GMK-ID est déterminé en testant toutes les clés maitre de groupe connues de l’entité réceptrice R. En effet, le mode de chiffrement spécifié par la spécification technique TS 33.180 est AEAD-AES-128-GCM, qui vérifie l'intégrité, et il n’est donc pas possible pour l’entité réceptrice R de se tromper de clé maitre de groupe GMK déterminée. Toutes les clés maitre de groupe GMK associées au groupe de communication G stockées par l’entité réceptrice R ou toutes les clés maitres de groupe GMK stockées par l’entité réceptrice R peuvent être testées.
Le type de mouvement peut aussi être fonction de la direction du geste. Par exemple, un geste de déplacement en translation de la main peut être discriminé en fonction du plan et/ou de la direction de translation. Par exemple sur la , la translation est effectuée selon l’axe perpendiculaire à la paume de la main. La et la illustrent un mouvement de translation de la main dans le même plan parallèle au plan de la surface de détection. Un dans la direction perpendiculaire à la direction longitudinale des doigts ( ) et l’autre dans une direction parallèle à la direction longitudinale des doigts ( ). Dans un autre exemple, une rotation du poignet peut être détectée dans le plan. Ces figures
Préférentiellement, le paramètre de mouvement IC comprend également la détermination de la vitesse et/ou de l’amplitude du mouvement.
Préférentiellement, le paramètre de mouvement IC est déterminé au moins à partir de l’écart entre deux nuages de points acquis successivement. Dans un autre mode de réalisation, le paramètre de mouvement IC est déterminé au moins à partir de l’écart entre des points d’intérêts et/ou des régions d’intérêts entre au moins deux nuages de points générés successivement.
Dans un mode de réalisation alternatif, le paramètre de mouvement IC est calculé à partir des coordonnées de l’objet 10 calculées par la méthode selon le premier aspect de l’invention, c’est-à-dire à partir de ses coordonnées spatiales X1, Y1, Z1 par rapport à la surface de détection 2. Préférentiellement, le paramètre de mouvement IC est calculé à partir de la variation des coordonnées spatiales X1, Y1, Z1 de l’objet 10 entre au moins deux acquisitions.
Utilisation du paramètre de mouvement sur un dispositif d’affichage
Comme vu précédemment, le dispositif électronique peut comprendre un écran d’affichage.
Dans un mode de réalisation, un paramètre de mouvement IC peut commander l’affichage dudit écran.
Dans premier un exemple, l’affichage de l’écran comprend l’affichage d’un pointeur et le déplacement dudit pointeur est commandé à partir des paramètres de mouvement détectés. Par exemple, le dispositif peut être configuré pour que la détection d’un type de mouvement prédéterminé de la main provoque un déplacement du pointeur ou la sélection d’un objet numérique sur lequel le pointeur est positionné.
Dans un second exemple, le dispositif électronique peut être configuré pour que la détection d’un paramètre de mouvement prédéterminé déclenche la commande d’une fonction d’agrandissement (« zoom ») ou de rétrécissement (« dézoom ») d’un objet numérique affiché sur l’écran.
Un avantage est de permettre le contrôle de l’interface d’affichage de l’écran par les mouvements de la main sans avoir besoin de toucher l’écran, fournissant ainsi une véritable alternative aux écrans tactiles traditionnels.
Dans un troisième exemple illustré sur la , le dispositif électronique peut être configuré pour afficher sur un écran 3 une interface utilisateur S3, S2, S1. Une interface utilisateur peut comprendre des zones de commandes 140 (telles que des boutons virtuels) qui, s’ils sont sélectionnés, activent le lancement d’un programme préenregistré (lancement d’une application, de l’extinction du dispositif, augmentation du volume, …).
Préférentiellement, une pluralité d’interfaces utilisateur S1, S2, S3 sont préenregistrés dans un mémoire du dispositif électronique 1. Dans un mode de réalisation, une interface utilisateur S2 est sélectionnée pour être affichée sur l’écran 3 du dispositif électronique.
La sélection d’une interface utilisateur S2 parmi la pluralité d’interfaces est réalisée en fonction du paramètre de mouvement IC et/ou en fonction de la distance déterminée Z1 entre la surface de détection 2 et l’objet 10. Dans l’exemple illustré sur la , chaque interface utilisateur S1, S2, S3 préenregistrée est associée à une distance prédéterminée M1, M2, M3. La distance déterminée Z1 entre la surface de détection 2 et l’objet 10 est comparée auxdites distances prédéterminées M1, M2, M3. Par exemple, une interface utilisateur dont la distance prédéterminée associée est la plus proche de la distance Z1 est sélectionnée. Une fois sélectionnée, l’interface utilisateur S2 est affichée sur l’écran 3 du dispositif électronique.
