Brevet FR3093054A1 — publié le 20200828

Description Titre de l'invention : ASSISTANCE À LA CONDUITE D'UN VÉHICULE, PAR DÉTERMINATION FIABLE D'OBJETS DANS DES IMAGES DÉFORMÉES Domaine technique de l'invention 100011 L'invention concerne les véhicules terrestres à conduite au moins partiellement au- tomatisée (ou autonome) et éventuellement de type automobile, et plus précisément l'assistance à la conduite de tels véhicules. Etat de la technique [0002] Dans ce qui suit on considère qu'un véhicule terrestre est à conduite au moins par- tiellement automatisée (ou autonome) lorsqu'il peut être conduit sur une route de façon automatisée (partielle ou totale (sans intervention de son conducteur)) pendant une phase de conduite automatisée, ou de façon manuelle (et donc avec intervention de son conducteur sur le volant et/ou les pédales) pendant une phase de conduite manuelle. Par exemple, la conduite automatisée (ou autonome) d'un véhicule (à conduite au moins partiellement automatisée) peut consister à diriger partiellement ou totalement ce véhicule ou à apporter tout type d'aide à une personne physique conduisant ce véhicule. Cela couvre donc toute conduite automatisée (ou autonome), du niveau 1 au niveau 5 dans le barème de POICA (Organisation International des Constructeurs Automobiles). [0003] Par ailleurs, on entend ici par « véhicule terrestre » tout type de véhicule pouvant circuler sur une route, et notamment un véhicule automobile, un véhicule utilitaire, un cyclomoteur, une motocyclette, un minibus, un car, un robot de stockage dans un entrepôt, ou un engin de voirie. [0004] Comme le sait l'homme de l'art, de nombreux procédés d'assistance à la conduite de véhicules (à conduite au moins partiellement automatisée) ont pour but d'adapter la conduite de ces véhicules en fonction des positions d'objets (ou obstacles) qui sont détectés devant eux. Ces procédés d'assistance connus comportent une étape dans laquelle : [0005] - on analyse au moins une image, acquise par au moins un capteur du véhicule dans l'environnement qui est situé devant lui, afin de déterminer si elle contient au moins un objet (comme par exemple un autre véhicule ou un piéton), puis [0006] - dans l'affirmative, on détermine dans chaque image la voie de circulation sur laquelle est situé chaque objet déterminé et la position relative de cet objet déterminé dans sa voie dc circulation, puis on détermine dans chaque image obtenue la position relative dc chaque voie de circulation déterminée pour chaque objet déterminé par 2 rapport à la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule, puis [0007] - on rapporte (ou projette) dans le référentiel qui est associé au véhicule ces positions relatives déterminées. [0008] En d'autres termes, ce type de procédé d'assistance détecte indépendamment des objets et des voies de circulation qu'il associe ensuite en travaillant dans un autre repère (typiquement celui du véhicule). [0009] L'analyse et les déterminations sont fréquemment réalisées au moyen d'un réseau de neurones qui a préalablement fait l'objet d'un apprentissage de détection d'objets au moyen d'une base de données stockant des images d'environnement (généralement associées à des données qui sont représentatives des objets connus qu'elles contiennent). [0010] Les images stockées dans ce type de base de données sont acquises au moyen de caméras embarquées dans des véhicules laboratoires et introduisant très peu ou pas de déformation, et donc ces images peuvent être considérées comme non déformées. Cependant, la plupart des caméras qui équipent les véhicules « normaux » acquièrent des images qui sont déformées, généralement du fait de leur grand angle d'observation. Par conséquent, lorsque l'on analyse avec le réseau de neurones précité, embarqué dans un véhicule, les images déformées, acquises avec sa caméra embarquée, elles ne correspondent pas exactement aux images non déformées ayant servies à l'apprentissage (et issues de la base de données), et donc les positions déterminées dans ces images déformées peuvent être légèrement différentes des positions réelles, si bien que dans des environnements encombrés un objet peut parfois être confondu avec un autre objet voisin. En outre, aux imprécisions des positions viennent s'ajouter les imprécisions des projections