Suite

Puis-je automatiser l'utilisation de différentes grilles de référence dans une carte basée sur les données

Puis-je automatiser l'utilisation de différentes grilles de référence dans une carte basée sur les données


J'essaie de créer une mise en page basée sur les données qui comprend une carte d'ensemble, au 1:15000, et un certain nombre de cartes en médaillon, au 1:4000. J'ai besoin de deux grilles de référence pour la mise en page car les échelles de la carte sont différentes et j'essaie de déterminer s'il existe un moyen de basculer automatiquement entre les deux grilles. En ce moment, je bascule manuellement entre les grilles de référence, puis je parcoure manuellement les pages pour les imprimer. Est-ce quelque chose qui peut être automatisé via l'interface utilisateur des pages pilotées par les données ou devrais-je créer des scripts ?


SoilGrids est un système de cartographie automatisée des sols basé sur le profil global du sol et des données de covariables (Hengl et al. 2014 Hengl et al. 2017). SoilGrids1km, SoilGrids250m sont des sorties de prédictions spatiales produites à l'aide du système SoilGrids, c'est-à-dire une collection de propriétés de sol et de cartes de classe du monde actualisables (environ 300 GeoTiffs) produites à l'aide de l'apprentissage automatique et des statistiques. Ces prévisions représentent les résultats initiaux d'une série planifiée de produits cartographiques mondiaux (SoilGrids1km, SoilGrids250m, SoilGrids100m. ) qui seront produits en collaboration avec nos partenaires dans les années à venir. Les prévisions SoilGrids sont un produit mondial de données sur les sols générés à l'ISRIC - World Soil Information à la suite d'une collaboration internationale et en tant que contribution proposée à l'initiative Global Soil Partnership (Montanarella & Vargas 2012). Pour plus d'informations techniques et scientifiques sur SoilGrids, contactez l'équipe de développement. Pour plus d'informations sur l'ISRIC et les possibilités de collaboration, veuillez contacter le directeur de l'ISRIC.

Grilles de sol250m = un système global d'information sur les sols 3D à une résolution spatiale de 250 m

Grilles de sol = un système de cartographie automatisée des sols (les prédictions spatiales SoilGrids250m sont une sortie du système SoilGrids)


Gestion urbaine basée sur les données : cartographier le paysage

L'analyse des mégadonnées et l'intelligence artificielle, associées à la technologie blockchain, à l'Internet des objets et à d'autres technologies émergentes, sont sur le point de révolutionner la gestion urbaine. Avec des quantités massives de données collectées auprès des citoyens, des appareils et des sources traditionnelles telles que les recensements de routine et bien établis, les zones urbaines du monde entier ont - pour la première fois dans l'histoire - la possibilité de surveiller et de gérer leur infrastructure urbaine en temps réel. . Cela offre à la fois des opportunités auparavant inimaginables de façonner l'avenir des villes, mais donne également lieu à de nouveaux défis éthiques. Cet article fournit une synthèse transdisciplinaire des développements, des opportunités et des défis pour la gestion et la planification urbaines dans le cadre de cette « révolution numérique » en cours afin de fournir un point de référence pour les efforts de recherche et les pratiques politiques largement fragmentés dans ce domaine. Nous considérons à la fois les approches d'ingénierie des systèmes descendantes et les approches émergentes ascendantes de la coordination de différents systèmes et fonctions, leurs implications pour les contraintes physiques et institutionnelles existantes sur l'environnement bâti et diverses pratiques de planification, ainsi que les considérations sociales et éthiques. associée à cette transformation d'une gestion urbaine non numérique vers une gestion urbaine basée sur les données.


Oui, vous pouvez le faire en utilisant Selenium IDE. Vous pouvez lire les données des fichiers CSV et les utiliser pour remplir des formulaires/champs dans votre application à l'aide de Selenium IDE. Pour cela, vous devrez ajouter une extension à Selenium IDE qui peut être téléchargée à partir d'ici.

Téléchargez ce fichier 'CSVRead_Selenium-IDE.js' à partir de l'emplacement spécifié et ajoutez-le à votre IDE.

