INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La est une illustration schématique d’un exemple de mode de réalisation non limitatif d’un système qui génère des estimations automatiques de carnation selon divers aspects de la présente divulgation. Comme montré, un utilisateur 90 a un dispositif informatique mobile 102. L’utilisateur 90 capture une première vidéo avec une caméra arrière et une seconde vidéo avec une caméra avant dans un environnement illuminé (par exemple, dans une pièce avec un éclairage artificiel ou naturel). La caméra arrière a un champ de vision 120 qui est orienté à l’opposé de l’utilisateur 90, et la caméra avant (parfois appelée caméra « d'autoportrait ») a un champ de vision 122 qui est dirigé vers l’utilisateur 90.
Le dispositif informatique mobile 90 transmet la première vidéo et la seconde vidéo à un dispositif de détermination de carnation 104. Dans certains modes de réalisation, le dispositif de détermination de carnation 104 utilise un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique 106 pour réaliser une détermination de carnation 108 sur la base des images dans les vidéos. Dans certains modes de réalisation, la carnation 108 peut ensuite être utilisé pour faire des recommandations d’un ou plusieurs produits 110 qui compléteraient ou seraient autrement appropriés pour la carnation 108.
Afin d’estimer avec précision la carnation, le système obtient des images de visage de l’utilisateur dans différentes conditions d’éclairage. Les conditions d’éclairage peuvent être modifiées en déplaçant le dispositif informatique mobile 102 pendant la capture de la vidéo. Dans certains modes de réalisation, différentes conditions d’éclairage sont obtenues par l'instruction à l’utilisateur 90 de se retourner tout en enregistrant une vidéo d’autoportrait ou de « selfie » avec le dispositif informatique mobile 102. À mesure que l’utilisateur tourne, l’orientation du visage de l'utilisateur change par rapport aux sources de lumière à proximité, et des trames individuelles de la vidéo capturent le visage de l'utilisateur dans ces différentes conditions d’éclairage.
Cependant, dans un scénario d’utilisation typique de la « vidéo d'autoportrait », l’utilisateur 90 se voit présenter un aperçu de cette vidéo via l'afficheur du dispositif informatique mobile 102. Cette présentation peut être distrayante et peut pousser l’utilisateur 90 à changer son expression faciale, à tourner la tête d’un côté à l’autre ou à incliner la tête vers l’avant ou l’arrière. Ces types de mouvements ou de changements d’expression peuvent rendre difficile la détermination d’une véritable carnation par le système, même dans des environnements d’éclairage bien commandés. De tels mouvements peuvent créer des ombres ou d’autres effets qui peuvent être présents dans certaines trames mais absents ou altérés dans d’autres trames. Les particularités faciales peuvent apparaître et disparaître dans la trame lorsque la tête de l’utilisateur bouge. De plus, ces mouvements peuvent affecter la précision de la technologie de détection de visage, qui peut être utilisée pour s’assurer que le visage de l’utilisateur 90 reste dans le champ de vision de la caméra avant, ou pour normaliser les trames extraites de la vidéo, par exemple par centrage du visage de l’utilisateur dans la trame. Dans de tels cas, si l’utilisateur 90 bouge la tête, par exemple, de sorte que les deux yeux ne sont pas clairement visibles, les processus de détection de visage ou de normalisation d’image peuvent être affectés négativement.
Pour réduire la probabilité de tels problèmes, dans certains modes de réalisation, le système donne l'instruction à l’utilisateur 90 d’enregistrer une image panoramique en utilisant la caméra arrière tout en enregistrant également le visage de l’utilisateur avec la caméra avant. Le système donne l'instruction à l’utilisateur 90 de tenir le dispositif informatique mobile 102 de niveau tout en tournant lentement sur place. Cette approche oriente la mise au point de l’utilisateur 90 vers la capture précise de l’image panoramique, plutôt que vers une vidéo d'autoportrait. L’image « d’aperçu » typique de la vidéo « d'autoportrait » est également omise de l’afficheur du dispositif informatique mobile 102. Par redirection de la mise au point de l’utilisateur et élimination des distractions, l’utilisateur est davantage susceptible de maintenir une expression et une orientation de la tête neutres et de garder la caméra dans une bonne position pour capturer des images de visage plus précises et cohérentes avec la caméra avant.
