INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Chaque dent 511 comprend une paroi centrale 514 s’étendant axialement de l’embase 510 et une paroi d’entrefer 516 s’étendant de la paroi centrale 514 en vis-à-vis du premier ensemble de pièces ferromagnétiques 60 formant ensemble un entrefer axial. La paroi d’entrefer 516 en l’occurrence s’étend circonférentiellement de part et d’autre de la paroi centrale 514 fermant en partie les encoches axialement. Le corps d’induit 51 peut être formé de plusieurs tôles enroulées concentriques les unes dans les autres ou d’une tôle enroulée comme une spirale. L’induit statorique 5 comprend dans cet exemple un bobinage 50 en l’occurrence concentrique comprenant une pluralité de bobines 50u, 50v, 50w, en l’occurrence un bobinage triphasé comprenant des premières bobines 50u, des deuxièmes bobines 50v, et des troisièmes bobines 50w, chaque bobine étant enroulée autour d’une dent 511 du corps d’induit 51. L’induit statorique 5 comprenant un nombre Pa de pôles différents du nombre Pe pôles.
Ici le bobinage est donc bobiné avec un ratio de 0.5 encoche par pôle et par phase soit un nombre Pa pôles égale à 8.
montre une représentation schématique d’un exemple du rotor ferromagnétique 6 de la machine électrique synchrone M2 selon une vue tridimensionnelle. Le rotor ferromagnétique 6 est en l’occurrence interne et comprend un arbre de rotation 61 suivant son axe de rotation X (non visible sur la , mais visible sur la ). Bien entendu le rotor 6 peut selon un autre exemple être externe.
Le rotor ferromagnétique 6 comprend le premier ensemble de pièces ferromagnétiques 60 régulièrement réparties autour de l’axe de rotation X, chaque pièce ferromagnétique est montée sur une couronne 62 solidaire de l’arbre de rotation 61 du rotor 6. Le nombre Ns de pièces ferromagnétiques 60 est égale à la somme de ou la différence entre Pa/2 et Pe/2, ici au nombre de 10 soit Pa/2 + Pe/2, mais pourrait aussi être au nombre de 2 (la différence). L’ensemble de pièces ferromagnétiques 60 étant situé axialement entre le premier inducteur statorique à griffes 4 et le premier induit statorique induit statorique 5.
montre une représentation schématique d’une machine électrique synchrone M20 selon un deuxième exemple du deuxième mode de réalisation.
Dans ce deuxième exemple, la machine électrique synchrone M20 est identique à celui du premier exemple de ce deuxième mode de réalisation sauf : en ce qu’elle comprend en outre un deuxième inducteur 4’ identique au premier inducteur 4, en l’occurrence comme un parmi les différents exemples représentés sur une des figures 10A à 10D du premier exemple ; en ce que le rotor 6’ comprend en outre un deuxième ensemble de pièces ferromagnétiques 60’ identique au premier ensemble de pièces ferromagnétiques 60, formant un entrefer axial avec le deuxième inducteur 4’ et en ce qu’il comprend un deuxième induit statorique 5’ identique au premier induit statorique 5, en l’occurrence comme celui représenté sur la du premier exemple, en vis-à-vis du deuxième ensemble de pièces ferromagnétiques 60’ formant entre eux un entrefer axial.
Le deuxième inducteur 4’ a son embase 415 en forme de couronne contre l’embase 415 du premier inducteur 4’ en ayant les parties d’entrefer 413a, 413b de chaque griffe interne et externe 41b, 41a en vis-à-vis du deuxième ensemble de pièces ferromagnétiques 60’ formant ensemble un entrefer axial. Le corps d’induit 51 à pôles saillant des deux inducteurs 4, 4’ peut être monobloc.
Les bobines du deuxième induit statorique 5’ peuvent être couplées en parallèle aux bobines correspondantes du premier induit statorique 5.
L’arbre de rotation 61 du rotor 6’ traverse le deuxième inducteur 4’ et le premier inducteur 4.
