INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Lors de l’étape 144, le nœud de gestion 50 vérifie s’il existe un groupe non-vide dont le numéro d’ordre est l’image de la valeur q du deuxième compteur par la fonction monotone liant le deuxième compteur aux numéros d’ordre des groupes. Ici, cela revient à vérifier s’il existe un groupe non-vide ayant un numéro d’ordre égal à la valeur q du deuxième compteur. Si c’est le cas, l’étape 144 est suivie d’une étape 148 de sélection dudit groupe. Sinon, l’étape 144 est suivie de l’étape 146 de comparaison du deuxième compteur au premier compteur.
Lors de l’étape 148, le nœud de gestion 50 sélectionne le groupe non-vide dont le numéro d’ordre est l’image de la valeur q du deuxième compteur par la fonction monotone liant le deuxième compteur aux numéros d’ordre des groupes. Le seuil variable est ainsi fonction du numéro d’ordre du groupe sélectionné.
L’étape 148 est suivie d’une étape 150 de sélection d’un nœud d’accès 12, 14, 16, 18 dudit groupe.
Lors de l’étape 150, le nœud de gestion 50 sélectionne dans le groupe sélectionné un nœud d’accès 12, 14, 16, 18 dudit groupe, dans l’ordre déterminé lors de l’étape 124. En d’autres termes, le nœud de gestion 50 sélectionne, parmi les nœuds d’accès 12, 14, 16, 18 non encore sélectionnés du groupe lors de cette itération du premier compteur, celui qui présente le meilleur deuxième indicateur primaire.
A l’étape 150 succède une étape 152 de détermination d’un indicateur secondaire représentatif d’une qualité de connexion de l’équipement utilisateur 22 au nœud d’accès 12, 14, 16, 18 sélectionné. Cet indicateur secondaire est typiquement fonction et est par exemple constitué par l’indication de l’intensité du signal reçu (en anglais « Received Signal Strength Indication » ou « RSSI ») de l’équipement utilisateur 22 pour le nœud d’accès 12, 14, 16, 18 sélectionné. Lors de cette étape, le nœud de gestion 50 demande typiquement au nœud d’accès 12, 14, 16, 18 sélectionné de lui communiquer une mesure de ce RSSI et détermine l’indicateur secondaire en fonction du retour du nœud d’accès 12, 14, 16, 18 sélectionné.
Le procédé 100 comprend encore, à la suite de l’étape 152, une étape 154 de comparaison de l’indicateur secondaire au seuil variable. Si l’indicateur secondaire est inférieur ou égal au seuil variable, l’étape 154 est suivie d’une étape 156 de désignation du nœud d’accès 12, 14, 16, 18 sélectionné pour la connexion de l’équipement utilisateur 22 au réseau de communication sans fil distribué 10, et le procédé 300 prend fin. Le nœud de gestion 50 peut alors forcer l’équipement utilisateur à établir une connexion avec le nœud d’accès 12, 14, 16, 18 désigné en utilisant par exemple l’une des techniques décrites dans les documents FR 3 083 409 et FR 3 086 826. Sinon, si l’indicateur secondaire est strictement supérieur au seuil variable, l’étape 154 est suivie d’une étape 158 de vérification de l’existence d’un autre nœud d’accès 12, 14, 16, 18 dans le groupe ayant un numéro d’ordre égal à la valeur q du deuxième compteur.
Lors de l’étape 158, le nœud de gestion 50 vérifie s’il existe dans le groupe ayant un numéro d’ordre égal à la valeur q du deuxième compteur au moins un nœud d’accès 12, 14, 16, 18 qui n’a pas encore été sélectionné lors de cette itération sur le premier compteur. Si tel est le cas, le procédé 100 revient à l’étape 150 pour sélectionner le nœud d’accès 12, 14, 16, 18 dans l’ordre de classement interne audit groupe, de sorte à répéter les étapes 152 à 156 avec ce nouveau nœud. Sinon, l’étape 158 est suivie de l’étape 146 de comparaison du deuxième compteur au premier compteur.
