INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
1- on place un dit milieu de culture ne contenant pas les composants susceptibles d’être dégradés par chauffage, tel que le méthanol, les vitamines, les sels de sodium labiles comme NaHCO 2 , NaHCO 3 et Na 2 S et, le cas échéant, les acides gras volatiles (AGV), ci-après dénommé "milieu de culture incomplet", et
2- on stérilise par chauffage ledit milieu de culture incomplet, de préférence dans un autoclave, une température supérieure à 100°C pendant au moins 15 min, et
3- on refroidit ledit milieu de culture incomplet à température ambiante et on ajoute dans ledit milieu de culture incomplet, lesdits composants susceptibles d’être dégradés par chauffage, tels que les composants listés à l’étape 1.
Plus particulièrement, la température à l'étape 2 ci-dessus est de 120°C pendant au moins 20 minutes ou 110°C pendant au moins 45 minutes.
Brève description des figures Résultats de production de méthane pour les cinq souches de M. smithii . B2 condition : Milieu SAB + 80% hydrogène + 20 % CO 2 . C1 condition : milieu GG sans apport d’hydrogène ni CO 2 .
Concentration d’hydrogène produit par onze souches bactériennes cultivées dans le milieu GG.
Exemples Exemple 1. Culture de souches de M. smithii dans différents milieux de culture
Description détaillée de l’invention Sur la est illustré schématiquement un véhicule automobile 1 selon l’invention. Celui-ci est équipé d’un système d’aide à la conduite 2 qui interagit avec une caméra couleur 3 embarquée pour générer des images numériques de l’environnement de conduite du véhicule. De manière avantageuse, le véhicule 1 selon l’invention embarque en plus un dispositif 100 de détermination de l’environnement de conduite d’un véhicule automobile au sens de la présente invention, tel que décrit ci-dessous, qui met en œuvre un procédé de de détermination de l’environnement de conduite d’un véhicule automobile au sens de la présente invention, tel que décrit plus bas.
Lors de la mise en œuvre du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention effectue une prédiction de la profondeur des données d’images et une segmentation sémantique des images afin de déterminer des boîtes englobantes uniquement pour des éléments d’intérêt de l’environnement de conduite du véhicule (véhicule, piéton, infrastructure routière, signalisation routière, etc.). C’est ainsi que l’on permet à un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile de déterminer l’environnement de conduite du véhicule exclusivement à partir d’images en couleurs générées au moyen d’une caméra embarquée de manière plus fiable et en consommant moins de ressources de calcul.
Le dispositif 100 de détermination de l’environnement de conduite d’un véhicule automobile selon l’invention est illustré sur la . Il s’agit fondamentalement d’un appareil informatique, qui comprend au moins une unité de traitement d’informations 101, comportant un ou plusieurs processeurs, un support de stockage de données 102, sur lequel est notamment enregistré un programme qui comprend des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé selon l’invention décrit ci-après, et une interface d’entrée et sortie 103 permettant la réception et l’émission de données. De plus, afin mettre en œuvre au moins une étape du procédé selon l’invention décrit ci-dessous, le dispositif 100 selon l’invention comprend avantageusement un premier réseau de neurones artificiels 104, un deuxième réseau de neurones artificiels 105 et un troisième réseau de neurones artificiels 106.
Préférentiellement, le dispositif 100 selon l’invention est hébergé sur un calculateur indépendant et il interagit par le biais de son interface d’entrée et sortie 103 et au moyen d’un réseau de communication filaire du véhicule (e.g. CAN, Ethernet) – matérialisé sur la par les flèches à double sens – avec le système d’aide à la conduite 2. Alternativement, le dispositif 100 selon l’invention fait partie intégrante d’un calculateur du système d’aide à la conduite 2 du véhicule 1. Ainsi, le dispositif 100 selon l’invention peut, notamment, obtenir des données générées au moyen de la caméra 3.
Selon l’invention, tous les éléments décrits ci-dessus contribuent pour permettre la mise en œuvre d’un procédé de détermination de l’environnement de conduite d’un véhicule automobile, tel que décrit ci-dessous en lien avec les figures 1 et 3.
