INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
2) sélection des descripteurs en utilisant les statistiques d’information mutuelle ; en général, entre 6 et 20 descripteurs peuvent être sélectionnés, par exemple les descripteurs peuvent être choisis parmi les distances entre des points consécutifs obtenues par le capteur de géolocalisation, distance totale cumulée, vitesse, accélération, puissance spécifique et signaux de secousses, positions d'arrêt et de quasi-arrêt, etc.,
3) architecture de réseau du neurones artificiels standard définie par une couche d'entrée avec un nœud pour chaque descripteur, au moins une couche cachée, et une couche de sortie pouvant fournir une probabilité du mode de transport en motocyclette.
Selon un exemple non limitatif, le réseau de neurones artificiels peut comprendre une couche d’entrée avec un nœud par descripteur, deux couches cachées de taille huit et quatre, et une couche de sortie fournissant la probabilité du mode de transport en bus ou en véhicule automobile. Les fonctions d'activation peuvent l'unité linéaire rectifiée (ReLU) et Softmax, l'optimiseur peut être l'estimation du moment adaptatif (Adam), la fonction de perte peut être la cross entropie catégorielle, la précision métrique maximisée, la régularisation L2 pour éviter le surajustement.
Selon un mode de réalisation de l’invention, cette étape peut comporter une sous-étape de détermination d’un mode de transport en véhicule automobile et une sous-étape de détermination d’un mode de transport en bus. Ainsi, il est plus facile de discriminer le mode de transport utilisé.
Pour l’éventuelle sous-étape de détermination d’un mode de transport en véhicule automobile, on peut mettre en œuvre les opérations suivantes : on peut mettre en œuvre un produit de deux réseaux de neurones : un premier réseau de neurones entrainé à distinguer le véhicule automobile du bus (pour ce premier réseau de neurones, les descripteurs peuvent être notamment le nombre d’arrêts par kilomètre, la moyenne et l’écart-type de la vitesse, un percentile des vitesses les plus élevées, la puissance spécifique, etc.), et le second réseau de neurones entrainé à distinguer le véhicule automobile de la motocyclette (pour ce deuxième réseau de neurones, les descripteurs peuvent être notamment la moyenne de l’accélération pour les points où la vitesse est positive, l’accélération moyenne après un arrêt, la puissance spécifique, l’accélération maximale, etc.). Grâce à ces deux réseaux de neurones, la détermination d’un mode de transport en véhicule automobile est fiable.
Pour l’éventuelle sous-étape de détermination d’un mode de transport en bus, on peut mettre en œuvre les opérations décrites ci-après. On peut mettre en œuvre un réseau de neurones qui détermine une ou deux caractéristiques spécifiques. Pour la première caractéristique, on peut déterminer un score basé sur la proximité de la trajectoire des données de géolocalisation avec les arrêts de bus proches (qui peuvent être obtenus par des informations cartographiques, par exemple au moyen d’un système d’information géographique). Pour la deuxième caractéristique, on peut déterminer le cas échéant (pour le mode de réalisation pour lequel on acquiert des données historiques de trajet de l’utilisateur), un ratio entre le nombre de trajets en bus sur le nombre total de trajets réalisés par l’utilisateur.
2.5) Comparaison avec un historique Lors de cette étape facultative, on acquiert des données historiques des trajets de l’utilisateur. L’historique des trajets de l’utilisateur peut comprendre, pour des trajets antérieurs, les données de géolocalisation horodatées de l’utilisateur auxquelles sont associés un mode de transport. Dans ce cas, la succession d’étapes peut comprendre une étape supplémentaire de détermination du mode de transport par comparaison du trajet parcouru avec les données historiques de trajets de l’utilisateur. Ainsi, la précision de la détermination du mode de transport peut être améliorée, en particulier pour les trajets réguliers de l’utilisateur : par exemple les trajets domicile-travail. Cette étape supplémentaire peut permettre aussi de réduire le temps de détermination du mode de transport, car moins d’étapes de la succession d’étapes peuvent être utiles.