Lors de l’étape 146, le nœud de gestion 50 compare la valeur q du deuxième compteur à la valeur p du premier compteur. Si la valeur q est strictement inférieure à la valeur p, l’étape 146 est suivie d’une étape 160 d’incrémentation du deuxième compteur. Sinon, l’étape 146 est suivie d’une étape 162 de comparaison du premier compteur à une valeur maximale prédéterminée.
Lors de l’étape 160, le nœud de gestion 50 incrémente le deuxième compteur. Suite à cette étape 160, le procédé revient à l’étape 140 de détermination du seuil variable, de sorte à actualiser la valeur du seuil variable en fonction de la valeur incrémentée du deuxième compteur et répéter les étapes 142 à 158 avec cette valeur actualisée.
Lors de l’étape 162, le nœud de gestion 50 compare la valeur p du premier compteur à la valeur maximale prédéterminée. Cette valeur maximale est typiquement égale au nombre N de groupes de nœuds d’accès. Si la valeur p est strictement inférieure à cette valeur maximale, l’étape 162 est suivie d’une étape 164 d’incrémentation du premier compteur. Sinon, l’étape 162 est suivie d’une étape 166 de fin du procédé 300 et de maintien de la connexion par défaut.
Lors de l’étape 164, le nœud de gestion 50 incrémente le premier compteur. Suite à cette étape 164, le procédé revient à l’étape 132 d’initialisation du deuxième compteur, de sorte à réinitialiser le deuxième compteur puis actualiser la valeur du seuil variable lors de l’étape 140 en fonction de la valeur incrémentée du premier compteur et répéter les étapes 142 à 162 avec cette valeur actualisée.
La mise en œuvre concrète de ce procédé 100 dans le cadre de l’exemple détaillé ici va maintenant être décrite en référence aux Figures 4 à 12.
Lors de la première itération des étapes 132 à 162, la valeur du premier compteur est 0 et la valeur du deuxième compteur est 0. Le seuil variable est ainsi égal au seuil minimal, soit 60 dB, et est donc inférieur au seuil maximal. Le premier point d’accès 12 compris dans le premier groupe G 0 ayant un numéro d’ordre égal à la valeur du deuxième compteur est donc sélectionné et on compare le RSSI de l’équipement utilisateur 22 vis-à-vis du premier point d’accès 12 au seuil variable, symbolisé sur la par la sphère 200 délimitant la zone de l’espace à l’intérieur de laquelle le RSSI des équipements utilisateurs vis-à-vis du premier point d’accès 12 est inférieur au seuil variable. L’équipement utilisateur 22 étant hors de cette sphère 200, l’étape 156 n’est pas mise en œuvre. Le premier point d’accès 12 étant le seul point d’accès compris dans le premier groupe G 0 , l’étape 154 n’est pas répétée pour un autre point d’accès, et le deuxième compteur étant égal au premier compteur, le deuxième compteur n’est pas incrémenté. Le procédé 100 va donc directement à l’étape 164 d’incrémentation du premier compteur pour une deuxième itération des étapes 132 à 162.
Lors de cette deuxième itération des étapes 132 à 162, la valeur du premier compteur est 1. La valeur du deuxième compteur, quant à elle, est initialement 0. Le seuil variable est ainsi initialement égal au seuil minimal S B augmenté du pas P, soit 70dB, et est donc inférieur au seuil maximal. Le premier point d’accès 12 compris dans le premier groupe G 0 ayant un numéro d’ordre égal à la valeur du deuxième compteur est donc sélectionné et on compare le RSSI de l’équipement utilisateur 22 vis-à-vis du premier point d’accès 12 au seuil variable, symbolisé sur la par la sphère 210 délimitant la zone de l’espace à l’intérieur de laquelle le RSSI des équipements utilisateurs vis-à-vis du premier point d’accès 12 est inférieur au seuil variable. L’équipement utilisateur 22 étant hors de cette sphère 210, l’étape 156 n’est pas mise en œuvre. Le premier point d’accès 12 étant le seul point d’accès compris dans le premier groupe G 0 , l’étape 154 n’est pas répétée pour un autre point d’accès.
