Brevet FR3068156A1 — publié le 20181228

TRAI TEMENT DES DONNEES I SSUES D'UN DETECTEUR D'OBSTACLES La présente invention concerne de manière générale les véhicules automobiles, et plus précisément un procédé de traitement de données issues d'un détecteur d'obstacles dans l'environnement d'un véhicule automobile, à partir d'images capturées par au moins une caméra embarquée sur ledit véhicule automobile. La détection d'obstacles dans l'environnement immédiat d'un véhicule automobile à conduite autonome ou équipé de systèmes d'assistance à la conduite (ou ADAS, initiales anglo-saxonnes mises pour Advanced Driver Assistance System) est cruciale pour prévenir des situations dangereuses. Les obstacles peuvent être notamment d'autres véhicules motorisés, statiques ou mobiles, pouvant présenter un danger particulier, ou bien des piétons. On comprend aisément que la détection de ces obstacles, incluant la détermination de leurs positions, voire de leurs vitesses relatives dans le cas de véhicules tiers, doit être non seulement précise mais menée en outre en temps réel pour que les systèmes d'assistance puissent réagir rapidement de façon adaptée. On connait déjà de nombreux systèmes réalisant des détections et classifications d'obstacles, tels que des véhicules motorisés ou des piétons, à partir d'images capturées par au moins une caméra embarquée sur le véhicule automobile, en particulier une caméra frontale, une caméra arrière, ou une caméra latérale. Parmi les algorithmes de vision connus permettant de détecter des objets dans des images, on connait notamment ceux reposant sur la reconnaissance d'objets par apprentissage automatique, telles que les méthodes SVM (initales anglo-saxonnes mises pour Support Vector machine) ou Adaboost (forme abrégée d'Adaptive Boosting). L'approche utilisée dans la reconnaissance consiste à apprendre puis à retrouver dans l'image, l'allure générale d'un objet déterminé, par exemple un piéton. Pour réaliser par exemple détecteur de piéton, on utilise des algorithmes de reconnaissance de formes dont le but est de discriminer la forme des piétons par rapport au reste. Concrètement, une première phase consiste à la construction d'une 2 base d'entraînement pour capturer la diversité d'apparence des piétons. La base d'entraînement doit être la plus grande et la plus variée possible pour correspondre au mieux au grand nombre de situations pouvant être rencontrées par le détecteur de piétons. Puis, un algorithme d'apprentissage 5 va étudier et dégager des propriétés de cette base pour créer un modèle représentant une frontière permettant la classification piéton/reste. Un classifieur s'appuie ensuite sur ce modèle pour différencier les éléments des deux groupes. Une fois le classifieur construit, la phase de détection consiste à balayer l'image sur des zones de scan qui se recouvrent, puis à comparer leur 10 contenu avec le modèle. Si en un point donné, l'image est suffisamment proche du modèle, alors le détecteur indique la présence d'un piéton. Le résultat est délivré par le détecteur sous forme d'une boîte englobante, généralement de forme rectangulaire, par piéton détecté. Les dimensions et/ou la position verticale de la boîte englobante relative à un 15 piéton détecté sont alors utilisées pour estimer la distance à laquelle se situe le piéton par rapport au véhicule. Une telle méthode est par exemple implémentée par des détecteurs rapides de type Adaboost. Les résultats de la détection rapide sont ensuite généralement affinés et validés par des classifieurs plus performants. 20 L'algorithme précédent, décrit dans le cadre de la détection de piétons, peut également être utilisé dans le cadre de la détection d'autres types d'obstacles tels que des véhicules tiers. Les algorithmes de détection d'objets dans les détections souffrent en général d'imprécision dans les dimensions et/ou la position des boîtes 25 englobantes. Il en résulte d'une part, des risques de fausses détections ou de non détection, et d'autre part, une estimation erronée de la distance réelle séparant un objet détecté du véhicule. Des améliorations ont été proposées consistant à entraîner un classifieur spécifique, par exemple de type SVM, pour qu'il attribue un meilleur 30 score ou indice de confiance à une boîte englobante correctement centrée sur un objet. Une position corrigée d'une boîte englobante donnée peut ainsi être obtenue en appliquant le classifieur sur un nombre important de zones de l'image autour de la boite englobante. L'apprentissage du classifieur spécifique 3 s'effectue antérieurement à l'installation du système de détection sur un véhicule donné. Une autre amélioration, proposée dans le document FR 3, 027, 432 au nom de la Demanderesse, propose de détecter les pieds du piéton à l'intérieur 5 de la boîte englobante, puis de modifier la position de la limite inférieure de la boîte englobante en fonction de cette détection de pieds. Ces solutions offrent de bons résultats mais leurs performances restent intimement liées à la qualité des bases d'apprentissage des classifieurs nécessaires à leur implémentation. 