INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
De préférence, on utilise un réseau de neurones, de préférence choisi parmi les « Object Detection Networks », par exemple parmi les réseaux de neurones suivants : R-CNN (2013), SSD (Single Shot MultiBox Detector : Object Detection network), Faster R-CNN (Faster Region-based Convolutional Network method : Object Detection network), Faster R-CNN (2015), SSD (2015), RCF (Richer Convolutional Features for Edge Detection) (2017), SPP-Net, 2014, OverFeat (Sermanet et al.), 2013, GoogleNet (Szegedy et al.), 2015, VGGNet (Simonyan and Zisserman), 2014, R-CNN (Girshick et al.), 2014, Fast R-CNN (Girshick et al.), 2015, ResNet (He et al.), 2016, Faster R-CNN (Ren et al.), 2016, FPN (Lin et al.), 2016, YOLO (Redmon et al.), 2016, SSD (Liu et al.), 2016, ResNet v2 (He et al.), 2016, R-FCN (Dai et al.), 2016, ResNeXt (Lin et al.), 2017, DenseNet (Huang et al.), 2017, DPN (Chen et al.), 2017, YOLO9000 (Redmon and Farhadi), 2017, Hourglass (Newell et al.), 2016, MobileNet (Howard et al.), 2017, DCN (Dai et al.), 2017, RetinaNet (Lin et al.), 2017, Mask R-CNN (He et al.), 2017, RefineDet (Zhang et al.), 2018, Cascade RCNN (Cai et al.), 2018, NASNet (Zoph et al.), 2019, CornerNet (Law and Deng), 2018, FSAF (Zhu et al.), 2019, SENet (Hu et al.), 2018, ExtremeNet (Zhou et al.), 2019, NAS-FPN (Ghiasi et al.), 2019, Detnas (Chen et al.), 2019, FCOS (Tian et al.), 2019, CenterNet (Duan et al.), 2019, EfficientNet (Tan and Le), 2019, AlexNet (Krizhevsky et al.), 2012, Cbnet (2020), Point-gnn (2020), MDFN (2020), CADN (2021).
De préférence, on entraîne le réseau de neurones en lui fournissant en entrée des modèles de dent et en sortie le numéro de dent associé. Le réseau de neurones apprend ainsi à fournir un numéro de dent pour un modèle de dent qu’on lui présente en entrée.
On peut ensuite modifier le modèle de dent à corriger à partir d’un modèle de dent historique ayant le même numéro.
A l’étape iii) , on recherche dans la bibliothèque historique, parmi les modèles de dent historiques ayant le même numéro que le modèle de dent à corriger, le modèle de dent historique présentant une proximité maximale avec le modèle de dent à corriger. Ce modèle de dent historique est qualifié de « modèle de dent optimal ».
La « proximité » est une mesure de la différence de forme entre le modèle de dent historique et le modèle de dent à corriger. La différence de forme peut être par exemple une distance moyenne entre le modèle de dent historique et le modèle de dent à corriger après qu’ils ont été disposés dans une configuration normalisée.
De préférence, on considère que la proximité maximale, ou « concordance maximale », est réalisée lorsque la distance euclidienne cumulée entre les points du modèle de dent historique et ceux du modèle de dent à corriger est minimale.
A l’étape iv) , on modifie le modèle de dent à corriger à partir d’informations relatives au modèle de dent optimal, qui sert de modèle de correction.
Par exemple, les zones du modèle de dent à corriger qui, dans la configuration normalisée, sont écartées du modèle de dent optimal d’une distance supérieure à un premier seuil de distance, par exemple de plus de 1 mm, peuvent être remplacées par les zones du modèle de dent optimal qui leur font face, et/ou les zones « blanches » du modèle de dent à corriger, c'est-à-dire les zones non définies, qui font face à des zones du modèle de dent optimal qui ne sont pas blanches peuvent être remplacées par ces zones du modèle de dent optimal.
La modification du modèle de dent à corriger peut également consister à remplacer le modèle de dent à corriger par le modèle de dent optimal.
De préférence, les étapes i) à iv) sont exécutées pour chaque modèle de dent découpé dans le modèle acquis.
Ainsi, chaque séparateur 4 se trouve entre deux couches successives de l’empilement qui lui sont adjacentes.
Une face du séparateur ferme un côté supérieur des évidements internes 31 des blocs 3 de la couche adjacente inférieure au séparateur C1 et une autre face du séparateur 4 ferme ou étant destinée à fermer un côté inférieur des évidements internes 31 des blocs 3 de la couche de blocs C2 qui est en appui au-dessus du séparateur 4.
