INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le côté supérieur 24 est alors évasé par rapport au conduit 30 selon un angle moyen « a » plus grand que l’angle moyen « b » du côté inférieur 23.
En particulier, la partie supérieure 21 de la première extrémité libre ouverte 13 est ici la partie de la première extrémité libre ouverte la plus excentrée par rapport au conduit 30, c’est-à-dire présentant un décalage radial maximal (correspondant donc à un angle moyen « a » maximal).
Dans l’exemple de réalisation représenté, le côté supérieur 24 du tronçon évasé 20 a un profil sensiblement en forme de « S ».
Le côté supérieur 24 du tronçon évasé 20 et le côté supérieur 36 du tronçon d’écoulement 32 forment alors ici une ligne courbe, laquelle est en forme de « S ».
De plus, la partie inférieure 22 de la première extrémité libre ouverte 13 est ici la partie de la première extrémité libre ouverte qui est la moins excentrée par rapport au conduit 30, c’est-à-dire présentant un décalage radial minimal.
Dans le mode de réalisation représenté ici, ce décalage radial minimal est même nul.
L’angle « b » formé par le côté inférieur 23 par rapport au conduit 30 est alors considéré comme nul.
Le côté inférieur 23 du tronçon évasé 20 a en outre un profil sensiblement droit.
Le côté inférieur 23 du tronçon évasé 20 et le côté inférieur 35 du tronçon d’écoulement 32 forment en outre ici une ligne droite.
De plus, le côté supérieur 36 du tronçon d’écoulement 32 présente ici une hauteur croissante depuis l’embout de raccordement 31 par rapport au côté inférieur 35, correspondant au diamètre croissant.
Toutefois, ce diamètre, et donc la hauteur, pourraient être constants.
Les figures 2C et 2D présentent le dispositif de collecte 10 vu respectivement de dessus et de dessous.
Ces figures montrent que le dispositif présente une symétrie par rapport à un plan médian (non représenté), lequel correspond par exemple à un plan sagittal de la patiente lorsque le dispositif est en place.
Un tel plan médian passe alors par le côté supérieur 16 et le côté inférieur 15 du dispositif 10.
Selon un mode de réalisation, la modification de l’infrastructure peut être choisie notamment parmi l’ajout d’une signalisation (limitation de vitesse, feu, céder le passage, stop, etc.), la construction d’une nouvelle voie, passage d’un brin à sens unique, construction d’une nouvelle route, etc.
Exemples comparatifs Les caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture des exemples comparatifs ci-après.
Afin d’illustrer le potentiel de l’invention, une étude de cas a été menée sur 723 brins (723 points de mesure) d’un réseau routier de la métropole de Lyon avec des données collectée sur la totalité de l’année 2021. Les données de trafic mesurées correspondent aux données FCD (données de géolocalisation horodatées) et aux données référence mesurées par des boucles de comptage (mesures de débit aux points de mesure). Les variables topographiques (données macroscopiques) et temporelles associées à ces mesures complètent les données de ce cas d’étude. La localisation des brins considérés est présentée à titre purement illustratif sur la . Sur cette figure, les points en gris correspondent aux points de mesure équipés de boucle de comptage. Ce jeu de données est aléatoirement divisé en un ensemble d’entraînement de 70% et un ensemble de test de 30%.
Pour ces mesures, on applique trois procédés de détermination du débit de véhicules sur le même ensemble d’entraînement :
Un modèle de régression, selon un art antérieur, pour lequel un unique modèle de régression monovariable d’ordre un est appliqué à l’ensemble des données, Un réseau de neurones artificiels, qui génère un modèle de débit sur la base des données FCD et des mesures aux points de mesure, et Le procédé selon un mode de réalisation de l’invention, avec un classifieur obtenu par un apprentissage automatique de forêt d’arbres décisionnels, et avec un modèle de débit obtenu par un modèle de régression monovariable d’ordre un pour chaque classe.
