INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La montre un exemple de sortie 200 de l'organe de suivi du visage 104A comprenant une image faciale rognée 202 et des groupes 204 de points faciaux tels que des points faciaux de contour de visage 204A, des points faciaux de sourcils 204B, et les points faciaux de nez 204C, etc. La schématisation est celle d'une image faciale rognée annotée 202 avec les groupes de points faciaux à des fins d’illustration. La sortie de l'organe de suivi du visage ne doit pas nécessairement comprendre une image annotée et la sortie peut être des données séparées. Les points faciaux dans un groupe d'individus sont numérotés (par ex. 0, 1, 2...) et aident à définir le contour de l’objet détecté. L' organe de suivi de visage attribue chaque point de sorte qu’il soit placé à des emplacements cohérents par rapport au contour de l’objet qu’il représente. Par exemple, un point particulier pourrait toujours se trouver au coin droit de la bouche. Dans un exemple, les points faciaux sont des coordonnées de pixels X,Y, par rapport à l’image faciale rognée 202 et sont associés à des objets détectés respectifs à partir (par ex. un ) des réseaux 106B de l'organe de suivi 104A.
Les composants au-dessus de la ligne pointillée 116 tels que l'organe de suivi du visage 104A et le générateur d’image d’entraînement 110 sont utiles pour définir des images d’entraînement, y compris des images d’entraînement de masque facial et des images d’entraînement sans masque facial à partir des visages tels que localisés.
Les images d’entraînement, telles que l’image 114, sont appliquées pour entraîner un réseau neuronal profond tel qu’un composant de l'organe de suivi de visage 104B avec un ou plusieurs réseaux neuronaux profonds 106B (chacun peut avoir une dorsale MobileNetV2 comme en 106A). Les composants 104B et 106B sont similaires aux composants 104A et 106A, mais incluent une configuration applicable pour classifier un objet de masque facial dans les images faciales. Les composants 104B et 106B sont également configurés dans une configuration d'entraînement applicable, par exemple, comme décrit dans la publication susmentionnée « MobileNetV2 : Inverted Residuals and Linear Bottlenecks”. Le réseau neuronal profond à entraîner pour la classification des masques faciaux peut être structuré de la même manière qu’un composant de réseau neuronal profond de l'organe de suivi facial 104A qui classifie (détecte) d’autres objets. Dans un mode de réalisation, le réseau neuronal profond pour la détection du masque facial n’a pas besoin de localiser le masque facial. Dans un mode de réalisation, le réseau neuronal profond pour la détection du masque facial localise et/ou segmente le masque facial et est donc configuré avec des structures appropriées pour l'entraînement et pour produire des résultats selon le cas. En d’autres termes, le réseau neuronal profond peut être configuré pour que l’entraînement segmente et produise un masque.
Après l'entraînement, l'organe de suivi de visage 104B résultant avec son ou ses réseaux neuronaux profonds 106B, tel qu'entraîné, est mis à l'essai, par exemple en utilisant des images réelles de visages avec des masques faciaux. Après les cycles d'essai et d’entraînement, selon les besoins, l'organe de suivi de visage 104B résultant avec ses un ou plusieurs réseaux neuronaux profonds 106B tels qu’ils peuvent être configurés à partir d’une utilisation d’application en temps réel ou en direct (pas une configuration d’entraînement) est utile pour classifier des images faciales pour déterminer si un masque est présent ou non et/ou pour localiser/segmenter le masque facial. Il peut aussi s'agir de segmenter. De préférence, l'organe de suivi de visage 104B résultant avec son ou ses réseaux neuronaux profonds 106B classifie et localise également pour d’autres particularités faciales. Dans un mode de réalisation, l'organe de suivi de visage 104B résultant avec son ou ses réseaux neuronaux profonds 106B fournit un moteur pour localiser des particularités faciales telles qu’une utilisation dans une application fournissant une expérience VTO, décrite plus loin dans le présent document.