Dans l’exemple que montre la , l’utilisateur 90 tourne sur place tout en tenant le dispositif informatique mobile 102 dans une position « d'autoportrait » afin de changer les conditions d’éclairage expérimentées. Comme montré, l’utilisateur tient le dispositif informatique mobile 102 à une distance suffisante pour permettre de capturer entièrement le visage de l'utilisateur par la caméra avant, tout en capturant également l’image vidéo panoramique avec la caméra arrière.
En plus d’encourager l’utilisateur 90 à maintenir une tête stable et une expression faciale neutre, cette approche permet de mesurer les conditions d’éclairage depuis de multiples perspectives par de multiples caméras, sans aucun effort supplémentaire de la part de l’utilisateur. En mesurant les différentes conditions d’éclairage de cette manière, le modèle 106 d’apprentissage automatique est doté d’entrées supplémentaires pour améliorer la précision des estimations individuelles de carnation, qui peuvent ensuite faire l'objet d'un calcul de moyenne ou être combinées pour améliorer davantage la précision de la détermination de carnation 108 globale.
Dans certains modes de réalisation, un premier modèle d’apprentissage automatique est entraîné pour prendre des images extraites d’une vidéo (par exemple, des images de visage et des images d’environnement d’éclairage) en entrée et pour générer des informations de conditions d’éclairage en sortie. Dans certains modes de réalisation, les informations de conditions d’éclairage générées par le premier modèle d’apprentissage automatique en sortie incluent une couleur d’illuminant (source de lumière) estimée. Dans certains modes de réalisation, la couleur d’illuminant pour une image de visage est estimée par prédiction d'une couleur d’illuminant à partir d’informations d’image dans l’image de visage, prédiction d'une couleur d’illuminant dans une image d’environnement d’éclairage correspondante qui a été capturée en même temps que l’image de visage, puis calcul de la moyenne ou sinon combinaison de ces couleurs d’illuminant prédites. De cette manière, la prédiction de la couleur d’illuminant peut être plus rendue précise pour une image de visage donnée que si seule l’image de visage elle-même (d’une seule caméra, telle qu’une caméra avant) était utilisée. Les informations de conditions d’éclairage peuvent également inclure des informations autres que la couleur, telles qu'une intensité ou une direction prévue d’une source de lumière.
Une fois les informations de conditions d’éclairage générées, l’image de visage correspondante peut être ajustée pour tenir compte de la couleur de la source de lumière (ou de multiples sources de lumière) dans l’environnement d’éclairage. Cela aide à s’assurer que le système peut estimer avec précision la carnation dans les environnements d’éclairage quotidiens, où la couleur, l’intensité et le positionnement des sources de lumière varieront en fonction de l’emplacement de l’utilisateur. Par exemple, si le système détermine que l’environnement d’éclairage inclut une source de lumière de couleur jaune, le système peut ajuster l’image de visage correspondante pour tenir compte de la couleur jaune particulière de la source de lumière et éviter ainsi une estimation imprécise de la carnation comme étant plus jaune qu’elle n’apparaîtrait sous une source de lumière blanche.
Dans certains modes de réalisation, un second modèle d’apprentissage automatique est entraîné pour prendre les images de visage extraites et les informations de conditions d’éclairage correspondantes en entrée, et pour fournir en sortie une carnation estimée. Dans d’autres modes de réalisation, un seul modèle d’apprentissage automatique peut être entraîné pour prendre des images extraites en entrée et pour fournir en sortie une carnation estimée. L’utilisation du premier modèle d’apprentissage automatique et du second modèle d’apprentissage automatique peut être bénéfique dans la mesure où les informations de conditions d’éclairage peuvent être utilisées pour corriger la couleur présentée de l’image ou pour détecter les couleurs d’autres objets dans l’image, tandis que l’utilisation du seul modèle d’apprentissage automatique peut être bénéfique en termes de réduction du temps d'entraînement et de la complexité.
Les troisième et respectivement quatrième images sont reconstruites à l’aide de la formule suivante : [Math 9] avec : - l’abscisse d’un pixel de la troisième image, respectivement quatrième image ; - l’abscisse d’un pixel de la première image, respectivement deuxième image ; et - une disparité déterminée pour un pixel de la première image, respectivement deuxième image.
Dans une étape 24, une première erreur de reconstruction est déterminée pour chaque pixel de la deuxième image en comparant la deuxième image à la troisième image.
De la même manière, dans une étape 34, une deuxième erreur de reconstruction est déterminée pour chaque pixel de la première image en comparant la première image à la quatrième image.
