Brevet FR3093847A1 — publié le 20200918

Description Titre de l'invention : ENTRAÎNEMENT D'UN RÉSEAU DE NEURONES, POUR L'ASSISTANCE À LA CONDUITE D'UN VÉHICULE PAR DÉTERMINATION DE DÉLIMITATIONS DIF- FICILEMENT OBSERVABLES Domaine technique de l'invention [0001] L'invention concerne les véhicules terrestres à conduite au moins partiellement au- tomatisée (ou autonome) et éventuellement de type automobile, et plus précisément l'entraînement d'un réseau de neurones destiné à détecter des délimitations d'une voie de circulation sur laquelle circule 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 cc véhicule ou à apporter tout type d'aide à une personne physique conduisant cc véhicule. Cela couvre donc toute conduite automatisée (ou autonome), du niveau I au niveau 5 dans le barème de l'OICA (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] 11 existe de nombreux procédés d'assistance à la conduite de véhicules (à conduite au moins partiellement automatisée), et notamment ceux qui ont pour but de contrôler la conduite en fonction d'informations déterminées dans l'environnement des véhicules à partir d'une analyse de données acquises dans ces derniers par leurs capteurs, et en particulier de données numériques d'images. [0005] Certaines de ces informations d'environnement sont les délimitations des voies de circulation sur lesquelles circulent les véhicules, et à partir desquelles on peut, notamment, déterminer le nombre de voies de circulation d'une même route, la voie de circulation sur laquelle circule un véhicule, la position relative de ce dernier sur sa voie 2 de circulation et la manoeuvre que ce véhicule doit effectuer, comme par exemple un dépassement par changement de voie de circulation ou un maintien dans sa voie de circulation. 11 est donc indispensable de déterminer correctement les délimitations d'au moins la voie de circulation qui est empruntée par un véhicule (en particulier par rapport à un référentiel attaché à ce dernier). [0006] Or, il arrive fréquemment, actuellement, que les délimitations soient temporairement confondues avec des éléments qui sont présents sur la voie de circulation, comme par exemple des reflets ou des joints de goudron, non seulement du fait du pouvoir de résolution assez moyen des images d'environnement acquises par les caméras embarquées et du positionnement de ces dernières, mais également du fait des conditions météorologiques et/ou d'éclairement variables. On comprendra en effet que la pluie, la glace, le brouillard ou un éclairement rasant peuvent induire des variations des couleurs acquises des délimitations, ce qui peut tromper les algorithmes et donc provoquer des erreurs de décision de conduite. En outre, il peut arriver que des délimitations soient localement masquées, et donc invisibles sur des images d'environnement acquises, notamment en cas de neige, de brouillard épais, ou de bouc (ou tout autre matériau). [0007] Il a certes été proposé un procédé d'assistance utilisant un réseau de neurones préa- lablement entraîné, au moyen d'une base de données constituée à partir de données d'environnement acquises lors de phases de roulage par au moins un capteur d'un véhicule d'analyse, afin de déterminer des délimitations, et un module de filtrage chargé de filtrer ces délimitations déterminées en fonction de la valeur d'un paramètre de confiance qui leur est attribué, afin de ne retenir que celles qui sont estimées suffisamment robustes (ou fiables). Cependant, une telle solution de filtrage s'avère « curative » et non préventive, dans la mesure où elle ne fait que trier les mauvaises détections résultant d'une acquisition et/ou d'une analyse imparfaite(s) une fois que le véhicule est déjà au niveau des délimitations concernées et donc potentiellement trop tard, mais ne corrige pas l'acquisition et l'analyse (permettant de réaliser ce même tri avant que le véhicule n'entre sur la zone comportant les délimitations détectées en amont du véhicule, et donc permettant ainsi leur prise en compte dans le processus d'analyse et de décision du véhicule). Par conséquent, cette solution de filtrage ne garantit pas que les délimitations filtrées sont effectivement utilisables pour contrôler la conduite automatisée d'un véhicule. [0008] L'invention a donc notamment pour but d'améliorer la situation. Présentation de l'invention [0009] Elle propose notamment à cet effet un procédé d'entraînement