Brevet FR3062506A1 — publié le 20180803

PROCEDE D'IDENTIFICATION ET DE SUIVI DE ZONES D'INTERETS DANS DES IMAGES ACQUISES SUCCESSIVEMENT PAR UN CAPTEUR OPTIQUE D'UN VEHICULE AUTOMOBILE DOMAINE TECHNIQUE AUQUEL SE RAPPORTE L'INVENTION L'invention concerne de manière générale les systèmes d'aide à la conduite de véhicules automobiles. Elle concerne plus précisément un procédé d'identification et de suivi de zones d'intérêts dans des images acquises successivement par un capteur optique d'un véhicule automobile. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE Les systèmes d'assistance autonome sont de plus en plus répandus dans les véhicules automobiles, car leur aide est de plus en plus appréciée par les conducteurs. En effet, chaque système d'assistance est configuré pour aider ou se substituer au conducteur dans une situation de conduite spécifique. Par exemple, il existe des systèmes d'assistance dédiés au stationnement du véhicule de façon autonome. Par le terme « autonome », on entend sans intervention du conducteur. Ces systèmes d'assistance autonome sont connus sous l'acronyme anglais AVP pour « Automated Valet Parking ». Les systèmes d'assistance AVP nécessitent une phase d'apprentissage avant d'être opérationnels. Lors de cette phase d'apprentissage, le système d'assistance enregistre le long d'un trajet les manoeuvres exécutées par le conducteur, afin de pouvoir les reproduire ultérieurement de façon autonome. Pour cela, le système d'assistance AVP mémorise la position du véhicule dans son environnement à partir d'images acquises par un ou plusieurs capteurs optiques positionnés sur le véhicule. Plus précisément, le système d'assistance AVP met en oeuvre simultanément un procédé de localisation et de cartographie de l'environnement, également connu sous l'acronyme VSLAM pour « Visual Simultaneous Localisation and Mapping », consistant à identifier des zones d'intérêt en effectuant une représentation numérique d'une zone caractéristique d'une image. Une zone numérique peut par exemple représenter une habitation, un mobilier urbain ou tout objet statique dans l'environnement, comme un lampadaire ou un banc. Ces zones d'intérêt sont mémorisées pour servir de repères le long du trajet du véhicule, afin que le système d'assistance AVP puisse reproduire la manoeuvre du conducteur lors d'une phase d'exécution. 3062506 2 Bien entendu, lors du déplacement du véhicule automobile, l'angle de vision et l'éloignement de chaque zone d'intérêt évoluent. Afin de permettre un suivi le long du trajet d'une ou plusieurs zones d'intérêt, le procédé VSLAM analyse et identifie les mêmes éléments apparaissant différemment dans plusieurs 5 images acquises successivement. Pour cela, le procédé VSLAM met en oeuvre un procédé d'analyse des images acquises par le capteur optique, de manière à identifier les mêmes zones d'intérêt apparaissant dans les différentes images. Comme illustré à la figure 1, le procédé met en oeuvre une première étape A d'identification de points d'intérêt dans une image acquise, puis une étape B 10 d'identification de zones d'intérêt à partir des points et enfin une étape C d'identification desdites zones d'intérêt à partir de leurs caractéristiques dans les images suivantes Le procédé doit pouvoir être mis en oeuvre suffisamment rapidement pour permettre au procédé VSLAM de positionner en temps réel le véhicule 15 automobile dans son environnement. De ce fait, le procédé nécessite l'utilisation d'un algorithme appelé descripteur, qui doit être rapide et peu gourmand en ressources de calculs. C'est pourquoi les procédés actuellement utilisés mettent en oeuvre un descripteur de type binaire permettant de caractériser chaque zone d'intérêt par un vecteur de faible résolution, de type BRIEF pour « Binary Robust 20 Independant Elementary Features », ORB pour « Oriented fast and Rotated BRIEF », BRISK pour « Binary Robust Invariant Scalable Keypoint » ou FREAK pour « Fast Retina Key-point ». Néanmoins, ces descripteurs ont pour défaut de caractériser les zones d'intérêt avec un degré de résolution très bas ce qui implique une fréquence 25 élevée d'acquisition des images par le capteur optique, afin de s'assurer d'un suivi correct d'une même zone d'intérêt dans différentes images successives. D'autre part, selon un autre inconvénient, la vitesse de déplacement du véhicule ne doit pas excéder un certain seuil, au-delà duquel la précision du descripteur ne permet pas un suivi correct des zones d'intérêts le long du parcours du véhicule. 