Après cela, vous devez d'abord ajouter la commande 'lireCSV' dans votre script IDE et dans Cible collez le chemin complet de votre fichier CSV enregistré comme 'file://C:/Users/dhi/Desktop/login.csv' . Ensuite, stockez vos paramètres définis à l'aide de la commande 'storeCellValue', le nom de la variable dans le champ cible et l'emplacement de la cellule en tant que valeur.

Une fois cela fait, utilisez le nom de variable défini dans le champ Valeur de la commande où vous devez le coller/remplir. Dans tout votre script ressemblera à ceci. Moi aussi, j'ai utilisé cela et cela fonctionne bien pour lire des données à partir de fichiers CSV et remplir des formulaires/champs dans l'application.


Discussion

L'algorithme de mesure proposé prend des décisions éclairées en temps réel sur les mesures à effectuer ensuite sur un seul dispositif à points quantiques. Les décisions sont basées sur le désaccord des reconstructions concurrentes construites à partir de mesures clairsemées. L'algorithme surpasse le balayage de grille dans tous les cas et, dans la majorité des cas, affiche des performances presque optimales. L'algorithme a réduit le temps nécessaire pour observer les régions de gradient de courant fini par des facteurs allant de 1,5 à 3,7 fois. L'optimisation des tailles de lots ou une résolution de numérisation variable peut réduire davantage ce temps, cependant, le gain de performances est limité par la répartition du gain d'informations sur la plage de numérisation. Ceci est mis en évidence à la fois sur les figures 4c, e et 5c, e, où nous montrons que même un algorithme optimal ne surpasse pas significativement l'algorithme.

Notre algorithme sans modifications peut être ré-entraîné pour mesurer différentes cartes de courant. Cela nécessite simplement un ensemble de données diversifié d'exemples de formation à partir desquels apprendre. L'algorithme de décision a bien fonctionné même lorsqu'il est entraîné sur un petit ensemble de données de seulement 382 cartes actuelles (à une résolution de (251 imes 251) ), ce qui implique qu'il est robuste aux ensembles de données d'entraînement limités. Notre algorithme s'est concentré sur l'observation de toutes les régions informatives présentes dans la carte actuelle, la rendant généralisable à différents types de mesures et d'appareils. La fonction d'acquisition peut toujours être spécifiquement conçue pour se concentrer sur des caractéristiques de transport spécifiques telles que les pics de Coulomb ou les bords de diamant de Coulomb. Dans des expériences supplémentaires, nous démontrons comment cela peut être réalisé en appliquant des transformations supplémentaires aux reconstructions (voir la section supplémentaire Décision contextuelle pour les diagrammes de stabilité).

Nous pensons que notre algorithme représente une première étape importante dans l'automatisation de ce qu'il faut mesurer ensuite dans les appareils quantiques. Pour un seul point quantique, il fournit un moyen d'accélérer ce qui peut actuellement être réalisé par les expérimentateurs humains et d'autres méthodes d'automatisation. Lorsqu'il est fourni avec un ensemble de données d'entraînement approprié, notre algorithme peut être appliqué à une grande variété d'expériences. En particulier, dans toute méthode de réglage de qubit conventionnelle pour laquelle des balayages de grille longs sont effectués, notre algorithme permettrait une amélioration de l'efficacité de la mesure. Il ne faudra pas longtemps avant que ce type d'approche permette de réaliser des expériences et de développer des technologies qui ne seraient pas réalisables autrement.


Je suis actuellement sur un projet où nous utilisons CodedUI avec CRM 2011 et je dois dire qu'ils semblent se mordre. Trouver des commandes/éléments d'interface utilisateur est très lent et instable (avoir des résultats différents après avoir répété les mêmes tests plusieurs fois, parfois trouver et parfois ne pas trouver les mêmes boutons, etc.). Lorsque vous plongez dans la source html, nous remarquons également que CRM ne garantit même pas que l'attribut id des éléments est unique, et même lorsqu'ils sont CodedUI, il n'est toujours pas toujours en mesure de trouver l'élément.