Les première et respectivement deuxième erreurs sont déterminées par la fonction de perte suivante : [Math 10] Avec : - est une valeur du pixel dans la deuxième image, respectivement la première image ; - est une valeur du pixel dans l’image reconstruite : la troisième image, respectivement la quatrième image ; - SSIM (de l’anglais « structural similarity index measure », en français « mesure de l'indice de similarité structurelle ») est une fonction qui prend en compte une structure locale ; et - est un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement.
Dans une étape 25, une troisième erreur est déterminée à partir des première et deuxième erreurs. Cette troisième erreur est définie par la fonction de perte suivante : [Math 11] avec : - la première erreur de reconstruction pour un pixel pour un système de vision stéréoscopique utilisant une méthode de calcul de disparité ; - la deuxième erreur de reconstruction pour un pixel pour un système de vision stéréoscopique utilisant une méthode de calcul de disparité.
Les paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif sont alors ajustés en minimisant la troisième erreur. Le réseau de neurones convolutif est alors dit auto-supervisé car il est en mesure d’ajuster de façon autonome ses paramètres d’entrée afin d’améliorer les données de sortie, ici les premiers et deuxièmes paramètres géométriques.
Dans une étape 26, un masque de visibilité associé au premier ensemble de pixels de la première image est déterminé. Ce masque de visibilité est obtenu par comparaison respective des première et deuxième erreurs à des valeurs seuil prédéfinies et est obtenu par exemple par la fonction suivante : [Math 12] avec : - une fonction rendant 0 ou 1 ; - l’union des pixels ; - la première erreur de reconstruction pour un pixel de la deuxième image pour un système de vision stéréoscopique utilisant une méthode de calcul de disparité ; - la deuxième erreur de reconstruction pour un pixel de la première image pour un système de vision stéréoscopique utilisant une méthode de calcul de disparité ; - un opérateur ET ; et - , et des paramètres déterminés.
L’erreur du pixel non visible dans l’image cible, mais visible dans l’image source, doit dépasser un certain niveau défini par la valeur , lorsque l’erreur de la reconstruction de l’autre sens doit être inférieure à un certain niveau défini par la valeur . La différence notable entre et est liée à la maturité de l’entrainement du modèle d’apprentissage.
Le symbole ⋃ signifie l’union des pixels, sous condition que le nombre de pixels de cet union soit plus grand que le critère . Par expérience la valeur de est, par exemple, supérieure à 4 pixels. Le symbole l indique le masque de visibilité résulte d’un opérateur logique, soit 1 ou 0.
Ainsi, la définition d’un masque de visibilité permet d’identifier les pixels visibles dans la première image et non visibles dans la seconde image via l’un des modes de réalisations présentés.
Si l’ADAS utilise des donnée d’entrée telles que les profondeurs déterminées par le système de vision monoscopique pour déterminer la distance entre une partie du véhicule 10, par exemple le pare-chocs avant, et un autre usager présent sur la route, l’ADAS est alors en mesure de déterminer si la profondeur prédite est fiable lorsque le pixel est bien visible dans les première et deuxième images.
Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de détermination d’un masque de visibilité par un système de vision embarqué dans un véhicule, qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé.
Procédé et dispositif de détermination de masques de visibilité pour un système de vision embarqué dans un véhicule. La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’un masque de visibilité pour système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle d’un ou plusieurs systèmes ADAS embarqués dans un véhicule à partir d’un masque de visibilité déterminé.
Selon une deuxième variante de l’invention, et notamment si des échantillons de la matrice organo-minérale ou minérale pure et/ou de biochar et/ou charbon purs, représentatifs de la matrice organo-minérale ou minérale et du biochar et/ou charbon présents dans l’échantillon considéré, ne sont pas disponibles, on peut mettre en œuvre l’équation (2) ci-dessus au moyen d’un coefficient A compris entre une valeur de 0.17 et une valeur de 0.73 et valant préférentiellement 0.19, et/ou d’un coefficient B compris entre une valeur de 0.10 et une valeur de 4.98 et valant préférentiellement 0.32. Ces gammes et valeurs préférentielles des coefficients A et B ont été déterminées à partir d’une pluralité d’échantillons de matrice organo-minérale ou minérale pure et d’une pluralité d’échantillons de biochar et/ou charbon purs, de types différents, auxquels on a appliqué la méthode décrite ci-dessus. Notamment, on a utilisé des échantillons de matrice organo-minérale ou minérale pure de type sol et sédiments issus de conditions climatiques variées et avec des teneurs en carbone organique total variées, et des d’échantillons de biochar et/ou charbon purs de biomasse végétale variée et de températures de pyrolyse variées, comprises entre 450 °C et 650 °C. La valeur préférentielle des coefficients A et B correspond à la médiane des valeurs ainsi déterminées pour la pluralité des échantillons.