10 La présente invention vise à pallier les inconvénients des solutions connues en proposant une solution permettant de mieux affiner la position dans une image d'une boîte englobante délivrée par un détecteur d'objets. Pour ce faire, l'invention a pour objet un procédé de traitement de 15 données issues d'un détecteur d'objets équipant un véhicule automobile, le détecteur d'objets étant apte, à partir d'images capturées par une caméra embarquée sur le véhicule automobile, à délivrer une boîte englobante de taille et de position initiale Pinit déterminées dans une image, ladite boîte englobante délimitant une zone de l'image représentative d'un objet détecté, 20 le procédé comportant une étape de détermination d'une position finale Pfin de précision améliorée de ladite boîte englobante dans l'image comprenant les étapes suivantes : - on effectue un balayage d'une zone de recherche de l'image recouvrant ladite boîte englobante par une fenêtre glissante, et on génère, 25 pour chaque position d'une pluralité de positions possibles de la fenêtre glissante, un vecteur descripteur d'image associé ; - à partir d'au moins un vecteur descripteur associé à une position de départ sélectionnée parmi la pluralité de positions possibles, on applique une séquence prédéterminée de régressions prédéfinies, chaque régression linéaire 30 délivrant un déplacement vectoriel élémentaire vers une nouvelle position de précision améliorée, et on détermine la position finale de précision améliorée pour ladite boîte englobante en appliquant depuis la position initiale Pt de la 4 boîte englobante un déplacement total égal à la somme des déplacements vectoriels élémentaires délivrés par les régressions de ladite séquence. En d'autres termes, la position finale améliorée de la boîte englobante délivrée par le détecteur d'objet est obtenue en appliquant à la position initiale 5 un déplacement total qui se décompose en une somme de déplacements élémentaires, chaque déplacement élémentaire étant obtenu par une régression de la séquence de régression visant à améliorer à chaque fois la précision. Outre les caractéristiques principales qui viennent d'être mentionnées 10 dans le paragraphe précédent, le procédé selon l'invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes : - ladite zone de recherche correspond à la totalité de l'image d'images ; néanmoins, pour réduire le temps de traitement, la zone de recherche est de préférence plus réduite et correspond à une portion de 15 l'image, sensiblement centrée autour de ladite boîte englobante ; - la fenêtre glissante est avantageusement sensiblement de même taille que la boîte englobante ; - la séquence prédéterminée comporte par exemple un nombre entier K de régressions, et la position finale Pfjn de précision améliorée pour ladite 20 boîte englobante est obtenue par la relation Pfin = Pl + Y k k=1 dans laquelle Pi correspond à la position de départ et yk correspond au déplacement vectoriel élémentaire calculé par la k-ième régression de la séquence ; 25 - les régressions prédéfinies de la séquence prédéterminée de régressions peuvent être selon des modèles de régression linéaires et/ou non linéaires ; - la position de départ à partir de laquelle la première régression de la séquence est appliquée peut être choisie comme étant la position initiale de la 30 boite englobante ; 5 - en variante, la position de départ est sélectionnée distincte de la position initiale Pinit de la boîte englobante ; - dans une implémentation particulièrement intéressante, la séquence prédéfinie de régressions prédéterminée est appliquée sur une pluralité de 5 positions de départ possibles sélectionnées, générant ainsi une pluralité de positions finales possibles de précision améliorée pour ladite boîte englobante, et le procédé comporte en outre une étape de vérification que la boîte englobante correspond à une