Le modèle de régression est un simple modèle de régression monovariable d’ordre un, calibré pour obtenir une estimation du débit réel à partir du débit déterminé par les données de géolocalisation horodatées. Le modèle de régression peut s’écrire :
Avec x le débit issu des données de géolocalisation horodatées, le débit réel déterminé, et et des coefficients de régression. Pour cet exemple, l’optimisation des coefficients sur l’ensemble d’entraînement donne des valeurs et .
Le réseau de neurones artificiels possède les mêmes données en entrée que le classifieur selon l’invention. Le réseau de neurones est entraîné sur les mêmes données d’entraînement que le modèle de régression. Il est composé de 5 couches comportant chacune respectivement 24, 12, 12, 8, et 8 nœuds. Tous les nœuds ont la même fonction d’activation : Reticfied Linear Unit (pouvant être traduit par unité linéaire rectifié) Cependant, d’autres fonctions d’activation pourraient être choisies. La sortie du réseau de neurones donne directement une estimation du débit de véhicules.
Afin d’analyser la performance des différents modèles, nous utilisons la métrique GEH (Geoffrey E. Havers) telle que décrite notamment dans le document Feldman, Olga. "The GEH measure and quality of the highway assignment models." Association for European Transport and Contributors (2012): 1-18. La métrique GEH peut être définie par :
Où M et C correspondent respectivement aux débits prédit (obtenu par procédé de détermination) et réel (issu de la mesure). En général, un GEH inférieur à 5 est considéré comme une bonne correspondance entre les volumes horaires modélisés et observés et 85% des prédictions de débit dans un modèle de trafic devraient avoir un GEH inférieur à 5. Les GEH de l'ordre de 5 à 10 peuvent nécessiter une étude plus approfondie. Enfin, si le GEH est supérieur à 10, il y a une forte probabilité qu'il y ait un problème avec la calibration du modèle ou avec les données elles-mêmes.
On applique cette métrique aux trois procédés de détermination du débit. La représente la valeur moyenne de la métrique GEH pour chacun des modèles, en fonction du débit de véhicules D en véhicules par heure v/h, calculée par intervalle de débit FCD de 10 véhicules par heure. Sur cette figure la courbe AA correspond au modèle de régression, la courbe ANN correspond au réseau de neurones artificiel, et la courbe INV correspond au procédé selon l’invention. On observe que le procédé selon l’invention permet d’obtenir une métrique GEH inférieure aux autres procédés. Le GEH moyen calculé sur tout l’ensemble de test est de 6,9 pour le modèle de régression, 5,2 pour le réseau de neurones artificiels, et 4,1 pour le procédé selon l’invention. Il en résulte que le procédé selon l’invention permet une prédiction précise du débit du véhicules, en particulier plus précises que les autres procédés de détermination du débit de véhicules.
De plus, on peut tracer pour chaque procédé une courbe du taux de valeur du GEH supérieur à 5 en fonction du débit D. La illustre cette courbe. Sur cette figure la courbe AA correspond au modèle de régression, la courbe ANN correspond au réseau de neurones artificiel, et la courbe INV correspond au procédé selon l’invention. On observe que le procédé selon l’invention permet d’obtenir un plus faible taux de GEH supérieur à 5 que les autres procédés de détermination de débit. Par conséquent, le procédé selon l’invention est bien adapté pour la détermination du débit de véhicules.
Méthodes et systèmes de perception d’objets vulnérables La présente invention a trait aux méthodes et systèmes de perception d'objets vulnérables dans l'environnement d'un véhicule automobile.
Des détecteurs d'objets basés sur différentes technologies pour une détection des objets vulnérables existent, tels que des caméras, des radars, des lidars, des capteurs laser, ou bien encore des capteurs à ultrasons. Une détection fiable des objets vulnérables, qu’ils soient mobiles ou immobiles, est une exigence préalable absolue pour une conduite partiellement ou totalement automatisée, notamment en environnement urbain ou semi-urbain.
