Brevet FR3059127A1 — publié le 20180525

L'invention concerne un procédé de détection et de pistage de cibles, ainsi qu'un dispositif et un équipement adaptés pour mettre en oeuvre ledit procédé. Des méthodes utilisant une détection et un pistage de cibles (« object detection and tracking » en terminologie anglo-saxonne) sont couramment utilisées pour effectuer des surveillances d'environnement, notamment dans les domaines aérien et maritime. Ces méthodes consistent à saisir successivement une série d'images optroniques de l'environnement, à rechercher dans chacune des images des indices d'une présence d'une cible potentielle, puis lorsque des indices ont été trouvés, à confirmer ou infirmer la présence réelle d'une cible en déterminant si une répétition de détections cohérentes existe dans plusieurs images successives. Les termes suivants sont utilisés dans la détection et le suivi de cibles : - Plot ou point chaud (« spot » en terminologie anglo-saxonne) : sous-partie d'une image comprenant des pixels adjacents ayant des caractéristiques homogènes entre elles et différentes des pixels d'un voisinage proche de la sous-partie dans l'image. Un plot est détecté en appliquant un critère de détection. Ce critère de détection peut être établi en fonction d'un niveau moyen de signal et/ou d'un niveau de bruit dans l'image. Par exemple, un pixel peut être considéré comme appartenant à un plot lorsque son niveau de luminance possède un écart avec un niveau moyen de luminance des pixels de son voisinage proche dans l'image supérieur à un seuil de détection prédéfini. Plus généralement, la détection d'un plot peut être basée sur une observation de valeurs de rapport signal à bruit (« Signal to Noise Ratio (SNR) » en terminologie anglo-saxonne) des pixels de l'image. Un pixel dont le SNR est supérieur à un seuil de détection prédéfini est considéré comme appartenant à un plot. Un plot peut correspondre à une cible ou à une aberration de détection dans une image. - Piste : chaîne spatio-temporelle de plots détectés dans plusieurs images successives. Une piste peut avoir trois états : piste candidate (en cours d'initialisation ou bifurquée), piste confirmée ou piste abandonnée. Les 3059127 2 états d'une piste sont actualisés en utilisant une fonction de gestion de piste. La fonction de gestion de piste alloue l'état piste candidate à chaque nouvelle piste. Une piste candidate est habituellement initialisée à partir de plots qui n'ont pas été utilisés pour mettre à jour une piste confirmée 5 existante. La fonction de gestion de piste peut confirmer une piste candidate en utilisant des techniques plus ou moins sophistiquées suivant un niveau de performance ou de fausse alarme souhaité. Par exemple, une piste peut être confirmée lorsqu'une chaîne spatio-temporelle de plots peut être construite à partir de plots trouvés dans Q images d'une suite de P 10 images consécutives (P > Q). La fonction de gestion de pistes alloue l'état abandonné à une piste lorsque des caractéristiques de ladite piste ne remplissent plus un critère prédéfini comme par exemple lorsque la piste n'a pas été mise à jour avec un nouveau plot pendant un nombre d'images consécutives supérieur à un seuil prédéfini. 15 - Algorithme d'affectation de plots aux pistes : Un algorithme d'affectation de plots aux pistes permet d'associer un plot à une piste existante (confirmée ou en cours d'initialisation). Lorsqu'une nouvelle image (dite « image courante ») est obtenue par un procédé de détection et de pistage de cibles, celle-ci est analysée afin d'y rechercher des plots. En parallèle, 20 une prédiction d'une position d'un plot, dit « plot prédit » est effectuée à partir de chaque piste existante afin de déterminer où peut se trouver un plot permettant de poursuivre ladite piste. Cette prédiction de la position du plot prédit se fait généralement en utilisant une fonction d'entretien de piste. Une à deux fenêtres de validation sont alors définies autour de la 25 position du plot prédit. On parle alors de fenêtre de prédiction et de fenêtre d'évolution. On cherche alors un plot adapté pour poursuivre ladite piste dans ces fenêtres de validation. L'affectation peut comprendre deux étapes : la pré-corrélation et l'affectation définitive. Lors de la pré-corrélation, on indique les plots candidats à l'association de chaque piste. Il s'agit de prendre en compte tous les plots qui tombent dans la fenêtre de validation de la piste. On forme ainsi un tableau indiquant si un plot fait partie des candidats pouvant être associés à une piste. Lors de l'affectation définitive, on procède à une analyse plus fine des relations entre les plots et les pistes. Il