Il est envisageable que ce séparateur 4 soit déformable dans le sens de son épaisseur pour réaliser un appui étanche contre toutes les faces inférieures et supérieures des blocs qui sont en appui contre ce séparateur. Cet appui étanche permet de maintenir le matériau isolant dans des évidements hermétiques 31 des blocs y compris lorsque ces blocs ont des hauteurs légèrement différentes. La déformation d’un séparateur donné selon son épaisseur est préférentiellement telle qu’elle est inférieure à 2 mm sous l’effet du poids d’un seul bloc isolé.
Ici, chaque séparateur 4 disposé entre deux couches adjacentes de blocs 3 de l’empilement 2 s’étend d’un côté contre l’intégralité d’un côté supérieur de l’une des couches adjacentes C1 et contre l’intégralité d’un côté inférieur de l’autre des couches adjacentes C2.
Grâce au procédé selon l’invention, comme indiqué ci-avant, la solidification des masses de matériau isolant thermique se produit directement dans l’empilement et contre les séparateurs placés entre les couches de l’empilement.
Le matériau constitutif des séparateurs 4 est choisi pour conférer une capacité d’adhérence entre séparateurs et les masses M de matériau isolant thermique telle que : - chaque masse de matériau isolant solidifiée et moulée contre un séparateur peut être décollée / détachées du séparateur, en préservant l’intégrité de la masse et du séparateur, par simple application d’une force d’écartement de la masse vis-à-vis du séparateur ; et/ou telle que - chaque séparateur 4 est pelable par rapport à une masse M de matériau isolant thermique moulée contre ce séparateur (ainsi le séparateur est pelable vis-à-vis de la couche de blocs de construction qui le supporte).
A titre d’exemple, la montre un séparateur 4 contre lequel ont été moulées les masses M d’une couche de blocs isolés Cn, ce séparateur étant décollé de ces masses M et retiré pour libérer les blocs isolés.
Pour faciliter le décollement des masses moulées contre les séparateurs, chaque séparateur comporte des faces principales respectivement en contact avec des couches adjacentes au séparateur 4, chaque face principale étant en une matière polymère choisie par exemple parmi un polyéthylène, un polymère époxyde, un polymère phénolique, un polyester, un polymère vinyl ester VE, un polymère uréthane, un polyimide, un polyamide PA, un polypropylène, un polytétrafluoroéthylène PTFE, un polysiloxane (c’est-à-dire un silicone).
Ce choix de matériaux permet de réduire le risque de dégradation des séparateurs ou des masses de matériau isolant au moment où les blocs de construction sont retirés.
Préférentiellement, chaque masse M donnée de matériau isolant thermique est : - d’un côté inférieur de la masse donnée M, moulée contre un séparateur 4 placé au-dessous de la masse donnée ; et - d’un côté supérieur de la masse donnée, moulée contre un séparateur placé au-dessus de la masse donnée.
Le matériau introduit dans les évidements internes 31 occupe ainsi l’intégralité de l’évidement interne 31 en allant de la face inférieure Fi à la face supérieure Fs du bloc de construction dans lequel est moulée ladite masse donnée M.
Préférentiellement, l’introduction dudit matériau dans les évidements internes 31 des blocs de construction est réalisée uniquement dans des blocs portés par ledit support transportable 1.
Bien qu’il soit possible que le matériau destiné à former les masses d’isolant soit introduit dans les évidements 31 d’une couche de blocs portée par un séparateur 4, avant que cette couche ne soit positionnée au-dessus du support transportable 1 et fasse partie de l’empilement, il est préférable que le matériau soit introduit dans les évidements 31 alors que ces blocs sont déjà portés par le support transportable 1, c’est-à-dire alors que ces blocs forment une couche supérieure de l’empilement 2.
On limite ainsi le risque de renversement du matériau.
En particulier, il est possible que le matériau introduit dans certains au moins des évidements internes des blocs de construction pour former des masses de matériau isolant thermique soit un matériau expansif qui, dans son état expansé, constitue le matériau isolant thermique solidifiée. Par exemple un tel matériau expansif pourrait être un matériau polymère comme de la mousse polyuréthane expansive.
La quantité d’hydroxyles libres est déterminée en utilisant la méthode NF ISO 4629 4629-2.
Méthode de détermination de la densité
La densité est mesurée à l’aide d’un appareil DENSITO de Mettler Toledo. Elle est exprimée en g.cm -3 .
Méthode de mesure de l’indice de réfraction
L’indice de réfraction est mesuré à l’aide d’un appareil automatique de type Model RFM330-M, Belligham and Stanley Ltd.