de ces dernières dans le référentiel associé au véhicule. Par conséquent, il arrive fréquemment que la position d'un objet soit erronée de plusieurs mètres et donc que la voie de circulation sur laquelle est réellement situé cet objet ne soit pas celle sur laquelle il a été finalement détecté, ce qui peut aboutir à des décisions de conduite mal adaptées à la situation réelle, voire potentiellement dangereuses (en particulier lorsqu'un objet d'un premier type a été confondu avec un objet d'un second type). [0011] 11 est certes possible d'utiliser dans un véhicule normal un réseau de neurones ayant préalablement fait l'objet d'un apprentissage de détection d'objets au moyen d'une base de données « déformée» (c'est-à-dire contenant des images (et d'éventuelles données représentatives des objets qu'elles contiennent) ayant subies une déformation identique à celle qui est introduite par sa caméra embarquée). Cette première solution donne de bons résultats. Cependant, elle impose de constituer autant de bases de données déformées qu'il y a de caméras différentes utilisées dans les véhicules normaux, et donc de réaliser autant d'apprentissages de réseaux de neurones qu'il y a 3 de bases de données déformées différentes, ce qui s'avère très chronophaee et très onéreux. [0012] Tl est également possible d'utiliser dans un véhicule normal un réseau de neurones ayant préalablement fait l'objet d'un apprentissage de détection d'objets au moyen d'une base de données « non déformée » (c'est-à-dire contenant des images (et d'éventuelles données représentatives des objets qu'elles contiennent) n'ayant pas subies de déformation identique à celle qui est introduite par sa caméra embarquée), et d'appliquer à chaque image acquise (ayant une première déformation duc à sa caméra), une seconde déformation, inverse de la première déformation, afin d'obtenir une image non déformée que l'on fournit ensuite au réseau de neurones afin qu'il détecte des zones d'intérêt contenant chacune un objet. Ensuite, on applique la première déformation à chaque zone d'intérêt détectée, puis on détecte dans l'image acquise chaque objet contenu dans une zone d'intérêt identique à une zone d'intérêt venant de subir la première déformation. Cette seconde solution permet certes d'utiliser pour tous les véhicules normaux la même base de données (non déformée) et le même réseau de neurones, mais elle nécessite une grande quantité de calculs et une importante mémoire supplémentaire. [0013] L'invention a donc notamment pour but d'améliorer la situation. Présentation de l'invention [0014] Elle propose notamment à cet effet un procédé d'assistance destiné à assister la conduite d'un véhicule à conduite au moins partiellement autonome, circulant sur une portion d'une route comprenant un nombre N de voies de circulation définies chacune par deux délimitations, avec N > 1, et comportant au moins un capteur acquérant des images, ayant une première déformation, d'un environnement au moins devant le véhicule. [0015] Ce procédé d'assistance se caractérise par le fait qu'il comprend : [0016] - une première étape dans laquelle on obtient au moins une image de l'environnement du véhicule, acquise avec le capteur, [0017] - une deuxième étape dans laquelle on analyse l'image obtenue avec un réseau de neurones, ayant fait l'objet d'un apprentissage de détection d'objets au moyen d'une base de données stockant des images d'environnement non déformées et des images d'objets connus ayant la première déformation, pour déterminer si elle contient au moins une zone d'intérêt comportant un objet connu, puis, dans l'affirmative, on applique à chaque zone d'intérêt de cette image obtenue une seconde déformation, inverse de la première déformation, pour obtenir une zone d'intérêt intermédiaire, puis on analyse chaque zone d'intérêt intermédiaire avec le réseau de neurones afin de déterminer un objet non déformé qu'elle contient, puis on applique la première dé- formation à chaque objet non déformé déterminé pour obtenir un objet déformé, puis on détecte chaque objet déformé dans l'image obtenue et on détermine des informations qui le représentent, et [0018] - une troisième étape dans laquelle on génère une instruction de conduite configurée pour adapter la conduite du véhicule, en fonction des informations