fausse détection d'objet ou à une vraie détection d'objet sur la base de la pluralité de positions finales possibles générées ; 10 - l'étape de vérification comprend par exemple le calcul de l'écart type sur la pluralité de positions finales possibles et la comparaison de l'écart-type calculé à un seuil prédéfini de validation, un écart-type calcul inférieur audit seuil prédéfini de validation correspondant à une vraie détection d'objet ; - une position finale de la boîte englobante correspondant à une vraie 15 détection peut alors être calculée, par exemple en effectuant une moyenne sur la pluralité de positions finales possibles. L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit, faite en référence aux figures annexées, dans lesquelles : - la figure 1 illustre différentes étapes d'un procédé de traitement 20 selon l'invention pour l'amélioration de la précision en position d'un objet détecté à partir d'images capturées par une caméra; - la figure 2 illustre schématiquement un exemple de résultat obtenu à l'issue d'une première étape de traitement du procédé de la figure 1 ; - la figure 3 illustre schématiquement le principe de l'application d'une 25 fenêtre glissante selon une deuxième étape du procédé de la figure 1 ; - les figures 4(a) et 4(b) donnent une représentation d'un ensemble de vecteurs descripteurs obtenus à l'issue de la deuxième étape du procédé de la figure 1 ; - les figures 5(a) à 5(d) illustrent schématiquement le principe de 30 l'application d'une séquence de régressions ; - la figure 6 représente schématiquement un exemple de résultat obtenu à l'issue de la dernière étape de traitement du procédé de la figure 1 ; 6 - la figure 7 illustre différentes étapes d'une variante d'un procédé de traitement selon l'invention. Différentes étapes d'un procédé de traitement visant à améliorer la 5 position dans une image d'une boîte englobante représentative d'un objet détecté, par exemple un piéton, délivrée en sortie d'un détecteur d'objets, vont à présent être décrites en référence à la figure 1. Pour fixer les idées, on se reportera dans le même temps aux figures 3 à 6 qui illustrent des exemples de résultats intermédiaires obtenus au cours de ce procédé. 10 Sur la figure 1, une étape préliminaire So correspond à la génération des données d'entrée sur lesquelles le procédé de traitement selon l'invention est appliqué, à savoir des objets détectés par un détecteur d'objets (non représenté) à partir d'images lm capturées par une caméra embarquée sur un véhicule automobile. Comme indiqué précédemment, un détecteur d'objets 15 applique un algorithme de reconnaissance de formes et délivre, en cas de détection, un objet sous forme d'une boîte englobante. Sur la figure 1, une boîte englobante est indiquée sous l'expression O(H, L, Pinit) dans laquelle H représente la hauteur de la boîte englobante, L représente la largeur de la boîte englobante, et Pt représente la position dans l'image de la boîte 20 englobante, telle qu'estimée par le détecteur d'objets. La figure 2 donne un exemple d'une image 1 capturée par la caméra embarquée, dans laquelle un piéton 2 est présent. On suppose qu'a l'issue de l'étape So, le détecteur de piétons embarqué sur le véhicule automobile a délivré une boîte englobante 3 de hauteur H et de longueur L, cette boîte englobante étant à une position Pt 25 dans l'image 1. Comme on le voit sur la figure 2, cette boîte englobante 3 telle que délivrée en sortie du détecteur n'est pas correctement positionnée par rapport au piéton 2, et les différentes étapes du procédé selon l'invention qui vont à présent être décrites ont pour but de calculer une position améliorée Pfin - 30 Le procédé selon l'invention débute de préférence par la détermination d'une zone de recherche dans l'image 1 (étape Si sur la figure 1). Cette zone de recherche peut théoriquement correspondre à l'image 1 dans son 7 intégralité. Néanmoins, afin de réduire le nombre de calculs, on définit de préférence une zone restreinte, correspondant seulement à une portion de l'image 1, cette portion étant de taille supérieure et recouvrant la boîte englobante 3. La figure 2 représente un exemple de zone 4 de recherche, 5 avantageusement sensiblement centrée autour de la boîte englobante 3 de départ. On note par la suite N le nombre de pixels en largeur et M le nombre de pixels en hauteur de cette zone 4 de recherche. Le traitement se poursuit par une étape S2 au cours de laquelle on effectue un balayage de la zone 4 de