Nous jouons maintenant avec les SearchProperties et ajustons les PlaybackSettings pour obtenir des résultats stables raisonnables, mais si les tests fonctionnent, ils s'exécutent très, très lentement. J'espère voir une solution magique à ce problème, mais malheureusement, je ne peux pas fournir plus de conseils que de simplement définir les propriétés de recherche et de filtre très étroitement à la main et d'augmenter les délais de recherche des contrôles pour garantir que les contrôles sont trouvés et acceptent des vitesses d'exécution très lentes.

QTP fonctionne bien avec. Mon collègue a testé quelques scénarios

Nous pouvons automatiser l'interface utilisateur CRM 2013 à l'aide de CodedUI et tout scénario d'interface utilisateur peut être automatisé, ce qui inclut tous les scénarios tels que le plan du site, la recherche, la date et l'heure, l'attribution, la navigation d'entité et les entités associées. Il existe également un moyen de faire des tests basés sur les données ainsi que CSV. ou base de données Excel ou SQL comme source. Si vous pouviez inclure le SDK CRM 2013 pour valider les types de données et de contrôles, ce serait bien mieux et plus facile. J'ai pu automatiser à la fois CRM 2011 et CRM 2013 en utilisant une base de code unique à la condition CRM version 5 ou 6. La seule chose que je n'ai pas pu automatiser par rapport à CRM 2011 est CCA/CCD Vs USD.

Venir à votre question pour automatiser le plan du site. Passez d'abord la souris sur l'onglet principal "Microsoft Dynamics CRM", puis cliquez sur Service/Paramètres/Ventes/. de la même manière pour les autres onglets.

Vérifiez que vous obtenez les identifiants d'élément corrects en vérifiant via les outils de développement.


Informations générales sur la règle ELD

A2. L'article 32301(b) de la Commercial Motor Vehicle Safety Enhancement Act, promulguée dans le cadre du MAP-21, (Pub. L. 112-141, 126 Stat. 405, 786-788, 6 juillet 2012), impose la règle ELD . Il appelle le secrétaire aux Transports à adopter des réglementations exigeant l'utilisation d'ELD dans les véhicules à moteur utilitaires (VCM) impliqués dans le commerce interétatique, lorsqu'ils sont exploités par des conducteurs tenus de conserver des enregistrements de statut de service (RODS).

Q3. Qui doit se conformer à la règle du dispositif de journalisation électronique (ELD) ?

A3. L'ELD s'applique à la plupart des transporteurs routiers et des conducteurs qui sont actuellement tenus de conserver des enregistrements de statut de service (RODS) conformément à la partie 395, 49 CFR 395.8 (a). La règle s'applique aux autobus commerciaux ainsi qu'aux camions et aux conducteurs domiciliés au Canada et au Mexique.

La règle ELD autorise des exceptions limitées au mandat ELD, notamment :

  • Les conducteurs qui opèrent dans le cadre des exceptions court-courriers peuvent continuer à utiliser des cartes de pointage, ils ne sont pas tenus de conserver des RODS et ne seront pas tenus d'utiliser des ELD.
  • Les conducteurs qui utilisent des TIGES en papier pendant pas plus de 8 jours sur chaque période de 30 jours.
  • Conducteurs qui effectuent des opérations de remorquage, dans lesquelles le véhicule conduit est la marchandise livrée.
  • Conducteurs de véhicules fabriqués avant 2000.

Q4. Quelle documentation utilisateur du dispositif d'enregistrement électronique (ELD) doit se trouver à bord du véhicule utilitaire d'un conducteur ?

A4. À compter du 18 décembre 2017, un conducteur utilisant un ELD doit avoir un dossier d'information ELD à bord du véhicule utilitaire à moteur (CMV) contenant les éléments suivants :

  1. Un manuel d'utilisation pour le conducteur décrivant comment utiliser l'ELD
  2. Une fiche d'instructions décrivant les mécanismes de transfert de données pris en charge par l'ELD et des instructions étape par étape pour produire et transférer les enregistrements des heures de service du conducteur à un responsable de la sécurité autorisé
  3. Une feuille d'instructions pour le conducteur décrivant les exigences de signalement des dysfonctionnements ELD et les procédures de tenue de dossiers pendant les dysfonctionnements ELD et
  4. Un approvisionnement en grilles graphiques vierges des enregistrements de l'état de service du conducteur (RODS) suffisant pour enregistrer l'état de service du conducteur et d'autres informations connexes pendant au moins 8 jours. Avant le 18 décembre 2017, la FMCSA recommande aux conducteurs d'avoir le manuel de l'utilisateur, dysfonctionnement feuille d'instructions et grilles graphiques.