Le deuxième compteur étant inférieur au premier compteur, le deuxième compteur est ensuite incrémenté. Le procédé 100 revient donc à l’étape 140 avec le premier compteur égal à 1 et le deuxième compteur également égal à 1. Le seuil variable est ainsi égal au seuil minimal S B soit 60dB, et est donc inférieur au seuil maximal. Le deuxième point d’accès 14 compris dans le deuxième groupe G 1 ayant un numéro d’ordre égal à la valeur du deuxième compteur est donc sélectionné et on compare le RSSI de l’équipement utilisateur 22 vis-à-vis du deuxième point d’accès 14 au seuil variable, symbolisé sur la par la sphère 220 délimitant la zone de l’espace à l’intérieur de laquelle le RSSI des équipements utilisateurs vis-à-vis du deuxième point d’accès 14 est inférieur au seuil variable. L’équipement utilisateur 22 étant hors de cette sphère 220, l’étape 156 n’est pas mise en œuvre. Le deuxième point d’accès 14 étant le seul point d’accès compris dans le deuxième groupe G 1 , l’étape 154 n’est pas répétée pour un autre point d’accès, et le deuxième compteur étant égal au premier compteur, il n’est pas davantage incrémenté. Le procédé 100 va donc directement à l’étape 164 d’incrémentation du premier compteur pour une troisième itération des étapes 132 à 162.
De tels modèles d’intelligence artificielle à apprentissage automatique 50, 51, 52 sont en outre configurés pour estimer à tout moment, à l’aide des jeux de données d’apprentissage, une masse instantanée estimée Mi de l’aéronef 1 ou d’un autre aéronef d’un même type à partir d’un jeu de données de vol courant Jc.
En effet, les jeux de données d’apprentissage permettent de définir des formules ou règles de calcul permettant de calculer, pour chaque phase de vol prédéterminée, une masse instantanée estimée Mi de l’aéronef 1 directement en fonction d’un jeu de données de vol courant Jc.
En outre, ledit au moins un modèle d’intelligence artificielle à apprentissage automatique 50, 51, 52 peut comporter un premier modèle 51 et un second modèle 52 distinct du premier modèle 51. Dans ce cas, le premier modèle 51 peut être associé à une première phase de vol prédéterminée de ladite au moins une phase de vol prédéterminée et le second modèle 52 peut être associé à une seconde phase de vol prédéterminée de ladite au moins une phase de vol prédéterminée. La première phase de vol prédéterminée est distincte de la seconde phase de vol prédéterminée.
Ainsi, un modèle d’intelligence artificielle à apprentissage automatique 50, 51, 52 particulier peut être associé à chaque phase de vol prédéterminée. Chaque modèle d’intelligence artificielle à apprentissage automatique 50, 51, 52 peut être avantageusement choisi parmi le groupe comportant les algorithmes de type arbre décisionnel, de type forêts aléatoires, de type machine à vecteurs de support, de type « Adaptive Boosting », de type rétropropagation, de type « gradient boosting », de type à réseaux de neurones, de type à réseaux de neurones profonds.
Par ailleurs, la ou les phases de vol prédéterminées peuvent être choisies en fonction d’une précision recherchée du ou des modèles d’intelligence artificielle à apprentissage automatique 50, 51, 52 pour estimer à tout moment la masse instantanée estimée Mi de l’aéronef 1, ou d’un aéronef de même type, à partir d’un jeu de données de vol courant Jc.
La ou les phases de vol prédéterminées peuvent également être choisies en fonction d’une dispersion recherchée du ou des modèles d’intelligence artificielle à apprentissage automatique 50, 51, 52 pour estimer à tout moment la masse instantanée estimée Mi de l’aéronef 1, ou d’un aéronef de même type, à partir d’un jeu de données de vol courant Jc.
En outre, la ou les phases de vol prédéterminées peuvent aussi être choisies en fonction d’une diversité recherchée de la pluralité de vols effectués par l’utilisateur de l’aéronef 1, ou d’un aéronef de même type.