Selon une première étape 201 du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention obtient des données caractérisant une image en couleurs de l’environnement de conduite du véhicule générées au moyen le caméra 3. Pour ce faire, il interagit préférentiellement avec le système d’aide à la conduite 2, qui interagit à son tour avec la caméra 3 embarquée pour obtenir ce que l’on appelle communément une image RGB de l’environnement de conduite du véhicule. En effet, une telle image RGB constitue avantageusement les seules données dont le dispositif 100 selon l’invention a besoin pour pouvoir déterminer l’environnement de conduite du véhicule et, en particulier, pour pouvoir déterminer une représentation tridimensionnelle de celui-ci et localiser dans l’espace au moyen de boites englobantes des éléments qui le composent, par exemple des véhicules, des piétons, des éléments de signalisation ou d’infrastructure routière, etc. On permet ainsi une mise en œuvre bon marché au moyen d’une simple caméra embarquée qui est moins onéreuse et plus performante du point de vue de sa résolution qu’un lidar.
Selon une deuxième étape 202 du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention détermine des données caractérisant une valeur de profondeur pour chaque pixel de l’image. En d’autres termes, le dispositif 100 selon l’invention fournit à ce stade un moyen pour étendre dans l’espace la représentation en deux dimensions que forme l’image RGB précédemment acquise. Pour ce faire, le dispositif 100 selon l’invention utilise le premier réseau de neurones artificiels 104, qui, préférentiellement, a été entraîné préalablement par apprentissage non-supervisé. Par exemple, lorsque la caméra 3 est une caméra stéréoscopique, on a entraîné le premier réseau de neurones à reconstruire l’image produite par l’une des caméras à partir de celle produite par l’autre caméra afin de pouvoir ainsi en déduire la profondeur de chaque pixel. Alternativement, lorsque la caméra 3 est monoculaire, on a entraîné le premier réseau de neurones artificiels 104 à apprendre non seulement la profondeur mais aussi le mouvement de la caméra 3 entre deux images consécutives en lui apprenant à reconstruire une image produite à un instant courant à partir d’une image produite à un instant précédent. Alternativement, le premier réseau de neurones artificiels 104 peut aussi avoir été entraîné par apprentissage supervisé au moyen de données annotées. Ainsi, au terme de cette deuxième étape du procédé, le dispositif 100 selon l’invention a avantageusement déterminé à partir d’une simple image couleur des données qui définissent ce que l’on appelle communément une image RGB-D, où la lettre « D » signifie « profondeur » (de l’anglais depth ).
Selon une troisième étape 203 du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention détermine des données caractérisant une représentation tridimensionnelle de l’environnement de conduite du véhicule en fonction des données caractérisant une valeur de profondeur pour chaque pixel de l’image. Préférentiellement, cette représentation tridimensionnelle ainsi déterminée à partir de l’image RGB-D précédemment établie prend la forme d’un nuage de points ou d’une grille qui représentent l’environnement de conduite du véhicule de manière tridimensionnelle. Ainsi, au terme à cette deuxième étape du procédé, le dispositif 100 selon l’invention a avantageusement étendu dans l’espace la simple image RGB obtenue lors de la première étape du procédé, en particulier en déterminant à partir de celle-ci une représentation tridimensionnelle prenant la forme d’un nuage de points.
Selon une quatrième étape 204 du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention détermine des données caractérisant au moins un élément présent dans l’environnement de conduite de conduite du véhicule en effectuant une segmentation sémantique de l’image. Pour ce faire, le dispositif 100 selon alimente le deuxième réseau de neurones artificiels 105 avec l’image RGB, celle obtenue lors de la première étape du procédé, et le deuxième réseau de neurones 105 identifie au sein de l’image tous les éléments de l’environnement de conduite du véhicule (e.g. véhicules, piétons, éléments d’infrastructure et/ou de signalisation routière, etc.). Le deuxième réseau de neurones artificiels 105 est avantageusement en mesure de permettre cela grâce à son entraînement réalisé selon l’une ou l’autre des méthodes de segmentation sémantique connues. Préférentiellement, le deuxième réseau de neurones artificiels 105 a été entraîné par apprentissage non-supervisé. Alternativement, le deuxième réseau de neurones artificiels 105 a été entraîné par apprentissage supervisé. Ainsi, au terme de cette quatrième étape du procédé, le dispositif 100 selon l’invention a avantageusement identifié à partir d’une simple image RGB les éléments qui composent l’environnement de conduite du véhicule.