destiné à entraîner un réseau de neurones, lui-même destiné à détecter des délimitations d'une voie de cir- 3 culation sur laquelle circule un véhicule à conduite au moins partiellement automatisée. [0010] Cc procédé [0011] ordinateur comprenant, d'une part, un réseau de neurones d'entraînement se ca- ractérise par le fait qu'il comprend : [0012] - une première étape dans laquelle on acquiert des premières et secondes images res- pectivement de première et seconde portions différentes d'une voie de circulation, avec respectivement des premier et second capteurs installés selon des orientations différentes sur un véhicule d'analyse circulant sur la voie de circulation en simulant le véhicule (automatisé), et on enregistre chaque première image et chaque seconde image, [0013] - une deuxième étape dans laquelle on constitue avec des secondes images suc- cessives enregistrées une image dite aérienne de cette voie de circulation dans une vue du dessus, puis on détermine des délimitations de cette voie de circulation dans cette image aérienne et des éléments susceptibles de représenter des délimitations de cette voie de circulation dans chaque première image, puis on détermine si ces éléments déterminés prolongent ces délimitations déterminées, et dans l'affirmative on enregistre dans une hase de données chaque élément déterminé, tandis que dans la négative on enregistre dans cette hase de données chaque élément déterminé en correspondance de la délimitation déterminée, et [0014] - une troisième étape dans laquelle on entraîne le réseau de neurones avec les enre- gistrements de cette base de données afin qu'il apprenne qu'en présence d'un élément venant d'être déterminé dans une première image il doit utiliser soit cet élément s'il n'est pas stocké en correspondance d'une délimitation, soit la délimitation stockée en correspondance de cet élément. [0015] Cette prise en compte du contexte du véhicule permet un entraînement (ou ap- prentissage) notablement plus complet et plus précis du réseau de neurones, de nature à lui permettre de déterminer plus facilement, plus précisément et de façon plus fiable des délimitations lors de phase d'assistance de la conduite d'un véhicule, et donc à présenter un taux d'erreur de détection (et en particulier de « faux positifs ») réduit par rapport aux réseaux de neurones de l'art antérieur. [0016] Le procédé d'entraînement selon l'invention peut comporter d'autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : [0017] - dans sa première étape on peut acquérir des premières images de premières portions successives de la voie de circulation situées chacune à une distance prédéfinie devant le véhicule d'analyse et des secondes images de secondes portions successives de la voie de circulation situées chacune à proximité immédiate du véhicule d'analyse ; [0018] + dans sa première étape on peut, par exemple, acquérir les secondes images de secondes portions successives de la voie de circulation qui sont situées à proximité immédiate d'une partie arrière du véhicule d'analyse ; [0019] - dans sa première étape on peut enregistrer chaque première image et chaque seconde image en correspondance d'au moins une information contextuelle. Dans ce cas, dans sa deuxième étape, si les éléments déterminés prolongent les délimitations déterminées, on peut enregistrer dans la hase de données chaque élément déterminé en correspondance de chaque information contextuelle enregistrée qui lui correspond, tandis que dans la négative on enregistre dans la hase de données chaque élément déterminé en correspondance de la délimitation déterminée et de chaque information contextuelle enregistrée qui lui correspond, et dans la troisième étape on peut entraîner le réseau de neurones avec les enregistrements de la hase de données afin qu'il apprenne qu'en présence d'au moins une information contextuelle en cours et d'un élément venant d'être déterminé dans une première image il doit utiliser soit cet élément s'il est stocké en correspondance de cette information contextuelle en cours, soit la délimitation stockée en correspondance de cette information contextuelle en cours et de cet élément ; [0020] + dans sa première étape on peut, par exemple, utiliser au moins une information contextuelle qui est choisie parmi une information météorologique relative à un environnement en cours du véhicule d'analyse, une information lumineuse