existe diverses méthodes d'affectation définitive. On peut 3059127 3 ainsi citer par exemple la méthode du plus proche voisin globale (« Global Nearest Neighbor Approach (GNN) » en terminologie anglo-saxonne) ou la méthode du plus proche voisin sous optimale (« Suboptimal Nearest Neighbor (SNN) » en terminologie anglo-saxonne) décrites toutes deux 5 dans l'article «A study of a target Tracking Algorithm Using Global Nearest Neighbor Approach, P. Konstantinova, International Conference on computer systems and technologies (CompSysTech 2003) ». - Fonction entretien de piste : une fonction entretien de piste assure une estimation à un instant courant et une prédiction à un instant suivant 10 l'instant courant de propriétés cinématiques d'une cible pistée à partir d'une piste. Cette fonction est généralement mise en oeuvre par un filtre de Kalman. Les méthodes de détection et de suivi de cibles doivent trouver un compromis entre détecter efficacement des plots et éviter d'augmenter une probabilité de fausse 15 alarme (1.e. de créer des pistes pour des ensembles de pixels ne correspondant pas à des cibles). Il est connu que plus le nombre de plots détectés augmente, plus la probabilité de fausse alarme augmente. Pour que le nombre de plots reste raisonnable, on augmente en général la valeur du seuil de détection. D'un autre côté, il est connu qu'une cible peut évoluer dans un environnement 20 variable. Les Fig. 1A, 1B et 1C représentent une image acquise par un dispositif optronique tel qu'une caméra (non représentée) dans laquelle un aéronef 1 évolue dans un environnement comportant un nuage 2. Lors de son évolution dans cet environnement, l'aéronef 1 passe successivement d'une zone sans nuage à une zone avec nuage, puis 25 revient à une zone sans nuage. L'aéronef 1 est potentiellement une cible pouvant être détectée et pistée par un procédé de détection et de pistage de cible. Dans l'image représentée par la Fig. 1A, les pixels correspondant à l'aéronef 1 ont des caractéristiques (valeurs de luminance, valeurs de SNR, ...) très différentes des pixels du voisinage de l'aéronef 1. On détecte alors sans difficulté un plot correspondant 30 à l'aéronef 1 dans cette image. En effet, par exemple, les pixels correspondant à l'aéronef 1 ont des valeurs de SNR supérieures à un seuil de détection prédéterminé, ce qui n'est pas le cas des pixels situés au voisinage de l'aéronef 1. Ce plot peut alors être affecté à une piste existante qui aurait été créée à partir d'images précédant l'image de la Fig. 1A. 3059127 4 Dans l'image représentée par la Fig. 1B, les pixels correspondant à l'aéronef 1 sont noyés dans des pixels correspondant au nuage 2. Il est alors difficile de distinguer les pixels correspondant à l'aéronef 1 des pixels correspondant au nuage 2 car ces pixels ont des caractéristiques proches. En effet, le nuage 2 correspond à une zone texturée. 5 Une zone texturée augmente fortement la variation des valeurs des pixels au voisinage d'une cible. La zone texturée entraîne une augmentation du bruit et donc une chute des valeurs de SNR. Par exemple, les pixels correspondant à l'aéronef 1 ont des valeurs de SNR faibles, inférieures au seuil de détection prédéfini, comme les pixels situés au voisinage de l'aéronef 1. La probabilité de ne pas détecter un plot correspondant à 10 l'aéronef 1 est alors importante. Il y a un risque que la piste correspondant au suivi de l'aéronef 1 soit abandonnée. Dans l'image représentée par la Fig. 1C, l'aéronef 1 retourne dans une zone dans laquelle les pixels qui lui correspondent ont des caractéristiques très différentes des pixels de son voisinage. De nouveau, les pixels correspondant à l'aéronef 1 ont des 15 valeurs de SNR supérieures au seuil de détection prédéterminé. Il redevient alors facile de détecter un plot correspondant à l'aéronef 1. Si la piste a été abandonnée dans l'image correspondant à la Fig. 1B, il y a un risque de discontinuité de pistage, c'est-à-dire qu'une nouvelle piste soit créée avec un nouvel identifiant dans l'image correspondant à la Fig. 1C, alors que la cible (i.e. l'aéronef 1) est la même. 20 Cet exemple montre qu'utiliser un seuil de détection élevé permet d'éviter d'augmenter le nombre de plots détectés, mais en contrepartie, empêche de détecter des plots correspondant à des cibles réelles, lorsque les pixels correspondant à ces cibles sont situés dans un environnement défavorable à une détection. Il est souhaitable de pallier ces inconvénients de l'état de la technique. Il est 25 notamment souhaitable de proposer une méthode qui permette de suivre une cible dans un environnement défavorable à une détection. Il est par ailleurs souhaitable