INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La illustre un organigramme d’un procédé 100 d’évaluation de l’effet de protection d’une composition de protecteur à appliquer sur une matière kératinique d’un utilisateur conformément à un premier mode de réalisation d’un premier aspect de la présente divulgation.
Avant le procédé 100, certaines actions doivent être préparées. L’utilisateur n’est pas autorisé à utiliser de produits cosmétiques (y compris des produits de soin de la peau de routine) à l’arrière de l’oreille 24 heures avant le test et n’est pas autorisé à prendre un sauna ou un bain. Avant le test, l’utilisateur doit connaître le consentement éclairé écrit et indiquer les critères d’inclusion/de non-inclusion (éligibilité primaire) et les antécédents médicaux. Lors du test, l’utilisateur doit nettoyer la zone de test à l’arrière de l’oreille à l’eau et la sécher en la tapotant avec de l’essuie-tout ; attendre 30 minutes dans un environnement à température et humidité constantes.
Le procédé 100 commence. Au bloc 101, une composition de protecteur est appliquée sur une première zone de test de matière kératinique de l’utilisateur. Dans le contexte de la divulgation, la composition de protecteur peut être un produit de protection pour une matière kératinique de l’utilisateur. Dans un exemple, la zone de test peut être l’une de l’arrière de l’oreille, de l’avant-bras et n’importe quelle zone du corps de l’utilisateur. Dans un exemple, la composition de protecteur est appliquée à raison d’environ 0,01 g-0,1 g/cm2. Au bloc 102, un agent inducteur qui provoquera des rougeurs et/ou un inconfort pour la matière kératinique de l’utilisateur est appliqué au-dessus de la composition de protecteur appliquée. L’agent inducteur peut être ceux qui ont un ingrédient à pH élevé et qui risquent d’induire des rougeurs et un inconfort de la matière kératinique. Dans un exemple, l’agent inducteur est appliqué à raison d’environ 0,1 g-1 g/cm2. Au bloc 103, la composition de protecteur appliquée et l’agent inducteur appliqué sont retirés de la première zone de test. Le bloc 103 est effectué dans une période de temps prédéfinie après le bloc 102. Dans un exemple, le période de temps prédéfinie peut aller de 5 min à 30 min, de préférence de 5 min à 15 min. Au bloc 104, la première zone de test est soumise à une imagerie par un dispositif d’imagerie pour obtenir une première valeur de paramètre. Plus particulièrement, afin d’obtenir un résultat plus exact, la première zone de test est soumise à une imagerie à plusieurs reprises par le dispositif d’imagerie pour obtenir une pluralité de premières images, puis la pluralité de premières images est traitée pour obtenir la valeur de rougeur pour la matière kératinique. Dans un exemple, un tel dispositif d’imagerie peut être un appareil photo, un téléphone portable doté d’une capacité d’imagerie, un ordinateur bloc-notes doté d’une capacité d’imagerie, et ainsi de suite. Au bloc 105, la première zone de test est mesurée pour obtenir une deuxième valeur de paramètre. Dans un exemple, le bloc 105 peut être effectué par un dispositif pour tester la perte d’eau transépidermique de la matière kératinique et la deuxième valeur de paramètre peut être des valeurs de perte d’eau transépidermique de la matière kératinique. L’ordre d’exécution des blocs 104, 105 peut être modifié. Au bloc 106, l’effet de protection est évalué sur la base de la première valeur de paramètre et de la deuxième valeur de paramètre. Le procédé 100 permet d’obtenir de manière rapide et objective un effet de protection, tel qu’en termes de rougeur et d’inconfort de la composition de protecteur pour matière kératinique.
La illustre un organigramme d’un procédé 200 d’évaluation de l’effet de protection d’une composition de protecteur à appliquer sur une matière kératinique d’un utilisateur conformément à un deuxième mode de réalisation d’un premier aspect de la présente divulgation.
Afin de mieux évaluer l’effet de protection d’une composition de protecteur à appliquer sur une matière kératinique d’un utilisateur, la divulgation porte sur une évaluation objective combinée à un procédé d’évaluation subjective de l’effet de protection d’une composition de protecteur à appliquer sur une matière kératinique d’un utilisateur.