Exemple 1 : procédé de préparation d’un mélange selon l’invention
Dans un réacteur de 700 L équipé d’un système de chauffage, d’une agitation et d’un système de tirage au vide sont chargés 47,5 kg de diacide C 36 (Pripol 1009, Croda), 54 kg de diol C 36 (Pripol 2033, Croda) et 41,4 kg de squalane (Squalive, Biosynthis).
La pression est abaissée à 10 mbar tandis que la température du mélange sous agitation est progressivement montée à 220°C.
5 kg d’eau sont récupérés par condensation lors de la réaction d’estérification.
La température du milieu réactionnel est ensuite abaissée à 100°C et la pression est remise à pression atmosphérique.
Le mélange obtenu, 138 kg, est composé de 70% de polyester et de 30% de squalane en masse.
Le mélange selon l’invention a une viscosité de 384 515 cSt à 40°C, une densité de 0,8699 à 40°C, un indice acide de 0,34 mg KOH/g, un indice de réfraction de 1,4775 à 20°C et un indice hydroxyle de 10 mg KOH/g.
Exemple 2 : procédé de préparation d’un mélange selon l’invention
Dans un réacteur de 700 L équipé d’un système de chauffage, d’une agitation et d’un système de tirage au vide sont chargés 47,5 kg de diacide C 36 (Pripol 2009, Croda), 54 kg de diol C 36 (Pripol 2033, Croda), 41,4 kg de squalene (Vegetable squalene ST, Biosynthis) et 0,1 kg d’acide méthanesulfonique.
La pression est abaissée à 10 mbar tandis que la température du mélange sous agitation est progressivement montée à 160°C.
Dans un mode de réalisation, la composition cosmétique selon l’invention est caractérisée en ce qu’elle comprend un mélange selon l’invention et au moins une huile brillante.
Dans un mode de réalisation, la composition cosmétique selon l’invention est caractérisée en ce que l’huile brillante est choisie dans le groupe comprenant :
– les copolymères d’esters tels que : les dimères dilinoleyl/dimères dilinoleate (LUSPLAN DD—DA5 ® et LUSPLAN DD-DA7 ® ), des dilinoleic acid/ butanediol copolymer (VISCOPLAST 14436H ® ), des dilinoleic acid/ propanediol copolymer et leurs mélanges.
De préférence, la composition cosmétique selon l’invention est caractérisée en ce que l’huile brillante est d’origine végétale.
Dans un mode de réalisation, la composition cosmétique selon l’invention est caractérisée en ce qu’elle comprend un mélange selon l’invention et au moins un corps gras pâteux.
Dans le contexte des environnements contraints, plusieurs solutions ont été développées pour permettre de détecter de manière automatisée des objets dans un environnement matériel.
Une première famille de solutions est la détection avec capteur sur l’infrastructure, par exemple de type caméra de surveillance connectées dans un réseau communiquant avec le système mobile. Ces systèmes ne sont pas assez polyvalents et présentent des coûts d’équipement extrêmement élevés.
Une deuxième famille de solutions est la détection avec capteur embarqué sur système : - à partir d’autres capteurs : caméra RGB, radar, etc., et - à partir de données LiDAR 2D, avec ou sans carte, ou par analyse de l'espace libre.
Les solutions à base de capteurs de type caméra sont très sensibles aux conditions d'éclairage et offrent des performances insatisfaisantes.
Les solutions à base de LiDAR 2D ne permettent au capteur de ne percevoir qu'une tranche de l'environnement matériel, ce qui a pour conséquence qu'il peut manquer des objets en dévers, les objets non volumétriques (comme des tables - dans ce cas, si le capteur ne voit qu’un des quatre pieds de la table, il va identifier le reste de la table comme un espace libre), et le niveau d’occlusion peut être rapidement important, rendant l’usage d’algorithmes en aval inutilisable.
Il existe quelques expériences à partir de données LiDAR 3D sans carte, mais elles utilisent des grilles d'occupation qui sont projetées en deux dimensions, ce qui aboutit à des désavantages similaires à ceux des méthodes LiDAR 2D.