Q5. Le dossier d'information ELD peut-il être sous forme électronique ?

A5. Oui. Le manuel de l'utilisateur, la fiche d'instructions et la fiche d'instructions de dysfonctionnement peuvent être sous forme électronique. Ceci est conforme au registre fédéral intitulé « Directives réglementaires concernant les signatures et documents électroniques » (76 FR 411).

Q6. Un appareil de journalisation électronique (ELD) peut-il être sur un smartphone ou un autre appareil sans fil ?

A6. Oui. Un ELD peut être sur un smartphone ou un autre appareil sans fil si l'appareil répond aux spécifications techniques de la règle ELD.

Q7. Un conducteur peut-il utiliser un dispositif d'enregistrement électronique portable (ELD) ?

A7. Oui. Un conducteur peut utiliser un ELD portable. Un ELD portable doit être monté dans une position fixe pendant le fonctionnement d'un véhicule utilitaire (CMV) et visible par le conducteur depuis une position de conduite assise normale. Ces informations se trouvent dans la section 395.22(g) de la règle ELD.

Q8. Combien de temps un transporteur routier doit-il conserver les données d'enregistrement de l'état de service (RODS) du dispositif d'enregistrement électronique (ELD) ?

A8. Un transporteur routier doit conserver les données de l'enregistrement ELD sur l'état de service (RODS) et les données de sauvegarde pendant six mois. La copie de sauvegarde des enregistrements ELD doit être conservée sur un appareil distinct de celui où les données d'origine sont stockées. De plus, un transporteur routier doit conserver les dossiers ELD d'un conducteur d'une manière qui protège la vie privée du conducteur.

Q9. Quelles données transférées électroniquement à partir de dispositifs d'enregistrement électroniques (ELD) seront conservées par la Federal Motor Carrier Safety Administration (FMCSA) et d'autres responsables de la sécurité autorisés ?

A9. FMCSA ne conservera aucune donnée ELD à moins qu'il n'y ait une violation.

Q10. Quelle est la responsabilité du transporteur pour s'assurer qu'il utilise un appareil enregistré ?

A10. Le transporteur routier est chargé de vérifier que son appareil est enregistré. Cela comprend la vérification périodique de la liste d'enregistrement et de révocation. La liste des ELD enregistrés et révoqués est disponible sur le lien suivant : https://3pdp.fmcsa.dot.gov/ELD/ELDList.aspx.

Dans le cas où un ELD est retiré de la liste d'enregistrement, FMCSA s'efforcera d'informer le public et les utilisateurs concernés. Les transporteurs routiers et les conducteurs sont encouragés à s'inscrire aux mises à jour ELD pour recevoir des notifications lorsqu'un ELD a été inscrit sur la liste de révocation.

Q11. Comment l'écran d'affichage ou l'imprimé de l'ELD reflétera-t-il les mouvements de chantier et le transport personnel des catégories de conduite spéciales ?

A11. Bien que cela ne soit pas obligatoire, si le transporteur routier a configuré le compte d'utilisateur du conducteur pour autoriser une catégorie de conduite spéciale, la grille graphique superposera les périodes en utilisant une ligne de style différent (comme une ligne en pointillés, en pointillé ou en ombrage) conformément à la section 4.8. 1.3(c)(1) des spécifications fonctionnelles ELD. L'abréviation appropriée doit également être indiquée sur la grille graphique.

Si le transporteur routier ne configure pas le compte utilisateur du conducteur pour autoriser les catégories de conduite spéciales, le conducteur doit alors annoter le début et la fin de la catégorie de conduite spéciale applicable.

