INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La composition peut également contenir du resvératrol et de l’hécogénine ou du resvératrol et de la smilagénine.
C’est en effet le mérite des inventeurs que d’avoir mis en évidence que ces trois composés sont efficaces, ensemble ou non, en tant qu’agents antifongiques et que leur action antifongique pouvait être augmentée par l’utilisation d’au moins un des ions précités. Des extraits de yucca qui étaient connus comme agents antifongiques contiennent de nombreux composés dont des saponines qui étaient considérées comme actives. Or, bon nombre de saponines peuvent être nocives pour la santé humaine. La smilagénine et l’hécogénine qui sont des saponines stéroïdiennes sont présentes seulement en petite quantité dans l’extrait aqueux de yucca. Il n’était donc pas évident que ces saponines particulières puissent avoir un effet antifongique à de très faibles doses.
En conséquence, il y a des périodes de temps non observées chaque jour pendant lesquelles des objets spatiaux potentiellement dangereux et/ou néfastes peuvent manœuvrer sans être détectés depuis le sol, ce qui pourrait entraîner la perte de la garde des opérateurs de satellites et mettre potentiellement en danger les satellites à proximité.
Les télescopes optiques au sol sont contraints de fonctionner pendant la nuit en raison de l'augmentation du bruit d’émission de photons, ou bruit quantique, et du potentiel de saturation du fond de ciel diurne. Bien que certains systèmes au sol aient résolu ces problèmes, ces systèmes sont généralement coûteux. Des satellites de surveillance spatiale peuvent également être utilisés pendant la journée et ne rencontrent pas de problèmes de détection de bruit d’émission de photons, mais sont également coûteux et ont des limites en raison de leurs schémas d'observation, de leur besoin de faire face à l'évitement solaire et de leur latence relativement longue dans l'envoi des données de suivi au sol. Les systèmes de radiofréquences (RF) passifs basés au sol peuvent détecter des objets spatiaux résidents (RSO) pendant la journée, mais ces RSO doivent transmettre activement des données à une station satellite au sol. En conséquence, la plupart des RSO ne sont pas observés pendant la journée, laissant les RSO à proximité vulnérables aux activités dangereuses et/ou néfastes.
L’observatoire de Graz en Autriche réalise de la détection laser en pleine journée sur certains objets spatiaux. Mais, l’observation de ces objets se basant sur des capteurs dans le visible, elle est limitée à des objets très lumineux et en orbite basse.
Comme cela est indiqué dans l’article « Daytime GEO Tracking with Aquila : Approach and Results from a New Ground-Based SWIR Small Telescope System » de Numerica Corporation, il est connu d’utiliser des ondes infrarouges à courtes longueurs d’ondes pour la surveillance d’objets spatiaux en orbite autour de la Terre. La plupart des techniques utilisant de telles ondes utilisent de très grand télescopes (supérieurs à 1m de diamètre) et/ou des systèmes optiques à refroidissement cryogénique et n’ont généralement pas pu démontrer une capacité à observer des objets sur une orbite plus éloigné que l’orbite basse de la Terre en pleine journée.
Il est également connu des documents US 10740609 et US 9423341 des systèmes de détection d’objets spatiaux en orbite autour de la Terre en plein jour à l’aide de capteurs infrarouges.
Même si ces systèmes présentent des avantages par rapport aux précédents systèmes connus, les systèmes décrits dans ces documents restent complexes et onéreux. Les procédés mis en œuvre impliquent notamment d’utiliser des télescopes spécifiquement calibrés et optimisés pour un fonctionnement dans l’infrarouge (plus onéreux). Les procédés utilisent également des procédés complexes de calibration pour traiter le bruit notamment, les procédés utilisant des développements spécifiques.
La présente invention a donc pour but principal de fournir un système et un procédé de détection d’objets spatiaux en orbite autour de la Terre capable de fonctionner en plein jour et moins onéreux que les systèmes connus.
Selon un objet de l’invention, il est proposé un procédé de surveillance spatiale pour détecter des objets spatiaux en orbite autour de la Terre dans des images capturées pendant la journée, le procédé comprenant les étapes suivantes : - une capture d’une pluralité de prises de vue dans l’infrarouge du ciel de jour à l’aide d’un dispositif de prise de vue comportant au moins un capteur infrarouge, chaque prise de vue dans l’infrarouge comportant une matrice de pixels qui sont associés chacun à une intensité de lumière reçue par un capteur infrarouge, - une détection d’objets spatiaux en orbite autour de la Terre à partir des prises de vue capturées, - une identification de chaque objet détecté à partir d’un catalogue d’objets spatiaux connus en orbite autour de la Terre.