recherche par une fenêtre glissante, de 10 préférence sensiblement de même taille que la boîte englobante 3. La figure 3 illustre à titre d'exemple en traits interrompus trois positions occupées par une telle fenêtre glissante, à savoir : - sous la référence 5p(1,1), une première position, par exemple de départ de la fenêtre glissante dans le processus de balayage, en haut à 15 gauche de la zone 4 de recherche, - sous la référence 5p(NA,N), une deuxième position, par exemple finale dans le processus de balayage, en bas à droite de la zone 4 de recherche ; et - sous la référence 5p(i j), toute position intermédiaire, l'indice i variant de 1 à N et l'indice j variant de 1 à M. 20 Le balayage peut être effectué en déplaçant la fenêtre de gauche à droite et de haut en bas d'un pas donné, de préférence constant (par exemple égal à un pixel). D'autres séquencement de balayage peuvent être effectués, à partir du moment où la fenêtre glissante a pu occuper l'ensemble des positions possibles dans la zone 4 de recherche, en d'autres termes, un nombre égal à 25 N x M de positions possibles si le pas de déplacement de la fenêtre glissante est choisi égal à un pixel. En outre, lors du balayage de la zone 4 de recherche par la fenêtre glissante, on génère, pour chaque position P(i,j) de la fenêtre glissante 5p(m), un vecteur descripteur d'image associé, c'est-à-dire un vecteur réel 30 comprenant Q caractéristiques visuelles aptes à décrire l'image de façon synthétique (par exemple selon le principe des histogrammes de gradient) que l'on notera dans la suite Vpm. 8 L'ensemble des N x M vecteurs descripteurs obtenus à l'issue de l'étape 52 peut être modélisé mathématiquement par un tenseur T dont une représentation schématique est donnée respectivement en perspective et en vue de face sur les figures 4(a) et 4(b). Sur ces figures : 5 - Vp(l,1) représente le vecteur descripteur de dimension Q obtenu pour la fenêtre glissante 5p(1,1) à la position P(1,1) de la figure 3 ; - Vp(NA,N) représente le vecteur descripteur de dimension Q obtenu pour la fenêtre glissante 5p(NA,N) à la position P(M,N) de la figure 3 ; - Vpoj) représente le vecteur descripteur de dimension Q obtenu pour 10 la fenêtre glissante 5p(i j) à la position P(i,j) de la figure 3. La suite du traitement, et en particulier l'étape S3 de la figure 1 qui consiste à déterminer une position finale améliorée Pfin pour la boîte englobante 3 de départ, s'effectue uniquement à partir de cet ensemble de vecteurs descripteurs. 15 Plus précisément, on commence par choisir dans l'ensemble ou tenseur T un vecteur descripteur, noté par convention Vpi dans la suite, associé à une position de départ P1 sélectionnée parmi toutes les positions possibles P(i,j) (Etape Sui sur la figure 1). De préférence, la position de départ P1 est sélectionnée comme étant 20 la position initiale P," de la boite englobante 3 dans l'image 1, telle que déterminée par le détecteur d'objets. Néanmoins, la position de départ P1 peut être également sélectionnée distincte de la position initiale Pinit de la boîte englobante 3, et correspondre par exemple à une position au voisinage de la position initiale Pt. 25 Puis, on applique, en partant du vecteur descripteur Vpi associé à cette position de départ P1, une séquence prédéterminée d'un nombre entier K, au moins égal à deux, de régressions prédéfinies, chaque régression délivrant un déplacement vectoriel élémentaire vers une nouvelle position de précision améliorée. Cette partie de traitement (S31 à S34 sur figure 1) peut 30 être exprimée sous forme mathématique de la façon suivante : Pk+ 1 = Pk yk avec yk= Rk(Vpk), k étant un entier variant de 1 à K 9 avec : - Rk, la k-ième régression de la séquence ; - Vpk, le vecteur descripteur associé à la position PK, sur lequel on applique la k-ième régression ; 5 - Yk, le déplacement vectoriel élémentaire délivré à l'issue de la k- ième régression de la séquence ; et - PK,i, la nouvelle position de précision améliorée obtenue après application de la k-ième régression de la séquence. La position finale Pfin de précision améliorée pour la boîte englobante 10 de position initiale Pinit est donc obtenue en appliquant, à partir de la position initiale Pinit un déplacement total égal à la somme des déplacements vectoriels élémentaires délivrés par les régressions de la séquence. Autrement exprimé, la position finale de précision améliorée est calculée, lors d'une étape S4, par la relation suivante : 15 Pfin = Pinit+ Y k k=1 