Pour cette comparaison, on peut mettre en détermination du mode de transport au moyen d’une similarité entre le trajet parcouru et au moins un trajet de l’historique. Cette similarité peut être déterminée par une distance entre le trajet parcouru et un trajet de l’historique, la distance peut être par exemple une distance de Hausdorff (notamment lorsque qu’on compare des signaux de vitesse) ou une distance de Fréchet (notamment lorsque qu’on compare des données de géolocalisation).
Selon un mode de réalisation de l’invention, on peut fixer certaines règles de collecte de données pour trouver un sous-ensemble de trajets de l’historique candidats parmi ceux réalisées par l'utilisateur. Puis, on peut classer ces trajets en fonction d'une notion de similarité et de recouvrement entre les paires de trajets. La notion employée peut être une version modifiée de la distance de Fréchet discrète qui a été notamment décrite dans la demande de brevet FR3112398 (US 2022/010220), en particulier dans la partie « Détermination de la distance modifiée de Fréchet discrète ». Cette distance permet de mesurer la similarité entre deux trajectoires multi-dimensionnelles, de tailles éventuellement différentes, sur la base d'une association optimisée de leurs points. Cette association peut être illustrée par l'analogie de la détermination de la taille minimale de la laisse dont un homme a besoin pour promener son chien sans faire marche arrière, et la distance peut être calculée en utilisant des techniques de programmation dynamique. La formule pour la version continue de la distance de Fréchet entre deux courbes A et B peut être donnée par
où « inf » désigne l'infimum d'un ensemble de valeurs, d est la distance de Haversine entre les points de coordonnées, et où α et β sont des « paramétrisations » des courbes respectivement A et B. Le calcul de la distance de Fréchet entre deux séquences finies de points est possible via sa version discrète, qui peut être résolue par programmation dynamique. De plus, l'appariement dit optimal entre les trajectoires peut également être obtenu de manière explicite. Par exemple, au lieu de considérer le maximum, on peut utiliser la distance moyenne qui est plus robuste aux aberrations restantes dans les trajectoires de géolocalisation. Comme sous-produit, la même association de points donne lieu à une notion de couverture de trajectoire. Enfin, afin d'éviter les erreurs d'étiquetage de trajets spatialement similaires effectués sur des modes de transport différents, on peut renforcer la méthode avec la distance dite de Hausdorff entre les signaux de vitesse correspondants. Si cette étape est en mesure de trouver un candidat de trajet historique satisfaisant, le mode de transport de ce trajet historique est attribué au trajet parcouru.
L’invention a ainsi pour objet l’analyse de la mobilité des personnes, et plus précisément de leur choix de mode de transport pour leurs déplacements, afin de constater les impacts de la mobilité sur les émissions de polluant et la qualité de l’air. Elle peut ainsi permettre de déterminer les émissions de polluants.
Un autre objet de l’invention consiste à suivre l’évolution des choix de mode de transport des personnes lors de leurs déplacements au cours du temps de manière à évaluer les stratégies mises en place par les pouvoirs publics (aménagements routiers, transport en commun, mobilité douce) et à orienter les choix de développement des aménagements routiers, transports en communs et mobilité douce en fonction des modes de transport des utilisateurs. L’invention peut, pour se faire, servir à déterminer les choix de modes de transport des utilisateurs d’une zone géographique plus régulièrement (par ex. tous les mois), sans devoir attendre de nouvelles enquêtes statistiques (enquêtes ménages-déplacements menées tous les 5 à 10 ans).