représentative d'une luminosité extérieure devant le véhicule d'analyse, une information de masquage par une matière reçue par voie d'ondes dans le véhicule d'analyse, une activation du système d'éclairage extérieur du véhicule d'analyse, et une position angulaire du soleil par rapport à une ligne d'horizon située devant le véhicule d'analyse ; [0021] dans sa première étape l'information météorologique peut être choisie parmi de la pluie, de la glace, de la neige, et du brouillard ; [0022] dans sa première étape l'information météorologique peut être reçue par voie d'ondes dans le véhicule d'analyse ou bien fournie par un détecteur équipant le véhicule d'analyse ; [0023] dans sa première étape on peut déterminer la position angulaire du soleil dans l'image acquise ou en fonction d'un horaire en cours et d'une position géographique en cours du véhicule d'analyse. [0024] 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'entraînement du type de celui présenté ci-avant pour entraîner un réseau de neurones destiné à détecter des délimitations d'une voie de circulation sur laquelle circule un véhicule à conduite au moins partiellement automatisée. [0025] L'invention propose également un dispositif d'entraînement, destiné à entraîner un réseau de neurones lui-même destiné à détecter des délimitations d'une voie de cir- culation sur laquelle circule un véhicule à conduite au moins partiellement automatisée. [0026] Cc dispositif d'entraînement se caractérise par le fait qu'il comprend au moins un processeur et au moins une mémoire agencés pour effectuer les opérations consistant à: [0027] - obtenir des premières et secondes images respectivement de première et seconde portions différentes d'une voie de circulation, acquises avec respectivement des premier et second capteurs installés selon des orientations différentes sur un véhicule d'analyse circulant sur la voie de circulation en simulant le véhicule (automatisé), puis [0028] - constituer avec des secondes images successives enregistrées une image dite aérienne de cette voie de circulation dans une vue du dessus, puis [0029] - déterminer des délimitations de cette voie de circulation dans cette image aérienne et des éléments susceptibles de représenter des délimitations de cette voie de circulation dans chaque première image, puis [0030] - déterminer si ces éléments déterminés prolongent ces délimitations déterminées, et dans l'affirmative enregistrer dans une base de données chaque élément déterminé, ou dans la négative enregistrer dans cette base de données chaque élément déterminé en correspondance de la délimitation déterminée, et [0031] - entraîner le réseau de neurones avec les enregistrements de cette base de données afin qu'il apprenne qu'en présence d'un élément venant d'être déterminé dans une première image il doit utiliser soit cet élément s'il n'est pas stocké en correspondance d'une délimitation, soit la délimitation stockée en correspondance de cet élément. [0032] L'invention propose également un à entraîner et destiné à détecter des délimitations d'une voie de circulation sur laquelle circule un véhicule à conduite au moins partiellement automatisée, et, d'autre part, un dispositif d'entraînement du type de celui présenté ci-avant et couplé au réseau de neurones. Brève description des figures [0033] D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : [0034] [fig.]] illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation d'un ordinateur équipé d'un exemple de réalisation d'un dispositif d'entraînement selon l'invention et d'un réseau de neurones à former, et [0035] [fig.2] illustre schématiquement un exemple d'algorithme mettant en oeuvre un procédé d'entraînement selon l'invention. 6 Description détaillée de l'invention [0036] L'invention a notamment pour but de proposer un procédé (l'entraînement, et un dispositif d'entraînement DE associé, destinés à permettre l'entraînement d'un réseau de neurones RN, lui-même destiné ensuite à détecter des délimitations d'une voie de circulation sur laquelle circule un véhicule à conduite au moins partiellement automatisée, y compris lorsque ces délimitations sont difficilement observables. [0037] Dans ce qui suit, on considère, à titre d'exemple non limitatif, que le véhicule à conduite automatisée (ou autonome) est de type automobile. Il s'agit par exemple d'une voiture. 