Les figures 5(a) à 5(d) illustrent un exemple d'une séquence prédéfinie composées de trois régressions prédéterminées : la figure 4(a) correspond à la sélection, dans le tenseur T, d'un vecteur descripteur de départ Vpi associé à la position de départ P1, supposée ici confondue avec à la position initiale Pinit 20 de la boîte englobante. La figure 4(b) illustre le premier déplacement vectoriel élémentaire Yi obtenu en appliquant la première régression R1 de la séquence au vecteur de départ Vpi Vp2 est le vecteur descripteur du tenseur associé à la nouvelle position découlant de ce premier déplacement vectoriel Yi. La figure 4(c) illustre le deuxième déplacement vectoriel élémentaire y2 obtenu 25 en appliquant la deuxième régression R2 de la séquence au vecteur descripteur Vp2. Vp3 est le vecteur descripteur du tenseur associé à la nouvelle position découlant de ce deuxième déplacement vectoriel y2. Enfin, la figure 4(d) illustre le troisième et dernier déplacement vectoriel élémentaire y3 obtenu en appliquant la troisième et dernière régression R3 de la séquence au 10 vecteur descripteur Vp3 et Vp4 est le vecteur descripteur du tenseur associé à la nouvelle position découlant de ce dernier déplacement vectoriel y3. La position finale Pfin de précision améliorée est dans cet exemple obtenue par la relation suivante : 5 Pfin = + yi + Y2 + Y3 La figure 6 illustre schématiquement le résultat obtenu pour l'image donnée à titre d'exemple sur la figure 2. On voit sur cette figure que la boîte englobante 6 à la position finale Pfin est bien mieux positionnée par rapport au piéton que la boîte englobante 3 à la position initiale Pt. Cette position 10 améliorée réduit l'erreur dans l'estimation de la distance réelle séparant le piéton du véhicule. Contrairement aux solutions de l'art antérieur basées sur des classifications dont le résultat est fortement dépendant des bases d'apprentissage, l'invention propose ainsi de directement appliquer sur 15 l'ensemble de vecteurs descripteurs une séquence de régressions. Les régressions peuvent être des régressions linéaires, par exemple de type SVM (acronyme pour Support Vector Machine), ou tout autre type de modèles de régressions linéaires et/ou non linéaires. La séquence de régressions est déterminée hors ligne en utilisant une pluralité d'échantillons dont on connaît 20 la distribution d'erreurs et en entrainant les régresseurs pour qu'ils améliorent la position des échantillons en réduisant cette erreur. Le nombre de régressions de la séquence dépend des attentes que l'on a en termes de précision. 25 Un autre intérêt du procédé selon l'invention, dans une variante qui va à présent être décrite en référence à la figure 7, est qu'il peut facilement être utilisé pour vérifier si une boîte englobante délivrée par le détecteur d'objets constitue une fausse détection ou une vraie détection. Dans cette variante, l'étape S3 (comprenant les étapes S30 à S34) de la figure 1 est appliquée non 30 plus à partir d'une seule position de départ P1, mais à partir d'une pluralité de positions de départ possibles sélectionnées. La séquence de régressions est ainsi appliquée sur une pluralité de vecteurs descripteurs du tenseur T, 11 associés à cette pluralité de positions de départ. Le traitement peut se faire en parallèle ou successivement. On génère de la sorte une pluralité de positions finales possibles de précision améliorée pour une même boîte englobante de départ. Sur la figure 7, les étapes So à S2 sont inchangées par rapport à celles 5 expliquées en référence à la figure 1. L'étape S3 est en revanche appliquée sur un nombre prédéfini U de positions de départ possibles, notées plu, u étant un entier variant entre 1 et le nombre prédéfini U. En appliquant la séquence de régressions en partant de chaque vecteur descripteur Viu associé à chaque position de départ possible plu, on obtient ainsi U positions finales possibles 10 de précision améliorée, notées Pfuin, avec u variant de 1 à U. Lors d'une étape S5, on vérifie que les différentes positions finales possibles sont cohérentes entre elles, par exemple en calculant un écart-type selon la relation 15 G = Std{Pu firt UE[1 ,U1 puis en comparant cet écart-type à un seuil prédéfini S de validation (étape S6). Si l'écart-type est inférieur au seuil de validation, les positions sont considérées comme vraisemblables et par suite, la boîte englobante est retenue comme correspondant à une vraie détection. Sa position finale de 20 précision améliorée