Selon une cinquième étape 205 du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention détermine des données caractérisant au moins un élément insignifiant de l’environnement de conduite du véhicule en fonction des données caractérisant au moins un élément présent dans l’environnement de conduite du véhicule. En d’autres termes, le dispositif 100 selon l’invention procède à ce stade en déterminant les éléments insignifiants de l’environnement de conduite du véhicule, ceux qui ne sont pas pertinents du point de vue de la planification du mouvement du véhicule. Il en déduit ainsi quels sont les éléments signifiants, ceux qui sont au contraire pertinents du point de vue de la planification du déplacement du véhicule. Pour ce faire, le dispositif 100 selon l’invention passe préférentiellement en revue plusieurs conditions d’intérêt préalablement établies en lien avec chaque élément de l’environnement de conduite identifié par segmentation sémantique de l’image RGB au cours de l’étape précédente du procédé. De telles conditions d’intérêts établissent, par exemple, que les véhicules éloignés compte tenu de la vitesse du véhicule et de la limitation de la vitesse sont insignifiants. De manière similaire, d’autres conditions d’intérêt stipulent l’insignifiance d’autres éléments de l’environnement de conduite, comme les véhicules qui circulent en sens inverse sur une route à chaussées séparées, les objets statiques à côté de la chaussée ou les piétons qui se trouvent assez loin des voies de circulation. Ainsi, par cette cinquième étape du procédé, le dispositif 100 selon l’invention effectue avantageusement un tri des éléments de l’environnement de conduite du véhicule pour ne garder que les éléments les plus signifiants du point de vue de la planification du déplacement du véhicule. C’est ainsi qu’il permet une économie substantielle de ressources de calcul lors de la mise en œuvre de la sixième étape 206 du procédé selon l’invention décrite ci-dessous.
Selon une sixième étape 206 du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention détermine des données caractérisant une boite englobante pour chaque élément signifiant de l’environnement de conduite du véhicule en utilisant les données caractérisant une représentation tridimensionnelle de l’environnement de conduite du véhicule et les données caractérisant au moins un élément insignifiant de l’environnement de conduite du véhicule. Pour ce faire, le dispositif 100 selon l’invention alimente à ce stade le troisième réseau de neurones artificiels 106 avec les données précédemment déterminées, à savoir la représentation tridimensionnelle de l’environnement de conduite du véhicule sous forme de nuage de points et les résultats du tri réalisé au cours de l’étape précédente du procédé visant à choisir des éléments signifiants à partir des résultats de la segmentation sémantique de l’image RGB effectuée au cours de la quatrième étape du procédé. Ici encore, le troisième réseau de neurones artificiels 106 a préférentiellement été entraîné pour permettre la mise en œuvre de cette ultime étape du procédé par apprentissage non-supervisé. Alternativement, on a eu recours à un apprentissage supervisé réalisé au moyen de nuages de points annotés. Ainsi, c’est lors de cette sixième étape du procédé que le dispositif 100 selon l’invention combine le calcul de profondeur des pixels de l’image RGB réalisé au cours de la deuxième étape 202 du procédé avec la segmentation sémantique effectuée au cours de la quatrième étape 204 du procédé. De cette manière, il minimise avantageusement les besoins en ressources de calcul en permettant au troisième réseau de neurones artificiels 106 de déterminer des boites englobantes seulement pour les éléments signifiants de l’environnement de conduite du véhicule, i.e. ceux qui sont réellement pertinents du point de vue de la planification du déplacement du véhicule.
Parallèlement au pourcentage recyclable, le pourcentage total de rejet peut être déterminé par le biais du PTS-RH:021/97 (Brouillon oct. 2019) sous le procédé de test de catégorie II. Le pourcentage total de rejet du matériau de conditionnement de la présente divulgation peut être de 40 pour cent ou moins, de 30 pour cent ou moins, ou de 10 pour cent ou moins, en incluant spécifiquement toutes les valeurs au sein de ces plages et de toutes les plages formées de ce fait. Par exemple, le pourcentage total de rejet du matériau de conditionnement de la présente divulgation peut être d'environ 0,5 pour cent à environ 40 pour cent, d'environ 0,5 pour cent à environ 30 pour cent, ou d'environ 0,5 pour cent à environ 10 pour cent, en citant spécifiquement toutes les valeurs au sein de ces plages et de toutes les plages formées de ce fait.
On pense que le pourcentage de matériau non recyclable n'a pas nécessairement de corrélation de 1:1 avec le pourcentage total de rejet. Par exemple, des adhésifs et/ou revêtements solubles sont conçus pour se dissoudre lors du processus de recyclage. La théorie est que ces adhésifs peuvent ne pas avoir d’impact sur le pourcentage total de rejet ; cependant, ils contribueraient au pourcentage de poids de matériau non recyclable.
Le PTS-RH:021/97 (Brouillon Oct. 2019) sous le procédé de test de catégorie II comprend également un composant visuel. Des balayeurs entraînés inspectent une ou plusieurs formettes de matériau de conditionnement recyclé pour des imperfections visuelles. Si le nombre d'imperfections visuelles est trop grand, alors le matériau de conditionnement est rejeté. Si le nombre d'imperfections visuelles est acceptable, conformément au procédé PTS-RH:021/97 (Brouillon oct. 2019) sous le procédé de test de catégorie II, alors le matériau de conditionnement est approuvé pour un traitement supplémentaire. Le matériau de conditionnement de la présente divulgation peut donner un niveau acceptable d'imperfections visuelles lors de cette étape du procédé.