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. [0038] Comme évoqué plus haut, l'invention propose notamment un procédé d'entraînement destiné à permettre l'entraînement d'un réseau de neurones RN, lui-même destiné ensuite à détecter des délimitations d'une voie dc circulation sur laquelle circule un véhicule à conduite au moins partiellement automatisée. On comprendra que ce réseau de neurones RN est destiné, une fois entraîné, à équiper le véhicule précité, ci-après dit automatisé. Plus précisément, ce réseau de neurones RN est destiné à faire partie d'un dispositif d'assistance à la conduite équipant un véhicule automatisé, afin de déterminer des délimitations d'au moins la voie dc circulation sur laquelle circule ce dernier. [0039] Lc procédé d'entraînement, selon l'invention, peut être mis en oeuvre au moins par- tiellement par un dispositif d'entraînement DE qui comprend à cet effet au moins un processeur PR, par exemple dc signal numérique (ou DSP (« Digital Signal Processor »)), et une mémoire MD, comme illustré non limitativement sur la figure 1. Par ailleurs, la mise en oeuvre de ce procédé d'entraînement nécessite au moins un véhicule d'analyse, simulant le véhicule automatisé, et équipé d'au moins des premier et second capteurs installés respectivement selon des première et seconde orientations différentes afin d'acquérir respectivement des premières et secondes images respectivement de première et seconde portions différentes de la voie de circulation sur laquelle il circule. [0040] Par exemple, chacun de ces premier et second capteurs peut comprendre au moins une caméra chargée d'acquérir des images numériques dans l'environnement du véhicule d'analyse. Comme on le verra plus loin ces capteurs sont destinés à acquérir des données d'environnement permettant la détermination d'éléments sur la voie de circulation sur laquelle circule leur véhicule d'analyse. [0041] A titre d'exemple non limitatif, le premier capteur peut acquérir des premières 7 images de premières portions successives de la voie de circulation qui sont situées chacune à une distance prédéfinie (par exemple comprise entre 0 ni et 100 ni devant le (ou en amont du) véhicule d'analyse, et le second capteur peut acquérir des secondes images de secondes portions successives de la voie de circulation qui sont situées chacune à proximité immédiate du véhicule d'analyse (par exemple comprise entre 0 ni et 5 ni (en amont et/ou en aval du véhicule d'analyse)). A cet effet, le premier capteur peut, par exemple, comprendre au moins une caméra installée dans une partie avant du véhicule d'analyse (par exemple sur le pare-brise ou sur le rétroviseur intérieur ou sur le toit ou dans un montant de haie ou encore dans une calandre (dans le cadre d'un véhicule assez haut tel qu'un pick-up ou un bus)) et chargée d'acquérir des images numériques au moins devant ce véhicule d'analyse (à « longue distance ») et éventuellement sur une partie au moins de ses deux côtés latéraux. Un tel premier capteur est souvent dit « frontal » par l'homme de l'art car il a un axe principal d'observation qui est faiblement incliné par rapport à la voie de circulation. [0042] Pour ce qui concerne le second capteur, il peut, par exemple, acquérir des secondes images de secondes portions successives de la voie de circulation qui sont situées à proximité immédiate de la partie arrière du véhicule d'analyse. Un tel second capteur est souvent dit « de carrosserie » par l'homme de l'art, car il comprend habituellement au moins une caméra fixée sur la carrosserie, dans une partie basse, en ayant son axe principal d'observation fortement incliné par rapport à la voie de circulation (afin de donner des images quasiment en vue du dessus). Ce type de capteur est par exemple chargé de fournir des images de l'environnement arrière pour l'aide au stationnement (on parle alors de caméra de recul en cas d'implantation à l'arrière du véhicule). Mais, le second capteur pourrait, par exemple, acquérir des secondes images de secondes portions successives de la voie de circulation qui sont situées à proximité immédiate de la partie avant du véhicule d'analyse pour constituer une vue aérienne par observation directe, ou par mémorisation (et juxtaposition) d'acquisitions successives afin d'étendre la surface ainsi observée de « dessus ». [0043] Comme illustré non limitativement sur la figure 1, le dispositif d'entraînement DE peut faire au moins partiellement partie d'un ordinateur OS qui comprend également le réseau de neurones RN devant être entraîné (ou formé). Mais cela n'est pas obligatoire. En effet, le dispositif d'entraînement DE pourrait comprendre son propre calculateur et être couplé à un ordinateur OS comprenant le réseau de neurones RN devant être entraîné (ou formé). Par conséquent, le dispositif d'entraînement DE 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 d'une partie au moins du procédé d'entraînement. 