Un tel capteur de paramètres externes 118 peut correspondre à un quelconque capteur physique/chimique, tel qu’une caméra et/ou une caméra vidéo prenant une image et/ou filmant l’installation 111, ou un capteur numérique, tel qu’un connecteur à une API de prévision météorologique configurée pour fournir des données représentatives de conditions météorologiques actuelles ou futures à proximité de l’installation 111.
Un tel capteur de paramètres externes 118 peut être configuré pour détecter des valeurs représentatives de conditions météorologiques, et/ou d'une pollution de l’air, et/ou d'un certain nombre de baigneurs dans l’installation aquatique, et/ou d'une température de l’air, et/ou d'une température de l’eau, et/ou d'une détection de mouvement, et/ou d'une reconnaissance faciale, et/ou d'une détection de changement de couleur, et/ou d'une détection de taches et/ou salissure dans l’installation, et/ou d'une détection de taille, et/ou d'une acquisition et/ou détection de forme, et/ou d'une détection de contraste au sein de l’eau de l’installation par exemple.
Les données représentatives des valeurs détectées par au moins un capteur, 110, 115, 116, 117, 118, 181, 182, 183, 184 et/ou 500, sont transmises à un système informatique 900, tel que celui représenté sur la .
Ce système informatique 900 comporte au moins un processeur 120 configuré pour exécuter des instructions, qui peuvent correspondre à un logiciel informatique, représentatives d’au moins les étapes suivantes, telles que représentées sur la : - fonctionnement 210 d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné, ledit modèle étant entraîné pour associer, pour au moins une série de valeurs détectées représentative d’un paramètre physique/chimique, au moins un événement de dégradation opérationnelle d’installation aquatique à une date d’occurrence de l’événement, et - détermination 215 d’une séquence d’opérations de maintenance à effectuer sur au moins une installation aquatique en fonction d’au moins un événement de dégradation opérationnelle d’installation aquatique prévu et de la date associée d’occurrence de l’événement.
Lors de l’étape 210 de fonctionnement, un modèle d’apprentissage automatique entraîné obtenu lors d’une étape (non représentée) d'entraînement dudit modèle d’apprentissage automatique est appliqué aux données générées par le fonctionnement d’au moins un capteur 110, 115, 116, 117, 118, 181, 182, 183, 184 et/ou 500.
Le type de dispositif d’apprentissage automatique utilisé pour obtenir le modèle d’apprentissage automatique entraîné peut être un quelconque type adapté à la nature et au format des données générées par le fonctionnement d'au moins un capteur 110, 115, 116, 117, 118, 181, 182, 183, 184 et/ou 500.
Un tel dispositif d’apprentissage automatique peut utiliser au moins l’un des types de procédés d’apprentissage automatique suivants : - apprentissage supervisé, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est entraîné pour prévoir une sortie sur la base d’une entrée, à l’aide d’un ensemble d’exemples, - apprentissage non supervisé, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est entraîné pour identifier des modèles dans les données sans aucune aide, - apprentissage semi-supervisé, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est entraîné à la fois sur des données étiquetées et non étiquetées, - apprentissage de renforcement, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est entraîné sur la base des récompenses et des sanctions qu’il reçoit pour ses actions, et/ou - apprentissage en profondeur, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est entraîné à l’aide de réseaux neuronaux artificiels pour apprendre et prendre des décisions.
Un tel dispositif d’apprentissage automatique peut utiliser au moins l’un des types de procédés d’apprentissage en profondeur suivants : - réseaux neuronaux convolutifs (CNN), souvent utilisés pour des tâches de traitement d’images et de vidéos, telles que la reconnaissance d’objets, la classification d’images et la segmentation, - réseaux neuronaux récurrents (RNN), souvent utilisés pour un traitement séquentiel des données, tels que le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance vocale et l’analyse de séries chronologiques, et/ou - modèles d’attention, souvent utilisés pour des modèles d’apprentissage automatique devant se concentrer de manière sélective sur différentes parties de l’entrée.