Comme le montre la , le procédé 200 comprend les blocs 201, 202, 203, 204, 205, 206 et 207. Les blocs 201, 202, 203, 204, 205 sont les mêmes que les blocs 101, 102, 103, 104, 105 montrés sur la . Ainsi, les blocs 201, 202, 203, 204, 205 ne sont pas décrits en détail. Comme le montre la , la composition de protecteur est appliquée sur la première zone de test (voir bloc 201), puis l’agent inducteur est appliqué sur la composition de protecteur appliquée (voir bloc 202) ; par les blocs 203, 204, une première valeur de paramètre et une deuxième valeur de paramètre sont obtenues respectivement. Dans un exemple, la première valeur de paramètre peut être une valeur de rougeur de la matière kératinique pour la première zone de test et la deuxième valeur de paramètre peut être des valeurs de perte d’eau transépidermique de la matière kératinique pour la deuxième zone de test.
Au bloc 206, une première information de sensation auto-perçue pour la première zone de test est obtenue auprès de l’utilisateur après le bloc 203 de retrait. De préférence, la première information de sensation auto-perçue pour la première zone de test est obtenue auprès de l’utilisateur dans les 5 min à 30 min, de préférence dans les 5 min à 15 min après le bloc 203 de retrait. Dans un exemple, la première information de sensation auto-perçue est l’information liée aux démangeaisons, aux brûlures et aux picotements. L’ordre d’exécution des blocs 204, 205, 206 peut être modifié. Au bloc 207, l’effet de protection est évalué sur la base de la première valeur de paramètre, de la deuxième valeur de paramètre et de la première information de sensation auto-perçue. Comparativement à l’auto-évaluation classique pour évaluer l’efficacité de la protection sur une matière kératinique après un traitement chimique, la divulgation peut permettre une évaluation objective combinée à un procédé d’évaluation subjective.
Afin de mieux comprendre les solutions techniques des procédés 100, 200, un mode de réalisation sera donné. Dans un tel mode de réalisation, nous pouvons prendre une zone de l’arrière de l’oreille comme première zone de test et prendre une certaine sorte de protecteur de cuir chevelu comme composition de protecteur à utiliser pendant le test. Avant le test, la première zone de test doit être maintenue au sec. Ensuite, certaines étapes se déroulent comme suit :
Selon un mode de réalisation, la deuxième unité comporte un module d’acquisition de données asynchrones configurée pour extraire la donnée d’entrée, un module de surveillance de données opposées configurée pour : comparer la première donnée d’entrée extraite par le module d’acquisition de données asynchrones de la deuxième unité à la deuxième donnée d’entrée réceptionnée par le module d’acquisition de données opposées de la deuxième unité ; conclure à une intégrité de la donnée d’entrée si les première et deuxième données d’entrées sont égales, et à une non intégrité si les première et deuxième données d’entrées sont différentes, puis établir un statut d’intégrité ; transmettre le statut d’intégrité au module de mise à disposition de données synchrones de la deuxième unité.
Selon un mode de réalisation, la donnée d’entrée est associée à une latence configurée pour que : le temps entre le début de l’exécution du module d’acquisition de données asynchrones et l’utilisation de la donnée d’entrée dans la partition logicielle de la première unité est inférieur à ladite latence de la donnée,
le temps entre le début de l’exécution du module d’acquisition de données asynchrones et l’utilisation de la donnée d’entrée dans la partition logicielle de la deuxième unité est inférieur à ladite latence de la donnée.
L’invention permet ainsi d’une réduction du nombre d'acquisitions sur un calculateur comportant une unité A et une unité B. Les performances des calculs sont augmentées, permettant par exemple des calculs pour le vol autonome et/ou lois de pilotage hautement performantes. L’invention permet aussi une réduction des erreurs et/ou événements en service.
Description et modes de réalisation L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures annexées.
Représente un calculateur de l’art antérieur.
Représente un calculateur selon un mode de réalisation de l’invention.
Représente un système de commande de vol en synchronisation simple selon l’invention.
Représente un système de commande de vol en synchronisation surveillée selon l’invention.
Représente un système de commande de vol en synchronisation surveillée en fonctionnement COM/MON selon l’invention.
Un calculateur selon l’invention comporte deux unités UA et UB configurées pour mettre en œuvre des partitions de logiciel P1(A) par l’unité A et des partitions logiciel P1(B) par l’unité B, les partitions logicielles P1(A) et P1(B) étant couplées.
Selon un premier mode de l’invention représenté en figures 2, l’acquisition des données d‘entrées (Input 1, Input 2, Input 3) se fait par une seule des deux unités puis est transférée à son unité opposée. Par exemple l’acquisition des données peut se faire par l’unité A puis transférée à l’unité B ou inversement.