Pour les différents exemples décrits ci-après, on applique le procédé selon le mode de la réalisation de la , en ce qui concerne l’ordonnancement des étapes de la succession d’étapes, en ajoutant l’étape de comparaison aux données historiques de trajets de l’utilisateur (étape 2.5) telle qu’illustrée en . De plus, le procédé met en œuvre une étape de pré-traitement des données de géolocalisation horodatées acquises. Pour ce procédé, les données de géolocalisation utilisées pour l’apprentissage représentent environ 90 millions de km parcourus avec un mode de transport identifié. De plus le système d’information géographique est OpenStreetMap TM .
Dans la description qui précède, les figures 5 à 10 sont des illustrations explicatives des traitements numériques réalisés. Des traitements numériques complémentaires ou alternatifs peuvent être mis en œuvre. Le procédé objet de l’invention peut ne mettre en œuvre à aucun moment un affichage de l’une, de certaines ou de l’ensemble de ces illustrations.
En variante, non représentée, le ou chaque masque solaire M1, M2 déterminé, lors de la première étape de détermination E110 ou de la deuxième étape de détermination E120, peut être mis en œuvre au moyen de données provenant du serveur 28, qui ont été obtenues, notamment, à partir de moyens de type radar pour définir un modèle numérique de surface, autrement dit une cartographie, d’une zone géographique de la Terre, en remplacement de la ou de chaque photographie P prise, lors de la sous-étape de prise E112.
Dans une première opération de la phase d’apprentissage, le dispositif distant 101 collecte, pour chaque deuxième véhicule 11, un ensemble de premières données représentatives des conditions météorologiques (par exemple la température) autour du deuxième véhicule, un ensemble de deuxièmes données représentatives de température dans l’habitacle, un ensemble de troisièmes données représentatives de l’état de propreté du ou des filtres habitacles et/ou de l’état de propreté du système de climatisation et un ensemble de quatrièmes données représentatives de durée de présence de chaque deuxième véhicule dans un environnement extérieur (par exemple la durée de stationnement à l’extérieur d’un bâtiment), ces données étant par exemple émises par chacun des deuxièmes véhicules de l’ensemble 11 au fur et à mesure des déplacements des deuxièmes véhicules. Les données sont par exemple transmises par chaque deuxième véhicule via l’infrastructure réseau sans fil décrite ci-dessus à destination du dispositif distant 101. Les données correspondent par exemple à une partie ou à l’ensemble des signaux véhicule émis par des capteurs embarqués dans chaque deuxième véhicule et/ou par des capteurs de dispositifs de communication mobile (par exemple une tablette, un téléphone intelligent (de l’anglais « Smartphone ») embarqués dans les deuxièmes véhicules 11 et par exemple reliés en communication avec le deuxième véhicule (par exemple en Bluetooth® ou en Wifi®) qui les embarque. Ces données sont par exemple transmises de manière continue à une fréquence déterminée (par exemple toutes les secondes, heures, jours, etc.) ou à chaque variation d’une grandeur mesurée par un capteur ou un calculateur embarqué dans chaque deuxième véhicule. Les données reportées au dispositif distant 101 correspondent par exemple aux données d’une liste déterminée et stockée en mémoire d’un calculateur du système embarqué de chaque deuxième véhicule qui fait une sélection des données à transmettre parmi l’ensemble des données ou grandeurs physiques que chaque deuxième véhicule détecte ou mesure.
Selon une variante de réalisation, les deuxièmes véhicules 11 transmettent en outre des cinquièmes données représentatives d’un état de fonctionnement ou d’activation d’un ou plusieurs systèmes de contrôle de l’air dans l’habitacle, ces cinquièmes données comprenant par exemple : - des données représentatives d’activation de la climatisation ; - des données représentatives d’activation du recyclage de l’air ; - des données représentatives de paramètres de contrôle d’un ou plusieurs de ces systèmes, par exemple température de consigne, niveau de ventilation, etc.
Selon une variante de réalisation, les données représentatives de conditions climatiques à l’extérieur des deuxièmes véhicules 11 sont mesurées par et reçues d’un ensemble de capteurs 102 arrangés dans l’environnement, par exemple à proximité des routes empruntées par les deuxièmes véhicules 11.