Selon une caractéristique générale de l’invention, l’étape de détection d’objets spatiaux en orbite autour de la Terre est mise en œuvre par un système d’intelligence artificielle fonctionnant par apprentissage profond et comportant une pluralité de couches de réseau de neurones artificiels reliées entre elles pour analyser les informations de la couche de neurones précédentes, l’étape de détection d’objets spatiaux en orbite autour de la Terre comportant : - une détection de points lumineux sur chaque prise de vue, - une discrimination des points lumineux détectés, la discrimination comportant un suivi de chaque point lumineux détecté et stationnaire dans des prises de vue successives, et, un enregistrement des coordonnées des points lumineux détectés à des positions éventuellement différentes et regroupés par ce suivi, l’enregistrement étant réalisé, pour chaque point lumineux détecté, à la suite de sa disparition dans les prises de vue suivantes.
En utilisant une intelligence artificielle fonctionnant par apprentissage profond, ou « deep learning » en anglais, pour le traitement des images infrarouges, le procédé selon l’invention présente l’avantage de pouvoir fonctionner à partir d’une calibration simple réalisée à partir d’une vue du ciel qui ne nécessite pas de module ou de développement spécifique.
Le « Deep learning », ou apprentissage profond, est l'une des technologies principales du Machine learning, mettant en œuvre des algorithmes capables de mimer les actions du cerveau humain grâce à des réseaux de neurones artificielles composés de dizaines voire de centaines de « couches » de neurones, chacune recevant et interprétant les informations de la couche précédente. Les réseaux de « deep learning » sont entraînés sur la base de structures complexes de données auxquelles ils sont confrontés.
Le procédé selon l’invention présente également l’avantage de pouvoir être utilisé par un système doté d’un télescope à réflexion classique qui n’a pas été optimisé pour un fonctionnement avec des ondes infrarouges à courtes longueurs d’ondes.
Dans un premier mode de réalisation du procédé de surveillance selon l’invention, les couches de réseaux de neurones artificiels peuvent être calibrées, préalablement à leur utilisation pour détecter des objets spatiaux (satellites, débris, étoiles etc…) présents dans les images infrarouges, par un procédé d’apprentissage supervisé à partir d’une base de différentes images permettant au système d’intelligence artificielle de déterminer les caractéristiques typiques d’un objet spatial (caractéristiques différenciant un point lumineux correspondant à un objet spatial réel du fond de l’image, des pixels chauds, du bruit électronique, etc…).
Dans un deuxième mode de réalisation du procédé de surveillance selon l’invention, le procédé peut comprendre, en outre, juste après la capture de prises de vue, une application d’une correction de non-uniformité sur les prises de vue capturées.
Dans un troisième mode de réalisation du procédé de surveillance selon l’invention, le procédé peut comprendre, en outre un filtrage de chaque image empilée obtenue.
Dans un quatrième mode de réalisation du procédé de surveillance selon l’invention, le procédé peut comporter en outre une formation d’images empilées à partir d’une superposition d’une pluralité desdites prises de vue, chaque pixel d’une image empilée étant associé à une intensité de lumière reçue correspondant à la moyenne des intensités des prises de vue superposées pour le même pixel, la détection d’objets spatiaux utilisant les images empilées comme prises de vue à traiter.
Selon un autre exemple de réalisation du système d’inspection, le procédé vise à inspecter les récipients à l’aide du système d’inspection configuré pour acquérir des images correspondant directement à des images d’absorption, des images de biréfringence et/ou des images de réfraction.
Avantageusement, pour assurer la mise en correspondance d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la troisième modalité, le procédé détecte des régions candidates dans les images d’analyse de la première modalité et dans les images d’analyse de la deuxième modalité et/ou dans les images d’analyse de la troisième modalité, le procédé assurant, pour chaque récipient : - une mise en correspondance des régions candidates dans les images d’analyse de la première modalité, de la deuxième modalité ou de la troisième modalité, avec les régions correspondantes des images d’analyse d’au moins une autre modalité, - ou une mise en correspondance de régions candidates de deux modalités différentes.