Bien que les modes de réalisation de la soient décrits en référence à un ou plusieurs réseaux 106A ayant chacun une dorsale de réseau neuronal profond MobileNetV2, d’autres dorsales de réseau neuronal définies pour des tâches de localisation d’image peuvent former la dorsale de l'organe de suivi du visage et être adaptées de manière similaire, par exemple par le biais d’un entraînement avec des images synthétiques pour détecter la présence de masques faciaux (par exemple, classifier, localiser et/ou segmenter pour un objet occlusif).
Bien que décrits en référence à la détection d’un masque facial qui occlut au moins une portion d’un visage, les méthodes, appareils et techniques présentés ici peuvent être adaptés, par exemple pour définir des données synthétiques et pour entraîner un réseau de détection de visage occlus pour détecter d’autres types d’occlusion faciale où au moins une partie du visage est occluse par un autre objet. Par exemple, la génération et l’entraînement de données synthétiques peuvent être effectués pour l’occlusion par des masques faciaux, l’occlusion par des lunettes de soleil/de nuit ou d’autres lunettes occlusives qui occluent une portion du visage, l’occlusion par des cheveux, l’occlusion par une écharpe, l’occlusion par un chapeau, l’occlusion par une main/un ou plusieurs doigts, l’occlusion par un smartphone (par exemple, par exemple, lorsqu’un selfie pris dans un miroir a une portion du smartphone qui recouvre le visage (réfléchi) sur l’image), etc.
Pour une plus grande diversité de données d'entraînement, il peut être préférable d’inclure une diversité d’exemples d’objets qui sont appliqués aux visages – par exemple : différents exemples de types de lunettes occlusives, chapeaux, mains, (nombre de) doigts, smartphones, etc. Dans un mode de réalisation, le réseau de détection de visage occlus est configuré pour détecter plus d’une classe d’objet occlusif et est entraîné avec des images d’entraînement incluant des objets occlusifs pour chaque classe. Une telle détection de visage occlus peut également être configurée et entraîner à localiser ces objets, y compris une segmentation.
La est un logigramme des opérations 300 comme pour une méthode implémentée par ordinateur. La méthode peut comprendre l’exécution par un ou plusieurs processeurs des étapes montrées sur la , par exemple. Dans un mode de réalisation 1 : le procédé comprend l’étape 302 qui montre la localisation d’un visage dans une image d’entrée de visage en utilisant un organe de suivi de visage comprenant au moins un réseau neuronal profond (DNN) formé pour localiser des particularités faciales ; et l’étape 304 qui montre la production d’une image d’entraînement comprenant le visage tel que localisé, l’image d’entraînement comprenant soit une image d’entraînement occluse où un objet occlusif est rendu sur le visage, soit une image d’entraînement non occluse montrant un visage sans l’objet occlusif, l’image d’entraînement étant produite pour l’entraînement DNN du visage occlus. Dans un mode de réalisation 2 : Le mode de réalisation 1 peut comprendre des opérations telles qu’à l’étape 306 qui montrent l’entraînement d’un DNN de détection de face occluse avec l’image d’entraînement. L'entraînement peut inclure un entraînement à la classification, la localisation et/ou la segmentation de l’objet occlusif.
Dans un mode de réalisation 3 : L’objet occlusif dans le mode de réalisation 1 ou le mode de réalisation 2 couvre au moins une portion du visage et comprend l’un quelconque d’un masque facial, de lunettes occlusives, d’un chapeau, d’un foulard, d’une main ou de doigts, de cheveux, d’un smartphone ou d’une portion de ceux-ci.
Dans un mode de réalisation 4 : pour l’un quelconque des modes de réalisation 1 à 3, le DNN de détection de face occluse comprend un DNN pré-entraîné pour classifier et localiser des particularités faciales de sorte que, lorsqu’il est entraîné, le DNN de détection de face occluse détecte la présence d’au moins un objet occlusif de visage et classifie et localise des particularités faciales.