Cependant, un inconvénient majeur des méthodes et systèmes de perception existants est que, outre les performances inégales des détecteurs d'objets, plusieurs facteurs viennent encore altérer différemment ces performances de façon à augmenter le nombre des fausses détections et/ou des absences de détection des objets vulnérables. En effet, un détecteur d'objets basé sur un capteur du type radar, lidar, ou laser peut être précis en position mais pas en classification de l'objet détecté, tandis que c'est l'inverse pour un détecteur d'objets basé sur un capteur d'images.
- : la présente un diagramme d’une méthode d’évaluation selon un aspect de la présente description,
- : la présente un diagramme du détail d’une étape de la méthode d’évaluation selon un aspect de la présente description,
- : la présente une courbe illustrant un signal PPG avec la composante continue et la composante pulsatile du signal PPG,
- : la présente un courbe représentant un signal PPG normalisé par la composante continue et un index de perfusion, pour trois longueurs d’onde différentes, lorsqu’une pression de contact entre le capteur optique et la peau est considérée comme correcte,
- : la présente un courbe représentant un signal PPG normalisé par la composante continue et un index de perfusion, pour trois longueurs d’onde différentes, lorsqu’une pression de contact entre le capteur optique et la peau est considérée comme trop importante,
- : la présente un diagramme du détail d’une étape de la méthode d’évaluation selon un aspect de la description,
- : la présente une courbe représentant un signal PPG normalisé par la composante continue et un paramètre vasculaire, selon un mode de réalisation de l’invention, lorsqu’une pression de contact entre le capteur optique et la peau est considérée comme correcte,
- : la présente une courbe représentant un signal PPG normalisé par la composante continue et un paramètre vasculaire, selon un mode de réalisation de l’invention, lorsqu’une pression de contact entre le capteur optique et la peau est considérée comme trop importante,
- : la présente un diagramme d’une méthode de mesure physiologique.
Description détaillée La description suivante présente différents exemples de dispositifs de mesure et de méthodes associées qui utilisent un signal optique de type PPG pour déterminer un niveau de pression de contact entre le dispositif de mesure et la peau d’un utilisateur.
Un dispositif de mesure selon la présente description est capable d’obtenir des signaux optiques et de détecter un niveau de pression de contact entre l’utilisateur et le dispositif de mesure. Le dispositif de mesure peut comprendre un boîtier, un capteur optique configuré pour détecter un signal optique (en particulier un capteur PPG configuré pour détecter un signal PPG), et un processeur logé dans le boîtier configuré pour mettre en œuvre une méthode de traitement du signal optique détecté. La méthode d’évaluation selon la présente description peut permettre d’identifier une pression trop importante entre le capteur optique et la peau, qui fait que le signal optique ne présente pas une qualité suffisante pour obtenir une mesure physiologique (par exemple le rythme cardiaque HR, le taux de saturation en oxygène du sang SpO2, la tension artérielle ou la glucométrie, etc.). Les dispositifs de mesure peuvent aussi comprendre une interface utilisateur apte à véhiculer un message à l’utilisateur. L’interface peut prendre différentes formes : écran, aiguille, vibreur, haut-parleur, etc. et le message peut être de différente nature, en fonction de l’interface : message visuel, message audio, message haptique, etc.
Le capteur optique (par exemple un capteur PPG) comprend, dans une forme simplifiée, au moins une source de lumière (par exemple une diode électroluminescente, ou LED), apte à émettre de la lumière en direction de la peau de l’utilisateur, et au moins un récepteur de lumière (par exemple un photorécepteur), apte à recevoir la lumière qui traverse, se réfléchit, se diffuse (« scattering ») ou se diffracte dans les tissus biologiques de l’utilisateur. Le signal optique dépend des tissus traversés. En particulier, un signal PPG comprend la lumière qui a été optiquement modulée par les variations volumétriques des artères, des artérioles ou des vaisseaux capillaires.