8 [0044] On notera que l'ordinateur OS peut être fixe ou portable ou bien peut faire partie d'un serveur. Il peut être embarqué dans le véhicule d'analyse ou être déporté pour un traitement de masse (éventuellement dans un nuage (ou « cloud »)). [0045] Le procédé d'entraînement, selon l'invention, comprend des première 10-20, deuxième 30-70 et troisième 80 étapes décrites ci-après en référence à la figure 2. [0046] Dans une sous-étape 10 de la première étape 10-20 du procédé d'entraînement, on acquiert des premières il et secondes i2 images respectivement de première et seconde portions différentes de la voie de circulation du véhicule d'analyse, avec respectivement les premier et second capteurs de ce dernier (installés selon des orientations différentes). Puis, dans une sous-étape 20 de la première étape 10-20 on enregistre chaque première image il et chaque seconde image i2. [0047] On comprendra que les images il et i2 sont acquises lors de phases de roulage du véhicule d'analyse, et qu'elles sont enregistrées dans une mémoire immédiatement après grâce à un ordinateur embarqué dans le véhicule d'analyse. [0048] Dans une sous-étape 30 de la deuxième étape 30-70 du procédé d'entraînement, on (le processeur PR et la mémoire MD) constitue(ne) avec des secondes images i2 successives (enregistrées dans la première étape 10-20) une image dite aérienne de la voie de circulation concernée dans une vue du dessus. Par exemple, on utilise entre 3 et 5 secondes images i2 successives pour constituer une image aérienne ia. Il est aussi possible de raisonner en distance parcourue plutôt qu'en temps (ou nombre d'images), notamment lorsque le véhicule circule à vitesse lente. Dans ce cas, il est possible de ne pas remettre à jour la carte pour économiser des ressources de calcul et/ou pour éviter de perdre les anciennes données. [0049] Puis, dans une sous-étape 40 de la deuxième étape 30-70 du procédé d'entraînement, on (le processeur PR et la mémoire MD) détermine(nt) des délimitations dj de la voie de circulation dans cette image aérienne ia (constituée dans la sous-étape 30) et des éléments ej qui sont susceptibles de représenter des délimitations dj de cette voie de circulation dans chaque première image ii. Il est important de noter que les délimitations dj déterminées dans une image aérienne ia sont considérées comme celles de la voie de circulation, de façon certaine, alors que les éléments ej peuvent être ces mêmes délimitations dj ou bien des reflets ou des joints de goudron. [0050] Puis, dans une sous-étape 50 de la deuxième étape 30-70 du procédé d'entraînement, on (le processeur PR et la mémoire MD) détermine(nt) si ces éléments déterminés ej prolongent ces délimitations déterminées dj. Pour ce faire, on peut, par exemple, déterminer par le calcul si la position géographique d'un élément ej correspond à la position géographique de la délimitation déterminée dj correspondante (éventuellement à une extrapolation d'une prolongation de cette dernière (dj) compte tenu de sa forme), mais aussi si la forme de cet élément ej correspond à la forme de cette délimitation dé- 9 terminée dj (éventuellement à celle d'une extrapolation d'une prolongation de cette dernière (dj) compte tenu de sa forme). [0051] Dans l'affirmative (et donc en cas de prolongation effective (ou de correspondance)), on (le processeur PR et la mémoire MD) enregistre, dans une sous-étape 60 de la deuxième étape 30-70 du procédé d'entraînement, dans une base de données BD, chaque élément ej déterminé. [0052] En revanche, dans la négative (et donc en l'absence de prolongation effective (ou de correspondance)), on (le processeur PR et la mémoire MD) cnregistre(nt), dans une sous-étape 70 de la deuxième étape 30-70 du procédé d'entraînement, dans la base de données BD, chaque élément déterminé ej en correspondance de la délimitation déterminée dj. La base de données BD stocke alors des premiers enregistrements (ej) et