30 II existe donc un besoin pour un nouveau type de procédé d'identification et de suivi de zones d'intérêts dans des images acquises successivement par un capteur optique d'un véhicule automobile, qui soit plus précis et plus rapide d'exécution. 3062506 3 OBJET DE L'INVENTION Afin de remédier aux inconvénients précités de l'état de la technique, l'invention propose un procédé d'identification et de suivi de zones d'intérêts dans des images acquises successivement par un capteur optique d'un véhicule 5 automobile. Le procédé selon l'invention comporte les étapes suivantes : - une première étape d'identification par un premier descripteur de plusieurs points d'intérêt dans une image acquise par le capteur optique ; - une deuxième étape de caractérisation par un deuxième descripteur d'au moins une zone d'intérêt à partir de plusieurs points d'intérêt ; et 10 - une troisième étape de suivi par un troisième descripteur du déplacement de ladite au moins une zone d'intérêt dans au moins une image acquise ultérieurement par le capteur optique. L'invention se caractérise en ce que le procédé comprend une opération de contrôle mettant en oeuvre les étapes suivantes : 15 - une étape de comptage des points d'intérêt identifiés par le premier descripteur pour chaque image acquise par le capteur optique ; - une étape de comparaison du nombre de points d'intérêt compté lors de l'étape par rapport à une valeur seuil maximale ; et - une étape de modification d'au moins un paramètre du premier 20 descripteur lorsque le nombre de points d'intérêt est supérieur à la valeur seuil maximale, de manière à diminuer le nombre de points d'intérêt identifié par le premier descripteur dans une image suivante acquise par le capteur optique. L'opération de contrôle permet ainsi de limiter le nombre de points 25 d'intérêt identifié dans chaque image acquise, de manière à réduire le temps de calcul nécessaire pour identifier des zones d'intérêt et suivre leur déplacement dans les images acquises par la suite. De ce fait, le procédé d'identification et de suivi de zones d'intérêts nécessite moins de ressources de calculs et il est exécuté plus rapidement. 30 D'autres caractéristiques non limitatives et avantageuses du dispositif conforme à l'invention sont les suivantes : - le premier descripteur met en oeuvre un procédé AKAZE ; - la valeur seuil maximale est au maximum égale à 1 200, et est de préférence égale à 900 ; 3062506 4 - le procédé comprend une opération de contrôle mettant en oeuvre les étapes suivantes : o une étape de comparaison dudit nombre de points d'intérêt par rapport à une valeur seuil minimale ; et 5 o une étape de modification d'au moins un paramètre du premier descripteur lorsque le nombre de points d'intérêt est inférieur à la valeur seuil minimale, de manière à augmenter le nombre de points d'intérêt identifié par le premier descripteur dans une image suivante acquise par le capteur optique ; 10 - la valeur seuil minimale est au maximum égale à 800, et est de préférence égale à 400 ; - la fréquence d'acquisition des images sur lesquelles le premier descripteur identifie les points d'intérêt est inférieure à 15 images par seconde, de préférence inférieure à 10 images par seconde ; 15 - le deuxième descripteur utilise un filtre de diffusion non linéaire pour identifier ladite au moins une zone d'intérêt afin de préserver la résolution du contour de ladite au moins une zone d'intérêt ; - les images sont acquises par un capteur optique comprenant un angle de champ de vision de l'ordre de 180°; 20 L'invention concerne également un procédé de localisation et de cartographie pour véhicule automobile comportant une opération d'identification et de suivi de zones d'intérêts dans des images acquises successivement au moyen d'un procédé tel que décrit ci-dessus, et une opération de localisation du véhicule automobile dans son environnement et de cartographie dudit environnement, 25 compte tenu des zones d'intérêts identifiées et suivies dans les images acquises successivement. L'invention concerne aussi un dispositif d'assistance autonome à la conduite d'un véhicule automobile, comprenant un capteur d'image, une unité de mémorisation d'un procédé tel que décrit ci-dessus, et un calculateur configuré 30 pour mettre en oeuvre le procédé mémorisé. DESCRIPTION DETAILLEE D'UN EXEMPLE DE REALISATION La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à titre d'exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l'invention et comment elle peut