Q12. Si l'immatriculation d'un véhicule utilitaire à moteur reflète une année modèle 2000 ou plus récente, mais que le véhicule a été fabriqué sans module de commande du moteur (ECM), le transporteur est-il tenu de se conformer à la règle ELD ?

A12. Oui, un transporteur routier exploitant un véhicule avec une année de modèle fabriquée de 2000 et plus récente et sans ECM est soumis à la règle ELD. Si le moteur actuellement installé ne prend pas en charge un ECM et est incapable d'obtenir ou d'estimer les paramètres de véhicule requis, l'opérateur doit alors utiliser un ELD qui ne repose pas sur la connectivité ECM, mais qui répond néanmoins aux exigences de précision de la règle finale. Voir l'annexe A de la sous-partie B de la partie 395, sections 4.2 et 4.3.1 de la règle ELD pour les exigences de précision.

Q13. Comment les transporteurs routiers sont-ils tenus de présenter des relevés de statut de service (RODS) du 11 au 17 décembre 2017 ? Les conducteurs seront-ils tenus de présenter leur état de service sur des dispositifs d'enregistrement électronique (ELD) ?

A13. Non, les conducteurs ne seront pas tenus de présenter les RODS sur les ELD du 11 décembre 2017 au 17 décembre 2017. Les conducteurs peuvent présenter leurs 7 jours précédents de RODS par l'une des méthodes suivantes :

  • Dossiers papier,
  • Une impression à partir d'un dispositif d'enregistrement électronique,
  • Un affichage à partir d'un appareil installé avec un logiciel de journalisation et des capacités de signature électronique,
  • Avoir les enregistrements disponibles en les entrant dans un ELD, ou
  • Utilisation continue d'un dispositif d'enregistrement embarqué automatique bénéficiant de droits acquis.

Q14. Comment un conducteur doit-il refléter son état de service pour les 7 jours précédents lors d'une inspection routière, s'il est employé par plusieurs transporteurs routiers qui utilisent des ELD ?

A14. Le conducteur peut soit, (1) imprimer ses heures de service de l'autre transporteur routier, (2) s'il fonctionne avec des appareils compatibles, les données ELD peuvent être transférées entre les transporteurs routiers avec l'approbation du conducteur, ou (3) manuellement ajouter les heures de service pendant l'exploitation de ce transporteur routier dans l'ELD actuel à l'aide des fonctions d'édition et d'annotation de l'ELD.

Q15. Comment un conducteur qui commence à travailler pour un nouveau transporteur routier doit-il présenter ses relevés de service des 7 jours précédents au nouveau transporteur ?

A15. L'article 395.8(j)(2) prévoit que « (2) Les transporteurs routiers, lorsqu'ils utilisent un chauffeur pour la première fois ou par intermittence, doivent obtenir du chauffeur une déclaration signée indiquant le temps total de service au cours des 7 jours précédents et le heure à laquelle le conducteur a été relevé de ses fonctions pour la dernière fois avant de commencer à travailler pour les transporteurs routiers. Alternativement, le conducteur peut présenter des copies des relevés de service des 7 jours précédents ou une impression des 7 jours précédents à partir du système ELD du transporteur précédent.


Introduction

Les développements continus des technologies de l'information (TI) au cours des dernières décennies ont un impact substantiel et croissant sur divers domaines industriels. Ces dernières années, l'informatique et les divers développements tels que l'Internet des objets (IoT), l'informatique en nuage et l'apprentissage automatique ont également façonné le domaine agricole dans lequel la numérisation est de plus en plus adoptée pour améliorer la réalisation efficace et efficiente des divers processus commerciaux agricoles. Par exemple, avec l'aide de l'IoT, les pratiques agricoles telles que la surveillance du rendement, la sélection des cultivars, la gestion des ravageurs, l'irrigation, etc. peuvent être appliquées plus précisément (Köksal et Tekinerdogan 2019). Dans ce contexte, des systèmes d'information de gestion agricole (FMIS) sont en cours de développement pour gérer la grande quantité d'informations impliquées dans ces processus, ainsi que pour suivre et soutenir les activités de la ferme. Le développement rapide des SIGF au cours des dernières années a été en partie dû aux progrès de l'agriculture de précision (Hewage et al. 2017). Les SIGF peuvent jouer un rôle important dans l'agriculture de précision en fournissant des fonctions à des fins spécifiques au site (Fountas et al. 2015a) et peuvent réunir les différentes parties nécessaires à l'agriculture de précision (Nikkilä et al. 2010 Stafford 2000). Chaque SIGF prend en charge diverses fonctionnalités telles que la gestion du rendement laitier dans l'élevage laitier, la gestion de la fertilisation dans les grandes cultures et la gestion financière dans tous les types d'élevage. Des exemples de SIGF sont Agworld, FarmWorks ou 365FarmNet (Paraforos et al. 2016). Chaque SIGF se concentre sur un ou plusieurs domaines du secteur agricole, par exemple, l'élevage ou les cultures arables (Tummers et al. 2019).