des seconds enregistrements (cj', dj'). [0053] Comme illustré non limitativement sur la figure 1, la base de données BD peut faire partie de l'ordinateur OS, afin d'être accessible directement au dispositif d'entraînement DE et au réseau de neurones RN. Mais, elle (BD) pourrait faire partie d'un autre ordinateur (éventuellement distant) ou d'un serveur couplé à l'ordinateur OS et accessible via au moins un réseau de communication. [0054] Puis, dans une sous-étape 70 de la troisième étape 80, on (le processeur PR et la mémoire MD) entraîne(nt) le réseau de neurones RN avec les premiers et seconds enregistrements de la hase de données BD. Cc type d'entraînement est destiné à apprendre au réseau de neurones RN qu'en présence d'un élément venant d'être déterminé dans une première image il (par un premier capteur de son futur véhicule automatisé) il doit utiliser soit cet élément (premier enregistrement) s'il n'est pas stocké en correspondance d'une délimitation, soit la délimitation stockée en correspondance de cet élément (dans un second enregistrement). [0055] On notera que ce type d'entraînement, de type dit « supervisé », est classique et bien connu de l'homme de l'art. [0056] On comprendra que lors de l'entraînement, le réseau de neurones RN va recevoir en entrée au moins une première image il dans laquelle il va déterminer des éléments ej susceptibles de représenter des délimitations dj. Puis, le réseau de neurones RN va rechercher dans la base de données BD un premier ou second enregistrement comprenant cet élément ej. S'il trouve un premier enregistrement, le réseau de neurones RN apprend que le même élément ej qu'il détectera dans le futur sera effectivement une délimitation dj de la voie de circulation de son véhicule automatisé. En revanche, s'il trouve un second enregistrement, le réseau de neurones RN apprend que le même élément ej qu'il détectera dans le futur ne sera pas une délimitation de la voie de circulation de son véhicule automatisé et qu'à la place il devra utiliser la délimitation dj initialement associée à cet élément ej. [0057] Lorsque l'on présente au réseau de neurones RN suffisamment d'exemples (c'est-à-dire de couples [entrée (images), sortie (délimitations) associée]), il apprend sa propre représentation de cc qu'est une délimitation dans l'image. Il faut donc constituer une hase de données annotée (c'est-à-dire qui indique la sortie à obtenir pour toute donnée d'entrée) suffisamment « riche » (en termes de couverture des cas rencontrés) pour permettre au réseau de neurones RN d'être plus performant sur un plus grand nombre de situations. L'approche proposée permet, par filtrage basée sur l'analyse des détections conjointes sur l'image frontale et sur la vue aérienne locale, d'obtenir ces annotations et donc de constituer la hase de données d'apprentissage associée de manière automatisée. Cela permet de traiter davantage de cas, donc de couvrir davantage de cas dans la hase de données d'apprentissage, donc de rendre le réseau de neurones RN (et le système de décision dans lequel il sera implémenté) plus robuste (en particulier aux cas limites) et plus performant (en particulier moins de faux positifs). [0058] L'entraînement (ou l'apprentissage) du réseau de neurones RN est notablement plus complet et plus précis, et donc de nature à lui permettre, une fois qu'il fera partie d'un dispositif d'assistance à la conduite équipant un véhicule automatisé, de déterminer plus facilement, plus précisément et de façon plus fiable des délimitations lors d'une phase d'assistance de la conduite de ce véhicule automatisé. [0059] On notera qu'il est particulièrement avantageux dans la sous-étape 20 de la première étape 10-20 d'enregistrer chaque première image il et chaque seconde image i2 en correspondance d'au moins une information contextuelle ic. On obtient alors des multiplets de type (il, ic) et (i2, ic). On comprendra que pour ce faire le véhicule d'analyse est alimenté en direct en infonnation(s) contextuelle(s) ic de façon automatisée ou de façon assistée ou supervisée par un technicien. On notera que le dispositif d'entraînement DE peut éventuellement comprendre un module additionnel présent dans l'ordinateur embarqué et chargé de contrôler les enregistrements des multiplets (il, ic) et (i2, ic). [0060] Dans ce cas, dans la sous-étape 60 de la deuxième étape 30-70 du procédé d'entraînement, si les éléments