Brevet FR3107349A1 — publié le 20210820

La présente invention fournit un procédé implémenté par ordinateur et un système informatique pour naviguer dans une installation. Par exemple, le procédé implémenté par ordinateur comprend: la réception, à partir d’une caméra, d’au moins une image; l’évaluation, par un processeur, d’un emplacement actuel de la caméra dans l’installation basée sur ladite au moins une image et des données de modèle de l’installation; la génération, par le processeur, d’un chemin virtuel de l’emplacement actuel de la caméra à un emplacement de destination dans l’installation à l’aide des données de modèle de l’installation; la génération et l’émission d’informations de navigation jusqu’à l’emplacement de destination selon le chemin virtuel. Figure pour l’abrégé: Fig. 1 Procédé et système de carte et de navigation assistées par caméra La présente invention concerne généralement une carte et la navigation assistée par caméra, et spécifiquement un procédé et système pour la navigation dans une installation. Habituellement, les personnes trouvent qu’il est difficile de naviguer dans une installation et ont par conséquent besoin d’une aide spéciale. Par exemple, les voyageurs ont besoin de l’aide de cartes, panneaux, du service client, d’autres voyageurs, de cartes internes, etc. L’infrastructure actuelle et les systèmes connus n’ont pas encore réglé ces problèmes. Les systèmes connus pour le guidage intérieur utilisent une combinaison du système de positionnement global (GPS) et d’autres technologies telles que le Bluetooth, l’Infrarouge, le Wi-Fi, le RFID, etc. pour fournir des informations détaillées et précises sur l’emplacement aux utilisateurs. Par exemple, un représentant de cette catégorie de systèmes est révélé dans la demande US 9 539 164 B2. Cependant, de tels systèmes sont impraticables en raison du besoin de matériel supplémentaire pour fournir des informations d’emplacement. De plus, les services GPS ne sont pas accessibles dans des installations parce qu’ils sont basés sur des satellites et que des visibilités directes sur les satellites sont requises pour le service GPS. La présente invention règle ces inconvénients et propose un procédé et système pour la navigation dans une installation qui ne nécessite pas l’utilisation de matériel supplémentaire, et qui ne dépend pas de l’accessibilité des services GPS. Un premier aspect de la présente invention fournit un procédé implémenté par ordinateur pour naviguer dans une installation, comprenant, la réception, à partir d’une caméra, d’au moins une image; l’évaluation, par un processeur, d’un emplacement actuel de la caméra dans l’installation basée sur ladite au moins une image et des données modèle de l’installation; la génération, par le processeur, d’un chemin virtuel de l’emplacement actuel de la caméra vers un emplacement de destination dans l’installation à l’aide des données de modèle de l’installation; la génération et l’émission d’informations de navigation jusqu’à l’emplacement de destination selon le chemin virtuel. Dans certains exemples, les données de modèle de l’installation comprennent des données d’images d’une pluralité d’images, les données d’images de chaque image comprenant des informations d’emplacement correspondant à un emplacement dans l’installation à partir de laquelle l’image a été acquise; des informations d’objets correspondant à un objet de l’installation dans l’image; des informations de distance correspondant à une distance entre l’objet et l’emplacement; les premières informations de relation précisant, en tant que première relation, une distance et une direction relative pour naviguer d’un objet à un autre objet de l’image; et les deuxièmes informations de relation précisant, en tant que deuxième relation, une distance et une direction relative pour naviguer de l’emplacement à partir duquel l’image a été acquise à un emplacement à partir duquel une autre image a été acquise. Dans certains exemples, l’évaluation de l’emplacement actuel comprend: la division, par le processeur, de ladite au moins une image en un ou plusieurs blocs d’image; la détection, par le processeur dans ledit un ou plusieurs blocs, de candidats objets correspondant aux objets de l’installation basée sur les informations d’objets à partir des données de modèle de l’installation; la détermination, par le processeur, de valeurs de distance jusqu’aux objets candidats détectés sur la base des