de proposer une méthode qui soit simple à mettre en oeuvre et qui ait un coût calculatoire faible. Selon un premier aspect de la présente invention, la présente invention concerne 30 un procédé de détection et de pistage de cibles dans une série d'images fournies par un système optronique, au moins une chaîne spatio-temporelle de plots, dite piste existante ayant été formée à partir de plots détectés dans des images de ladite série précédant une image courante. Le procédé comprend pour l'image courante : obtenir au moins un plot compris dans ladite image courante et pour chaque plot, une valeur représentative d'une 3059127 5 caractéristique dudit plot ; classer chaque plot en fonction de ladite valeur représentative dans une première catégorie lorsque ladite valeur représentative est supérieure à un premier seuil prédéfini ou dans une deuxième catégorie lorsque ladite valeur représentative est comprise entre le premier seuil prédéfini et un deuxième seuil 5 prédéfini inférieur au premier seuil ; pour chaque piste existante, affecter un plot de première catégorie à ladite piste existante lorsqu'au moins un plot de première catégorie est compatible suivant un critère prédéfini avec ladite piste existante, et lorsqu'aucun plot de première catégorie n'est compatible avec ladite piste existante, affecter un plot de deuxième catégorie lorsqu'au moins un plot de deuxième catégorie est compatible 10 suivant le critère prédéfini avec la piste existante, une affectation à une piste existante permettant de poursuivre ladite piste existante dans l'image courante ; créer une nouvelle piste pour chaque plot de première catégorie n'ayant pas été affecté à une piste existante. L'utilisation de plots de deuxième catégorie permet donc de poursuivre une piste 15 et donc de suivre une cible dans un environnement bruité. Selon un mode de réalisation, la valeur représentative d'une caractéristique dudit plot est une valeur de SNR représentative de valeurs de SNR de pixels appartenant audit plot, chaque seuil étant une valeur prédéfinie de SNR. Selon un mode de réalisation, un plot est compatible avec une piste existante 20 lorsqu'il est compris dans une sous-partie de l'image courante, dite fenêtre de validation, correspondant à ladite piste, une fenêtre de validation étant définie autour d'une prédiction d'une position, dite position prédite, dans laquelle doit se trouver un plot correspondant à ladite piste dans l'image courante, ladite position étant obtenue à partir d'une fonction d'entretien de piste en prenant en compte des propriétés 25 cinématiques d'une cible pistée à partir de ladite piste. Selon un mode de réalisation, lorsqu'une pluralité de plots de première catégorie est compatible avec une piste, le plot de première catégorie le plus proche de la position prédite selon un critère de proximité prédéfini est affecté à ladite piste et lorsqu'une pluralité de plots de deuxième catégorie est compatible avec une piste, le plot de 30 deuxième catégorie le plus proche de la position prédite selon le critère de proximité prédéfini est sélectionné. Selon un deuxième aspect de l'invention, l'invention concerne un dispositif comprenant des moyens pour mettre en oeuvre le procédé selon le premier aspect. 3059127 6 Selon un troisième aspect de l'invention, l'invention concerne un équipement comprenant un dispositif selon le deuxième aspect. Selon un quatrième aspect de l'invention, l'invention concerne un programme d'ordinateur, comprenant des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif, le 5 procédé selon le premier aspect, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif. Selon un cinquième aspect de l'invention, l'invention concerne des moyens de stockage, stockant un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif, le procédé selon le premier aspect, lorsque ledit programme 10 est exécuté par un processeur dudit dispositif. Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : 15 - les Fig. 1A, 1B et 1C illustrent schématiquement des images acquises par un dispositif optronique tel qu'une caméra (non représentée) dans laquelle un aéronef évolue dans un environnement comportant un nuage ; - la Fig. 2A illustre schématiquement un équipement apte à mettre en oeuvre l'invention ; 20 - la Fig. 2B illustre schématiquement une architecture matérielle d'un module d'analyse apte à mettre en oeuvre l'invention ; - la Fig. 3 illustre schématiquement un procédé de détection et de pistage de cibles selon l'invention ; - la Fig. 4 illustre schématiquement un premier détail du procédé de détection et 25 de pistage de cibles selon l'invention ; - la Fig. 5 illustre schématiquement un deuxième détail du procédé de détection et de pistage de cibles selon l'invention. L'invention est décrite par la suite dans un contexte de surveillance aérienne utilisant un dispositif d'acquisition d'images faisant des acquisitions d'images dans un 30 domaine visible. L'invention pourrait tout aussi bien s'appliquer dans des contextes de surveillance différents tels que la surveillance maritime. Par ailleurs, l'invention s'applique à d'autres types d'images (i.e. d'autres domaines spectraux) telles que les images infra-rouges, les images thermiques et les images radar. 