L'architecture logicielle (Köksal et Tekinerdogan 2019 Tekinerdogan et Köksal 2018) est l'un des artefacts critiques dans la conception des SIGF. Bass et al. (2003) ont défini l'architecture logicielle d'un programme ou d'un système informatique comme : « La structure du système, qui comprend des composants logiciels, les propriétés visibles de l'extérieur de ces composants et les relations entre eux. » Un développement basé sur l'architecture des SIGF présente plusieurs avantages, notamment la prise en charge de la communication entre les parties prenantes, l'orientation des décisions de conception et l'évaluation du système. Pour une conception et une documentation appropriées de l'architecture logicielle, les directives définies dans le domaine de l'architecture logicielle sont généralement suivies. Avec cela, l'architecture logicielle est documentée en fonction des diverses préoccupations des parties prenantes et, pour cette raison, plusieurs vues différentes d'architecture logicielle sont utilisées (Clements et al. 2010). Dans ce cas, pour le domaine agricole, plusieurs acteurs ont leurs préoccupations, qui peuvent être cartographiées à l'aide de vues d'architecture spécifiques. Un type particulier d'architecture logicielle qui est générique et peut être utilisé pour aider à concevoir des architectures logicielles spécifiques de plusieurs systèmes logiciels est l'architecture de référence (RA). Une RA est une conception générique qui peut être utilisée pour dériver une architecture d'application (AA) spécifique en fonction des préoccupations identifiées des parties prenantes. Les RA peuvent aider à concevoir des AA plus rapidement et avec une meilleure qualité. Pour cela, il est nécessaire que la RA elle-même définisse la portée appropriée du domaine et soit bien documentée.

L'objectif de cet article est de développer une RA validée dédiée aux SIGF en suivant des méthodes de conception d'architecture bien établies. Cette étude s'appuie sur les résultats d'une étude antérieure dans laquelle une revue systématique de la littérature (SLR) a été menée sur l'état de l'art des SIGF (Tummers et al. 2019). Dans l'étude précédente, les fonctionnalités mises en œuvre dans les SIGF actuels et les obstacles liés au développement et à l'utilisation des SIGF ont été systématiquement identifiés. Dans la littérature, plusieurs conceptions de RA ont été proposées pour les SIGF. Malheureusement, en pratique, il semble moins trivial de dériver l'AA de ces RA. Deux raisons fondamentales peuvent être identifiées pour cela. Tout d'abord, il apparaît que les RA proposées ne se concentrent pas spécifiquement sur les SIGF mais ont une portée assez large du domaine agricole en général. Deuxièmement, les RA proposées ne semblent pas suivre les directives de documentation d'architecture appropriées telles que définies dans la communauté de l'architecture logicielle, manquent de précision et entravent ainsi la conception des AA requises.

Pour atteindre l'objectif de cet article, une nouvelle RA est proposée, développée sur la base des résultats de l'étude précédente et des expériences de conception d'architectures logicielles. La RA est dédiée au domaine spécifique du SIGF et est documentée à l'aide des directives de documentation de l'architecture logicielle. De plus, l'approche systématique pour dériver les AA de l'AR proposée est fournie. Pour illustrer l'approche et valider l'AR, un protocole d'étude multi-cas a été réalisé dans lequel différentes AA ont été dérivées de l'AR proposée. Sur la base de ces expériences, les expériences et les leçons apprises pour dériver l'AA de l'AR proposée sont rapportées.


