PROCEDE DE CONTROLE DE DETECTION, AVEC FILTRAGE, DE SCENES PAR UN APPAREIL, PAR EXEMPLE UN APPAREIL DE COMMUNICATION SANS FIL, ET APPAREIL CORRESPONDANT

    公开(公告)号:FR3066296A1

    公开(公告)日:2018-11-16

    申请号:FR1754080

    申请日:2017-05-10

    Abstract: Un procédé de contrôle d'une détection de scènes par un appareil parmi un ensemble de scènes de référence possibles, est proposé. Il comprend une affectation d'un identifiant à chaque scène de référence, une détection de scènes parmi ledit ensemble de scènes de référence possibles à des instants de détection successifs à l'aide d'au moins un algorithme de classification, et un traitement de filtrage temporel glissant (60) de ces scènes courantes détectées sur une fenêtre de filtrage de taille M (RG), à partir de l'identifiant de chaque nouvelle scène courante détectée prise en compte dans ladite fenêtre et d'une probabilité de confiance associé à cette nouvelle scène courante détectée, la sortie du traitement de filtrage (60) délivrant successivement des scènes détectées filtrées.

    PROCEDE DE CONTROLE DE DETECTION DE SCENES PAR UN APPAREIL, PAR EXEMPLE UN APPAREIL DE COMMUNICATION SANS FIL, ET APPAREIL CORRESPONDANT

    公开(公告)号:FR3079056A1

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:FR1852333

    申请日:2018-03-19

    Abstract: Procédé de contrôle d'une détection de scènes par un appareil (APP) parmi un ensemble de scènes de référence possibles, comprenant une affectation d'un identifiant à chaque scène de référence, une détection de scènes parmi ledit ensemble de scènes de références possibles à des instants de détection successifs à l'aide d'au moins un algorithme de classification, et un traitement de filtrage (10) de ces scènes courantes détectées à partir de l'identifiant (ID) de chaque nouvelle scène courante détectée et d'une probabilité de confiance (PC1) associée à cette nouvelle scène courante détectée, ladite probabilité de confiance (PC1) étant mise à jour en fonction d'une première probabilité de transition (TrPT1) d'une scène précédemment détectée vers la nouvelle scène courante détectée, la sortie du traitement de filtrage délivrant successivement des scènes détectées filtrées (15).

    PROCEDE DE DETECTION EN TEMPS REEL D'UNE SCENE PAR UN APPAREIL, PAR EXEMPLE UN APPAREIL DE COMMUNICATION SANS FIL, ET APPAREIL CORRESPONDANT

    公开(公告)号:FR3065098A1

    公开(公告)日:2018-10-12

    申请号:FR1752947

    申请日:2017-04-05

    Abstract: Procédé de détection en temps réel d'au moins une scène par un appareil parmi un ensemble de scènes de référence possibles, comprenant une acquisition de valeurs courantes d'attributs (Ai) à partir de valeurs de mesures fournies par des capteurs (CPTj) et un parcours (20) d'un chemin (PTH) au sein d'un arbre de décision (ALC) dont les nœuds (NDi) sont respectivement associés auxdits attributs (Ai) en prenant en compte à chaque nœud (NDi) du chemin, la valeur courante de l'attribut correspondant (Ai) de façon à obtenir en sortie du chemin une scène (Sd) parmi l'ensemble de scènes de référence (Sk), ladite scène obtenue formant la scène détectée (Sd), procédé comprenant en outre une élaboration d'un indice de confiance (SC) associé à la scène détectée (Sd).

    Procédé de gestion d’un calcul convolutif et dispositif correspondant

    公开(公告)号:FR3114897A1

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:FR2010063

    申请日:2020-10-01

    Abstract: Le procédé de gestion d’un calcul convolutif réalisé par une unité de calcul adaptée pour calculer des données de sorties sur des canaux de sortie à partir de noyaux de convolution appliqués à des blocs de données d’entrée sur au moins un canal d’entrée, comprend : - une identification (110) de la taille d’un emplacement mémoire disponible dans une mémoire de travail temporaire de l’unité de calcul ;- un pré-chargement (130) dans la mémoire de travail temporaire du nombre maximal de noyaux de convolution pouvant être stockés à cette taille ; et - une commande (140) de l’unité de calcul pour calculer l’ensemble des données de sorties pouvant être calculées à partir noyaux de convolution pré-chargés. Figure de l’abrégé : figure 1

    Procédé et dispositif pour réduire la charge de calcul d’un microprocesseur destiné à traiter des données par un réseau de neurones à convolution

    公开(公告)号:FR3089664A1

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:FR1872330

    申请日:2018-12-05

    Abstract: Dispositif (MO) comprenant une mémoire initiale (MV) destinée à stocker un ensemble initial de données (DI) selon une première et une deuxième directions orthogonales, et une première mémoire destinée à stocker des paramètres définissant un réseau de neurones à convolution (RN), et un microprocesseur (UC) configuré pour effectuer les opérations des différentes couches du réseau de neurones, au moins une couche de convolution est configurée pour effectuer un premier filtrage de l’ensemble initial des données (DI) en utilisant une première fenêtre glissante selon la première direction de façon à produire un premier ensemble de données (D1) à chaque glissement, et au moins une couche de mise en commun est configurée pour effectuer un deuxième filtrage des premiers ensembles de données (D1) en utilisant une deuxième fenêtre glissante selon la deuxième direction. Figure pour l’abrégé : Fig. 1

    Verfahren zur Kontrolle der Erkennung, mit Filterung, einer Szene mithilfe eines Geräts, zum Beispiel eines drahtlosen Kommunikationsgeräts, und entsprechendes Gerät

    公开(公告)号:DE102018110014A1

    公开(公告)日:2018-11-15

    申请号:DE102018110014

    申请日:2018-04-26

    Abstract: Es wird ein Verfahren zur Kontrolle einer Szenenerkennung durch ein Gerät aus einer Gesamtheit von möglichen Referenzszenen vorgeschlagen. Es umfasst ein Zuweisen eines Identifikators zu jeder Referenzszene, ein Erkennen von Szenen aus der Gesamtheit von möglichen Referenzszenen zu aufeinander folgenden Erkennungszeitpunkten mithilfe mindestens eines Klassifikationsalgorithmus, und ein gleitendes zeitliches Filterverarbeiten (60) dieser aktuellen erkannten Szenen über ein Filterfenster der Größe M (RG), ausgehend von dem Identifikator jeder neuen erkannten aktuellen Szene, die in dem Fenster berücksichtigt wird, und einer Konfidenzwahrscheinlichkeit, die dieser neuen aktuellen erkannten Szene zugeordnet ist, wobei der Ausgang der Filterverarbeitung (60) nacheinander gefilterte erkannte Szenen bereitstellt.

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