3059127 7 La Fig. 2A illustre schématiquement un équipement 10 apte à mettre en oeuvre l'invention. L'équipement 10 comprend un dispositif d'acquisition d'images 100 tel qu'une caméra opérant dans le domaine spectral du visible. Le dispositif d'acquisition d'images 5 100 fournit les images qu'il a acquises à un dispositif de traitement 101. Le dispositif de traitement d'images 101 est apte, entre autres, à détecter des plots dans chaque image et à calculer au moins une valeur représentative de chaque plot. Le module de traitement d'images 101 fournit les images acquises, la position de chaque plot détecté et chaque valeur représentative de chaque plot à un module 10 d'analyse 102. Le module d'analyse 102 met en oeuvre un procédé de détection et de suivi de cible selon l'invention. Ce procédé que nous décrivons par la suite en relation avec les Figs. 3, 4 et 5 est capable de créer de nouvelles pistes, de confirmer des pistes et d'abandonner des pistes. Pour chaque image acquise, le module d'analyse 102 transmet une information 15 représentative de chaque piste confirmée à un module d'affichage 103 qui affiche cette information pour qu'elle puisse être utilisée par un opérateur. Par exemple, le module d'analyse 102 fournit au module d'affichage 103 une information représentative d'une position de chaque plot détecté dans la dernière image acquise qui a pu être affecté à une piste confirmée. 20 On considère que l'équipement 10 forme un système optronique. Dans la Fig. 2A, les modules d'acquisition d'images 100, de traitement d'images 101, d'analyse d'images 102 et d'affichage 103 sont représentés comme faisant partie d'un même équipement 10. Dans un mode de réalisation, ces modules pourraient aussi être compris dans des équipements ou des dispositifs différents comprenant chacun un 25 module de communication leur permettant de communiquer les uns avec les autres. Ces équipements ou dispositifs forment alors un système optronique apte à mettre en oeuvre l'invention. La Fig. 2B illustre schématiquement un exemple d'une architecture matérielle d'un module d'analyse apte à mettre en oeuvre l'invention. 30 Selon l'exemple d'architecture matérielle représenté à la Fig. 2B, le module d'analyse 102 comprend alors, reliés par un bus de communication 1020 : un processeur ou CPU (« Central Processing Unit » en anglais) 1021 ; une mémoire vive RAM (« Random Access Memory » en anglais) 1022 ; une mémoire morte ROM (« Read Only Memory » en anglais) 1023 ; une unité de stockage telle qu'un disque dur ou un 3059127 8 lecteur de support de stockage, tel qu'un lecteur de cartes SD (« Secure Digital » en anglais) 1024 ; au moins une interface de communication 1025 permettant au module d'analyse 102 de communiquer avec le module de traitement d'images 101 et le module d'affichage 103. 5 Le processeur 1021 est capable d'exécuter des instructions chargées dans la RAM 1022 à partir de la ROM 1023, d'une mémoire externe (non représentée), d'un support de stockage (tel qu'une carte SD), ou d'un réseau de communication. Lorsque l'équipement 10 est mis sous tension, le processeur 1021 est capable de lire de la RAM 1022 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme 10 d'ordinateur causant la mise en oeuvre complète ou partielle, par le processeur 1021, des procédés décrits ci-après en relation avec les Figs. 3, 4 et 5. Les procédés décrits en relation avec les Figs. 3, 4 et 5 peuvent être implémentés sous forme logicielle par exécution d'un ensemble d'instructions par une machine programmable, par exemple un DSP (« Digital Signal Processor » en anglais) ou un 15 microcontrôleur, ou être implémentés sous forme matérielle par une machine ou un composant dédié, par exemple un FPGA (« Field-Programmable Gate Array » en anglais) ou un ASIC (« Application-Specific Integrated Circuit » en anglais). La Fig. 3 illustre schématiquement un procédé de détection et de pistage de cibles selon l'invention. 