Dans un autre mode de réalisation, chaque interface utilisateur est associée à une distance prédéterminée et à un paramètre de mouvement prédéterminé. Dans ce cas, la sélection d’une interface est réalisée en fonction de la distance déterminée Z1 entre la surface de détection 2 et l’objet 10 et en fonction du paramètre de mouvement généré par la méthode selon l’invention décrite précédemment.
Un premier avantage est de permettre le contrôle de l’interface d’affichage de l’écran par les mouvements de la main sans avoir besoin de toucher l’écran, fournissant ainsi une véritable alternative aux écrans tactiles traditionnels. Un second avantage est de permettre à l’utilisateur de naviguer plus rapidement et facilement entre différentes interfaces utilisateur en faisant simplement varier la distance entre son doigt et la surface de détection.
Selon un autre aspect, l’invention concerne un procédé d’affichage d’une interface utilisateur sur l’écran d’un dispositif électronique selon l’invention. Ledit procédé comprend la détermination d’une distance Z1 entre la surface de détection 2 du dispositif électronique et un objet 10 ; la fourniture d’une base de données dans laquelle est enregistrée une pluralité d’interfaces utilisateur différentes, chaque interface utilisateur étant associée à une distance prédéterminée différente des autres. L’interface utilisateur à afficher est sélectionnée par comparaison entre la distance déterminée Z1 et les distances prédéterminées associées aux interfaces utilisateur préenregistrées. Le procédé comprend enfin l’affichage de l’interface utilisateur sélectionnée.
Le système peut comprendre un circuit de ventilation mécanique contrôlée, qui comprend des moyens pour prélever de l’air vicié et un échangeur air/air pour réchauffer de l’air fourni dans un local où est le chauffe-eau avec des calories prélevées dans l’air vicié, une partie au moins de cet air vicié étant de préférence extrait d’une cuisine.
Le circuit de chauffage domestique comprend de préférence au moins un ventilo-convecteur comprenant des moyens de circulation pour l’eau du circuit de chauffage, des résistances électriques et un ventilateur, le ventilateur étant utilisé pour forcer une convection d’air ambiant autour des moyens de circulation et des résistances. Le ventilo-convecteur peut comprendre des moyens pour arrêter les résistances et/ou le ventilateur lorsqu’une température de consigne pour une pièce chauffée par ledit ventilo-convecteur est atteinte. Le circuit de chauffage domestique, de préférence chaque ventilo-convecteur, peut comprendre un détecteur de présence qui commande l’ouverture d’une vanne pour alimenter en eau les moyens de circulation et faire fonctionner les résistances et/ou le ventilateur, ce détecteur de présence étant fonctionnellement associé à des moyens pour temporiser l’alimentation en eau les moyens de circulation et le fonctionnement desdites résistances et/ou dudit ventilateur.
Avantageusement, le circuit de chauffage domestique comprend, à son aval, des tubes de chauffage pour un chauffage basse température par le sol.
est une vue schématique en coupe et élévation d’un logement équipé d’un système selon l’invention ;
est une vue schématique en plan du logement de la , illustrant notamment une circulation d’air ;
est une vue schématique partielle du système illustrant notamment un chauffe-eau thermodynamique et des ventilo-convecteurs qui y sont raccordés ;
est une vue schématique partielle du système illustrant notamment le chauffe-eau de la et des panneaux solaires qui y sont raccordés ; et,
est une vue en élévation d’un des ventilo-convecteurs de la .
Les figures 1et 2 illustrent un système 100 de chauffage individuel équipant un logement 200. Dans l’exemple illustré, six pièces 201-206 du logement 200 sont illustrées à la . Ces pièces comprennent un séjour 201, une chambre 202, une salle de bain 203, une cuisine 204, des toilettes 205 et un local servant de chaufferie 206.
Le séjour 201 possède une porte-fenêtre 3 équipée d’un garde-corps 3A.
Le système 100 comprend notamment :
- un chauffe-eau thermodynamique 1, muni d’une pompe à chaleur 41 ;
- un capteur solaire 2, fixé au garde-corps 3A ;
- un radiateur 4, installé dans séjour ; et,
- un système de ventilation mécanique contrôlée (VMC) 10 ;
Un répartiteur R1 permet de répartir la consigne de couple globale filtrée en une consigne de couple du train de roues avant filtrée CTAV' et une consigne de couple du train de roues arrière filtrée CTAV'.
Un module M2 d'adaptation de passage des jeux du train de roues avant permet d’adapter de façon continue la consigne de couple globale filtrée répartie au passage des jeux du train de roues avant 11 dans le but de diminuer les oscillations de la chaîne de traction liées à la traversée des jeux mécaniques.