être réalisée. Sur les dessins annexés : 3062506 5 - la figure 1 est un diagramme présentant des étapes mises en oeuvre par un procédé de localisation ; - la figure 2 illustre de manière très schématique un exemple de réalisation d'un dispositif d'assistance autonome à la conduite d'un véhicule 5 automobile selon l'invention ; - la figure 3 est un diagramme présentant les différentes étapes d'un procédé de localisation selon l'invention, mis en oeuvre par un dispositif d'assistance à la conduite décrit à la figure 2 ; - la figure 4 est un diagramme présentant les différentes étapes d'un 10 autre procédé de localisation selon l'invention, mis en oeuvre par un dispositif d'assistance à la conduite décrit à la figure 2 ; - la figure 5 est un graphique comparant différents procédés d'identification et de description en fonction de la distance (en mètres), séparant les acquisitions ; 15 - la figure 6 est une image acquise par un capteur optique, positionné à l'avant d'un véhicule automobile ; - la figure 7 correspond à une image acquise par le capteur optique après que le véhicule automobile s'est avancé d'un mètre par rapport à la figure 6, sur l'image figure également des zones d'intérêts identifiées par un système 20 VSLAM utilisant un procédé SIFT ; - la figure 8 correspond à une image acquise par le capteur optique après que le véhicule automobile s'est avancé d'un mètre par rapport à la figure 6, sur l'image figure également des zones d'intérêts identifiées par un système VSLAM utilisant un procédé selon l'invention ; 25 - la figure 9 correspond à une image acquise par le capteur optique après que le véhicule automobile s'est avancé d'un mètre quatre-vingt par rapport à la figure 6, sur l'image figure également des zones d'intérêts identifiées par un système VSLAM utilisant un procédé selon l'invention. La figure 2 illustre un exemple de réalisation d'un dispositif d'assistance 30 autonome 10 à la conduite d'un véhicule automobile selon l'invention. Le dispositif d'assistance autonome 10 comprend un calculateur 12 connecté à une unité de mémorisation 14 et à un capteur optique 16. L'unité de mémorisation 14 est configurée pour mémoriser un procédé de localisation et de cartographie de l'environnement, également connu sous l'acronyme VSLAM tel que décrit ci- 3062506 6 dessus et illustré à la figure 1, afin que ledit procédé puisse être mis en oeuvre par le calculateur 12. Selon le présent exemple, le capteur optique 16 comprend un objectif grand-angle, de type « FishEye », dont l'angle de champ de vision est supérieur 5 ou égal à 180°. Le capteur optique 16 est en pratique une caméra destinée à être fixée sur le véhicule automobile et permettre l'acquisition d'images pixélisées de son environnement lorsque le véhicule se déplace à une vitesse égale ou inférieure à 1m/s. Les images acquises sont adressées au calculateur 12 afin d'être analysées en temps réel par un procédé de type VSLAM 20 mémorisé. 10 Le procédé VSLAM 20 illustré à la figure 3 comprend une première étape A d'identification par un premier descripteur 21 d'un ou plusieurs points d'intérêt 22 dans chaque image acquise par le capteur optique 16, puis une étape B d'identification par un deuxième descripteur 23 de zones d'intérêt 24 regroupant plusieurs de ces points. Enfin, lors d'une étape C d'identification, les zones 15 d'intérêt 24 sont identifiées par un troisième descripteur 25. Par les termes « zone d'intérêt », on entend un élément de l'environnement susceptible de servir de repère pour permettre à un procédé VSLAM 20 de repérer dans l'espace le dispositif d'assistance autonome 10. Une zone d'intérêt 24 peut par exemple être une construction, un mobilier urbain ou tout objet ou sous-parti d'objet statique 20 dans l'environnement, présent dans l'image acquise par le capteur optique, sous la forme d'un regroupement de pixels. En particulier, la première étape A est mise en oeuvre par un descripteur 23 connu sous le nom de procédé AKAZE, décrit dans la référence suivante : Pablo F. Alcantarilla, Jesùs Nuevo and Adrien Bartoli, « Fast Explicit Diffusion for 25 Accelerated Features in Nonlinear Scale Spaces », in British Machine Vision Conference (BMVC), 2013. Le procédé AKAZE permet d'identifier des points d'intérêt 22 dans une image pixélisée. Pour ce faire, des images à différentes échelles sont calculées par la résolution d'équations de diffusion. Les points d'intérêt sont ensuite extraits directement sur ces images grâce à une 30 identification d'extrema locaux