Le matériau de conditionnement de la présente divulgation peut donner les pourcentages recyclables mentionnés ci-dessus ainsi que réussir le procédé de balayage visuel. Ainsi, le matériau de conditionnement de la présente divulgation peut atteindre une cote globale ou un résultat final de « réussite » lorsqu'il est soumis au PTS-RH:021/97 (Brouillon oct. 2019) sous le procédé de test de catégorie II.
Il convient également de noter qu'il y a un procédé alternatif pour déterminer le pourcentage recyclable du matériau de conditionnement de la présente divulgation. Le procédé de test exécuté par l'Université de Western Michigan, appelé le procédé de test de remise en pâte à papier, peut fournir un pourcentage de rendement de matériau recyclable. Alors qu'il y a des différences subtiles entre le procédé de test de remise en pâte en papier exécuté par Western Michigan et le PTS-RH:021/97 (Brouillon oct. 2019) sous le procédé de test de catégorie II, on pense que le rendement en pourcentage du procédé de test de remise en pâte en papier serait similaire au pourcentage recyclable fourni par le procédé de test de PTS.
Il est envisagé que le matériau de conditionnement de la présente divulgation, tout en étant recyclable, puisse lui-même comprendre un matériau recyclé. Une telle détermination peut être faite à partir d’une inspection visuelle du conditionnement. Par exemple, les fabricants annoncent typiquement l’utilisation de matériaux recyclés dans une tentative pour démontrer leur méthode de produit écologique. Pour développer davantage cet exemple, certains fabricants peuvent utiliser un logo, par exemple, une feuille, ainsi qu'un texte pour indiquer l'utilisation de matériaux recyclés dans le matériau de conditionnement. Souvent, des fabricants peuvent spécifier également le pourcentage de matériau recyclé utilisé, par exemple, plus de 50 pour cent, plus de 70 pour cent, etc.
Une inspection visuelle peut être aussi simple que d'utiliser l'œil humain pour inspecter des conditionnements pour des logos de l'utilisation de matériau recyclé. En complément ou en variante, une inspection visuelle peut inclure des procédés de microscopie tels qu'une microscopie optique, une microscopie électronique à balayage ou d'autres procédés appropriés connus dans la technique. Par exemple, un matériau de conditionnement comprenant des fibres de papier recyclées peut apparaître différent sous un microscope du fait de la présence d'une plage beaucoup plus large de types de fibres naturelles que si le matériau de conditionnement comprenait 100 % de papier non recyclé. En guise d'autre exemple, sous un microscope, des fibres recyclées - du fait de leur traitement accru - peuvent apparaître plus fibrillées que leurs homologues de fibres vierges.
Afin de supporter les rigueurs d'un processus de fabrication à grande vitesse où une pluralité d'articles absorbants sont disposés au sein du conditionnement, de résister à la force des articles absorbants comprimés étant placés directement dans le conditionnement sans conditionnement ou réceptacle intermédiaire, de supporter les rigueurs de l'expédition, de fournir une protection contre les agressions environnementales pendant l'expédition et alors qu'elle se trouve en rayon de magasin, et d'assurer une protection du produit au domicile des consommateurs, les matériaux de conditionnement peuvent avoir un certain niveau de solidité, d'étirement, et/ou de résilience. Les matériaux de conditionnement de la présente divulgation peuvent être caractérisés en utilisant des métriques telles que : La résistance à la traction dans le SM en kN/m, la résistance à la traction dans le ST en kN/m, l'étirement à la rupture dans le SM en pour cent, l'étirement à la rupture dans le ST en pour cent, la résistance à l'éclatement en kPa, le calibre en μm, l'absorption d'énergie de traction dans le SM en J/m 2 , l'absorption d'énergie de traction dans le ST de J/m 2 , et la masse surfacique en grammes par mètre carré. Alors que toutes les métriques peuvent être utilisées conjointement pour caractériser les matériaux de conditionnement de la présente divulgation, on pense que certaines des métriques seules ou conjointement avec d'autres peuvent suffire à caractériser des matériaux de conditionnement qui sont appropriés pour conditionner des articles absorbants. En guise d'exemple, on pense que la résistance à l'éclatement peut être utilisée seule ou conjointement avec d'autres métriques pour obtenir des matériaux de conditionnement qui sont suffisants pour le conditionnement d'articles absorbants. De manière similaire, on pense que l'absorption d'énergie à la traction (AET) dans le SM et le ST peut être utilisée conjointement entre elles, et si désiré, parallèlement à une quelconque combinaison des métriques ci-dessus, pour obtenir des matériaux de conditionnement qui sont appropriés pour un conditionnement d'articles absorbants. En guise d'un autre exemple, il est envisagé que l'étirement à la rupture dans le SM et/ou l'étirement à la rupture dans le ST peuvent être utilisés conjointement avec au moins l'une parmi la résistance à la traction dans le SM ou la résistance à la traction dans le ST, respectivement, pour caractériser des matériaux de conditionnement qui peuvent être suffisants pour conditionner des articles absorbants tel que décrit ici. Une quelconque combinaison de métriques appropriée peut être utilisée.