Un module M3 d'adaptation de passage des jeux du train de roues arrière permet d’adapter de façon continue la consigne de couple globale filtrée répartie au passage des jeux du train de roues arrière 17 dans le but de diminuer les oscillations de la chaîne de traction liées à la traversée des jeux mécaniques.
Les modules M4 et M5 dont la fonction est détaillée ci-après permettent d'effectuer une compensation inertielle des couples obtenus en sortie des modules M2 et M3.
La fonction de filtre d'agrément préventif est régie par les équations suivantes:
La consigne de couple globale filtrée Pfilpwt pour les trains de roues avant et les trains de roues arrière s'exprime de la façon suivante:
Les consignes de couple finales du train de roues avant CTAVf et du train de roues arrière CTARf s'expriment de la façon suivante:
- IVC étant la consigne de couple globale correspondant à la volonté d'accélération du conducteur, - dCinc étant le gradient de couple d’incrément, - dCdec étant le gradient de couple de décrément, - Cfilpwt étant la consigne de couple globale filtrée, - R étant un ratio de répartition du couple filtré entre le train de roues avant et le train de roues arrière, ledit ratio de répartition étant compris entre 0 et 1 dans le cadre d'un référentiel du train de roues avant, - CoffTAV étant le coefficient de décalage pour le passage des jeux mécaniques du train de roues avant, - CoffTAR étant le coefficient de décalage pour le passage des jeux mécaniques du train de roues arrière, - CinTAV étant le terme de compensation inertielle lié au train de roues avant, - CinTAR étant le terme de compensation inertielle lié au train de roues arrière, - CTAVf étant la consigne de couple finale du train de roues avant, - CTARf étant la consigne de couple finale du train de roues arrière.
On décrit ci-après, en référence avec la , la fonction de filtre d'agrément préventif basée sur la mise en œuvre des équations précitées.
Le module M1 filtre de façon continue la consigne de couple globale IVC. A cet effet, le module M1 comporte un limitateur dynamique de pente ("Rate limiter" en anglais) destiné à limiter, de façon continue, le gradient de couple de la consigne de couple globale à partir du couple cible (IVC) et du couple courant obtenu en sortie de filtre correspondant à la consigne de couple globale filtrée Cfilpwt.
Ainsi, le module M11 limite un gradient de couple d'incrément dCinc de la consigne de couple globale IVC et un gradient de couple de décrément dCdec de la consigne de couple globale IVC. A cet effet, une cartographie M12 à deux dimensions calcule le gradient de couple d'incrément dCinc à partir de la consigne de couple globale non filtrée IVC et de la consigne de couple globale filtrée Cfilpwt. Une cartographie M13 à deux dimensions calcule le gradient de couple de décrément dCdec à partir de la consigne de couple globale non filtrée IVC et de la consigne de couple globale filtrée Cfilpwt. Préalablement, la consigne de couple globale filtrée Cfilpwt pourra être intégrée par le module M14 grâce à un retard unitaire.
Ainsi, en fonction de la calibration effectuée par le concepteur dans les cartographies d’incrément et de décrément M12, M13, on obtient un profil de couple d'agrément souhaité, c’est-à-dire la consigne de couple globale filtrée Cfilpwt, centrée autour du 0Nm, tel que cela est montré sur la .
En outre, le répartiteur R1 répartit la consigne de couple globale filtrée Cfilpwt en une consigne de couple du train de roues avant filtrée CTAV' et une consigne de couple du train de roues arrière filtrée CTAR'. Comme on peut le voir sur la , les deux consignes de couple CTAV', CTAR' sont également centrées autour 0Nm.
Le répartiteur R2 répartit la consigne de couple IVC non filtrée en une consigne de couple du train de roues avant non filtrée CTAV et une consigne de couple du train de roues arrière non filtrée CTAR.
Les répartitions de couple sont effectuées notamment en fonction de critères énergétiques. Ces deux aspects de consigne de couple filtrée et non filtrée sont utiles pour le calcul du couple de passage des jeux des différents trains de roues 11 et 17.
Le passage des jeux mécaniques dépend de l'organe moteur monté sur le train de roues 11, 17. Un module d’adaptation du passage des jeux M2, M3 propre à chaque train de roues 11, 17 est donc nécessaire afin de limiter les oscillations de la chaîne de traction.