déterminées pour chaque objet contenu dans une zone d'intérêt déterminée. [0019] Grâce à cette application des première et seconde déformations sur les seules zones d'intérêt on peut limiter notablement la quantité de calculs à réaliser et la capacité de la mémoire supplémentaire. [0020] Le procédé d'assistance selon l'invention peut comporter d'autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : [0021] - dans sa deuxième étape le réseau de neurones peut effectuer chaque analyse après avoir fait l'objet d'un apprentissage de détection d'objets au moyen d'une base de données stockant des images d'environnement non déformées et associées à des données représentatives des objets connus qu'elles contiennent et des images d'objets connus ayant la première déformation et associées à des données représentatives de leurs objets déformés ; [0022] - dans sa deuxième étape on peut analyser l'image obtenue avec une première partie du réseau de neurones, adaptée par apprentissage à la détermination de zones d'intérêt, et on peut analyser chaque zone d'intérêt intermédiaire avec une seconde partie du réseau de neurones, adaptée par apprentissage à la détermination d'objets non déformés ; [0023] - dans sa deuxième étape on peut déterminer dans chaque image obtenue la voie de circulation sur laquelle est situé un objet déterminé et la position relative de cet objet déterminé dans sa voie de circulation, puis on peut déterminer dans chaque image obtenue la position relative de chaque voie de circulation déterminée pour chaque objet déterminé par rapport à la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule. Dans ce cas, dans sa troisième étape on peut générer l'instruction de conduite en fonction de la position relative de chaque voie de circulation déterminée pour chaque objet déterminé et de la position relative de chaque objet déterminé dans sa voie de circulation. [0024] L'invention propose également un dispositif d'assistance destiné à assister la conduite d'un véhicule à conduite au moins partiellement autonome, circulant sur une portion d'une route comprenant un nombre N de voies de circulation définies chacune par deux délimitations, avec N > 1, et comportant au moins un capteur acquérant des images, ayant une première déformation, d'un environnement au moins devant le véhicule. [0025] Ce dispositif d'assistance se caractérise par le fait qu'il comprend au moins un processeur et au moins une mémoire agencés pour effectuer les opérations consistant a: [0026] - obtenir au moins une image de l'environnement acquise par le capteur, [0027] - analyser l'image obtenue avec un réseau de neurones, ayant fait l'objet d'un ap- prentissage de détection d'objets au moyen d'une base de données stockant des images d'environnement non déformées et des images d'objets connus ayant la première déformation, pour déterminer si elle contient au moins une zone d'intérêt comportant un objet connu, puis, dans l'affirmative, appliquer à chaque zone d'intérêt de cette image obtenue une seconde déformation, inverse de la première déformation, pour obtenir une zone d'intérêt intermédiaire, puis analyser chaque zone d'intérêt intermédiaire avec le réseau de neurones afin de déterminer un objet non déformé qu'elle contient, puis appliquer la première déformation à chaque objet non déformé déterminé pour obtenir un objet déformé, puis détecter chaque objet déformé dans l'image obtenue et déterminer des informations qui le représentent, et [0028] - générer une instruction de conduite configurée pour adapter la conduite du véhicule, en fonction des informations déterminées pour chaque objet contenu dans une zone d'intérêt déterminée. [0029] L'invention propose également un produit programme d'ordinateur comprenant un jeu d'instructions qui, lorsqu'il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en oeuvre un procédé d'assistance du type de celui présenté ci-avant pour adapter la conduite d'un véhicule à conduite au moins partiellement autonome. [0030] L'invention propose également un véhicule, éventuellement de type automobile, à conduite au moins partiellement autonome, circulant sur une portion d'une route comprenant un nombre N de voies de circulation définies chacune par deux délimitations, avec N > 1, et comportant au moins un capteur acquérant des images, ayant