informations d’objets et des informations de distance de l’objet correspondant provenant des données de modèle de l’installation; la détermination, par le processeur d’une distance entre des objets candidats basée sur des valeurs de distance; et l’évaluation, par le processeur, de l’emplacement actuel de la caméra basée sur les informations d’emplacements provenant des données de modèle de l’installation et les valeurs de distance jusqu’aux objets candidats détectés. Dans certains exemples, l’évaluation de l’emplacement actuel comprend par ailleurs: l’exécution, par le processeur, de la classification d’objets concernant les objets candidats de l’image basée sur des valeurs de distance et la distance pour détecter les objets de l’installation. Dans certains exemples, le procédé implémenté par ordinateur comprend par ailleurs: la réception, via un dispositif d’entrée, d’informations sur un objet de destination dans l’installation jusqu’auquel la caméra doit naviguer; la recherche, par le processeur dans les données de modèle, d’au moins un bloc d’image d’une image, les informations d’objet dans les données de modèle de l’installation correspondant aux informations sur l’objet de destination; l’évaluation, par le processeur comme emplacement de destination, d’un emplacement de l’objet de destination basé sur les données d’image des images comprenant l’objet de destination. Dans certains exemples, la génération d’un chemin virtuel comprend: la détermination, par le processeur, d’une relation entre les objets candidats dans les blocs d’image de l’image et l’objet de destination basée sur les premières et les deuxièmes informations de relation dans les données de modèle de l’installation; et la détermination, par le processeur, du chemin virtuel basé sur la relation déterminée. Dans certains exemples, l’émission des informations de navigation comprennent l’affichage, sur un écran, de ladite au moins une image et des informations de navigation. Dans certains exemples, le procédé implémenté par ordinateur comprend par ailleurs la génération, par le processeur, des données de modèle de l’installation. La génération comprend: l’acquisition, par la caméra provenant d’une pluralité d’emplacements dans l’installation, d’une ou de plusieurs images. La génération comprend par ailleurs, pour chacune de la pluralité d’images, les étapes de détermination, par le processeur, d’informations de profondeur basées sur l’image et les informations d’image fournies par la caméra; la génération, par le processeur, d’informations d’emplacement basées sur l’emplacement à partir duquel l’image a été acquise; la division, par le processeur, de l’image en un ou plusieurs blocs d’image; la détection, par le processeur, d’objets de l’installation dans ledit un ou plusieurs blocs d’image et la génération d’informations d’objet définissant les caractéristiques des objets détectés, les informations d’objet incluant des informations indiquant le bloc d’image de l’image; la détermination, par le processeur, d’une distance entre des objets détectés dans ledit un ou plusieurs blocs d’image et l’emplacement à l’aide des informations de profondeur et la génération d’informations de distance correspondant à l’objet détecté dans un bloc d’image; le calcul par le processeur d’une distance entre des objets détectés dans ledit un ou plusieurs blocs d’image et une direction relative décrivant la manière de naviguer d’un objet dans un premier bloc d’image jusqu’à un autre objet dans un deuxième bloc d’image, et la génération des premières informations de relation basées sur la distance et la direction relative, les premières informations de relation incluant une information indiquant le premier et le deuxième bloc d’image de l’image; la détermination, par le processeur, d’une distance entre l’emplacement à partir duquel l’image été acquise et un autre emplacement à partir duquel une autre image a été acquise sur la base des informations d’emplacement de l’image et de l’autre image, et une direction relative décrivant la manière de naviguer de l’emplacement à l’autre emplacement, et la génération des deuxièmes informations de relations basées sur la distance et la direction relative, les deuxièmes informations de relation incluant des informations indiquant l’image et l’autre image; et la génération, par le processeur, des données d’image de l’image, incluant les informations d’emplacement, les informations d’objet, les