déterminés prolongent les (ou correspondent aux) délimitations déterminées (affirmative), on (le processeur PR et la mémoire MD) enregistre(nt) dans la base de données BD, chaque élément ej déterminé en correspondance de chaque information contextuelle enregistrée ic qui lui correspond (c'est-à-dire qui fait partie du multiplet (il, ic) comportant la première image il dans laquelle il a été détecté). [0061] En revanche, dans la négative (et donc en l'absence de prolongation effective (ou de correspondance)), on (le processeur PR et la mémoire MD) enregistre(nt), dans la sous- étape 70 de la deuxième étape 30-70 du procédé d'entraînement, dans la base de 11 données BD, chaque élément déterminé ej en correspondance de la délimitation déterminée dj et de chaque information contextuelle enregistrée ic qui lui correspond (c'est-à-dire qui fait partie du multiplet (il, ic) comportant la première image il dans laquelle il a été détecté). La base de données BD stocke alors des premiers enregistrements de type (ej, ic) et des seconds enregistrements de type (cf , dj', ic'). [0062] Ensuite, dans la sous-étape 70 de la troisième étape 80, on (le processeur PR et la mémoire MD) entraîne(nt) le réseau de neurones RN avec les premiers et seconds enregistrements de la hase de données BD. Ainsi, le réseau de neurones RN apprend qu'en présence d'au moins une information contextuelle en cours (concernant son futur véhicule automatisé) et d'un élément venant d'être déterminé dans une première image il (par un premier capteur de son futur véhicule automatisé) il doit utiliser soit cet élément s'il est stocké en correspondance de cette information contextuelle en cours (dans un premier enregistrement), soit la délimitation qui est stockée en correspondance de cette information contextuelle en cours et de cet élément (dans un second enregistrement). [0063] En présence de cette option avec utilisation d'informations contextuelles, lors de l'entraînement, le réseau de neurones RN va recevoir en entrée, d'une part, une première image il dans laquelle il va déterminer des éléments ej susceptibles de représenter des délimitations dj, et, d'autre part, au moins une information contextuelle ic. Puis, le réseau de neurones RN va rechercher dans la hase de données BD un premier ou second enregistrement comprenant cet élément ej et chaque information contextuelle ic reçue. S'il trouve un premier enregistrement, le réseau de neurones RN apprend que le même élément ej qu'il détectera dans le futur dans les mêmes conditions contextuelles (ic) sera effectivement une délimitation dj de la voie de circulation de son véhicule automatisé. En revanche, s'il trouve un second enregistrement, le réseau de neurones RN apprend que le même élément ej qu'il détectera dans le futur dans les mêmes conditions contextuelles (ic) ne sera pas une délimitation de la voie de circulation de son véhicule automatisé et qu'à la place il devra utiliser la délimitation dj initialement associée à cet élément ej dans les mêmes conditions contextuelles (ic). [0064] Par exemple, dans la sous-étape 20 de la première étape 10-20 on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t utiliser au moins une information contextuelle choisie parmi une information météorologique relative à l'environnement en cours du véhicule d'analyse, une information lumineuse représentative de la luminosité extérieure devant le véhicule d'analyse, une information de masquage par une matière (telle que de la boue, de la terre, ou du sable) reçue par voie d'ondes dans le véhicule d'analyse, une activation du système d'éclairage extérieur du véhicule d'analyse, et une position angulaire du soleil pal- rapport à une ligne d'horizon située devant le véhicule 12 d'analyse. [0065] A titre d'exemple, chaque information météorologique peut être choisie parmi de la pluie, de la glace, de la neige, et du brouillard. [0066] Egalement à titre d'exemple, chaque information météorologique peut être reçue par voie d'ondes dans le véhicule d'analyse (par un module de communication de ce dernier, ou bien un téléphone mobile intelligent (ou « smartphone ») ou une tablette accompagnant un technicien embarqué), ou bien peut être fournie par un détecteur équipant le véhicule d'analyse (comme par exemple un détecteur de pluie). [0067] Egalement à titre d'exemple, on peut déterminer la position angulaire du soleil dans une image acquise (en