Le ou les sources de lumière peuvent émettre de la lumière à une ou plusieurs longueurs d’onde qui sont choisies en fonction du type de mesures physiologiques que le dispositif de mesure peut effectuer. Parmi les longueurs d’onde utilisés sur les dispositifs de mesure PPG, on peut citer le vert (ou le jaune), le rouge et l’infrarouge. Le ou les récepteurs de lumière peuvent recevoir de la lumière à la ou aux longueurs d’onde correspondantes. En particulier, le dispositif de mesure comprend un capteur optique apte à opérer à au moins deux longueurs d’onde.
Le capteur optique peut être positionné à n’importe quel emplacement approprié du dispositif de mesure, et notamment sur n’importe quelle face du boîtier. Lorsque le dispositif de mesure est une montre, le capteur optique est placé sur une face arrière, pour être au contact de la peau en utilisation normale.
Le signal optique mesuré par le capteur optique peut dépendre de la nature du contact entre le capteur optique et la peau, et en particulier de la pression de contact avec laquelle le capteur optique appuie sur la peau (ou inversement, la force avec laquelle l’utilisateur appuie sur le capteur optique). En effet, un dispositif de mesure avec une faible pression de contact peut donner lieu à un contact optique faible, diminuant la quantité de lumière pénétrant dans la peau et par conséquent diminuant la qualité du signal optique obtenu par le capteur optique. A l’inverse, une pression de contact trop élevée peut chasser le sang de certains vaisseaux superficiels et modifier la forme et l’amplitude du signal optique par rapport à la pression d’application à laquelle une mesure physiologique (HR, SpO2, etc.) et son algorithme ont été calibrés.
En référence à la et à la , un exemple de dispositif de mesure 100 sous la forme d’une montre connectée est représenté. Le dispositif de mesure 100 peut comprendre un boîtier 102 et une interface utilisateur 104. L’interface utilisateur 104 a pour fonction de communiquer des informations à un utilisateur. L’interface utilisateur 104 peut comprendre des aiguilles 106 (par exemple les aiguilles qui indiquent l’heure ou une aiguille additionnelle qui peut indiquer une autre information comme le nombre de pas) et/ou un écran 108 (OLED, PMOLED, etc.). L’écran 108 peut être tactile ou non. L’interface utilisateur 104 peut comprendre, alternativement ou complémentairement, un ou plusieurs composants non visibles sur la , comme un vibreur ou un haut-parleur. Les aiguilles 106 et l’écran 108 permettant la transmission d’information visuelle (interface utilisateur visuelle), tandis que le haut-parleur permet la transmission d’information sonore et le vibreur permet une transmission d’information haptique (interface utilisateur haptique). D’autres moyens d’interface utilisateur peuvent être utilisés pour transmettre une information à l’utilisateur.
Plus particulièrement, le transistor 104 est agencé pour fonctionner en suiveur de tension. Un noeud de conduction principal du transistor 104, par exemple sa source, est couplé au rail VS par le transistor 1004 et l'autre noeud de conduction principal du transistor 104, par exemple son drain, est couplé, de préférence connecté, au rail VCS. Le transistor 1004 a un de ses noeuds de conduction, par exemple sa source, connecté au rail VS, et l'autre de ses noeuds de conduction, par exemple son drain, connecté au transistor 104, par exemple à la source du transistor 104.
Dans l'exemple de la , les transistors 104, 1002 et 1004 sont à canal N (NMOS). Ainsi, le potentiel VRST est un potentiel haut, par exemple un potentiel plus proche du potentiel d'alimentation haut VDD que du potentiel d'alimentation bas GND. Le transistor 1002 a par exemple sa source couplée, de préférence connectée, au noeud SN, et son drain couplé, de préférence connecté, au rail VRST. A titre d'exemple, le potentiel Vpol est égal ou sensiblement égal au potentiel de masse GND.