Par ailleurs telle que représentée à la , la réalisation 23 d’au moins un test de cohérence prédéterminé peut donc comporter plusieurs tests mis en œuvre indépendamment les uns des autres. La réalisation 23 est alors mise en œuvre si l’un au moins des tests est validé.
Par suite, selon un exemple de test, la ou les masses de référence Mref peuvent être définies sous la dépendance d’une masse estimée Me de l’aéronef 1 à partir des mesures issues de plusieurs capteurs 4.
Ce test comporte alors une estimation 29 de la masse estimée Me, un calcul 30 d’un écart E entre la masse calculée Mc et la masse estimée Me, puis une vérification 31 que l’écart E est inférieur à une valeur de seuil d’écart Se.
Selon un autre test, la ou les masses de référence Mref peuvent être définies sous la dépendance d’une masse théorique vérifiée Mtv de l’aéronef 1. Le test comporte alors une vérification 32 de la masse théorique vérifiée Mtv, puis une vérification 33 d’un paramétrage de la masse théorique vérifiée Mtv.
Selon un autre test, la ou les masses de référence Mref peuvent également être définies sous la dépendance d’une masse théorique calculée Mtc de l’aéronef 1, ladite masse théorique calculée Mtc étant obtenue par un calcul 34 au moyen du ou des contrôleurs de calcul de masses 5’, 15’ à partir d’au moins une information paramétrée avec l’interface homme-machine 7 de l’aéronef 1 par l’utilisateur préalablement à ce test de cohérence. Ce test comporte alors une vérification 35 que la ou les informations ont été paramétrées.
Matrice de filtrage multispectral à filtres de Fabry-Pérot incurvés et procédés de fabrication DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui du filtrage spectral, notamment pour des applications d’imagerie et la réalisation de filtres de couleurs, filtres infrarouges ou d'autres filtres de longueurs d'onde plus importantes selon le métal et le matériau de la cavité appropriés, pour des capteurs d’images de type CMOS, les dispositifs d’affichage à cristaux liquides ou des diodes électroluminescentes. L’invention peut également être mise en en œuvre dans des dispositifs d’émission de la lumière.
La présente invention concerne une matrice de filtrage multispectral et des procédés de fabrications d’une telle matrice.
À l’étape S142, une fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC est évaluée en prenant pour entrées ladite au moins une position estimée EST_POS_OBJ et au moins une position connue TR_DATA associée audit au moins un objet de la séquence d’images de référence TR_DATA. L’étape S142 permet ainsi d’évaluer la précision des localisations réalisées par le module classificateur-localisateur X_NN.
L’ordre des sous-étapes S141 et S142 décrit ici n’est nullement limitatif, ces deux étapes pouvant être réalisées simultanément, l’une après l’autre ou inversement.
À la sous-étape S143, la fonction de perte multi-objectifs F_LOSS est évaluée à partir du résultat de la fonction de perte de classification F_LOSS_CLA obtenu à la sous-étape S141 et du résultat de la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC obtenu à la sous-étape S142.
Selon une variante de l’invention, la fonction de perte de classification F_LOSS_CLA est une fonction d’entropie croisée, ou « cross-entropy » en anglais. Notons la classe connue TR_DATA associée à l’objet OBJ et l’ensemble de valeurs PP_CLAS_I, …, PP_CLAS_M produites par le module classificateur-localisateur X_NN et représentatives de probabilités d’appartenance de l’objet OBJ à chacune des classes de la liste. La fonction de perte de classification F_LOSS_CLA, notée ici , est alors définie par :
où est un indicateur binaire égal à si la classe est différente de la classe et égal à 1 sinon, et est la valeur PP_CLAS_I représentative d’une probabilité d’appartenance de l’objet OBJ à la classe d’indice dans la liste.