20 Le procédé est mis en oeuvre pour chaque image acquise par le module d'acquisition d'images. Une image en cours de traitement par l'équipement 10 est appelée image courante par la suite. On suppose ici qu'au moins une piste, dite piste existante, a été formée à partir de plots détectés dans des images précédant l'image courante. Chaque piste existante peut être une piste confirmée ou une piste bifurquée 25 créée à partir d'une piste confirmée. Dans une étape 30, le module d'analyse 102 obtient au moins un plot compris dans ladite image courante et pour chaque plot, une valeur représentative d'une caractéristique dudit plot. Dans un mode de réalisation, la valeur représentative d'un plot est par exemple une valeur de SNR moyen des pixels constituant ledit plot. 30 Dans une étape 31, le module d'analyse 102 classe chaque plot en fonction de ladite valeur représentative dans une première catégorie lorsque ladite valeur est supérieure à un premier seuil prédéfini ou dans une deuxième catégorie lorsque ladite valeur représentative est comprise entre le premier seuil prédéfini et un deuxième seuil prédéfini inférieur au premier seuil. La première catégorie comprend des plots pour 3059127 9 lesquels la probabilité de fausse alarme est faible, appelés plots veille. La deuxième catégorie comprend des plots pour lesquels la probabilité de fausse alarme est plus élevée que pour les plots veille. On appelle les plots classés dans la deuxième catégorie, plots spécifiques. Dans le mode de réalisation dans lequel la valeur représentative d'un 5 plot est une valeur de SNR moyen, les premier et deuxième seuils sont des valeurs de SNR obtenues sur des séquences d'images d'entraînement. Nous détaillons par la suite le classement des plots dans des catégories en relation avec la Fig. 4. Dans une étape 32, le module d'analyse met en oeuvre un algorithme d'affectation de plots aux pistes. Dans le cadre de cet algorithme, pour chaque piste existante, le 10 module d'analyse 102 affecte un plot veille à ladite piste existante lorsqu'au moins un plot de première catégorie est compatible suivant un critère prédéfini avec ladite piste existante. Lorsqu'aucun plot veille n'est compatible avec ladite piste existante, le module d'analyse 102 affecte un plot spécifique lorsqu'au moins un plot spécifique est compatible suivant le critère prédéfini avec la piste existante. 15 De cette manière, on privilégie les affectations de plots veille puisque ce sont les plots qui présentent le moins de risque de fausse alarme (i.e. le moins de risque d'engendrer de fausses pistes ou de poursuivre des pistes alors que la cible correspondante n'est plus observée par le module d'acquisition d'image 100). On prend toutefois en compte les plots spécifiques pour poursuivre des pistes existantes pour 20 lesquelles aucun plot veille compatible n'a été trouvé. Ainsi, des pistes sont poursuivies avec des plots de moins bonne qualité en termes de probabilité de fausse alarme. Néanmoins, utiliser des plots spécifiques pour poursuivre une piste existante permet de poursuivre des pistes qui auraient été abandonnées par erreur, lorsque par exemple, une cible traverse un environnement où la détection est difficile ou lorsque la cible se trouve 25 en limite de portée du système d'acquisition d'images 100. Dans une étape 33, le module de traitement vérifie si des plots veille n'ont pas été affectés à une piste existante. Si c'est le cas, l'étape 33 est suivie d'une étape 34 au cours de laquelle une piste candidate est créée à partir des plots veille n'ayant pas été affectés à une piste existante. 30 Suite à l'étape 34 (ou suite à l'étape 33 s'il ne reste pas de plot veille après la mise en oeuvre de l'algorithme d'affectation de plots), le module d'analyse 102 met en oeuvre une étape 35 au cours de laquelle il se met en attente d'une acquisition d'une nouvelle image. 3059127 10 Dans un mode de réalisation, la valeur représentative d'un plot est une dimension du plot (par exemple une plus grande largeur du plot ou une surface du plot), une entropie des pixels constituant le plot, ou un descripteur SURF (caractéristiques robustes accélérées, « Speeded Up Robust Features (SURF) » en terminologie anglo- 5 saxonne, H. Bay et al., SURF : Speeded Up Robust Features, Computer Vision and Image Understanding (CVIU), Vol. 110, No. 3, pp. 346-359, 2008). Dans le cas d'autres types de valeurs représentatives d'un plot (dimension du plot, entropie des pixels constituant le plot, descripteur SURF), les seuils utilisés sont adaptés aux valeurs représentatives utilisées. 10 Dans un mode de réalisation, il est possible de définir un nombre de catégories supérieur à deux. Dans ce cas, le nombre de seuils nécessaires pour classer les plots est augmenté. Ce mode de réalisation est intéressant pour améliorer potentiellement les performances d'affectation des plots aux pistes lorsque de nombreux plots spécifiques sont candidats à l'affectation. 