particulier une première il) ou en fonction de l'horaire en cours et de la position géographique en cours du véhicule d'analyse, par exemple fournie par un dispositif d'aide à la navigation qu'il comprend de façon permanente ou de façon temporaire (lorsqu'il fait partie d'un équipement portable ou bien d'un téléphone mobile intelligent ou d'une tablette accompagnant un technicien). [0068] On notera qu'une fois que le réseau de neurones RN fait partie d'un dispositif d'assistance à la conduite équipant un véhicule automatisé, s'il a été entraîné en tenant compte d'information(s) contextuelle(s), il est informé de chaque information contextuelle à prendre en compte (éventuellement une seule selon l'entraînement qu'il a reçu) soit par un calculateur de ce véhicule automatisé, soit par un module de communication présent dans ce véhicule automatisé de façon permanente ou de façon temporaire (et faisant partie, par exemple, d'un téléphone mobile intelligent ou d'une tablette d'un passager). [0069] On notera également qu'une fois que le réseau de neurones RN est entraîné et fait partie d'un dispositif d'assistance à la conduite, il n'a a priori, plus besoin d'être couplé à une base de données similaire à sa base de données BD d'entraînement. Mais on pourrait envisager que le dispositif d'assistance à la conduite comprenne une base de données pouvant être complétée par apprentissage de nouvelles situations lors de phases de roulage du véhicule automatisé. Dans ce cas, on peut également envisager que le réseau de neurones RN continue d'apprendre et donc réduise au cours du temps son taux d'erreur de détection de délimitation grâce à ces compléments de la base de données. Cependant il est actuellement préférable de constituer une base de données d'apprentissage des nouveaux cas (ceux pour lesquels le système s'est mal comporté, ce qui est détectable par l'approche proposée qui est la même que celle permettant de filtrer les bonnes détections pour alimenter la base de données d'apprentissage initiale), puis de faire réapprendre le réseau de neurones RN avec ces nouveaux cas en plus des cas initiaux. Cette dernière étape peut avoir lieu de manière maîtrisée par le constructeur (par exemple en récoltant ces cas clans le nuage (ou « cloud ») pour l'ensemble des véhicules, au moment des passages en concession par exemple), puis en 13 redistribuant les réseaux de neurones mis à jour par le biais de mises à jour validées. Une approche intermédiaire consiste à réaliser des mises àjour locales (c'est-à-dire au niveau de chaque véhicule), niais sur des portions souvent empruntées et pour lesquelles les « corrections » de la partie filtrage ont pu être confirmées par le nombre d'occurrences d'apparition. [0070] On notera également que l'invention propose aussi un produit programme 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'entraînement décrit ci-avant pour entraîner un réseau de neurones RN destiné à détecter des délimitations d'une voie de circulation sur laquelle circule un véhicule à conduite au moins partiellement automatisée. [0071] On notera également que sur la figure 1 le dispositif d'entraînement DE est très sché- matiquement illustré avec 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 1, le dispositif d'entraînement DE peut aussi comprendre une mémoire de niasse MM, notamment pour le stockage temporaire des images acquises, des éventuelles informations contextuelles, des positions géographiques, et d'éventuelles données intermédiaires intervenant dans tous ses calculs et traitements. Par ailleurs, ce dispositif d'entraînement DE peut aussi comprendre une interface d'entrée IE pour la réception d'au moins les images acquises, les éventuelles informations contextuelles et les positions géographiques, 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'entraînement DE peut aussi comprendre une interface de sortie IS, notamment pour la transmission de commandes et instructions au réseau de neurones RN pendant son entraînement. [0072] On notera également qu'une ou plusieurs étapes et/ou une ou plusieurs sous-étapes du procédé d'entraînement peuvent être effectuées par des composants différents. Ainsi, le procédé d'entraînement peut-être mis en oeuvre par une pluralité de processeurs de signal numérique, mémoire vive, mémoire de masse, interface d'entrée, interface de sortie. 14 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3]