Le fonctionnement du pixel de la est par exemple similaire à celui du pixel de la , excepté que les signaux de commande RD et RST sont adaptés pour tenir compte de l’utilisation de transistors NMOS à la place de transistors PMOS, par exemple en inversant les niveaux haut et bas de ces signaux.
Ainsi, dans l'exemple décrit en relation avec les figures 4 et 5, le niveau de réinitialisation du noeud SN est un niveau haut et le niveau de signal du noeud SN est un niveau bas. A titre d'exemple, le niveau de signal est un niveau bas relativement au niveau haut de réinitialisation du noeud SN.
Dans les exemples précédents où le transistor suiveur de tension 204 est un transistor PMOS, l'impédance 404 et sa boucle de commande permettent d'accélérer la charge du rail VS entre le début de l'impulsion 808 et l'instant 812 de mémorisation de la tension VS correspondant au niveau de signal du noeud SN. Dit autrement, l'impédance 404 et sa boucle de commande permettent de réduire le temps d'établissement d'un signal montant sur le rail VS provoqué par l'impulsion 808, avant la lecture du niveau de signal du noeud SN. En revanche, la vitesse de décharge du rail VS entre le début de la période 806 et l'instant 810 de mémorisation de la tension VS correspondant au niveau de réinitialisation du noeud SN reste limitée par la valeur du courant I et la valeur de capacité du rail VS. Dit autrement, le temps d'établissement d'un signal descendant sur le rail VS provoqué par la mise à l'état passant du transistor de lecture 504 ( ) reste limité par la valeur du courant I et la valeur de capacité du rail VS. Par exemple, suite à la mise à l'état passant du transistor de lecture 504 alors que le noeud SN est à son niveau de réinitialisation qui est un niveau bas, le temps nécessaire pour que la tension du rail VS diminue jusqu'à une valeur stable déterminée par le niveau de réinitialisation du noeud SN, augmente avec la valeur de capacité du rail VS et avec l'amplitude de la différence entre la valeur de la tension VS au début de la période 806 et la valeur stable déterminée par le niveau de réinitialisation, ce qui augmente la durée nécessaire à la lecture du niveau de réinitialisation du noeud SN.
Il serait souhaitable de réduire la durée nécessaire à la lecture d'un niveau de réinitialisation du noeud SN d'un pixel ayant un transistor suiveur de tension 204 de type PMOS.
De manière similaire, dans les exemples précédents où le transistor suiveur de tension est un transistor NMOS, l'impédance 904 et sa boucle de commande permettent d'accélérer la décharge du rail VS entre le début de l'impulsion 808 et l'instant 812 de mémorisation de la tension VS correspondant au niveau de signal du noeud SN. Dit autrement, l'impédance 904 et sa boucle de commande permettent de réduire le temps d'établissement d'un signal descendant sur le rail VS provoqué par l'impulsion 808, avant la lecture du niveau de signal du noeud SN. En revanche, la vitesse de charge du rail VS entre le début de la période 806 et l'instant 810 de mémorisation de la tension VS correspondant au niveau de réinitialisation du noeud SN reste limitée par la valeur du courant I et la valeur de capacité du rail VS. Dit autrement, le temps d'établissement d'un signal montant sur le rail VS provoqué la mise à l'état passant du transistor de lecture 1004 ( ) reste limité par la valeur du courant I et la valeur de capacité du rail VS. Par exemple, suite à la mise à l'état passant du transistor de lecture 1004 alors que le noeud SN est à son niveau de réinitialisation qui est un niveau haut, le temps nécessaire pour que la tension du rail VS augmente jusqu'à une valeur stable déterminée par le niveau de réinitialisation du noeud SN, augmente avec la valeur de capacité du rail VS et avec l'amplitude de la différence entre la valeur de la tension VS au début de la période 806 et la valeur stable déterminée par le niveau de réinitialisation, ce qui augmente la durée nécessaire à la lecture du niveau de réinitialisation du noeud SN.