Dans un mode de réalisation 5 : pour l’un quelconque des modes de réalisation 1 à 4, les étapes 302 et 304 peuvent être répétées (non montrées) avec une pluralité d’images d’entrée de visage de différents visages pour produire une pluralité d’images d'entraînement pour l'entraînement de DNN de visage occlus.
Dans un mode de réalisation 6 : pour l’un quelconque des modes de réalisation 1 à 5, la production de l’image d’entraînement produit aléatoirement l’image d’entraînement occluse, au lieu de l’image d’entraînement non occluse, conformément à une probabilité choisie pour maximiser l’entraînement DNN de face occluse. Dans un mode de réalisation 7 : pour le mode de réalisation 6, la probabilité de produire l’image d’entraînement occluse, au lieu de l’image d’entraînement non occluse, est une chance de 55 %.
Dans un mode de réalisation 8 : pour l’un quelconque des modes de réalisation 1 à 7, la méthode comprend (par exemple entre les étapes 203 et 304 mais pas montrée) le rognage du visage à partir de l’image d’entrée de visage en réaction à la localisation et à la production de l’image d'entraînement en utilisant le visage tel que rogné.
L’expression « capteur » désigne dans le présent contexte une unité prévue pour recevoir une grandeur caractéristique ou une propriété physique ; la réception se fait de manière active, notamment en générant et en émettant un signal de mesure électrique ou de manière passive en saisissant l’organisation de propriétés d’un composant de capteur ou par la prise de vue avec une caméra. On connaît différents capteurs intéressant par le domaine technique. L’expression « champ de capteur » désigne notamment une zone, en particulier une zone de mesure dans laquelle le capteur effectue des mesures. Le champ de capteur peut être une partie du boîtier du capteur, un capot de capteur ou une plaque de véhicule située entre un capteur et l’environnement. L’expression « champ de vision » désigne l’angle de vision d’une installation optique, champ à l’intérieur duquel on détecte des événements ou modifications et/ou les enregistre. L’expression « prévu pour » s’applique à un moyen spécialement programmé, conçu ou équipé pour assurer une certaine fonction. Le fait qu’un objet assure une certaine fonction signifie que cet objet exécute cette fonction dans au moins une application ou un état de fonctionnement. Le capteur peut recevoir et restituer des informations comme, par exemple, une caméra de recul ou détecter un environnement de véhicule, par exemple, un capteur lidar.
Le capot est conçu pour protéger le capteur sur une surface extérieure du capteur, par exemple, le champ du capteur, de préférence le champ de vision du capteur, par exemple contre les projections de saletés ou les chocs de cailloux ou l’humidité ou encore couvrir et protéger, notamment le capot qui peut être remplacé lorsqu’il est endommagé. Le capot est en une matière pratiquement transparente, telle que du verre ou une matière plastique. On peut également envisager de teinter le capot ou lui donner l’aspect d’un miroir ou de le revêtir ou de le couvrir par vaporisation. On peut également envisager que le capot s’assombrit automatiquement sous l’effet du rayonnement solaire direct.
Le capot a plusieurs zones partielles avec des formes localement différentes comme, par exemple, différents revêtements et/ou teintes ou dépôts ou surfaces réfléchissantes. On peut également envisager le capot avec des zones partielles de formes différentes qui, par le mouvement du capot auront une luminosité ou une transparence ou des propriétés comparables, réglables. De façon préférentielle, le capot peut prendre deux et de préférence de nombreuses positions intermédiaires par rapport au capteur ou à son champ de vision. Le capot est mobile par rapport au champ de vision du capteur, de préférence de façon continue. Le champ de vision du capteur est couvert complètement par le capot dans toutes les positions possibles. L’expression « position » désigne notamment une position de rotation ou de translation ou la disposition d’un élément par rapport à un autre élément. En particulier, la première position et la seconde position sont au moins deux positions de rotation du capot.