une première défoimation, d'un environnement au moins devant le véhicule et un dispositif d'assistance du type de celui présenté ci-avant. Brève description des figures [0031] D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : [0032] [fig.1] illustre schématiquement et fonctionnellement un véhicule situé sur l'une des deux voies de circulation d'une portion de route et équipé d'un capteur et d'un calculateur comportant un exemple de dispositif d'assistance selon l'invention, [0033] [fig.2] illustre schématiquement un exemple d'algorithme mettant en oeuvre un procédé d'assistance selon l'invention, et [0034] [fig.3] 6 illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation d'un dispositif d'assistance selon l'invention. Description détaillée de l'invention [0035] L'invention a notamment pour but de proposer un procédé d'assistance à la conduite, et un dispositif d'assistance à la conduite DA associé, destinés à permettre l'assistance à la conduite d'un véhicule VI à conduite automatisée (ou autonome). [0036] Dans ce qui suit, on considère, à titre d'exemple non limitatif, que le véhicule VI à conduite automatisée (ou autonome), ci-après appelé premier véhicule, est de type automobile. Il s'agit par exemple d'une voiture, comme illustré non limitativement sur la figure I. Mais l'invention n'est pas limitée à ce type de véhicule. Elle concerne en effet tout type de véhicule terrestre à conduite au moins partiellement automatisée et pouvant circuler sur des voies de circulation terrestres. Ainsi, il pourra aussi s'agir d'un véhicule utilitaire, d'un cyclomoteur, d'une motocyclette, d'un minibus, d'un car, d'un robot de stockage dans un entrepôt, ou d'un engin de voirie, par exemple. [0037] On a schématiquement et fonctionnellement représenté sur la figure 1 un premier véhicule VI (à conduite automatisée (ou autonome)), circulant sur l'une des deux voies de circulation VCk (k = I ou 2) d'une portion de route R, ici encadrée par des rambardes de sécurité RS. On notera que la première voie de circulation VCI est ici séparée de la rambarde de sécurité RS droite par une bande d'arrêt d'urgence BAU. Par ailleurs, cette première voie de circulation VCI est délimitée par deux délimitations dl et d,, et la seconde voie de circulation VC2 est délimitée par deux délimitations d, et d3. [0038] On notera également que l'invention concerne toute portion de route comprenant au moins une voie de circulation. Par conséquent, le nombre N de voies de circulation d'une portion de route peut prendre n'importe quelle valeur supérieure ou égale à un (soit N I). [0039] Ce premier véhicule VI comprend au moins un capteur CP et un exemple de réa- lisation d'un dispositif d'assistance à la conduite DA selon l'invention. [0040] Ce capteur CP est chargé d'acquérir des images numériques dans l'environnement qui est situé au moins devant le premier véhicule VI. Par ailleurs, ce capteur CP introduit une première déformation dl connue dans les images d'environnement qu'il acquiert. [0041] On notera que le nombre de capteurs CP (chargés d'acquérir des images numériques) est ici égal à un (1). Mais ce nombre peut prendre n'importe quelle valeur supérieure ou égale à un (1), dès lors que cela permet d'acquérir des images numériques dans l'environnement situé au moins devant le premier véhicule Vl. [0042] Par exemple, le capteur CP peut comprendre au moins une caméra installée dans une 7 partie avant du véhicule (par exemple sur le pare-brise ou sur le rétroviseur intérieur), et chargée d'acquérir des images numériques au moins devant le premier véhicule V1 et éventuellement sur une partie au moins de ses deux côtés latéraux. [0043] En complément du capteur CP, le premier véhicule V1 peut aussi comprendre au moins un capteur à ultrasons et/ou au moins un radar ou lidar installé(s) à l'avant ou à l'arrière ou sur au moins un côté latéral du premier véhicule V1, et/ou au moins une caméra installée dans une partie arrière. [0044] Comme évoqué plus haut, l'invention propose notamment un procédé d'assistance à la conduite destiné à permettre l'assistance à la conduite du premier véhicule VI. [0045] Ce procédé d'assistance (à la conduite) peut être au moins partiellement mis en oeuvre par le dispositif d'assistance (à la conduite) DA qui comprend à cet effet au moins