Selon un mode de réalisation, le résultat de la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC est déterminé à partir de l’erreur entre les positions estimées EST_POS_OBJ_1, …, EST_POS_OBJ_N de l’objet OBJ et les positions connues de la séquence de référence TR_DATA. En particulier, l’erreur de localisation est prise en compte seulement pour les images dans lesquelles l’objet OBJ est présent. Une partie des images de la séquence peuvent ne pas comprendre l’objet, celui-ci étant sorti du cadre. Dans ce mode de réalisation, la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC est définie de la manière suivante. Notons l’ensemble des positions connues de l’objet OBJ pour la séquence de référence TR_DATA, et est l’ensemble des positions estimées EST_POS_1, …, EST_POS_OBJ_N de l’objet OBJ par le module classificateur-localisateur X_NN pour chacune des images IMG_1, …, IMG_N de la séquence de référence TR_DATA. Pour indiquer la présence de l’objet OBJ dans la séquence de référence, le vecteur de présence est utilisé. Si l’image d’indice comprend l’objet OBJ, alors la valeur de la composante est égale à ; et si cette image ne comprend pas l’objet OBJ (e.g. celui étant hors du cadre), alors la composante est égale à . La fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC, notée ici , est alors définie par :
où est la norme L1 du vecteur , i.e. , est un indicateur binaire égal à 1 si l’objet est présent dans l’image d’indice dans la séquence et égale à 0 sinon, est la position estimée par le module classificateur-localisateur X_NN pour l’image d’indice dans la liste, et est la position connue pour l’image d’indice dans la séquence. Il peut être remarqué que dans ce mode de réalisation la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC est exprimée à partir d’erreurs quadratiques. Ainsi, la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC proposée est une extension d’une fonction de perte de type erreur-quadratique moyenne, ou « mean squared error » en anglais.
L’expression de la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC décrite ci-dessus est définie pour des positions de l’objet OBJ d’une dimension, par exemple une distance entre l’objet OBJ et la caméra CAM réalisant l’acquisition des images IMG_1, …, IMG_N. Toutefois, cette expression ne constitue qu’une variante de réalisation. Une telle expression de la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC peut aisément être étendue pour des positions comprenant plusieurs coordonnées, notamment en utilisant l’erreur quadratique entre la position estimée et la position connue sur chacune composantes associées aux dimensions.
La fonction de perte multi-objectifs F_LOSS à minimiser est, selon une variante de réalisation, une somme pondérée de la fonction de perte de classification F_LOSS_CLA et de la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC. Les coefficients de pondération de cette somme sont non-nuls, une condition nécessaire pour que la fonction de perte multi-objectifs F_LOSS soit représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation. En particulier, la fonction de perte F_LOSS, notée ici , est exprimée par :
où et β sont les coefficients de pondération non-nuls positifs, e.g. . À titre d’exemple, la valeur de est égale à 1 et la valeur de à .
Tel qu’illustré par la , et selon un mode de réalisation particulier, l’étape S150 de de mise à jour du procédé décrit ci-dessus comprend la sous-étape suivante.
À la sous-étape S151, le module classificateur-localisateur X_NN est en utilisant un algorithme de descente de gradient sur la base du résultat de obtenu à l’étape S140 de la fonction de perte F_LOSS. Dans le mode de réalisation où le module classificateur-localisateur comprend un réseau de neurones, la rétro-propagation de gradient est utilisée pour mettre à jour les paramètres du réseau, et en particulier, pour déterminer les poids de celui-ci.
. Selon un mode de réalisation, un algorithme de descente de gradient est utilisé pour configurer le module classificateur-localisateur X_NN. Dans ce mode de réalisation, l’étape de reconfiguration consiste à mettre à jour les paramètres du module classificateur-localisateur X_NN. Pour ce faire, le gradient de la fonction de perte F_LOSS est évalué. Ensuite, les paramètres du module X_NN sont mis à jour en utilisant le gradient évalué. En particulier, dans le cas d’un algorithme à descente de gradient, les paramètres sont mis à jour en y soustrayant la valeur du gradient évalué multipliée par un coefficient réel positif. Ainsi, un algorithme à descente de gradient vise à minimiser la fonction de perte.