Selon un mode de réalisation représenté sur la , l’unité A acquière une première donnée par exemple la donnée 1 (Input 1) et une deuxième donnée, par exemple la donnée 3 (Input 3), puis transfère la deuxième donnée (Input 3) à l’unité B. L’unité B acquiert une troisième donnée (Input 2).
Lorsque les deux derniers modes de réalisation sont pris en combinaison, cela permet d’obtenir un nombre important de séquences d’images de référence représentatives à la fois de conditions réelles observées et de scénarios variées. Ainsi, u un module classificateur-localisateur configuré à partir de telles données de référence mettra en œuvre une classification plus fiable et une localisation plus précise.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le procédé de configuration d’un module classificateur-localisateur comprend plusieurs itérations desdites étapes de détermination, d’évaluation de la fonction de perte multi-objectifs, et de reconfiguration du module classificateur-localisateur.
Le fait de réaliser plusieurs itérations desdites étapes de détermination, d’évaluation et de reconfiguration permet d’améliorer successivement, au fur et à mesure des itérations, le module classificateur-localisateur pour minimiser la fonction de perte multi-objectifs. Typiquement, plus le nombre d’itérations est important, plus le module classificateur-localisateur utilisé minimisera la fonction de perte multi-objectifs. Par conséquent, ce mode de réalisation permet d’améliorer la fiabilité de classification et la précision de localisation mise en œuvre par le module classificateur-localisateur.
Considérons ici le mode de réalisation selon lequel plusieurs dites itérations sont réalisées et un algorithme de descente de gradient est utilisée pour reconfigurer le module classificateur-localisateur. Il est avantageux de réaliser plusieurs itérations sur des portions des données de référence, plutôt qu’une seule itération sur l’ensemble des données de référence. En effet, cela permet d'améliorer, au fur et à mesure des itérations, la convergence vers un module classificateur-localisateur qui minimise la fonction de perte multi-objectifs. Ce mode de réalisation permet en outre de nécessiter moins de ressources matérielles et logicielles – en termes de taille mémoire, et ressources de traitement, etc. – pour configurer le module classificateur-localisateur. Ainsi, la complexité de mise en œuvre sur le plan matériel et logiciel du procédé de détermination est simplifiée par ce de mode de réalisation.
Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un dispositif de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images, ledit dispositif comprenant : un module d’obtention pour obtenir une séquence d’une ou plusieurs images acquises par au moins une caméra ; et un module classificateur-localisateur pour déterminer à partir de la séquence d’images obtenue : au moins une classe attribuée audit au moins un objet, ladite au moins classe attribuée étant sélectionné parmi une liste de classes ; et au moins une position estimée dudit au moins un objet.
Ledit module classificateur-localisateur est configuré à partir d’au moins une séquence d’images de référence pour minimiser une fonction de perte multi-objectifs représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation d’objets dans ladite au moins une séquence d’images de référence.
Le dispositif de classification et de localisation selon ce mode de réalisation dispose des avantages décrit ci-dessus en lien avec le procédé de classification et de localisation de proposé.
Selon un mode de réalisation de l’invention, ledit module classificateur-localisateur utilisé par le dispositif est configuré par un procédé de configuration conforme à l’invention.
Ce mode de réalisation permet de tirer parti au sein du dispositif de classification et de localisation des avantages précédemment cités en lien avec le procédé de de configuration proposé.
Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un système comprenant un dispositif dispositif de classification et de localisation conforme à l’invention et au moins une caméra configurée pour acquérir lesdites une ou plusieurs images de la séquence.
L’avantage de ce mode de réalisation est de pouvoir au sein d’un système pratique réaliser conjointement les deux tâches de classification et de localisation avec un unique dispositif.
Ce mode de réalisation permet une mise en œuvre pratique efficace d’un système de surveillance ou de navigation, la classification d’objets dans une scène optique et la localisation de ces objets étant des tâches critiques pour ces types de systèmes.
Selon un mode de réalisation, le système proposé comprend une unique caméra.
Ce mode de réalisation permet de ne nécessiter qu’une unique caméra pour réaliser à la fois la classification et la localisation d’un objet dans une scène optique, ce qui est avantageux au regard de solutions existantes. De plus, une caméra est un équipement communément intégré dans les systèmes embarqués, une caméra étant peu coûteuse, et peu encombrante. Ainsi, une classification fiable et une localisation précise d’un objet dans une scène optique sont, selon ce mode de réalisation, mises en œuvre de manière économe et peu encombrante dans un système pratique, tel qu’un système embarqué.
Selon un mode de réalisation, le système proposé comprend une pluralité de caméras.