Selon un autre exemple avantageux, le procédé assure en tant que mise en correspondance, une fusion d’au moins une image d’analyse de la première modalité et une image d’analyse de la deuxième modalité et/ou une image d’analyse de la troisième modalité pour obtenir une image fusionnée, le procédé assurant : - une extraction de caractéristiques de classification de l’image fusionnée, - et un classement du récipient à l’aide de critères de classification appliquées aux caractéristiques de classification de l’image fusionnée.
Selon un autre exemple avantageux, le procédé assure en tant que mise en correspondance, une fusion d’au moins une image d’analyse de la première modalité et une image d’analyse de la deuxième modalité et/ou de la troisième modalité pour obtenir une image fusionnée, le procédé assurant: - une segmentation des images fusionnées pour détecter des régions candidates fusionnées, - un classement du récipient à l’aide de critères de classification appliqués aux caractéristiques des régions candidates fusionnées.
Selon une autre caractéristique de l’invention : - on extrait des images d’analyse selon la première modalité, des caractéristiques de classification selon la première modalité, - on extrait des images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou des images d’analyse selon la troisième modalité, des caractéristiques de classification respectivement selon la deuxième modalité et selon la troisième modalité, - on classe le récipient à l’aide de critères de classification appliqués aux caractéristiques selon la première modalité et la deuxième modalité et/ou la troisième modalité.
Selon une variante avantageuse, on choisit des caractéristiques de classification selon la première modalité et des caractéristiques de classification selon la deuxième modalité et/ou des caractéristiques de classification selon la troisième modalité, et/ou des caractéristiques fusionnés qui prennent en compte des caractéristiques combinant de manière logique ou mathématique des images d’analyse selon la première modalité et des images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou des images d’analyse selon la troisième modalité, ces caractéristiques de classification selon la première, la deuxième et la troisième modalité étant des caractéristiques de position, de taille, de forme ou de valeurs exprimant l’absorption et/ou la réfraction et/ou la biréfringence.
Selon un mode de réalisation, on classe le récipient par un classifieur d’images à apprentissage supervisé dont les données d’entrées sont : - les caractéristiques de classification selon la première modalité et les caractéristiques de classification selon la deuxième modalité et/ou les caractéristiques de classification selon la troisième modalité, - ou les images d’analyse selon la première modalité et les images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou des images d’analyse selon la troisième modalité, - ou des parties des images d’analyse selon la première modalité et des parties des images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou selon la troisième modalité.
Selon un autre mode de réalisation, on classe le récipient par un classifieur d’images à apprentissage supervisé dont les données d’entrées sont au moins une image fusionnée obtenue par fusion d’au moins une image d’analyse selon la première modalité et une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou une image d’analyse selon la troisième modalité ou par fusion de régions d’au moins une image d’analyse selon la première modalité et d’une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou une image d’analyse selon la troisième modalité.
Selon un exemple préféré, on classe chaque récipient selon au moins une classe d’images prise parmi une liste de classes représentant au moins des défauts verriers tels que notamment, trapèze, inclusion, bulle.
Selon un autre objet de l’invention, on compare au moins une caractéristique de tri à un critère de rejet, la caractéristique de tri et le critère de rejet étant dépendants de la classe d’appartenance pour décider de la conformité ou non du récipient, la caractéristique de tri étant calculée sur au moins une image du récipient selon une modalité.
Selon un exemple avantageux du procédé met en œuvre une étape de prise en compte d’au moins un défaut verrier identifié pour en déduire une information d’ajustement pour au moins un paramètre de contrôle d’une installation de fabrication des récipients.