un processeur PR, par exemple de signal numérique (ou DSP (« Digital Signal Processor »)), et une mémoire MD. [0046] Dans l'exemple illustré non limitativement sur la figure I. le dispositif d'assistance (à la conduite) DA fait partie d'un calculateur CA du premier véhicule Vl. Mais cela n'est pas obligatoire. En effet, le dispositif d'assistance DA pourrait comprendre son propre calculateur. Par conséquent, le dispositif d'assistance DA peut être réalisé sous la forme d'une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques (ou « hardware ») et de modules logiciels (ou « software »). La mémoire MD est vive afin de stocker des instructions pour la mise en oeuvre par le processeur PR du procédé d'assistance. [0047] A titre d'exemple, le calculateur CA peut être dédié au contrôle complet de la conduite du premier véhicule V1 pendant chaque phase de conduite automatisée (ou autonome). [0048] Comme illustré sur la figure 2, le procédé d'assistance, selon l'invention, comprend trois étapes qui pour au moins l'une d'entre elles nécessite la présence d'un réseau de neurones RN ayant fait l'objet d'un apprentissage de détection d'objets préalable au moyen d'une base de données qui stocke au moins des images d'environnement non déformées et des images d'objets connus ayant la première déformation dl due au capteur CP. Cette base de données peut donc être considérée comme une base de données normale (c'est-à-dire stockant au moins des images d'environnement non déformées) à laquelle on a adjoint des images d'objets connus ayant la première déformation dl. Ces objets (ou obstacles) connus sont, par exemple, des véhicules de différents types ou des piétons ou des animaux de différentes espèces et/ou tailles ou des objets inanimés de différents types que l'on peut parfois rencontrer sur une voie de circulation VCk (ou plus généralement sur une portion de route R). [0049] On comprendra qu'une fois que le réseau de neurones RN a fait l'objet de son ap- prentissage de détection d'objets au moyen de cette base de données particulière, il 8 peut équiper un véhicule qui ne comprend pas cette dernière. [0050] Par exemple, et comme illustré non limitativement sur la figure 3, le réseau de neurones RN peut faire partie du processeur PR. [0051] Dans une première étape 10 du procédé d'assistance, on (le processeur PR et la mémoire MD) commence(nt) par obtenir au moins une image de l'environnement du premier véhicule V1 acquise avec le capteur CP. [0052] Dans une deuxième étape 20-70 du procédé d'assistance, on (le processeur PR et la mémoire MD) commence(nt) par analyser dans une première sous-étape 20 l'image obtenue avec le réseau de neurones RN, afin de tenter de déterminer au moins une zone d'intérêt ZI comportant un objet (ou obstacle) connu. [0053] Puis, dans une deuxième sous-étape 30 de la deuxième étape 20-70, on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t effectuer un test pour déterminer si au moins une zone d'intérêt ZI, comportant un objet (ou obstacle) connu, a été déterminée lors de l'analyse. [0054] Dans la négative, on (le processeur PR et la mémoire MD) retourne effectuer la première étape 10 pour obtenir une nouvelle image acquise par le capteur CF. [0055] En revanche, dans l'affirmative, on (le processeur PR et la mémoire MD) applique(nt), dans une troisième sous-étape 40 de la deuxième étape 20-70, à la (chaque) zone d'intérêt Z1 de l'image obtenue une seconde déformation d2, qui est mathématiquement l'inverse dc la première déformation dl, pour obtenir une zone d'intérêt intermédiaire ZII (ici d2(ZI) = Zn). [0056] Puis, dans une quatrième sous-étape 50 de la deuxième étape 20-70, on (le processeur PR et la mémoire MD) analyse(nt) la (chaque) zone d'intérêt intermédiaire ZII avec le réseau de neurones RN afin de déterminer un objet non déformé OND qu'elle contient. [0057] Puis, dans une cinquième sous-étape 60 de la deuxième étape 20-70, on (le processeur PR et la mémoire MD) applique(nt) la première déformation dl à chaque objet non déformé OND déterminé pour obtenir un objet déformé OD (ici d1(OND) = OD). [0058] Puis, dans une sixième sous-étape 70 de la deuxième étape 20-70, on (le processeur PR et la mémoire MD) détecte(nt) chaque objet déformé OD dans l'image obtenue dans la première étape 10, et détermine(nt) des