Il serait souhaitable de réduire la durée nécessaire à la lecture d'un niveau de réinitialisation du noeud SN d'un pixel ayant un transistor suiveur de tension 104 de type NMOS.
La illustre schématiquement un mode de réalisation d'une colonne 4000 d'une matrice de pixels d'un capteur d'image ou de lumière, la matrice pouvant comprendre une pluralité de colonnes 4000.
La colonne 4000 de pixels comprend de nombreux éléments en commun avec la colonne 400 décrite en relation avec la . Ainsi, sauf indication contraire, ce qui a été décrit pour la colonne 400 s'applique à la colonne 4000, et seules les différences entre la colonne 400 et la colonne 4000 sont mises en exergue. En particulier, dans la colonne 4000, les pixels ont des transistors 204 de type PMOS. Par exemple, tous les pixels de la colonne 4000 sont tels que décrits en relation avec la .
La colonne 4000 diffère de la colonne 400 en ce qu'elle comprend un commutateur 4002 couplant le rail de tension VCS à un rail de tension VINIT1.
Le commutateur 4002 a une borne de conduction couplée, de préférence connectée, au rail VCS, et une autre borne de conduction couplée, de préférence connectée, au rail VINIT1. Le commutateur 4002 est contrôlé par un signal INIT1, par exemple fourni par un circuit de commande du capteur. A titre d'exemple, le commutateur 4002 est mis en œuvre par un transistor MOS.
La tension VINIT1 est configuré pour que, lorsque le rail VCS est forcé à la tension VINIT1 par une fermeture du commutateur 4002, l'impédance 404 soit équivalente à un circuit ouvert. Cela permet d'isoler le rail VS du rail d'alimentation VDD. La tension VINIT1 est donc ici supérieure à la tension VREF.
Selon un mode de réalisation, pour chaque opération de lecture d'un pixel, le commutateur 4002 est commuté à l'état passant avant le début de la période 806 pendant laquelle le transistor 504 ( ) est passant.
La colonne 4000 comprend en outre un commutateur 4004 couplant le rail de tension VS à un rail de tension VINIT2. Le commutateur 4004 a une borne de conduction couplée, de préférence connectée, au rail VS, et une autre borne de conduction couplée, de préférence connectée, au rail VINIT2. Le commutateur 4004 est contrôlé par un signal INIT2, par exemple fourni par un circuit de commande du capteur. A titre d'exemple, le commutateur 4004 est mis en œuvre par un transistor MOS.
Pour chaque opération de lecture d'un pixel, alors que le rail VCS est forcé à la tension VINIT1 (commutateur 4002 fermé et impédance 404 équivalente à un circuit ouvert), le rail VS est forcé à la tension VINIT2 par une fermeture du commutateur 4004 avant le début de la période 806 pendant laquelle le transistor 504 ( ) est passant. La valeur de la tension VINIT2 est basse, c'est-à-dire plus proche de la tension sur le rail d'alimentation bas GND que de la tension sur le rail d'alimentation haut VDD. Par exemple, la tension VINIT2 a une valeur sensiblement égale et par exemple inférieure à une valeur stable de la tension VS déterminée par le niveau de réinitialisation du noeud SN. Dit autrement, la tension VINIT2 est par exemple déterminée par la tension VRST.
Le peigne 22 peut être disposé en regard de l’évidement 170 de l’autre bras 5, illustré sur la , de sorte que l’extrémité de ses dents se logent dans l’évidement 170.
Capot de protection thermique Comme illustré sur les figures 3 et 9 à 15, le dispositif 2 comporte un capot 70 de protection thermique, par exemple deux, en polyamide et résistant à une température d’au moins 60°C.
Chaque capot 70 est monté de manière amovible par clipsage sur l’une des mâchoires 3 et 4 de manière à recouvrir totalement la plaque externe 13 correspondante.
Le capot 70 peut être symétrique par rapport à un plan médian longitudinal.