Conception pour l'interopérabilité

La diversité des appareils, des protocoles réseau et des formats de données que vous adoptez dans vos solutions IoT présente l'un des plus grands défis architecturaux pour l'IoT. Si vous avez l'intention d'adopter plusieurs plates-formes IoT dans votre solution IoT, vous devrez déterminer si les technologies utilisées au sein de chaque plate-forme IoT peuvent être intégrées dans une solution cohérente.

L'une des meilleures stratégies pour maintenir l'interopérabilité dans l'IoT consiste à adopter des normes. Les normes vous offrent la possibilité de remplacer ou d'introduire des composants supplémentaires et d'exploiter les outils open source, tant que les nouveaux composants sont conformes aux mêmes normes que vous avez déjà adoptées.

Les architectures de référence fournissent également des directives pour vous aider à planifier votre architecture IoT. Ils sont généralement basés sur des normes et encapsulent des modèles de conception et les meilleures pratiques. Adopter une architecture de référence, puis sélectionner des plateformes IoT qui les implémentent en suivant les directives décrites dans l'architecture de référence, est une stratégie fiable pour maintenir l'interopérabilité au sein de votre architecture IoT.


Perception et localisation

Pour qu'une machine puisse voir, il faut deux étapes : la classification des images et la localisation des images. La classification des images détermine ce qu'elle voit. La localisation de l'image consiste à savoir où il voit l'objet. Pour effectuer ces deux étapes, nous devons utiliser un Réseau de neurones convolutifs (CNN).La formation du CNN lui permettra d'effectuer des opérations de convolution sur des images afin de les classer et de les localiser.

Le problème avec un tel CNN est qu'il ne peut saisir qu'une seule partie de l'image à la fois pour effectuer une classification. Et s'il y avait plusieurs choses dans une image ? Nous écrivons donc un algorithme de « fenêtres coulissantes » qui lui permet de glisser sur l'image pour en prendre toutes les parties. Ensuite, chaque portion est parcourue par le CNN pour voir si elle correspond à un objet possible. Pour tout autre chose qu'une personne ou un objet détectable, le CNN renverra « True », sinon « False ».

Mais que se passe-t-il si l'objet est beaucoup plus grand ou plus petit que l'image elle-même ? Nous pouvons diviser l'image en grilles et exécuter l'image entière via CNN. L'algorithme utilisé pour cela s'appelle YOLO ("You Only Look Once"). La sortie résultante est une carte de probabilité de classe, qui crache les probabilités pour chaque cellule de la grille d'être un objet spécifique. YOLO est une amélioration des « fenêtres coulissantes » car il renvoie les prédictions de petites portions de l'image entière au lieu de plusieurs passages.

Sachant que l'on sait si un objet est présent dans chaque grille, comment savoir où il se trouve dans la grille ? Nous utilisons une technique appelée filtres de Kalman pour trouver leur position avec la plus grande précision possible. Nous pouvons utiliser un algorithme de « suppression non max » pour entraîner le CNN. Nous comparons les résultats du CNN pour chaque grille à la grille réelle. Cependant, nous voulons également déterminer si des parties du même objet se trouvent dans plusieurs grilles et nous ne voulons pas compter le même objet plusieurs fois. La suppression non maximale est un moyen pour nous de nous assurer que notre algorithme ne détecte chaque objet qu'une seule fois. La suppression non maximale consiste à nettoyer plusieurs détections d'un objet. Nous définissons une fonction de coût comme l'aire d'intersection / l'aire d'union de deux grilles. Plus la fonction est proche de 1, meilleure est notre prédiction. Tout d'abord, nous prenons la grille avec l'IoU la plus élevée (détection la plus sûre au sein de cette grille). Ensuite, pour les grilles restantes qui se chevauchent et ont une IoU élevée, nous les supprimons afin qu'elles ne soient pas détectées pour le même objet.