Ainsi à l’issue de cette étape, on obtient la teneur en carbone pyrogénique présente dans l’échantillon considéré, comprenant à la fois une matrice minérale ou organo-minérale et du charbon et/ou du biochar.
Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut déterminer la masse totale, de carbone pyrogénique présente dans l’échantillon considéré, notée par la suite , selon une formule du type :
- est le ratio entre la teneur en carbone déterminée à partir de la surface de la deuxième gaussienne déterminée dans le cas d’un échantillon de biochar et/ou de charbon de pur, notée , et la masse totale de carbone dans l’échantillon de biochar et/ou de charbon pur ; autrement dit, le ratio peut s’écrire
où et correspondent respectivement au carbone organique total et la masse totale d’un échantillon de biochar/charbon de pur. Selon une mise en œuvre de l’invention, et notamment si un échantillon de biochar et/ou charbon de purs, représentatif du biochar et/ou charbon présents dans l’échantillon considéré, n’est pas disponible, on peut mettre en œuvre l’équation (2) ci-dessus au moyen d’un ratio C compris entre une valeur de 0.51 et une valeur de 1.76 et valant préférentiellement 1.06. Cette gamme et cette valeur préférentielle ont été déterminées à partir d’une pluralité d’échantillons de biochar et/ou charbon purs, de type différent. La valeur préférentielle correspond à la médiane des valeurs ainsi déterminées pour la pluralité des échantillons.
- est un coefficient multiplicatif. Selon une mise en œuvre de l’invention, le coefficient K peut être compris entre 12.0 et 12.5, et vaut préférentiellement 12.2. De telles valeurs ont été déterminées à partir d’une pluralité d’échantillons de biochar et/ou charbon purs, de type différent.
La présente invention est appliquée en vue de la détermination de la masse de carbone pyrogénique présent dans un échantillon correspondant à un mélange sol-biochar,
Une pluralité d’échantillons sont générés, pour différents ratios massiques entre biochar et sol, par un mélange homogène entre un sol d’origine agricole, et un biochar industriel de végétaux herbacés. Le carbone organique total (TOC) du biochar et du sol s’élèvent respectivement à 82.60 % et 5.55 %. Chaque échantillon ainsi formé est séché à une température inférieure ou égale à 40 °C jusqu’à stabilisation de son poids, puis broyé en dessous de 200 µm.
Chaque échantillon est soumis à une chauffe sous atmosphère inerte selon l’invention, puis son résidu est soumis à une chauffe sous atmosphère oxydante selon l’invention. La présente la courbe C de la quantité de CO 2 QCO2 mesurée pendant l’étape 2) du procédé selon l’invention, ainsi que le résultat de l’étape 3) du procédé selon l’invention, sous la forme de deux gaussiennes G1, G2, dans le cas d’un échantillon à hauteur de 1 % massique de biochar.
Le tableau 1 présente la masse de carbone pyrogénique (donnée en mg de carbone, mgC) présent dans les échantillons considérés, déterminée à l’issue de l’étape 4 du procédé selon l’invention appliqué selon la première variante décrite ci-dessus (détermination des coefficients A et B de l’équation (2) à partir d’échantillons de sol et de biochar purs ; colonne Qc,bc_mix_V1) et selon la deuxième variante décrite ci-dessus (détermination des coefficients A et B de l’équation (2) à partir de leurs valeurs préférentielles définies ci-dessus ; colonne Qc,bc_mix_V2), ainsi que la masse réelle de carbone pyrogénique présent dans les échantillons considérés (colonne Qc,bc_mix_REAL), en fonction de leur ratio massique entre biochar et sol (colonne Ratio). On peut observer que la masse de carbone pyrogénique déterminée par la présente invention, appliquée selon sa première variante ou sa deuxième variante sont très proches des valeurs réelles (erreur moyenne de 2,31 % et maximale de 76,45 % (échantillon à plus faible teneur en biochar/charbon) pour la première variante ; erreur moyenne de -3,54 % et maximale de 29,63 % pour la deuxième variante).