Ce mode de réalisation, en utilisant une pluralité de caméras, permet d’étendre le champ de vision total du système proposé. Ce mode de réalisation permet ainsi de classifier et de localiser des objets dans une zone géographique plus large. Selon un mode de réalisation, ledit système est un système de surveillance, ou un système de navigation.
L’organe de guidage 32 peut être formé d’un orifice longitudinal débouchant dans lequel peut être introduite mobile à coulissement la barre dentée d’actionnement 13 du mécanisme d’actionnement 9.
Dans l’exemple illustré, les roues dentées d’actionnement 12 sont positionnées côte à côte dans le logement principal 14, dans un même plan d’actionnement comprenant la direction d’actionnement Y, et de part et d’autre de la barre dentée d’actionnement 13.
La barre dentée d’actionnement 13 présente une première rangée de dents sur un premier côté de la barre dentée d’actionnement 13 et une deuxième rangée de dents sur un deuxième côté de la barre dentée d’actionnement 13 opposé au premier côté.
Plus simplement, on peut dire que la barre dentée d’actionnement 13 est doublement crantée.
Ainsi, la barre dentée d’actionnement 13 configurée pour coopérer à la fois avec les deux roues dentées d’actionnement 12, la première rangée de dents coopérant avec une des deux roues dentées d’actionnement 12, et la deuxième rangée de dents coopérant avec l’autre des deux roues dentées d’actionnement 12.
Dans l’exemple illustré, les roues dentées d’entraînement 10 et les barres dentées d’entraînement 11 sont quant à elles positionnées, deux à deux, respectivement dans un premier plan d’entraînement décalé et parallèle au plan d’actionnement et dans un deuxième plan d’entraînement décalé et parallèle au plan d’actionnement, avec ce dernier qui se trouve interposé entre les premier et deuxième plans d’entraînement.
En d’autres termes, cela signifie que les fenêtres 16 sont elles aussi ménagées de sorte à être décalées l’une par rapport à l’autre et à se trouver dans le premier plan d’entraînement, respectivement le deuxième plan d’entraînement.
Dans l’exemple illustré, une des deux fenêtres 16 est centrée sur la platine 24 respective tandis que l’autre fenêtre 16 est décalé sur la platine 24 respective et forme une fenêtre ouverte ou, autrement dit, une encoche sur cette platine.
Le mécanisme d’entraînement 8 comporte ici deux cliquets 21 formant butée de coulissement pour les barres dentées d’entraînement 11.
Les cliquets 21 sont montés dans le logement central 14 et sont pourvus chacun d’un doigt de blocage 29 en saillie vers les barres dentées d’entraînement 11.
Chacune des barres dentées d’entraînement 11 comporte quant à elle, à l’opposé de leurs dents, des encoches 33 ménagées globalement aux extrémités opposées des barres dentées d’entraînement 11, et configurées pour recevoir chacune le doigt de blocage 29 d’un cliquet 21 respectif.
En particulier, les encoches 33 sont situées de sorte à assurer, en coopération avec les doigts de blocage 29 des cliquets 21, une première butée dans la première configuration de l’article, avec les volets 6 dans leur première position, et une deuxième butée dans la deuxième configuration de l’article, avec les volets dans leur deuxième position (voir ci-après).
Les cliquets 21 sont montés pivotant dans le logement central 14 et sont pourvus d’organes de rappel configurés pour solliciter les cliquets dans une position stable dans laquelle les doigt de blocage 29 respectifs se trouvent dans des encoches 33 respectives.
Par exemple, les organes de rappel sont formés chacun par un ressort 30 assis à une extrémité sur une bille 31 contre un bord du logement central 14 et en contact avec le cliquet 21 à une extrémité opposée.
Ainsi qu’expliqué plus haut, les volets 6 sont montés mobiles à coulissement sur et par rapport au cadre 2 et en particulier, vis-à-vis de parois périphériques 3 dites supérieure et inférieure.
Le cadre 2 est pourvu de nervures et/ou de gorges 20 sur ses parois périphériques 3 dites supérieure et inférieure, tandis que chacun des volets 6 est pourvu de gorges et/ou de nervures 19 dites inférieure et supérieure et qui sont chacune prévues pour recevoir une nervure et/ou une gorge 20 respective, de sorte à former par exemple une liaison du type glissière.
Lors du codage, le module de gestion 2 détermine quel processus de codage (c’est-à-dire quel traitement effectué par le module de codage 4) doit être utilisé pour le codage d’un ensemble de données B représentatives du contenu audio ou vidéo.