L’unité de nettoyage est prévue pour un nettoyage par voie humide, en particulier, avec un agent de nettoyage à base d’eau. En variante, l’unité de nettoyage peut également assurer un nettoyage à sec, par exemple, avec de l’air comprimé. En particulier, l’unité de nettoyage a au moins une buse d’agent de nettoyage pour appliquer un agent de nettoyage sur la zone partielle du capot à nettoyer. En variante, la zone partielle du capot peut être agitée dans un bain d’agent de nettoyage. L’unité de nettoyage a au moins un élément pour racler, de préférence mécaniquement, tel que, par exemple, un dispositif d’essuyage, en particulier, le capot, une lèvre en caoutchouc en contact avec celui-ci. En particulier, la lèvre en caoutchouc de la raclette permet de racler l’agent de nettoyage du capot ou nettoyer mécaniquement le capot. L’expression « agent de nettoyage » désigne notamment de l’eau, de préférence de l’eau de lavage à laquelle on a ajouté différents additifs d’agent de nettoyage comme, par exemple, du savon, de l’antigel et/ou des additifs anticorrosion ou des parfums ou autres additifs de nettoyage.
Suivant une autre caractéristique, le capot a au moins une autre zone partielle qui, dans la seconde position du capot, chevauche le champ de vision du capteur. On a ainsi une forte capacité de nettoyage car, en particulier, la zone partielle déjà nettoyée chevauchera le champ de vision du capteur pendant que l’autre zone partielle, au-delà du champ de vision sera nettoyée. Des propriétés sont particulièrement bonnes du point de vue du fonctionnement / rendement du capteur, car, en particulier pendant le nettoyage du capot, le capteur continue de fonctionner sans interruption. En particulier, la zone partielle et l’autre zone partielle du capot ne se chevauchent pas l’une de l’autre. De façon préférentielle, la zone partielle est sur un centre géométrique du capot et/ou au moins par rapport à l’axe du capot, sur le côté opposé, notamment le centre géométrique opposé et/ou en symétrie par rapport à l’axe du capot. On peut également envisager que le capot a plusieurs autres zones partielles supplémentaires.
L’invention a pour objet un dispositif de nettoyage comportant une unité de palier pour recevoir le capot de manière mobile. On aura de bonnes propriétés du point de vue de la construction car, en particulier, l’unité de palier constitue un puit mobile pour le capot. L’unité de palier est conçue pour déplacer au moins la zone partielle et/ou l’autre zone partielle du capot pour la nettoyer avec l’unité de nettoyage au-delà du champ de vision du capteur. En particulier, l’unité de palier a au moins un palier lisse et/ou un palier à roulement pour fixer et/ou permettre de modifier la position du capot par rapport au champ de vision du capteur. L’unité de palier a une unité d’entraînement pour déplacer le capot. L’unité d’entraînement est, par exemple, sous la forme d’un moteur électrique.
Suivant une autre caractéristique, le capot est monté à rotation autour d’un axe de rotation. On a ainsi une construction compacte car, en particulier, le mouvement de rotation, notamment comparé à un mouvement longitudinal ne présente pas d’encombrement supplémentaire. On a l’avantage d’un dispositif réalisable à moindre coût car, en particulier le mouvement de rotation permet d’utiliser des moyens standards. L’axe de rotation passe pratiquement par le centre géométrique et/ou le centre de gravité du capot. L’axe de rotation à l’intersection avec le capot est au moins perpendiculaire à la surface du capot. L’axe de rotation est sans chevauchement avec le champ de vision du capteur. L’axe de rotation a notamment un angle par rapport à l’axe de vision du champ de vision. L’axe de rotation est au moins pratiquement avec un angle par rapport à toutes les normales ou surfaces d’une zone partielle qui chevauche le champ de vision.