informations qui représentent chaque objet déformé OD. La détermination de chaque objet déformé OD dans l'image obtenue lors de la première étape 10 étant très fiable, les informations représentant chaque objet déformé OD sont donc aussi très fiables. [0059] Par exemple, le processeur PR et la mémoire MD peuvent déterminer dans l'image obtenue la voie de circulation VCk sur laquelle est situé un objet déterminé et la position relative de cet objet déterminé dans sa voie de circulation VCk. Puis, le 9 processeur PR et la mémoire MD peuvent déterminer dans l'image obtenue la position relative de chaque voie de circulation déterminée pour chaque objet déterminé par rapport à la voie de circulation VC1 sur laquelle circule le premier véhicule VI. Ces différentes positions constituent des informations représentatives de chaque objet déformé OD. [0060] Le processeur PR et la mémoire MD peu(ven)t, par exemple, déterminer chaque voie de circulation VCk sur laquelle est situé un objet déterminé en fonction de ses délimitations (ici d, et d2, ou d, et d3) détectées sur l'image obtenue ou définies par des données d'une cartographie routière représentatives de la portion de route R. Cette dernière (R) est déterminée à chaque instant en fonction de la position en cours du premier véhicule V1 qui est fournie par un dispositif d'aide à la navigation DN qui est présent dans le premier véhicule V1 de façon permanente (comme illustré sur la figure 1 de façon non limitative), ou de façon temporaire (lorsqu'il fait partie d'un équipement portable ou d'un téléphone mobile intelligent (ou srnartphone ») ou d'une tablette accompagnant un passager). La cartographie routière peut faire partie du dispositif d'aide à la navigation DN précité. Dans ce cas, les données de cartographie routière sont stockées dans une mémoire du dispositif d'aide à la navigation DN ou sur un support de stockage (comme par exemple un CDROM) installé dans un lecteur du premier véhicule VI. En variante, les données de cartographie routière peuvent être téléchargées auprès d'un serveur accessible par voie d'ondes via un module de communication équipant le premier véhicule VI, à la demande du dispositif d'assistance DA. [0061] Enfin, dans une troisième étape 80 du procédé d'assistance, on (le processeur PR et la mémoire MD) génère(nt) une instruction de conduite qui est configurée pour adapter la conduite du premier véhicule VI, en fonction des informations déterminées dans la sixième sous-étape 70 pour chaque objet contenu dans une zone d'intérêt ZI déterminée. [0062] Par exemple, l'instruction de conduite peut être déterminée en fonction de la position relative de chaque voie de circulation VCk déterminée pour chaque objet déterminé et de la position relative de chaque objet déterminé dans sa voie de circulation VCk. [0063] Dans l'exemple illustré non limitativement sur la figure 1, le processeur PR détecte dans l'image obtenue la présence d'un deuxième véhicule V2 devant le premier véhicule VI et sur la même voie de circulation VCI que celle sur laquelle circule ce dernier (VI), et d'un troisième véhicule V3 devant le premier véhicule VI et sur la voie de circulation VC2 qui est placée à gauche de celle sur laquelle circule ce dernier (VI). L'analyse d'images successives peut, par exemple, permettre de déterminer que le troisième véhicule V3 est en train de dépasser le deuxième véhicule V2. Dans ce cas, l'instruction générée peut réclamer l'adaptation de la vitesse du premier véhicule VI afin qu'il suive le deuxième véhicule V2 au moins tant que le troisième véhicule V3 n'a pas fini de le dépasser. [0064] Mais d'autres informations, représentatives des objets déterminés et provenant d'autres capteurs embarqués dans le premier véhicule VI ou fournies par des véhicules voisins de ce dernier (V1) ou par l'infrastructure routière (par exemple au moyen de messages de type Car2X ou V2X), peuvent être utilisées en complément par le processeur PR et la mémoire MD pour générer une instruction de conduite. Ainsi, ils peuvent, par exemple, utiliser des informations dynamiques telles que des vitesses (éventuellement relatives). [0065] Grâce à l'application dans chaque véhicule V1 des déformations d2 et dl sur les seules zones d'intérêt, on peut limiter notablement la quantité de calculs à réaliser