Un tel dispositif d’apprentissage automatique peut utiliser un ensemble de réseaux neuronaux, par exemple.
La sortie de l’étape 210 de fonctionnement est une liste d’au moins un événement de dégradation opérationnelle d’installation, c’est-à-dire un événement nécessitant une maintenance et de préférence une maintenance proactive, et des dates d’occurrence dudit événement.
Un tel événement de dégradation opérationnelle d’installation peut correspondre, mais sans s'y limiter, à : - un niveau bas, critiquement bas ou vide d’un consommable utilisé dans un circuit de traitement de l’eau associé à l’installation 111, et/ou - un dysfonctionnement ou une panne de dispositif, ledit dispositif appartenant à un circuit de traitement de l’eau associé à l’installation 111, ou en interaction avec ladite installation 111, et/ou - un état de l’eau dans l’installation 111, ledit état étant représentatif d’un niveau d’acidité ou de basicité, ou d’un comportement de l’eau (entartrante ou agressive) par exemple, et/ou - un taux de désinfection faible ou élevé ou inapproprié et/ou un taux de résidus de désinfection élevé ou inapproprié (comme du chlore combiné lorsque du chlore actif est utilisé comme agent désinfectant principal) dans l’installation 111, ledit taux étant mesuré avec des capteurs dédiés, avec des valeurs qui sont inférieures ou supérieures au point de consigne de l’utilisateur et/ou aux valeurs tolérées par les réglementations locales et/ou par les algorithmes de désinfection qui ajustent en continu les valeurs idéales sur la base des usages de l’installation aquatique et du besoin en temps réel, et/ou - une valeur faible ou élevée ou inappropriée d’un paramètre chimique, tel que l'alcalinité totale et/ou le pH et/ou la teneur en acide cyanurique, et/ou la teneur en sel, et/ou le taux de composés phosphates, et/ou les taux de sulfates, et/ou les taux de nitrates, et/ou les taux de nitrites et/ou les taux de chlorates, et/ou - une pression faible ou élevée ou inappropriée mesurée dans le filtre et/ou dans les conduites et/ou dans la pompe de filtration, et/ou - un écoulement faible ou élevé ou inapproprié mesuré dans le filtre et/ou dans les conduites et/ou dans la pompe de filtration, et/ou - une détection de fuite, et/ou - une consommation excessive d’eau de remplissage, et/ou - un niveau d’eau faible ou élevé dans l’installation, et/ou - une surconsommation d’énergie, et/ou - une turbidité élevée dans l’installation aquatique, et/ou - une forte présence de particules dans l’installation aquatique, et/ou - une détection de taches et/ou de salissure, et/ou - un nombre élevé de composés métalliques, et/ou - le nombre d’utilisateurs et/ou de baigneurs dans l’installation aquatique, et/ou - un changement climatique prévu ou imprévu qui pourrait survenir au cours de la période à venir, et/ou - l’impact des changements climatiques à court et à long terme sur la capacité des installations aquatiques à fonctionner correctement et selon les paramètres de contrôle, et/ou - un changement de couleur de l’eau, et/ou - une présence détectée d’objet et/ou d’animal non autorisé, et/ou - une défaillance d'augmentation de température ou une température non homogène dans l’installation d’eau.
La date de sortie de l’étape 210 de fonctionnement peut être une date absolue (« 3 mars » ou une date relative (« dans une semaine », « sous 3 jours », « sous 24 heures »).
Dans des modes de réalisation plus avancés, l’étape 210 de fonctionnement est configurée pour associer d’autres paramètres à une prédiction d’occurrence d’événement de dégradation opérationnelle d’installation. Ces autres paramètres peuvent correspondre, par exemple, à un niveau de criticité de l’événement ou au temps de fonctionnement pour le résoudre.