Les données représentatives des conditions climatiques comprennent par exemple : - des données de température ; et/ou - des données de pluviométrie et/ou de taux d’humidité ; et/ou - des données de pression atmosphérique.
Ces données sont par exemple horodatées pour être corrélées temporellement aux données reçues des deuxièmes véhicules 11.
Dans une deuxième opération, le dispositif distant 101 collecte ou reçoit un ensemble de sixièmes données représentatives de la présence de buée dans l’habitacle de chaque deuxième véhicule 11, ces sixièmes données étant horodatées.
Les sixièmes données sont par exemple transmises par les conducteurs des deuxièmes véhicules 11, par exemple au travers d’une application mobile installée dans chaque deuxième véhicule 11 ou dans les téléphones intelligents des conducteurs.
Selon une variante de réalisation, les sixièmes données correspondent à des données représentatives de l’activation du système de désembuage, une telle activation étant représentative de la présence de buée dans le deuxième véhicule.
Dans une troisième opération de la phase d’apprentissage, le dispositif distant 101 traite les données obtenues lors de la première et de la deuxième opération, c’est-à-dire les premières, deuxièmes, troisièmes, quatrièmes données (et les cinquièmes données le cas échéant) et sixièmes données.
Le traitement comprend un croisement de ces données pour la génération d’un ensemble de classes, chaque classe de l’ensemble étant associée à un niveau de risque d’apparition de buée, les classes ou groupes étant dits labélisés, c’est-à-dire qu’une étiquette (de l’anglais « label ») est associée à chaque classe ou groupe. Par exemple, si 5 classes ou groupes sont générés lors de la classification des données, 5 niveaux de risque seront également générés (par exemple de 0 à 4), avec par exemple le niveau 0 correspondant au niveau de risque le plus faible ou minimal et 4 au niveau de risque le plus élevé ou maximal. Selon un autre exemple, si 3 classes sont générées, 3 niveaux de performances seront générés avec par exemple : un niveau minimal, un niveau standard et un niveau maximal.
Le ou les modèles de prédiction du niveau de risque (ou en d’autres termes le ou les modèles de classification) est/sont généré(s) ou entrainé(s) par classification des données obtenues.
La classification mise en œuvre correspond par exemple à une classification via une méthode de partition en k-moyennes (de l’anglais « k-means »). Cette méthode de partition en k-moyennes est par exemple associée à une méthode dite « Elbow » (ou « coude » en français) afin de regrouper les différents profils obtenus en groupes ou classes de différents niveaux de risque. Les principes d’une telle méthode associée à la méthode « Elbow » sont connus de l’homme du métier et par exemple décrit dans le document intitulé « Determining the appropriate cluster number using elbow method for K-means algorithm », publié par H. Humaira et R. Rasyidah en janvier 2018.
Lorsque la phase de prédiction ou de classification est mise en œuvre par le premier véhicule 10, les paramètres définissant chaque modèle de prédiction ou de classification obtenu à la troisième opération sont transmis par le dispositif distant 101 au premier véhicule 10 qui les stocke en mémoire associée à un calculateur du système embarqué pour la mise en œuvre par ce calculateur de la phase de prédiction / classification.
Dans un autre mode de réalisation, le procédé de test d’étanchéité comporte seulement la vérification de l’étanchéité des soudures de la membrane 5, 8 sans l’aide de gaz traceur.
L’étape de diffusion d’un gaz traceur consiste à injecter un gaz traceur dans l’espace thermiquement isolant qui est recouvert par la membrane 5, 8 dont on souhaite vérifier l’étanchéité. Lorsque l’on souhaite vérifier l’étanchéité de la membrane secondaire 5, le gaz traceur est injecté dans l’espace thermiquement isolant secondaire. Dans ce cas, le procédé de test d’étanchéité est mis en œuvre avant que la barrière thermiquement isolante primaire 7 et la membrane primaire 8 ne soient installées. Lorsque l’on souhaite vérifier l’étanchéité de la membrane primaire 8, le gaz traceur est injecté dans l’espace thermiquement isolant primaire.