Selon une autre caractéristique de mise en œuvre du procédé : - le classifieur d’images associe un score de confiance au classement des récipients faisant partie d’une production inspectée; - le classement des récipients est pris en compte uniquement lorsque le score de confiance dépasse un seuil de confiance pour; * comptabiliser les défauts par classe de défauts ; * et/ou décider du rejet du récipient * et/ou déclencher une alarme de présence d’au moins un défaut critique dans la production inspectée
Un autre objet de l’invention est de proposer un dispositif d’inspection de récipients en verre sortant d’une installation de fabrication en vue de classer les récipients en relation de défauts verriers, le dispositif comportant : - un système d’inspection comportant au moins une source de lumière illuminant le récipient et au moins une caméra disposée pour récupérer la lumière ayant traversé le récipient, de manière à acquérir des images d’au moins partie du récipient illuminée en transmission par la source de lumière, - une unité de traitement d’informations reliée au système d’inspection et adaptée pour fournir pour chaque récipient, au moins une image d’analyse selon une première modalité correspondant à une image d’absorption et au moins une image d’analyse selon une deuxième modalité correspondant à une image de biréfringence ou à une image de réfraction, cette unité de traitement d’informations étant configurée pour réaliser des opérations : * de prise en compte d’une liste de classes incluant des représentations d’au moins des défauts verriers, la liste des classes comportant un nombre de classes indépendant du nombre de modalités ; * de mise en correspondance d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la deuxième modalité, * à partir d’au moins une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité, mises en correspondance, de classement des images d’analyse au moyen d’un classifieur d’images qui détermine l’appartenance à une classe résultat parmi la liste de classes, * de prise en compte du classifieur d’images ayant été entraîné par apprentissage supervisé, sur un ensemble d’apprentissage comportant des enregistrements composés chacun des images ou régions d’images d’un même récipient selon chaque modalité, mises en correspondance et associées à une classe d’image de la liste des classes, pour que le classifieur d’images entraîné classe les récipients selon des caractéristiques de classification selon les au moins deux modalités ; * de classement du récipient selon la classe résultat.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le système d’inspection est configuré pour acquérir des images composites polarimétriques tandis que l’unité de traitement d’informations est configurée pour calculer à partir de ces images composites polarimétriques, des images d’analyse d’absorption, et/ou des images d’analyse de biréfringence et/ou des images d’analyse de réfraction.
Selon un autre mode de réalisation de l’invention, le système d’inspection est configuré pour acquérir des images tandis que l’unité de traitement d’informations est configurée pour calculer à partir de plusieurs de ces images, des images d’analyse d’absorption, et/ou des images d’analyse de biréfringence et/ou des images d’analyse de réfraction.
Selon un autre mode de réalisation, le système d’inspection est configuré pour acquérir des images composites couleurs à l’aide d’une caméra couleur tandis que l’unité de traitement d’informations est configurée pour calculer à partir de ces images composites couleurs, des images d’absorption et des images de réfraction.
- laisser macérer ;
- monter en température, tout en agitant régulièrement le mélange ;
- laisser refroidir puis filtrer le mélange ;
- ajouter éventuellement les actifs supplémentaires (sels minéraux, vitamines, acides aminés) ;
- agiter l’extrait pour obtenir une composition homogène.
La composition ainsi obtenue est éventuellement pulvérisée dans un mélangeur contenant un support alimentaire pulvérulent avant d’être conditionnée.
Dans un mode particulier selon l’invention, les extraits de plantes de la famille des Fabaceae sont des extraits de fenugrec, les extraits de plantes de la famille des Lauracées sont des extraits de laurier sauce, les extraits de plantes de la famille des Cannabaceae sont des extraits de houblon et les extraits de plantes de la famille des Salicacées sont des extraits de peuplier noir.
Dans un autre mode particulier selon l’invention ledit au moins un extrait de fenugrec représente en masse de 15 à 35%, ledit au moins un extrait de laurier sauce représente en masse de 15 à 35%, ledit au moins un extrait de houblon représente en masse de 15 à 35%, et ledit au moins un extrait de peuplier noir représente en masse de 15 à 35%, les pourcentages étant exprimés en masse par rapport à la masse de la composition.
Plus spécifiquement, les extraits de plantes pourront être en proportion sensiblement égale, proportion qui sera utilisée dans l’étude présentée ci-après pour montrer l’efficacité de la composition selon l’invention sur l’homéostasie glucidique chez la souris.
L’utilisation de la composition en tant qu’ingrédient alimentaire, complément alimentaire et médicament dépendra par exemple du niveau d’insulinorésistance du sujet à traiter et donc d’une posologie adaptée.
Grâce à son effet sur l’homéostasie glucidique, la composition selon l’invention peut jouer un rôle sur la glycémie des prédiabétiques mais également sur la glycémie des diabétiques avérés.
Etude de l’effet de la composition selon l’invention sur l’homéostasie glucidique chez des souris mâles Ob/Ob :
Modèles de l’étude L’étude a été réalisée sur le modèle de souris mâles Ob/Ob âgés de 6 semaines.