Dans des modes de réalisation plus avancés, l’étape 210 de fonctionnement est configurée pour associer plusieurs dates à une prédiction d’occurrence d’événement de dégradation opérationnelle d’installation. Ces dates correspondent, par exemple, à des changements de criticité de l’événement tels que, par exemple, le passage d’un niveau bas d'un consommable à un niveau critiquement bas ou à un niveau vide.
L’étape 215 de détermination d’une séquence d’opérations de maintenance à effectuer correspond par exemple à un algorithme d’affectation de ressources. Un tel algorithme d’affectation de ressources peut être configuré pour planifier, c’est-à-dire organiser dans le temps, une séquence d’opérations de maintenance.
Une telle organisation peut se baser uniquement sur les dates prévues d’occurrence d'événements obtenues lors de l’étape 210 de fonctionnement.
Les Figures 7A et 7B sont des illustrations d’une construction de déformation de visage 700, conformément à un mode de réalisation, pour déformer un sourcil.
Les Figures 8A et 8B sont des organigrammes d’opérations conformément à un mode de réalisation, tel que pour un dispositif informatique de la .
Les Figures 9A, 9B et 9C sont des illustrations de maillages polygonaux 3D comprenant des maillages pour les yeux et des maillages pour les lèvres pour les particularités faciales liées aux yeux et aux lèvres, conformément à un mode de réalisation.
La est une illustration d’une région d'œil 1000 ayant un masque d'œil 1002 conformément à un mode de réalisation.
La est un organigramme des opérations conformément à un mode de réalisation, tel que pour un dispositif informatique de la .
DESCRIPTION DÉTAILLÉE Adaptation éclairage Dans un mode de réalisation, une application VTO exécutée par un dispositif informatique comprend un moteur de suivi et un moteur de rendu. Une image d’entrée fournie à une application d’essayage virtuel est considérée comme une scène. Généralement, cette scène est composée d’un visage, d’un environnement (comme un arrière-plan) et de certains autres objets. Une scène comporte également une ou plusieurs sources de lumière qui modifient les couleurs et la luminosité de la scène. La manière dont ces sources modifient la scène dépend de leur nature : naturelle (comme la lumière dirigée par le soleil) ou artificielle (comme une ampoule ou un néon). La modification peut être un changement de nuance (teinte) spécifiquement pour la lumière artificielle, ou des différences de luminosité/d’obscurité, et parfois certains artefacts tels que les ombres. Dans un mode de réalisation, une application VTO peut améliorer le réalisme et la précision du maquillage appliqué sur le visage d’un utilisateur par la prise en compte de ces sources de lumière.
La correction d'éclairage aux fins d’un effet de maquillage ou de peau à appliquer sur une image est décrite dans le document US 10892166 B2, accordé le 12 janvier 2021, et intitulé « System and Method for Light Filed Correction of Colored Surfaces in an Image »(ci-après le « brevet 166). Dans un mode de réalisation, une application VTO emploie la correction de couleur telle que décrite dans le brevet 166 et telle qu’adaptée ultérieurement telle que décrite ici.
Pouvoir déduire le décalage de la teinte et de la luminosité d’une image sans référence aux sources d’éclairage utilisées ou sans référentiel externe est très difficile. Les humains ont tendance à le faire naturellement lorsqu’une image ne se trouve pas dans des conditions normales, et cela peut sembler un problème simple à résoudre. Cependant, pour un ordinateur, la tâche peut sembler très compliquée. Dans un exemple, la montre une illustration d’une image d’entrée 100, où la lumière naturelle froide 102 peut provenir d’une source dans un côté supérieur gauche et être dirigée en diagonale vers un visage central 104. Dans la même image, la lumière chaude artificielle 106 peut provenir d’une source de côté inférieur droit et être dirigée en diagonale vers le haut vers le visage 104. Par conséquent, un changement de teinte et un changement de luminosité tels que représentés par la ligne pointillée diagonale 108 sont présents dans les teints, etc. du visage. Le décalage est représenté par une ligne droite (108), mais il n’est pas nécessaire qu’un tel décalage soit droit ni aussi brusque.