Selon un mode de réalisation, le module classificateur-localisateur X_NN comprend un réseau de neurones et une méthode de rétro-propagation de gradient est utilisée pour mettre à jour le réseau de neurones. Dans ce mode de réalisation, l’étape de reconfiguration S151 du réseau X_NN consiste à déterminer les valeurs des poids utilisés par les neurones artificiels du réseau X_NN. La méthode de rétro-propagation de gradient utilise le résultat de la fonction de perte F_LOSS pour mettre à jour les poids du réseau X_NN. En particulier, la méthode par rétro-propagation de gradient consiste : à propager le résultat de la fonction de perte à travers les différentes couches du réseau de neurones, de la couche de sortie vers la couche d’entrée ; et à mettre à jour les poids de chaque couche à partir desdits résultats propagées.
Dans le mode de réalisation précédemment décrit où le module classificateur-localisateur X_NN comprend un encodeur CNN, un classificateur CLA_NN et un localisateur LOC_NN, il est important de noter que les éléments CNN, CLA_NN et LOC_NN du module X_NN sont conjointement déterminées. En effet, la reconfiguration du module classificateur-localisateur X_NN est réalisée à partir du résultat de la fonction de perte multi-objectifs F_LOSS, et non à partir des résultats de la fonction de perte de classification F_LOSS_CLA et de la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC. En d’autres termes, le classificateur CLA_NN et le localisateur LOC_NN sont configurés en parallèle (i.e. conjointement) en vue d’optimiser un objectif commun de classification fiable et de localisation précise, et non chacune de manière indépendante pour optimiser leur objectif respectif.
La représente schématiquement un exemple d’architecture fonctionnelle d’un dispositif de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention.
Le dispositif d’évacuation de vapeur comprend en outre :
- un premier circuit d’écoulement de vapeur délimité par le couvercle, le premier circuit d’écoulement de vapeur comprenant un premier canal d’écoulement de vapeur relié fluidiquement au premier orifice d’admission de vapeur et une première chambre de détente reliée fluidiquement au premier canal d’écoulement de vapeur et située en aval du premier canal d’écoulement de vapeur,
- un deuxième circuit d’écoulement de vapeur délimité par le couvercle, le deuxième circuit d’écoulement de vapeur comprenant un deuxième canal d’écoulement de vapeur relié fluidiquement au deuxième orifice d’admission de vapeur et une deuxième chambre de détente reliée fluidiquement au deuxième canal d’écoulement de vapeur et située en aval du deuxième canal d’écoulement de vapeur, et
- au moins une ouverture d’évacuation de vapeur prévue sur le couvercle et reliée fluidiquement aux première et deuxième chambres de détente, l’au moins une ouverture d’évacuation de vapeur étant configurée pour permettre une évacuation de la vapeur contenue dans le couvercle à l’extérieur du couvercle.
La présence des première et deuxième chambres de détente, situées respectivement en aval des premier et deuxième canaux d’écoulement de vapeur, permet, en cas de renversement de la bouilloire, de réduire considérablement l’inertie de l’eau s’écoulant dans le circuit d’écoulement de vapeur relié à l’orifice d’admission de vapeur situé en dessous du niveau d’eau dans le contenant, et donc de réduire considérablement les risques que de l’eau s’écoule au-delà d’un point haut dudit circuit d’écoulement de vapeur. Ainsi, la bouilloire selon la présente invention permet d’éviter ou du moins de limiter considérablement les risques d’écoulement d’eau bouillante hors de la bouilloire en cas de renversement de cette dernière.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le premier orifice d’admission de vapeur débouche dans une paroi de fond du premier canal d’écoulement de vapeur.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le premier canal d’écoulement de vapeur comporte une première portion d’extrémité dans laquelle débouche le premier orifice d’admission de vapeur et une deuxième portion d’extrémité débouchant dans la première chambre de détente.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le deuxième orifice d’admission de vapeur débouche dans une paroi de fond du deuxième canal d’écoulement de vapeur.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le deuxième canal d’écoulement de vapeur comporte une première portion d’extrémité dans laquelle débouche le deuxième orifice d’admission de vapeur et une deuxième portion d’extrémité débouchant dans la deuxième chambre de détente.