Ces résultats ont été obtenus en moins de 90 minutes pour chaque échantillon, durée qui correspond essentiellement au temps de chauffe en atmosphère inerte et au temps de chauffe en atmosphère oxydante pour chaque échantillon.
Ainsi, la présente invention permet de quantifier rapidement et précisément le carbone pyrogénique dans un échantillon d’une matrice organo-minérale ou minérale comprenant en outre du biochar ou du charbon, au moyen d’une analyse thermique simple de mise en œuvre.
Selon un mode de réalisation, la composition de nettoyage de la peau, ayant une texture solide pâteuse malléable, selon l’invention comprend : De 1% à 5% en poids de la composition de beurre de graines d'astrocaryum murumuru.
Selon un mode de réalisation, la composition de nettoyage de la peau, ayant une texture solide pâteuse malléable, selon l’invention comprend : De 1% à 5% en poids de la composition de beurre de graines de mangues.
Selon un mode de réalisation, la composition de nettoyage de la peau, ayant une texture solide pâteuse malléable, selon l’invention comprend : De 1% à 5% en poids de la composition d’huile de graines de tournesol.
Selon un mode de réalisation, la composition de nettoyage de la peau, ayant une texture solide pâteuse malléable, selon l’invention comprend : De 0,1 à 3% en poids de la composition d’extrait de fruit de concombre.
De manière préférée, ledit extrait de fruit de concombre est du NATUR’SON CUCUMBER TM .
Selon un mode de réalisation, la composition de shampoing solide pâteux malléable selon l’invention comprend un extrait d’orange douce.
De manière préférée, la composition de shampoing solide pâteux malléable selon l’invention comprend : De 0,1 à 3% en poids de la composition d’extrait d’orange douce.
De telles eaux florales permettent d’apaiser et d’adoucir la peau.
Selon un mode de réalisation, la composition de nettoyage de la peau, ayant une texture solide pâteuse malléable, selon l’invention comprend : De 5% à 10% en poids de la composition d’eau florale de tilleul.
Selon un mode de réalisation, les combinaisons d’huiles végétales et/ou beurre végétal, et d’hydrolat végétal peuvent comprendre les combinaisons suivantes : Extrait d’orange douce ; Eau florale de tilleul ; Poudre d’aloé vera ; Huile de tournesol ; Beurre de mangue ; Beurre de murumuru.
Dans une étape 22, un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image correspondant à un premier ensemble de pixels de la première image est déterminé et des premières données géométriques associant les pixels du premier ensemble de pixels aux pixels du deuxième ensemble de pixels sont obtenues par mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutif.
Selon ce deuxième mode de réalisation, les premières données géométriques correspondent à un flux optique.
L’étape 22 se fait par mise en œuvre d’une méthode dite de calcul par flux optique (en anglais « optical flow »). Une telle méthode est notamment décrite dans « UnOS: Unified Unsupervised Optical-flow and Stereo-depth Estimation by Watching Videos » de Yang Wang, Peng Wang, Zhenheng Yang, Chenxu Luo, Yi Yang et Wei Xu de juin 2019.
La méthode de calcul par flux optique est réalisée par un réseau de neurones convolutif (en anglais « Convolutional Neural Networks », CNN). Ce type d’outil est couramment utilisé dans le cadre du traitement d’images.
La donnée de sortie de cette opération 22 est un flux optique représentatif d’un déplacement entre chaque pixel du premier ensemble de pixels de la première image et le deuxième pixel correspondant à chaque premier pixel dans la deuxième image.
De même, dans une étape 32, un quatrième ensemble de pixels de la première image correspondant à un troisième ensemble de pixels de la deuxième image est déterminé et des deuxièmes données géométriques associant les pixels du troisième ensemble de pixels aux pixels du quatrième ensemble de pixels sont obtenues par mise en œuvre du réseau de neurones convolutif.
La donnée de sortie de cette opération 32 est un flux optique représentatif d’un déplacement entre chaque pixel du troisième ensemble de pixels de la deuxième image et le quatrième pixel correspondant à chaque troisième pixel dans la première image.
Dans une étape 23, une troisième image est reconstruite à partir de la première image et des premières données géométriques.
Dans une étape 33, une quatrième image est reconstruite à partir de la deuxième image et des deuxièmes données géométriques.
Les troisième et respectivement quatrième images sont reconstruites à l’aide de la formule suivante : [Math 5] , avec : - un pixel de la troisième image, respectivement quatrième image ; - le flux optique associé à un pixel source de la première image, respectivement deuxième image.