Les algorithmes de recoloration peuvent avoir des difficultés à détecter un changement de teinte et à rendre une couleur réaliste ; souvent, il n'y a pas assez de données pour déduire une tonalité générale, et l’utilisation d’une référence externe (comme l’arrière-plan) peut entraîner des erreurs. Par exemple un arrière-plan (par exemple, des régions 110 en dehors de la région du sujet humain) peuvent être clairement décalées vers des couleurs froides, tandis que le visage 104 peut généralement être éclairé en couleurs chaudes.
Bien que difficile, il n’est pas impossible de déduire le changement de teinte, il existe des techniques. Dans un exemple précédent, la technique nécessite l’utilisation d’un modèle d’apprentissage automatique formé à l’aide d’une vaste base de données d’images de référence où les conditions d’éclairage sont connues. Ensuite, la comparaison d’une image à cet ensemble de références permet à un dispositif d’approximer la lumière dans la scène et d’utiliser la sortie pour adapter le rendu de maquillage. Cette approche présente des similitudes avec le fonctionnement du cerveau humain, par comparaison de la lumière d’une scène à un ensemble de souvenirs et par adaptation de la perception. Toutefois, ces modèles sont coûteux à exploiter et ne sont généralement pas adaptés aux expériences en direct. Dans un mode de réalisation, une cible pour une application VTO est une exécution à plus de 20 FPS (trames par seconde) sur un dispositif mobile tel qu’un smartphone ou une tablette où l’application VTO est basée sur un navigateur Web. Une telle cible est généralement incompatible avec cette technique utilisant une approche d’apprentissage automatique de la couleur.
D’autres techniques pour adapter la luminosité et le changement de teinte requièrent l’utilisation d’un référentiel externe tel qu’une grille de couleurs où les couleurs sont étalonnées et connues à l’avance. C’est ce qu’on appelle un vérificateur de couleur, mais cela n’est pas pratique pour de nombreux scénarios d’utilisation du VTO. Bien que ces techniques fonctionnent très bien et soient rapides à calculer informatiquement, elles exigent que la grille de couleurs soit disponible pendant toute l’expérience (au cas où l’éclairage change), mais surtout, il faut distribuer un tel vérificateur à chaque utilisateur. Comme l’expérience VTO est exécutée par n’importe quel utilisateur, ce type de grille de couleurs n’est pas une option efficace.
Au lieu de s’appuyer sur un vérificateur de couleur et des modèles d’apprentissage automatique, dans un mode de réalisation selon les nouveaux enseignements ici, les opérations de couleur utilisent un référentiel disponible pour tout utilisateur, à savoir la sclère. Comme le montre la fournissant une illustration d'un œil 200, la sclère 202 est la partie blanche des yeux de l’utilisateur à l’extérieur de l’iris 204. La sclère est assez constante entre les origines ethniques, avec une légère teinte jaune pour les tonalités de peau plus foncées telles que les personnes d’origine africaine noire.
Le brevet '166 décrit des opérations d’adaptation d’éclairage comprenant l’échantillonnage de différentes parties du visage pour trouver une couleur de peau moyenne. Dans un mode de réalisation, les opérations d’adaptation d’éclairage réalisent également un échantillonnage pour la couleur moyenne de la peau, mais font également une utilisation ou une évaluation de la sclère dans le but d’améliorer les résultats tout en maintenant des « coûts » raisonnables associés à l’utilisation des ressources du dispositif informatique et au temps de traitement.
Les images d’entrée peuvent comprendre le visage d’un sujet individuel ayant des yeux occlus, par exemple avec des cheveux ou des lunettes foncées. Dans un mode de réalisation, afin d’atténuer ce problème, une pré-étape, effectuée par un détecteur de couverture d'œil, par exemple, comprend la détection du fait que les yeux sont couverts ou non. Dans un tel cas, l’évaluation de la sclère peut être contournée de sorte que les opérations d’adaptation complète d’éclairage ne soient pas effectuées. Dans un mode de réalisation, une adaptation d’éclairage telle que décrite dans le brevet '169, en réponse à des échantillons de couleurs de peau, peut être effectuée.