La illustre schématiquement une cuve étanche et thermiquement isolante ainsi qu’un système d’injection du gaz traceur dans un espace thermiquement isolant.
Le système d’injection comporte une pluralité de conduits 18 qui sont, d’une part, reliés à une source de gaz traceur, non illustrée, et, d’autre part, reliés à des dispositifs d’injection du gaz traceur 19 ménageant un passage d’injection du gaz traceur au travers de la membrane 5, 8 dont l’étanchéité doit être testée. Plus particulièrement, les dispositifs d’injection du gaz traceur 19 ménagent des passages de gaz traceur au travers de la membrane de la paroi de fond 11. Une telle disposition est particulièrement avantageuse car le gaz traceur présente une densité de vapeur plus faible que celle de l’air de sorte qu’il a tendance à monter dans l’espace thermiquement isolant. Dès lors, l’injection du gaz traceur par le bas, au travers de la membrane 5, 8 à tester de la paroi de fond 11, permet d’assurer une diffusion rapide et homogène du gaz traceur dans l’espace thermiquement isolant.
Dans le mode de réalisation représenté sur la , la paroi de fond 11 est équipée d’au moins quatre dispositifs d’injection du gaz traceur 19 qui sont régulièrement répartis sur la surface de la paroi de fond 11. La paroi de fond 11 présente une forme rectangulaire et peut ainsi être divisée en quatre zones de surface égale par ses deux axes de symétrie x et y. Chacun des quatre dispositifs d’injection du gaz traceur 19 est disposé dans l’une des quatre zones précitées. Dans le mode de réalisation particulier illustré, chaque dispositif d’injection du gaz traceur 19 est disposé à proximité du centre de sa zone respective. Dans un mode de réalisation particulier, chacun des quatre dispositifs d’injection du gaz traceur est disposé à une distance ¼ L du bord longitudinal adjacent et à une distance ¼ B du bord transversal adjacent avec L : la dimension longitudinale de la paroi de fond 11 et B : la dimension transversale de la paroi de fond 11.
L’étape de contrôle de diffusion de gaz traceur consiste à lorsque le gaz traceur a diffusé au travers de l’espace thermiquement isolant, contrôler la diffusion du gaz traceur dans l’espace thermiquement isolant.
Pour ce faire, l’on prélève le gaz contenu dans l’espace thermiquement isolant dans lequel l’on a injecté le gaz traceur au moyen d’une pluralité de dispositifs de prélèvement de gaz ménagés au travers de la membrane recouvrant ledit espace thermiquement isolant. Chaque dispositif de prélèvement est relié à un équipement d’analyse, tel qu’un spectromètre de masse, qui permet de vérifier la présence et la concentration du gaz traceur dans la zone correspondante de l’espace thermiquement isolant.
L’étape de vérification des soudures consiste à utiliser le dispositif de détection de fuite 54, précédemment décrit, sur l’une des membranes 5, 8 de la cuve étanche et thermiquement isolante.
SYSTÈME PHOTOACOUSTIQUE ET PROCÉDÉ ASSOCIÉ DOMAINE TECHNIQUE DE INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui des systèmes photoacoustiques, par exemple, mis en œuvre dans la détection de composés chimiques dans un gaz ou dans un échantillon de peau vascularisé.
ARRIÈRE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Les systèmes de détection photoacoustiques permettent de détecter et quantifier des espèces cibles présentes dans un milieu continu tel qu’un gaz ou un liquide. Les systèmes de détection photoacoustiques s’appuient sur l’émission d’une onde acoustique dans le milieu continu en réponse à une excitation sélective d’atomes cibles ou de molécules cibles dans ce milieu continu au moyen d’un faisceau lumineux. L’onde acoustique, captée par un microphone est proportionnelle à la densité d’atomes cibles ou de molécules cibles dans le milieu continu.