seuillés par intensité. Il est à noter que le nombre de points d'intérêt 22 identifiés sur l'image acquise dépend notamment du ou des paramètres 26 suivants utilisés par le procédé AKAZE : - nombre d'échelles calculées ; - nature du filtre de diffusion ; 3062506 7 - valeur du seuil de détection. Les inventeurs ont remarqué que le nombre de points d'intérêt 22 identifiés par le procédé AKAZE fluctue énormément d'une image à l'autre, en raison de la modification de l'environnement du véhicule lors de son déplacement 5 et de la variété des objets présents dans son environnement. Ce nombre de points d'intérêt 22 peut ainsi varier entre deux images successives, acquises par le capteur optique 16, entre une centaine et plusieurs dizaines de milliers de points. Or, le temps nécessaire pour effectuer l'étape suivante B d'identification de zones d'intérêt 24, dépend directement du nombre de points d'intérêt 22 préalablement 10 identifiés lors de l'étape A. Les inventeurs ont donc souhaité limiter pour chaque image acquise par le capteur optique 16, le nombre de points d'intérêt 22 identifiés par le procédé AKAZE, afin de limiter le temps de calcul lors de l'étape B du procédé VSLAM 20. Pour cela, les inventeurs proposent d'insérer dans le procédé VSLAM 15 une opération de contrôle 30 permettant d'agir sur au moins l'un desdits paramètres 26 du procédé AKAZE mis en oeuvre lors de l'étape A, afin de limiter le nombre de points d'intérêt 22 identifiés sur l'image suivante. Plus précisément, comme illustré à la figure 3, l'opération de contrôle 30 comporte une première étape D de comptage des points d'intérêt 22 identifiés lors de l'étape A, pour 20 chaque image traitée par le procédé VSLAM 20. Selon une deuxième étape E de comparaison, ce nombre 22 est comparé à une valeur seuil maximale 32 qui peut être comprise entre 400 et 5 000 points, de préférence entre 800 et 1 200 points. Selon le présent exemple, cette valeur seuil maximale 32 est fixée à 900 points d'intérêt. 25 Lorsque le nombre de points d'intérêt associé à une image ne dépasse pas la valeur seuil maximale 32, les paramètres 26 ne sont pas modifiés lors du traitement de l'image suivante, en vue de faire varier le nombre de points d'intérêt 22 à identifier. À l'inverse lorsque le nombre 22 de points d'intérêt dépasse la valeur 30 seuil maximale 32, l'opération de contrôle 20 modifie dans une troisième étape F de modification, un ou plusieurs paramètres 26 du procédé AKAZE décrits ci-dessus, afin que le nombre de points d'intérêt 22 identifiés dans l'image suivante diminue. Ici, le paramètre 26 utilisé pour cela est le seuil de détection. Bien entendu, l'opération de contrôle agit en temps réel sur le procédé 3062506 8 AKAZE, ce qui permet de limiter très rapidement le nombre de points d'intérêt 22 identifiés sur les images acquises par le capteur optique 16. Ainsi, les inventeurs ont constaté que l'opération de contrôle 30 permet de diminuer le temps d'exécution des étapes A à C décrites ci-dessus, de 200ms à 20ms, pour une 5 même série d'images acquise par le capteur optique 16. Cela permet avantageusement d'augmenter la fréquence de traitement des images par le procédé VSLAM 20 ce qui permet un déplacement plus rapide du véhicule dans son environnement pour un résultat similaire. Selon une variante de réalisation illustrée à la figure 4, l'opération de 10 contrôle 40 peut également comprendre une étape de comparaison du nombre de points d'intérêt 22 identifiés sur une image acquise, avec une valeur seuil minimale 44 de 400 et une valeur maximale de 2000, de préférence de l'ordre de 1000 points. Lorsque le nombre de points d'intérêt 22 par image est supérieur à la valeur seuil minimale 44, aucune action n'est menée sur les étapes de calcul du 15 procédé AKAZE. À l'inverse lorsque le nombre de points d'intérêt 22 est inférieur à la valeur seuil minimale 44, l'opération de contrôle 40 modifie de façon inverse le ou les paramètres 26 du procédé AKAZE décrits ci-dessus, afin que le nombre de points d'intérêt identifiés dans l'image suivante augmente. 