peut alors être calculée en moyennant les différentes positions finales obtenues selon la relation : P. = 1 - Y131.1 fin u fin u=1 Si en revanche l'écart-type est supérieur au seuil S de validation, la boîte englobante délivrée par le détecteur d'objets est considérée comme 25 correspondant à une fausse détection, REVENDICATIONS1. Procédé de traitement de données issues d'un détecteur d'objets équipant un véhicule automobile, le détecteur d'objets étant apte, à partir d'images (lm) capturées par une caméra embarquée sur le véhicule automobile, à délivrer une boîte englobante (3) de taille et de position initiale Pt déterminées dans une image (1), ladite boîte englobante (3) délimitant une zone de l'image représentative d'un objet détecté, le procédé comportant une étape de détermination d'une position finale Pfin de précision améliorée de ladite boîte englobante dans l'image (1) comprenant les étapes suivantes : - on effectue (S2) un balayage d'une zone (4) de recherche de l'image (1) recouvrant ladite boîte englobante (3) par une fenêtre glissante (5p(m)), et on génère, pour chaque position d'une pluralité de positions possibles (P(i,j)) de la fenêtre glissante (5p(m)), un vecteur (Vpi j) descripteur d'image associé ; - à partir d'au moins un vecteur descripteur (Vpi) associé à une position de départ (P1) sélectionnée (S30) parmi la pluralité de positions possibles (P(i,j)), on applique (S3) une séquence prédéterminée de régressions prédéfinies, chaque régression délivrant un déplacement vectoriel élémentaire (yi, y2, y3) vers une nouvelle position de précision améliorée, et on détermine (S4) la position finale Pfin de précision améliorée pour ladite boîte englobante en appliquant depuis la position initiale Pinit de la boîte englobante (3) un déplacement total égal à la somme des déplacements vectoriels élémentaires (yi, y2, y3) délivrés par les régressions de ladite séquence. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite zone (4) de recherche correspond à la totalité de l'image (1). 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite zone (4) de recherche correspond à une portion de l'image (1), sensiblement centrée autour de ladite boîte englobante (3). 13 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la fenêtre glissante (5p(m)) est sensiblement de même taille que la boîte englobante (3). 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, 5 caractérisé en ce que la séquence prédéterminée comporte un nombre entier K de régressions, et en ce que la position finale Pfin de précision améliorée pour ladite boîte englobante est obtenue par la relation Pfin = Pl + Yk k=1 dans laquelle Pi correspond à la position de départ et yk correspond au 10 déplacement vectoriel élémentaire calculé par la k-ième régression de la séquence. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les régressions prédéfinies de la séquence prédéterminée de régressions sont selon des modèles de régression linéaires 15 et/ou non linéaires. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la position de départ (P1) est sélectionnée comme étant la position initiale Pt de la boite englobante (3). 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé 20 en ce que la position de départ (P1) est sélectionnée distincte de la position initiale Pt de la boîte englobante (3). 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la séquence prédéfinie de régressions prédéterminée est appliquée sur une pluralité de positions de départ possibles sélectionnées, 25 générant ainsi une pluralité de positions finales possibles de précision améliorée pour ladite boîte englobante, et ce que le procédé comporte en outre une étape (S5, S6) de vérification que la boîte englobante correspond à une fausse détection d'objet ou à une vraie détection d'objet sur la base de la pluralité de positions finales possibles générées. 14 10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que l'étape de vérification comprend le calcul (S5) de l'écart type sur la pluralité de positions finales possibles et la comparaison (S6) de l'écart-type calculé à un seuil prédéfini de validation, un écart-type calcul inférieur audit seuil prédéfini de 5 validation correspondant à une vraie détection d'objet. 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 ou 10, caractérisé en ce que une position finale de la boîte englobante correspondant à une vraie détection est calculée (S7) par une moyenne sur la pluralité de positions finales possibles. 10