En particulier, l’axe de rotation est fixe par rapport au capteur ou au champ de vision du capteur. L’axe de rotation est au milieu entre la zone partielle et l’autre zone partielle. La zone partielle et les autres zones partielles ainsi que toute autre zone partielle supplémentaire entourent l’axe de rotation. L’expression « axe de visée » désigne notamment la direction centrale du capteur.
En complément, l’unité de palier permet une rotation de 360° du capot. On a l’avantage d’une puissance de nettoyage particulièrement poussée car le capot sera nettoyé sur toute sa surface. Le sens de rotation du capot autour de l’axe de rotation est constant. En variante, le sens de rotation du capot autour de l’axe de rotation peut être réversible, par exemple, pour effectuer un mouvement de va-et-vient. L’axe de rotation permet un mouvement de rotation pratiquement constant. La rotation se fait avec une vitesse de rotation pratiquement constante. En variante, le mouvement de rotation est intermittent, par exemple, chaque fois suivant un angle de 30°, 60° ou 90°. On peut également envisager que le sens de rotation et/ou la vitesse de rotation et/ou l’intervalle entre les mouvements de rotation intermédiaires ne dépendent pas du degré d’encrassage du capot et/ou de la capacité de nettoyage de l’unité de nettoyage.
Suivant une autre caractéristique, le capot a une forme bombée simple ou multiple, de préférence une forme de calotte. On a l’avantage de propriétés particulièrement bonnes du point du fonctionnement / de la puissance du capteur car, en particulier, la forme de calotte est la forme optimale pour une surface de capteur ; les pertes optiques et les distorsions seront faibles. De façon préférentielle, la courbure et/ou la forme bombée de la calotte est au moins pratiquement parallèle à la forme du capteur, notamment la courbure et/ou la forme bombée de la surface de dessus du capteur. La courbure du capot est adaptée à la courbure d’une lentille de caméra d’un capteur en forme de caméra. On a, de préférence, la plus courte distance entre la surface extérieure du capot et la surface extérieure du champ du capteur et/ou d’une lentille de caméra, au moins dans la zone de chevauchement du capot avec le champ de vision, notamment dans au moins une position angulaire du capot ; en tout point de la zone de chevauchement on a pratiquement la même dimension. On peut également envisager un capot avec une forme bombée, par exemple, une forme de cloche. L’expression « forme de calotte » désigne notamment une partie d’un corps sphérique sui résulte d’une coupe par un plan et qui a comme surface de base, un disque.
Selon une autre caractéristique, l’unité de nettoyage mécanique vient en contact avec la surface extérieure du capot à nettoyer. On peut appliquer une forte puissance de nettoyage et/ou avoir une forte efficacité de nettoyage car, en particulier, l’élément de nettoyage mécanique permet de nettoyer à fond et efficacement la surface du capot. L’élément de nettoyage mécanique peut être sous la forme d’une brosse, d’un chiffon, d’un non-tissé, d’une raclette ou d’un élément de nettoyage mécanique analogue. L’élément de nettoyage mécanique peut être mobile, par exemple, rotatif. Le contact de l’élément de nettoyage mécanique avec le capot se fait dans au moins une zone de nettoyage de l’unité de nettoyage. La zone de nettoyage est extérieure au champ de vision du capteur. 0n peut envisager que l’unité de nettoyage comporte plusieurs éléments de nettoyage mécaniques comme, par exemple, des dispositifs d’essuyage et des brosses qui, en fonction du degré d’encrassage du capot sont interchangeables et/ou peuvent être changés manuellement ou automatiquement. En particulier, l’unité de nettoyage a un orifice d’accès pour remplacer l’élément de nettoyage mécanique.