20 Cette variante de réalisation de l'invention permet avantageusement de s'assurer que le nombre de points d'intérêt 22 soit suffisant pour permettre un suivi de qualité des zones d'intérêt 24 en temps réel. Ainsi, il est possible d'espacer la distance de déplacement du véhicule entre deux images acquises successivement par le capteur optique 16, tout en permettant au procédé VSLAM 25 20 de faire un suivi des zones d'intérêt 24 dans l'environnement. On peut de cette façon diminuer la fréquence d'acquisition des images par le capteur optique 16 par rapport à un procédé VSLAM ne comportant pas cette variante d'opération de contrôle 40, pour une même vitesse de déplacement du véhicule. Bien entendu, une opération de contrôle selon l'invention peut 30 comprendre les deux variantes décrites ci-dessus, avec une valeur seuil maximale 36 et une valeur seuil minimale 44. Ainsi, grâce au procédé mémorisé décrit ci-dessus, les inventeurs ont constaté de façon surprenante que l'invention permet d'obtenir une meilleure résolution des zones d'intérêt 24 par rapport aux procédés mis en oeuvre dans les 3062506 9 VSLAM actuellement utilisés. En effet, comme le montre la figure 5, l'utilisation d'une opération de contrôle selon l'invention avec un procédé AKAZE permet d'augmenter la distance d d'association d'au moins un facteur 3 en comparaison avec les systèmes existants SIFT et ORB. En conséquence, le traitement peut 5 être effectué moins fréquemment. De ce fait, le procédé mémorisé selon l'invention permet à un VSLAM de positionner plus précisément un véhicule automobile dans son environnement. Selon une autre variante de réalisation de l'invention, les inventeurs ont pris le parti de mettre en oeuvre l'un des procédés décrits ci-dessus, ne 10 comprenant pas d'étape de traitement des images acquises par le capteur optique 16 consistant à effectuer une rotation par invariance des images acquises afin de corriger une forte inclinaison du capteur vis-à-vis de la ligne d'horizon. Les inventeurs ont découvert que cette étape de calcul présente dans les procédés actuellement employés n'est pas utile pour les systèmes d'assistance AVP pour 15 véhicule automobile. En effet, les véhicules sont destinés à avoir une position horizontale ou sensiblement par rapport à la ligne d'horizon en condition normale de circulation, de sorte que les images acquises par un capteur optique 16 fixé sur le véhicule le sont selon un angle de vision sensiblement stable. De ce fait, l'étape de rotation par invariance n'est pas nécessaire. Ainsi, cette étape d'analyse des 20 images acquises n'est pas reproduite par le procédé selon l'invention, ce qui se traduit par un gain de temps significatif et une meilleure efficacité dans l'exécution dudit procédé. Selon un autre avantage, un procédé selon l'invention permet d'identifier des zones d'intérêt directement aux images acquises par un capteur optique se 25 caractérisant par un angle de champ de vision égal ou de l'ordre de 180°, sans qu'il soit pour cela nécessaire de corriger la distorsion de chaque image avant son analyse par ledit procédé. L'invention permet donc de préserver les ressources du calculateur lorsque le procédé mémorisé est mis en oeuvre par un dispositif d'assistance autonome 10 tel que décrit ci-dessus, comprenant un capteur optique 30 équipé d'un objectif de type « FishEye ». Selon un autre avantage, un procédé VSLAM 20 selon l'invention permet de traiter moins d'images pour une qualité de positionnement comparable. Par exemple, un VSLAM utilisant un procédé de type « ORB » nécessite l'acquisition de 30 images par seconde par le capteur optique 16, alors que le même VSLAM 3062506 10 utilisant un procédé selon l'invention utilise seulement 6 images par seconde pour une précision de positionnement comparable. Selon un autre avantage de l'invention, le procédé tel que décrit ci-dessus permet également d'exploiter des images de plus faibles résolutions pour 5 une précision de positionnement comparable avec les procédés actuellement employés de type « ORBSLAM » ou « FASTSLAM ». Cela permet de préserver les ressources du calculateur 12 et augmente la précision du suivi des zones d'intérêt 24 le long du parcours du véhicule automobile, comme le montrent les figures 6 à 9. La figure 6 est une image acquise par un capteur optique 16 monté 10 à l'avant d'un véhicule automobile. Les figures 7 et 8 sont des images acquises par le même capteur après un déplacement d'un mètre du véhicule vers l'avant, par rapport à la figure 6. La figure 9 est une image acquise par le capteur optique après un déplacement d'un mètre quatre-vingt du véhicule vers l'avant, par rapport à la figure 4. Plus précisément, la figure 7 est une image sur laquelle sont 15 marquées les zones d'intérêts 24 sous la forme de cercles et de traits, identifiés par un VSLAM utilisant un procédé de type SIFT, alors que la figure 8 est une image sur laquelle sont également marquées les zones