Le principe de la photoacoustique est connu depuis plusieurs décennies mais la réalisation d’un système de détecteur photoacoustique qui puisse être miniaturisé et précis soulève toujours de nombreux problèmes techniques.
Dans cette optique, le document [« Downsizing and Silicon Integration of Photoacoustic Gas Cells » Glière & al., International Journal of Thermophysics (2020) 41:16] divulgue un système de détection comprenant un volume destiné à accueillir le milieu continu. Le système divulgué est toutefois remarquable en ce que le volume est restreint. En effet, le signal photoacoustique est inversement proportionnel au volume du milieu continu dans lequel se propage l’onde acoustique. Une façon directe d'améliorer la résolution d’un système de détection consiste donc à réduire le volume en jeu, idéalement dans la limite de quelques micromètres cubes pour une mesure à pression atmosphérique (sinon le volume est trop faible que la probabilité d’interaction d’un photon avec une molécule de gaz soit suffisante). Le système divulgué tire parti de méthodes de fabrication de dispositifs en Si, qui permettent de former de très petits volumes creux à l’intérieur même d’un substrat de silicium. Il est notamment divulgué de graver un réseau de tranchées à la surface de deux substrats distincts. Les deux substrats sont ensuite collés l’un à l’autre de sorte que les réseaux de tranchés soient en regard. Les deux substrats distincts forment ainsi un substrat épais et les deux réseaux de tranchés forment un volume creux dans le volume du substrat épais, sous les surfaces dudit substrat épais. Le volume creux divulgué comprend une cavité principale, rectiligne, et une fenêtre transparente disposée sur une tranche du substrat épais. Un faisceau lumineux aligné avec la fenêtre (on parle alors d’aboutement), peut alors entrer dans la cavité principale et interagir avec le milieu présent dans la cavité. Ainsi, un faisceau laser correctement aligné avec la première cavité peut interagir avec le milieu continu présent dans la cavité principale et induire une réponse photoacoustique dans le milieu.
Toutefois, cette géométrie pose de nouveaux problèmes. En effet, la réponse du système de détection est très sensible au désalignement ou à la divergence angulaire du faisceau laser avec ladite cavité principale. Dans un environnement de laboratoire, il est possible de mettre en œuvre un dispositif d’alignement actif du faisceau ainsi qu’un système de collimation performant. Toutefois sa mise en œuvre est complexe et ne répond pas aux besoins de miniaturisation ou d’intégration dans un laboratoire sur puce (dit « lab on chip » en anglais). L’intégration d’une source laser non-collimatée (telle qu’une diode laser) à proximité de la fenêtre optique rend possible l’intégration dans un laboratoire sur puce. En revanche, elle requiert une source laser de forte amplitude pour compenser le faible couplage avec la cavité et/ou sa forte divergence angulaire. De plus, un mauvais contrôle de l’alignement du faisceau avec la cavité ou un mauvais contrôle de l’éloignement de la source par rapport à la fenêtre optique induit une forte dispersion de résolution entre plusieurs systèmes de détection du même type.
Pour cela, la présente invention propose un dispositif de simulation d’ombrage dynamique sur au moins un panneau photovoltaïque, comprenant au moins : - un film destiné à être déplacé en regard d’une face avant du panneau photovoltaïque, dont au moins une partie est au moins partiellement opaque et représentative d’un motif d’ombrage destiné à être projeté sur la face avant du panneau photovoltaïque ; - un dispositif de guidage du film vis-à-vis de la face avant du panneau photovoltaïque ; - un dispositif d’actionnement configuré pour mettre en mouvement le film vis-à-vis de la face avant du panneau photovoltaïque.