L’invention vient améliorer la situation. À cet effet, elle propose un dispositif de détection d'objets en trois dimensions dans un environnement matériel comprenant : - une mémoire agencée pour recevoir une carte de référence comprenant une pluralité de points dans laquelle chaque point est défini par des coordonnées selon trois dimensions, laquelle carte de référence est tirée d'une imagerie en trois dimensions par points de l'environnement matériel en l'absence d'objets à détecter, des données de nuage de points obtenues à partir d'une imagerie LIDAR 3D de l'environnement matériel, et des données de pose comprenant un emplacement et une orientation définissant une transformation rigide en trois dimensions par rapport à la carte de référence, - un estimateur agencé pour recevoir des données de nuage de points courant dans lesquelles chaque point est défini par des coordonnées selon trois dimensions, pour déterminer des données de pose courante à partir des données de nuage de points courant et de données de pose initiale, et pour associer les données de pose courante aux données de nuage de points courant, les données de pose initiale étant tirées de données de pose associées à des données de nuage de points obtenues avant les données de nuage de point courant ou de données de pose d'initialisation, - un cribleur agencé pour sélectionner des points d'objet à détecter dans les données de nuage de points courant à partir de données de pose courante associées et de la carte de référence en fonction de la distance entre d'une part les points des données de nuage de point courant recalés par rapport à la carte de référence en fonction des données de pose courante et d'autre part les points de la carte de référence qui leur sont le plus proche, et - un détecteur agencé pour associer en groupe certains des points d'objet à détecter par une méthode de regroupement, pour associer chaque groupe à un objet en trois dimensions.
Ce dispositif est particulièrement avantageux car il permet de réaliser une détection d'objets en trois dimensions dans un environnement matériel de manière fiable et en temps réel.
Selon divers modes de réalisation, l’invention peut présenter une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : - l'estimateur est agencé pour appliquer une boucle d'optimisation dans laquelle : a) certains au moins des points des données du nuage de point courant sont recalés par rapport à la carte de référence en fonction des données de pose initiale, b) les points de la carte de référence qui leur sont le plus proches sont identifiés, et, c) les données de pose initiale sont modifiées afin de minimiser une valeur tirée de la distance entre les points de l'opération a) et les points de l'opération b), d) si une condition de sortie de boucle d'optimisation portant sur le nombre d'itérations ou sur la valeur de l'opération c) est remplie, les données de pose initiale modifiées sont utilisées pour définir les données de pose courante, et sinon la boucle d'optimisation reprend avec l'opération a), - l'estimateur est agencé pour optimiser la valeur , où les qi sont les certains au moins des points des données du nuage de point courant de l'opération a), les pi sont les points de la carte de référence de l'opération b), CPos() est la transformation rigide définie par les données de pose initiale modifiées, et ni est un vecteur normal pris au point pi, - le cribleur est agencé pour recaler les points des données du nuage de points courant par rapport à la carte de référence en fonction des données de pose courante associées, et pour sélectionner les points recalés dont la distance au point de la carte de référence qui leur est le plus proche excède un seuil choisi, - le détecteur est agencé pour mettre en œuvre une méthode de regroupement par propagation en trois dimensions basée sur la recherche de plus proche voisin ou la recherche de voisinage sphérique, par propagation basée sur des projections en deux dimension de données en trois dimensions, ou par apprentissage automatique, - détecteur est agencé pour mettre en œuvre une méthode de regroupement par propagation basée sur une projection sphérique en deux dimensions, et - le détecteur est agencé pour, pour chacune des données de nuage de points courant, analyser les objets en trois dimensions détectés pour essayer de les associer chacun avec un objet en trois dimensions détecté pour les données de nuage de points courant immédiatement précédentes.
L’invention concerne également un procédé de détection d'objets en trois dimensions dans un environnement matériel comprenant : a) recevoir une carte de référence comprenant une pluralité de points dans laquelle chaque point est défini par des coordonnées selon trois dimensions, laquelle carte de référence est tirée d'une imagerie en trois dimensions par points de l'environnement matériel en l'absence d'objets à détecter, des données de nuage de points obtenues à partir d'une imagerie LIDAR 3D de l'environnement matériel, et des données de pose comprenant un emplacement et une orientation définissant une transformation rigide en trois dimensions par rapport à la carte de référence, b) recevoir des données de nuage de points courant dans lesquelles chaque point est défini par des coordonnées selon trois dimensions, et déterminer des données de pose courante à partir des données de nuage de points courant et de données de pose initiale, et pour associer les données de pose courante aux données de nuage de points courant, les données de pose initiale étant tirées de données de pose associées à des données de nuage de points obtenues avant les données de nuage de point courant ou de données de pose d'initialisation, c) sélectionner des points d'objet à détecter dans les données de nuage de points courant à partir de données de pose courante associées et de la carte de référence en fonction de la distance entre d'une part les points des données de nuage de point courant recalés par rapport à la carte de référence en fonction des données de pose courante et d'autre part les points de la carte de référence qui leur sont le plus proche, et d) associer en groupe certains des points d'objet à détecter par une méthode de regroupement, pour associer chaque groupe à un objet en trois dimensions.