Application VTO La est une illustration d’un environnement informatique 300, conformément à un mode de réalisation, tel que pour la pratique d’un ou plusieurs aspects de méthode. L’environnement informatique 300 montre un dispositif informatique utilisateur 302, tel qu’un smartphone, un réseau de communication 304, un serveur 306 et un serveur 308. Le réseau de communication 304 comprend des réseaux câblés et/ou sans fil, qui peuvent être publics ou privés et peuvent comporter, par exemple, Internet. Le serveur 306 comprend un dispositif informatique serveur tel que pour la fourniture d’un site Web. Le serveur 308 comprend un dispositif informatique de serveur tel que pour la fourniture de services de transactions de commerce électronique. Bien que montrés séparément, les serveurs 306 et 308 peuvent comprendre un seul dispositif serveur. L’environnement informatique est simplifié. Par exemple, les passerelles de transaction de paiement et d’autres composants tels que pour effectuer une transaction de commerce électronique ne sont pas montrés.
Le dispositif informatique 302 comprend un dispositif de stockage 310 (par exemple, un dispositif non transitoire tel qu’une mémoire et/ou un disque à circuits intégrés, etc.) pour stocker des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur (non montré) tel qu’une unité centrale de traitement (CPU), une unité de traitement graphique (GPU) ou les deux, amènent le dispositif informatique 302 à effectuer des opérations telles qu’un procédé mis en œuvre par ordinateur. Le support 310 stocke un essayage virtuel de l’application 312 comprenant des composants tels que des modules logiciels fournissant, une interface utilisateur 314, un dispositif de suivi de visage 315 avec un réseau neuronal profond (DNN) (par exemple, un détecteur de visage 315A à réseau neuronal convolutif (CNN) fournissant les points de visage 315B, un composant de pipeline de rendu VTO 316, un composant de recommandation de produit 318 avec les données de produit 318A, et un composant d’achat 322 avec un panier d'achat 324 (par exemple, des données d’achat). Dans un mode de réalisation, non montré, l’application VTO est dépourvue d’un composant de recommandation et/ou d’un composant d’achat, par exemple, fournissant un composant de sélection de produit pour sélectionner des produits à visualiser comme effets VTO.
La deuxième structure capillaire recouvrant les faces mouillées d’au moins un canal humide peut s’étendre, selon l’axe transversal, selon une épaisseur inférieure à 1000 µm.
Selon une possibilité : à chaque canal humide de l’empilement est affecté un rang, le rang étant croissant avec la distance, selon l’axe transversal, par rapport à l’arrivée d’eau ; le canal humide de rang 1 est adjacent de l’arrivée d’eau ; deux premières structures capillaires successives, disposées respectivement dans deux canaux humides de rangs successifs sont en contact fluidique l’une avec l’autre.
Le contact fluidique peut être effectué par un contact direct des deux premières structures capillaires successives ou par un matériau auxiliaire, s’étendant entre les deux premières structures capillaires, de façon que lorsque l’axe transversal est vertical, de l’eau, admise à travers l’arrivée d’eau, s’écoule par gravité et par capillarité entre les deux premières structures capillaires successives.
Le dispositif peut comporter : une sortie d’eau configuré pour permettre un écoulement de l’eau s’écoulant de la première structure capillaire de rang maximal ; un réceptacle, destiné à recevoir l’eau s’écoulant à travers la sortie d’eau une pompe, configurée pour pomper l’eau recueillie dans le réceptacle, de façon à l’admettre l’eau dans l’arrivée d’eau fluidique.
La pompe peut être configurée pour pomper, de façon séquentielle, l’eau recueillie dans le réceptacle
Les figures 3A, 3B, 3C représentent un canal humide selon un mode de réalisation.