Une méthode d’apprentissage automatique (ou « Machine Learning » en anglais) permet d’obtenir un modèle capable de résoudre des tâches sans être explicitement programmé pour chacune de ces tâches. L'apprentissage automatique comporte deux phases. La première phase consiste à définir un modèle à partir de données présentes dans une base de données d’apprentissage, appelées aussi observations. La définition du modèle consiste notamment ici à reconnaître un état neurophysiologique délétère. Cette phase dite d'apprentissage est généralement réalisée préalablement à l'utilisation pratique du modèle. La seconde phase correspond à l’utilisation du modèle : le modèle étant défini, de nouvelles données peuvent alors être soumises au modèle afin de déterminer l’état neurophysiologique de l’opérateur 14.
En variante, le module de traitement 32 est configuré pour extraire de chaque donnée au moins un paramètre représentatif de l’état neurophysiologique de l’opérateur 14 en mettant en œuvre une méthode d’apprentissage profond appliquée directement sur la donnée associée.
Une méthode d’apprentissage profond (ou « Deep Learning ») est une technique reposant sur le modèle des réseaux neuronaux, ou réseaux de neurones : des dizaines voire des centaines de couches de neurones sont empilées pour apporter une plus grande complexité au modèle. En particulier, un réseau de neurones est en général composé d'une succession de couches dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la précédente. Chaque couche est composée d’une pluralité de neurones, prenant leurs entrées sur les neurones de la couche précédente. À chaque synapse entre neurones est associée un poids synaptique, de sorte que les entrées reçues par un neurone sont multipliées par ce poids, puis additionnées par ledit neurone. Le réseau neuronal est optimisé grâce aux ajustements des différents poids synaptiques pendant son entrainement en fonction des données présentes dans la base de données d’apprentissage. Le réseau de neurones ainsi optimisé est alors le modèle. Un nouveau jeu de donnés peut alors être donné en entrée du réseau de neurones qui fournit alors le résultat de la tâche pour laquelle il a été entrainé.
En variante, le module de traitement 32 est configuré pour extraire de chaque donnée au moins un paramètre représentatif de l’état neurophysiologique de l’opérateur 14 en mettant en œuvre une modélisation prédéterminée appliquée à la donnée associée.
La modélisation prédéterminée est par un exemple un modèle physique comprenant un ensemble de règles prédéterminées par un expert du domaine.
Dans un mode de réalisation avantageux, le module de traitement 32 est configuré pour extraire de chaque donnée au moins un paramètre représentatif de l’état neurophysiologique de l’opérateur 14 en mettant en œuvre un algorithme choisi en fonction de la catégorie de l’opérateur 14 parmi le groupe constitué de:
une extraction d’une caractéristique prédéterminée de la donnée associée suivi d’une méthode d’apprentissage automatique ; une méthode d’apprentissage profond appliquée directement sur la donnée associée ; une modélisation prédéterminée appliquée à la donnée associée.
A titre d’exemple, pour une catégorie dans lequel l’entrainement de la méthode d’apprentissage profond associé a été fait sur un grand nombre de données et avec des bons résultats de performance, cette méthode sera privilégiée. A l’inverse, pour une catégorie avec peu de données d’expérience et où les méthodes d’apprentissage automatique sont moins performantes, une modélisation prédéterminée est privilégiée pour éviter les faux positifs.
Le module de détection 34 est configuré pour recevoir la catégorie associée à l’opérateur 14 déterminée par le module de catégorisation 31 et le ou les paramètres représentatifs déterminé(s) par le module de traitement 32.
Le module de détection 34 est en outre configuré pour appliquer un modèle issu d’une méthode d’apprentissage automatique pour déterminer en fonction des paramètres représentatifs si l’opérateur 14 est dans un état neurophysiologique nominal ou dans un état neurophysiologique altéré.
La méthode d’apprentissage automatique utilisée par le module de détection 34 est différente, ou éventuellement similaire à celle utilisée par le module de traitement 32.
Le modèle est choisi parmi une liste de modèles prédéterminés en fonction de la catégorie associée à l’opérateur 14.
La représente un organigramme du procédé de la construction et de l’entrainement de tels modèles prédéterminés.
Dans un premier temps, le protocole expérimental est mis en place. Il s’agit de définir pour l’état neurophysiologique que l’on veut surveiller :
la manière de générer cet état chez des sujets, les capteurs pertinents pour le surveiller, les moyens de collecter la « vérité terrain », aussi appelée le label, i.e. l’état dans lequel se trouve le sujet (par exemple : fatigue normale ou fatigue extrême), le nombre de sujets nécessaire afin d’assurer une représentativité suffisante du modèle, ainsi que les variabilités interindividuelles ou en termes d’objets portés que l’on veut adresser, l’environnement de collecte (laboratoire, vol, etc.) et sa représentativité par rapport à l’utilisation finale du système, les biais potentiels liés à l’expérimentation.