et la capacité de la mémoire supplémentaire. Par conséquent, l'invention offre les avantages des première et seconde solutions de l'art antérieur (présentées dans la partie introductive) mais pas les inconvénients principaux de ces dernières. En outre, l'apprentissage du réseau de neurones RN peut se faire au moyen d'une base de données (comportant au moins des images non déformées et des images d'objets ayant la première déformation dl induite par le capteur CP du véhicule V1), dont le poids est peu augmenté par rapport à celui d'une base de données de l'art antérieur, cc qui facilite sa mise en oeuvre. [0066] De préférence, dans la deuxième étape 20-70 le réseau de neurones RN peut effectuer chaque analyse après avoir fait l'objet d'un apprentissage de détection d'objets au moyen d'une base de données qui stocke des images d'environnement non déformées et associées à des données (ou annotations) représentatives des objets connus qu'elles contiennent et des images d'objets connus ayant la première déformation dl et associées à des données (ou annotations) représentatives de leurs objets déformés. Cela permet de faciliter les calculs que doit effectuer le processeur PR. Ces données (ou annotations) associées peuvent être, par exemple, des types d'objet (véhicules de différents types, piétons, animaux de différentes espèces et/ou tailles, objets inanimés de différents types), ou des contours d'objets. [0067] On notera, comme illustré non lirnitativement sur la figure 3, que le réseau de neurones RN peut comporter une première partie Pl adaptée par apprentissage à la détermination des zones d'intérêt, et une seconde partie P2 adaptée par apprentissage à la détermination d'objets non déformés OND. Dans ce cas, dans la deuxième étape 20-70 on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t analyser l'image obtenue dans la première étape 10 avec la première partie Pl du réseau de neurones RN (afin de déterminer des zones (l'intérêt ZI), et analyser chaque zone d'intérêt intermédiaire ZII avec la seconde partie P2 du réseau de neurones RN afin de déterminer les objets non déformés OND. [0068] On notera également que l'invention propose aussi un produit programme 11 d'ordinateur comprenant un jeu d'instructions qui, lorsqu'il est exécuté par des moyens de traitement de type circuits électroniques (ou hardware), comme par exemple le processeur PR, est propre à mettre en oeuvre le procédé d'assistance à la conduite décrit ci-avant pour assister la conduite du premier véhicule VI. [0069] On notera également que sur la figure 1 le dispositif d'assistance DA est très schéma- tiquement illustré avec seulement sa mémoire vive MD et son processeur PR qui peut comprendre des circuits intégrés (ou imprimés), ou bien plusieurs circuits intégrés (ou imprimés) reliés par des connections filaires ou non filaires. On entend par circuit intégré (ou imprimé) tout type de dispositif apte à effectuer au moins une opération électrique ou électronique. Mais, comme illustré non limitativement sur la figure 3, le dispositif d'assistance DA peut aussi comprendre une mémoire de niasse MM, notamment pour le stockage des données d'images acquises et des données intermédiaires intervenant dans tous ses calculs et traitements. Par ailleurs, ce dispositif d'assistance DA peut aussi comprendre une interface d'entrée IE pour la réception d'au moins les données d'images acquises, les éventuelles données de position du premier véhicule V1, et les éventuelles données de cartographie routière, pour les utiliser dans des calculs ou traitements, éventuellement après les avoir mises en forme et/ou démodulées et/ou amplifiées, de façon connue en soi, au moyen d'un processeur de signal numérique PR'. De plus, ce dispositif d'assistance DA peut aussi comprendre une interface de sortie 1S, notamment pour la transmission des instructions qu'il génère. [0070] On notera également qu'une ou plusieurs étapes et/ou une ou plusieurs sous-étapes de la deuxième étape du procédé d'assistance à la conduite peuvent être effectuées par des composants différents. Ainsi, le procédé d'assistance à la conduite peut-être mis en oeuvre par une pluralité de processeurs de signal numérique, mémoire vive, mémoire de masse, interface d'entrée, interface de sortie. 12 [Revendication I] [Revendication 2]