Les matériaux de conditionnement de la présente divulgation peuvent présenter une résistance à la traction dans le SM d'au moins 5 kN/m, d'au moins 7 kN/m, ou d'au moins 8 kN/m, en citant spécifiquement toutes les valeurs au sein de ces plages et de toutes les plages formées à l'intérieur de celles-ci ou par celles-ci. La résistance à la traction dans le SM peut être comprise entre environ 5 kN/m et environ 8,5 kN/m, entre environ 5,2 N/m et environ 8,2 kN/m, ou entre environ 5,5 kN/m et environ 8,0 kN/m, en citant spécifiquement toutes les valeurs au sein de ces plages et de toutes les plages formées à l'intérieur de celles-ci ou par celles-ci. La résistance à la traction dans le SM est mesurée en utilisant le procédé de test de résistance à la traction décrit ici.
Les matériaux de conditionnement de la présente divulgation peuvent présenter une résistance à la traction dans le ST d'au moins 3 kN/m, d'au moins 4 kN/m, ou d'au moins 5,5 kN/m, en citant spécifiquement toutes les valeurs au sein de ces plages et de toutes les plages formées à l'intérieur de celles-ci ou par celles-ci. La résistance à la traction dans le ST peut être entre environ 3 kN/m et environ 6,5 kN/m, entre environ 3 N/m et environ 6,2 kN/m, ou entre environ 3 kN/m et environ 6 kN/m, en citant spécifiquement toutes les valeurs au sein de ces plages et de toutes les plages formées à l'intérieur de celles-ci ou par celles-ci. La résistance à la traction dans le ST est mesurée en utilisant le procédé de test de traction de résistance.
Les matériaux de conditionnement de la présente divulgation peuvent avoir une résistance à l'éclatement d'au moins 200 kPa, d'au moins 250 kPa ou d'au moins 550 kPa, en citant spécifiquement toutes les valeurs au sein de ces plages et de toutes les plages formées à l'intérieur de celles-ci ou par celles-ci. La résistance à l'éclatement des matériaux de conditionnement de la présente divulgation peut être entre environ 200 kPa et environ 600 kPa, entre environ 220 kPa et environ 550 kPa, ou entre environ 250 kPa et environ 500 kPa, en citant spécifiquement toutes les valeurs au sein de ces plages et de toutes les plages formées à l'intérieur de celles-ci à l'intérieur de celles-ci ou par celles-ci. La résistance à l'éclatement est mesurée en utilisant le procédé de test de résistance à l'éclatement décrit ici. On pense que la résistance à l'éclatement, telle que mesurée, inclut des composantes de résistance, de flexibilité, et de résilience. À ce titre, on pense que la résistance à l'éclatement peut être utilisée indépendamment des autres mesures mentionnées.
Les matériaux de conditionnement de la présente divulgation, en plus de la résistance, peuvent également présenter une certaine mesure de résilience. Ainsi, les matériaux de conditionnement de la présente divulgation peuvent présenter un étirement à la rupture dans le ST d'au moins 3 pour cent, d'au moins 4 pour cent, ou d'au moins 6 pour cent, en citant spécifiquement toutes les valeurs au sein de ces plages et de toutes les plages formées à l'intérieur de celles-ci ou par celles-ci. Les matériaux de conditionnement de la présente divulgation peuvent présenter un étirement à la rupture dans le SM compris entre environ 3 pour cent et environ 6,5 pour cent, entre environ 3,2 pour cent et environ 6,2 pour cent, ou entre environ 3,5 pour cent et environ 6 pour cent, en citant spécifiquement toutes les valeurs au sein de ces plages et de toutes les plages formées à l'intérieur de celles-ci ou par celles-ci. L'étirement à la rupture dans le SM est mesuré en utilisant le procédé de test de traction de résistance décrit ici.