d'intérêts 24 sous la forme de cercles et de traits, identifiés par un VSLAM 20 utilisant un procédé selon l'invention. Une comparaison entre les figures 7 et 8 montre clairement que les 20 zones d'intérêts 24 identifiées sont plus nombreuses pour un VSLAM utilisant un procédé selon l'invention. De plus, les mêmes zones d'intérêts sont identifiées sur un trajet plus long, comme le montre la figure 9, alors que pour une même distance parcourue un VSLAM utilisant un SIFT n'identifie plus aucune zone d'intérêt. REVENDICATIONS1. Procédé (20) d'identification et de suivi de zones d'intérêts (24) dans des images acquises successivement par un capteur optique (16) d'un véhicule automobile, comportant les étapes suivantes : - une première étape (A) d'identification par un premier descripteur (23) de plusieurs points d'intérêt (22) dans une image acquise par le capteur optique (16) ; - une deuxième étape (B) de caractérisation par un deuxième descripteur (25) d'au moins une zone d'intérêt (24) à partir de plusieurs points d'intérêt (22) ; et - une troisième étape (C) de suivi par un troisième descripteur (27) du déplacement de ladite au moins une zone d'intérêt (24) dans au moins une image acquise ultérieurement par le capteur optique (16) ; caractérisé en ce que le procédé (20) comprend une opération de contrôle (30) mettant en oeuvre les étapes suivantes : - une étape (D) de comptage des points d'intérêt (22) identifiés par le premier descripteur (23) pour chaque image acquise par le capteur optique (16) ; - une étape (E) de comparaison du nombre de points d'intérêt (22) compté lors de l'étape (D) par rapport à une valeur seuil maximale (32) ; et - une étape (F) de modification d'au moins un paramètre (26) du premier descripteur (23) lorsque le nombre de points d'intérêt (22) est supérieur à la valeur seuil maximale (32), de manière à diminuer le nombre de points d'intérêt (22) identifié par le premier descripteur (23) dans une image suivante acquise par le capteur optique (16). 2. Procédé (20) selon la revendication précédente, dans lequel, le premier descripteur (23) met en oeuvre un procédé AKAZE. 3. Procédé (20) selon l'une des revendications 1 ou 2, dans lequel, la valeur seuil maximale (32) est au maximum égale à 1 200 et est de préférence égale à 900. 4. Procédé (20, 30) selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le procédé (20) comprend : 3062506 12 - une étape (E) de comparaison dudit nombre de points d'intérêt (22) par rapport à une valeur seuil minimale (44) ; et - une étape (F) de modification d'au moins un paramètre (26) du premier descripteur (23) lorsque le nombre de points d'intérêt (22) est 5 inférieur à la valeur seuil minimale (44), de manière à augmenter le nombre de points d'intérêt (22) identifié par le premier descripteur (A) dans une image suivante acquise par le capteur optique (16). 5. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, la valeur seuil minimale (44) est au maximum égale à 800 et est de préférence égale à 400. 10 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel la fréquence d'acquisition des images sur lesquelles le premier descripteur (23) identifie les points d'intérêt (22) est inférieure à 15 images par seconde, de préférence inférieure à 10 images par seconde. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel, le 15 deuxième descripteur (25) utilise un filtre de diffusion non linéaire pour identifier ladite au moins une zone d'intérêt (24) afin de préserver la résolution du contour de ladite au moins une zone d'intérêt (24). 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les images sont acquises par un capteur optique comprenant un angle de champ de 20 vision de l'ordre de 180°. 9. Procédé de localisation et de cartographie pour véhicule automobile comportant : - une opération d'identification et de suivi de zones d'intérêts (24) dans des images acquises successivement au moyen d'un procédé (20) selon l'une des 25 revendications précédentes, et - une opération de localisation du véhicule automobile dans son environnement et de cartographie dudit environnement, compte tenu des zones d'intérêts (24) identifiées et suivies dans les images acquises successivement. 10. Dispositif d'assistance autonome (10) à la conduite d'un véhicule 30 automobile, comprenant un capteur d'images (16), une unité de mémorisation (14) d'un procédé de localisation et de cartographie selon la revendication précédente, et un calculateur (12) configuré pour mettre en oeuvre le procédé mémorisé.