Le module de gestion 2 détermine ainsi notamment quel réseau de neurones artificiels N, N’ doit être utilisé au sein du module de codage 4.
L’ensemble de données B pour lequel le module de gestion 2 détermine le processus (et notamment le réseau de neurones artificiels N, N’) à utiliser dépend de l’application concernée. Cet ensemble de données B est par exemple l’ensemble des données B relatives à une image donnée ou l’ensemble des données B relatives à une séquence d’images donnée.
Le module de gestion 2 sélectionne par exemple le réseau de neurones artificiels N, N’ à utiliser lors du codage de l’ensemble de données B parmi une pluralité de réseaux de neurones artificiels prédéfinis, par exemple afin de minimiser un critère débit-distorsion (qui tient compte de la taille de la représentation codée C et de la distorsion entre le contenu représenté par les données B et le contenu reconstruit sur la base de la représentation codée C).
En variante, le module de gestion 2 procède à une étape d’entraînement du réseau de neurones artificiels N, N’ de manière à optimiser un critère donné (par exemple le critère débit distorsion susmentionné) lors du traitement de l’ensemble de données B concerné, et commande au module de codage 4 d’utiliser le réseau de neurones artificiels ainsi entraîné pour la génération de la représentation codée C sur la base de l’ensemble de données B concernées.
Le module de gestion 2 peut ainsi produire (à destination notamment du module de formation de flux 6) une information i indicative du réseau de neurones artificiels à utiliser lors du décodage de la représentation codée C. Précisément, le module de gestion 2 peut fournir une telle information i pour chaque partie C de la représentation codée associé à un ensemble de données B tel que défini ci-dessus.
Dans certains cas, le réseau de neurones artificiels à utiliser pour le décodage de la représentation codée C est distinct du réseau de neurones artificiels N.
Par exemple, dans le cas de la (où le réseau de neurones artificiels N reçoit en entrée les données B et produit en sortie la représentation codée C), le réseau de neurones artificiels à utiliser pour le décodage de la représentation codée C est conçu (c’est-à-dire en pratique entraîné) de sorte à minimiser la distorsion des données B lors leurs passages successifs à travers le réseau de neurones artificiels N (pour produire la représentation codée C) et à travers le réseau de neurones artificiels à utiliser pour le décodage, et/ou à minimiser la taille de la représentation codée C (au sens d’un critère débit-distorsion).
Dans le cas où le module de gestion 2 sélectionne le réseau de neurones artificiels N parmi une pluralité de réseaux de neurones artificiels prédéfinis, le réseau de neurones artificiels à utiliser pour le décodage est celui associé de manière prédéfinie au réseau de neurones artificiels N sélectionné. L’information i peut alors désigner (par exemple au sein d’une liste de réseau de neurones artificiels) ce réseau associé au réseau de neurones artificiels N sélectionné.
Dans le cas où le module de gestion 2 obtient le réseau de neurones artificiels N au moyen d’une étape d’entraînement, cette étape d’entraînement peut permettre l’entraînement simultané du réseau de neurones artificiels à utiliser pour le décodage. L’information i peut alors comprendre des données descriptives du réseau de neurones artificiels à utiliser pour le décodage (ces données descriptives pouvant comprendre par exemple des poids respectivement associés aux neurones de ce réseau de neurones artificiels et déterminés lors de l’étape d’entraînement).
Le module de formation de flux 6 reçoit la représentation codée C produite par le module de codage 4 et l’information i fournie par le module de gestion 2, et construit sur la base de ces éléments un flux de données F. Le module de formation de flux 6 peut bien entendu recevoir en pratique d’autres données du module de codage 4 et/ou du module de gestion 6.
Le module de formation de flux 6 construit le flux de données F sous forme de différents paquets de données destinés à être successivement communiqués (par exemple transmis) au dispositif de décodage. Ces paquets de données sont par exemple respectivement des unités de la couche d’abstraction réseau (en anglais " NAL units " pour " Network Abstraction Layer unit s ").
Le module de formation de flux 6 construit les différents paquets de données conformément à ce qui est décrit ci-dessous.
Dans l’exemple décrit ici, chaque paquet de données débute par un marqueur M prédéfini (c’est-à-dire formé d’une suite prédéfinie, ou motif prédéfini, de bits). Tout paquet de données débute donc ici par le même marqueur M, ce qui permet d’identifier le début d’un paquet de données à réception du flux. On propose par exemple que la valeur correspondant au marqueur M (c’est-à-dire la suite de bits formant le marquer M) soit interdite au sein du flux de données F en dehors du début des paquets de données.