Suivant une autre caractéristique, l’unité de nettoyage applique les ultrasons à l’élément de nettoyage. De façon avantageuse, on aura une forte capacité de nettoyage ou un effet de nettoyage puissant car, en particulier, le nettoyage aux ultrasons est particulièrement efficace. On a l’avantage d’un intervalle entre les entretiens particulièrement grand car le nettoyage aux ultrasons est sans usure et le capot sera nettoyé d’une manière particulièrement douce. De façon préférentielle, l’élément de nettoyage a un élément à ultrasons. L’élément à ultrasons équipe l’élément de nettoyage mécanique ou est constitué au moins en partie par l’élément de nettoyage mécanique. L’application des ultrasons peut notamment se faire en fonction du degré d’encrassage du capot et peut être activé ou neutralisé.
Suivant une autre caractéristique, l’unité de nettoyage est conçue pour un nettoyage par voie humide, ce qui a l’avantage d’une grande efficacité de nettoyage ou d’une grande puissance de nettoyage. En particulier, le nettoyage par voie humide assure un nettoyage particulièrement poussé pour enlever rapidement et simplement les saletés coriaces. De façon préférentielle, l’unité de nettoyage comporte au moins une buse d’agent de nettoyage pour appliquer l’agent de nettoyage sur le capot, notamment sur la zone partielle du capot qui ne chevauche pas le champ de vision du capteur. On peut envisager que la buse d’agent de nettoyage équipe l’élément de nettoyage. Le capot, par exemple, pour mouiller sa zone partielle est plongé au moins en partie dans un bain d’agent de nettoyage de l’unité de nettoyage. On peut envisager que l’unité de nettoyage a un agent de nettoyage mis en température ou un nettoyage par voie humide à température.
Suivant une autre caractéristique, l’unité de nettoyage a une unité de retraitement pour retraiter au moins une partie de l’agent de nettoyage utilisé. L’avantage est celui d’un intervalle entre les entretiens particulièrement grand car, en particulier, il n’y aura pas à compléter le remplissage de l’agent de nettoyage grâce à l’unité de retraitement ou encore ce remplissage sera rare. On a l’avantage d’une sécurité de fonctionnement particulièrement poussée car l’unité de retraitement dispose toujours de suffisamment d’agent de nettoyage pour nettoyer le capot et ainsi il n’y a pas de limite au fonctionnement à cause d’une capacité de nettoyage insuffisante à cause d’un manque d’agent de nettoyage. Par exemple, l’installation de retraitement comporte une unité de filtre avec un filtre d’agent de nettoyage pour filtrer l’agent de nettoyage pollué. En variante, l’agent de nettoyage peut également être nettoyé thermiquement ou chimiquement ou avec la lumière UV ou encore être désinfecté. On pourra ainsi supprimer les bactéries, les champignons ou autres organismes.
L’invention a également pour objet un système de capteur avec au moins un capteur notamment un capteur de véhicule, de préférence un capteur d’assistance de conduite et au moins un dispositif de nettoyage de capteur. On a l’avantage de propriétés particulièrement bonnes du point de vue du fonctionnement / puissance du capteur car pendant le nettoyage du capot, le capteur continue de fonctionner sans interruption. On a également une sécurité de fonctionnement poussée, car le nettoyage du capot se fait au-delà du champ de vision du capteur et ce nettoyage n'influence pas le fonctionnement du capteur. On a une capacité de nettoyage et une efficacité de nettoyage particulièrement poussée car pour le nettoyage on dispose de suffisamment de temps puisque ce nettoyage se fait au-delà du champ de vision du capteur. Le système de capteur a une unité de commande ou de régulation interne ou externe pour commander et réguler le dispositif de nettoyage de capteur. L’unité de commande ou de régulation ou externe peut également être intégrée ou constituer l’appareil de commande du véhicule. L’expression « unité de commande ou de régulation » désigne une unité ayant une électronique de commande. L’électronique de commande correspond à une unité avec un processeur et une mémoire ainsi qu’un programme de fonctionnement enregistré dans la mémoire.