La souris ob/ob ou obèse est une souris mutante qui se nourrit de manière excessive en raison de mutations du gène responsable de la production de leptine et devient profondément obèse. C’est un modèle animal de diabète de type II. L’identification du gène muté en ob a conduit à la découverte de l’hormone leptine, qui est importante dans le contrôle de l’appétit.
Description du protocole expérimental Les souris ob/ob utilisées pour l’étude ont dans un premier temps subi une phase d’acclimatation puis ont été séparées en quatre groupes d’étude de douze souris après randomisation basée sur le poids et la glycémie (random fed).
Le groupe 1 est un groupe contrôle négatif dans lequel un placébo a été administré aux souris. Le placébo est une solution véhicule comprenant la même solution que celle dans laquelle sont dilués les extraits de plantes, administrée par gavage oral, deux fois par jour et à une dose de 5ml/kg.
Comme l’échantillon 2 est enfermé dans une gaine hermétique 2a, la variation de volume de l’échantillon conjuguée à la mesure de pression hydrostatique dans la chambre permet d’en déduire la pression hydrostatique p courante dans l’échantillon.
Dans cet exemple, le premier chemin de chargement C1 est imposé par l’appareillage 1 en déplaçant la tige 60 qui porte la tête mobile 6 par rapport à la chambre 3 remplie de fluide hydraulique.
Ce chemin de chargement C1 comprend d’abord un chargement uni axial (partie C1a de la courbe) réalisé en déplaçant la tête mobile 6 pour comprimer l’échantillon 2 contre le butoir 11 alors que le système de vannage 8 est en configuration d’évacuation de fluide.
Ainsi, sur cette partie C1a, malgré l’introduction de la tige 60 dans la chambre 3, la pression hydrostatique dans la chambre reste constante puisque le fluide s’échappe librement via la sortie de fluide.
La courbe droite C1a montre une croissance de pression hydrostatique dans l’échantillon car l’échantillon est compressé alors qu’il est fermé dans la gaine étanche.
Ce chemin de chargement C1 comprend ensuite un chargement mixte (partie C1b de la courbe) associant la compression de l’échantillon entre la tête mobile 6 et le butoir 11 avec une compression hydrostatique car, au point Cx, le système de vannage 8 passe en configuration d’isolement pour faire augmenter la pression hydrostatique dans la chambre et dans l’échantillon au fur et à mesure que l’on augmente la force de compression appliquée sur la tige 60.
En réalisant plusieurs essais successifs suivant des chemins de chargements différents, on peut en déduire des courbes limites CL1 et CL2 propres à l’échantillon et qui permettent de prédire le comportement théorique du matériau de l’échantillon pour d’autres chemins de chargement.
Chaque courbe limite CL1 et CL2 exprime une limite de comportement du matériau en cisaillement q en fonction de la pression hydrostatique p dans le matériau.
La courbe CL1 est par exemple une limite de déformation élastique et la courbe CL2 est par exemple une limite de déformation plastique.
Par expérience, il apparait que chaque courbe limite CL1, CL2 est en forme de demi ellipse.
L’axe d’abscisse est l’axe limite de chacune de ces demi ellipses et il forme aussi l’axe de symétrie de chacune des ellipses complètes auxquelles appartiennent ces demi ellipses CL1, CL2.
En réalisant un essai en compression uni axiale, on détermine une droite C1x par laquelle passe la demi ellipse, le point d’intersection C10 entre la demi-ellipse et la droite C1x correspondant à un changement de comportement élastique ou plastique notable de l’échantillon.
En réalisant un essai en chargement mixte suivant la courbe C1, on détermine un second point C11 de la demi-ellipse qui correspond également à un changement notable de comportement de l’échantillon, comme le passage du domaine de déformation exclusivement élastique au domaine de déformation plastique.
En renouvelant l’essai avec d’autres chemins de chargement mixtes, on peut définir au moins un troisième point de la demi ellipse CL1.
A l’aide de ces trois points ou plus de la demi ellipse, on peut extrapoler la courbe générale de la demi ellipse CL1 ce qui permet de connaitre une limite de comportement de l’échantillon valable pour une pluralité de chemins de chargement théoriques.
La même méthode est appliquée pour déterminer la courbe CL2.