Dans diverses variantes, ce procédé peut présenter une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : - l'opération b) comprend l'application d'une boucle d'optimisation comprenant les opérations suivantes : b1) recaler certains au moins des points des données du nuage de point courant par rapport à la carte de référence en fonction des données de pose initiale, b2) identifier les points de la carte de référence qui leur sont le plus proches, et, b3) modifier les données de pose initiale afin de minimiser une valeur tirée de la distance entre les points de l'opération b1) et les points de l'opération b2), b4) si une condition de sortie de boucle d'optimisation portant sur le nombre d'itérations ou sur la valeur de l'opération b3) est remplie, les données de pose initiale modifiées sont utilisées pour définir les données de pose courante, et répéter la boucle avec l'opération b1) avec les données de pose initiale modifiées, - la valeur à optimiser dans l'opération b3) est , où les qi sont les certains au moins des points des données du nuage de point courant de l'opération a), les pi sont les points de la carte de référence de l'opération b), CPos() est la transformation rigide définie par les données de pose initiale modifiées, et ni est un vecteur normal pris au point pi, - l'opération c) comprend recaler les points des données du nuage de points courant par rapport à la carte de référence en fonction des données de pose courante associées, et pour sélectionner les points recalés dont la distance au point de la carte de référence qui leur est le plus proche excède un seuil choisi, - l'opération d) comprend la mise en œuvre d'une méthode de regroupement par propagation en trois dimensions basée sur la recherche de plus proche voisin ou la recherche de voisinage sphérique, par propagation basée sur des projections en deux dimension de données en trois dimensions, ou par apprentissage automatique, - la méthode de regroupement de l'opération d) et une méthode de regroupement par propagation basée sur une projection sphérique en deux dimensions, et - dans l'opération d), pour chacune des données de nuage de points courant, comprend l'analyse des objets en trois dimensions détectés pour essayer de les associer chacun avec un objet en trois dimensions détecté pour les données de nuage de points courant précédentes.
D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront mieux à la lecture de la description qui suit, tirée d’exemples donnés à titre illustratif et non limitatif, tirés des dessins sur lesquels : - la représente un schéma générique d'un dispositif selon l'invention, - la représente un exemple d'une boucle de fonctionnement mise en œuvre par le dispositif de la , - la représente un exemple de fonction mise en œuvre dans une opération de la , - la représente un exemple de détection par le cribleur de la , et - la représente un exemple de fonction mise en œuvre dans une opération optionnelle de la .
La représente un schéma générique d'un dispositif 2 selon l'invention. Le dispositif de détection d'objets en trois dimensions dans un environnement matériel 2 comprend une mémoire 4, un estimateur 6, un cribleur 8 et un détecteur 10.
La platine 42 est tout d’abord insérée, selon une direction axiale, dans la première partie 10.1 de carter 10 jusqu’à ce que la première portée cylindrique 42.1 de ladite platine 42 coopère avec la portée homologue du fond de ladite première partie 10.1 de carter 10, et que la platine 42 soit en appui contre le fond. La platine 42 est ensuite prévissée à la première partie 10.1 du carter 10 de sorte que ladite platine 42 devient liée en rotation, autour de l’axe X, à ladite première partie 10.1 du carter 10 tout en restant mobile axialement entre une position rapprochée dans laquelle la face arrière de la platine 42 est en appui contre le fond de la première partie 10.1 du carter 10, et une position écartée dans laquelle la ladite face arrière est éloignée dudit fond.
Le premier stator 30a est alors à son tour inséré, selon une direction axiale, dans la première partie 10.1 de carter 10, les dents 32 dudit premier stator 32a étant tournées vers l’extérieur de ladite première partie 10.1 du carter 10 et les premières portions d’extrémité 41.1 des goupilles 41 étant en regard des premières sections 43.1 des encoches 43 de la platine 42. Dès lors que les premières portions d’extrémité 41.1 des goupilles 41 sont reçues dans les premières sections 43.1 des encoches 43 et que le premier stator 30a est en appui contre le fond de la première partie 10.1 du carter 10, ledit premier stator 30a est pivoté d’un angle α, ici égal à quinze degrés, dans un sens déterminé adapté à faire passer chacune des premières portions d’extrémité 41.1 des goupilles 41 de la première section 43.1 d’encoche 43 à la troisième section 43.3 d’encoche 43 en passant par la deuxième section 43.2 d’encoche 43. Le pivotement du premier stator 30a entraîne, sous l’action des premières portions d’extrémité 41.1 des goupilles 41 exercée sur les rampes des deuxièmes sections 43.2 d’encoche 43, le passage de la platine 42 de la position rapprochée à la position écartée.