15 Dans un mode de réalisation, l'étape 31 est mise en oeuvre par le module de traitement d'image 101 préalablement à l'étape 30. Le module d'analyse 102 reçoit alors lors de l'étape 30, un ensemble de plots déjà classés et l'information représentative d'une caractéristique d'un plot représente la catégorie de chaque plot. La Fig. 4 illustre schématiquement l'étape 31 du procédé de détection et de 20 pistage de cibles selon l'invention. Dans une étape 310, le module de traitement initialise une variable n à la valeur « 0 ». La variable n sert à comptabiliser les plots à traiter lors de l'étape 31. A chaque itération du procédé décrit en relation avec la Fig. 4, un plot parmi les plots obtenus lors de l'étape 30, noté Plotn, est analysé par le module d'analyse 102. 25 Dans une étape 311, le module d'analyse 102 compare la valeur moyenne de SNR représentative du plot Plotn, notée SNR', à un premier seuil T1. Lorsque SNRn > T1, le module d'analyse 102 classe le plot Plotn dans la catégorie plot veille lors d'une étape 315. Si SNRn T2, le module d'analyse 102 classe le plot Plotn dans la catégorie plot spécifique lors d'une étape 314. 3059127 11 Si SNR7, REVENDICATIONS1) Procédé de détection et de pistage de cibles dans une série d'images fournies par un système optronique (10), au moins une chaîne spatio-temporelle de plots, dite piste existante, ayant été formée à partir de plots détectés dans des images de ladite série précédant une image courante, caractérisé en ce que le procédé comprend pour l'image courante : obtenir (30) au moins un plot compris dans ladite image courante et pour chaque plot, une valeur représentative d'une caractéristique dudit plot ; classer (31) chaque plot en fonction de ladite valeur représentative dans une première catégorie lorsque ladite valeur représentative est supérieure à un premier seuil prédéfini ou dans une deuxième catégorie lorsque ladite valeur représentative est comprise entre le premier seuil prédéfini et un deuxième seuil prédéfini inférieur au premier seuil ; pour chaque piste existante, affecter (32) un plot de première catégorie à ladite piste existante lorsqu'au moins un plot de première catégorie est compatible suivant un critère prédéfini avec ladite piste existante, et lorsqu'aucun plot de première catégorie n'est compatible avec ladite piste existante, affecter un plot de deuxième catégorie lorsqu'au moins un plot de deuxième catégorie est compatible suivant le critère prédéfini avec la piste existante, une affectation à une piste existante permettant de poursuivre ladite piste existante dans l'image courante ; créer (34) une nouvelle piste pour chaque plot de première catégorie n'ayant pas été affecté à une piste existante. 2) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la valeur représentative d'une caractéristique dudit plot est une valeur de SNR représentative de valeurs de SNR de pixels appartenant audit plot, chaque seuil étant une valeur prédéfinie de SNR. 3) Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu'un plot est compatible avec une piste existante lorsqu'il est compris dans une sous-partie de l'image courante, dite fenêtre de validation, correspondant à ladite piste, une fenêtre de validation étant définie autour d'une prédiction d'une position, dite position prédite, dans laquelle doit se trouver un plot correspondant à ladite piste dans l'image courante, 3059127 14 ladite position étant obtenue à partir d'une fonction d'entretien de piste en prenant en compte des propriétés cinématiques d'une cible pistée à partir de ladite piste. 4) Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que lorsqu'une pluralité de 5 plots de première catégorie est compatible avec une piste, le plot de première catégorie le plus proche de la position prédite selon un critère de proximité prédéfini est affecté à ladite piste et lorsqu'une pluralité de plots de deuxième catégorie est compatible avec une piste, le plot de deuxième catégorie le plus proche de la position prédite selon le critère de proximité prédéfini est sélectionné. 10 5) Dispositif (102) comprenant des moyens pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4. 6) Equipement (10) comprenant un dispositif selon la revendication 5. 7) Programme d'ordinateur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif (102), le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif (102). 8) Moyens de stockage, caractérisés en ce qu'ils stockent un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif (102), le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif (102). 15 20