premières informations de relation et les deuxièmes informations de relation. Dans certains exemples, le procédé implémenté par ordinateur comprend: le stockage, par le processeur, de ladite au moins une image; et l’exécution, par le processeur, d’opérations d’apprentissage automatique à l’aide de ladite au moins image et des données de modèle de l’installation pour générer des données de modèle mises à jour de l’installation. Un deuxième aspect de la présente invention fournit un système informatique pour naviguer dans une installation, comprenant: un processeur; un dispositif caméra; et au moins un dispositif mémoire accessible par le processeur. Le dispositif mémoire contient un corps d’instructions de programme qui, lorsqu’il est exécuté par le processeur, amène le système informatique pour implémenter un procédé comprenant: la réception, à partir de la caméra, d’au moins une image; l’évaluation d’un emplacement actuel de la caméra dans l’installation basée sur ladite au moins une image et des données modèle de l’installation; la génération d’un chemin virtuel de l’emplacement actuel de la caméra vers à un emplacement de destination dans l’installation à l’aide des données de modèle de l’installation; la génération et l’émission des informations de navigation jusqu’à l’emplacement de destination selon le chemin virtuel. Dans certains exemples, le système est par ailleurs agencé pour exécuter le procédé selon des exemples du premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, un produit-programme informatique est fourni. Le produit programme informatique comprend des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, amènent l’ordinateur à exécuter le procédé selon un premier aspect et les exemples de ceux-ci. Les aspects décrits ci-dessus et exemples présentent un résumé simplifié afin de fournir une compréhension basique de certains aspects des procédés et les systèmes informatiques discutés dans les présentes. Ce résumé n’est pas un aperçu détaillé des procédés et des systèmes informatiques discutés dans les présentes. Il ne vise pas à identifier les éléments clés/critiques ou à délimiter la portée de tels procédés et des systèmes informatiques. Son unique objectif est de présenter certains concepts sous une forme simplifiée comme un prélude à la description plus détaillée qui est présentée plus loin. Les dessins en annexe illustrent divers exemples de la présente invention et, avec la description générale de l’invention faite ci-dessus, et la description détaillée des exemples donnés ci-dessous, expliquent les modes de réalisation de l’invention. Sur les dessins, les mêmes numéros de référence sont utilisés pour indiquer les mêmes parties dans les différentes vues. La illustre un aperçu illustrant les composants généraux d’un système informatique pour naviguer dans une installation. La illustre un système exemplaire incorporant le système informatique de la . La illustre un procédé pour naviguer dans une installation selon un exemple. La illustre un exemple pour évaluer l’emplacement actuel de la caméra selon le bloc330 du procédé de la . La illustre un exemple pour générer le chemin virtuel selon le bloc340 du procédé de la . La illustre un exemple pour générer les données de modèle selon le bloc310 du procédé de la . La illustre un exemple pour diviser l’image en un ou plusieurs blocs d’image. La illustre une image exemplaire provenant de la caméra au niveau du bloc320 du procédé de la . La illustre l’image exemplaire de la divisée en blocs d’image. La illustre les blocs d’image de l’image exemplaire de la avec des objets candidats détectés. La illustre la détection de valeurs de distance jusqu’aux objets candidats dans les blocs d’image de l’image exemplaire de la . La illustre la classification d’objets candidats dans les blocs d’image de l’image exemplaire de la . La illustre la détermination d’une relation entre l’objet dans les blocs d’image de l’image exemplaire de la . La illustre l’image exemplaire de la avec les blocs d’image qui sont marqués comme appropriés à un chemin. La illustre l’image exemplaire de la avec les blocs d’image qui sont marqués comme un chemin virtuel. La illustre un premier exemple de détermination d’une relation entre un objet détecté et l’objet de destination. La illustre un deuxième exemple de détermination d’une relation entre un objet détecté et l’objet de destination. La est une représentation schématique d’un système informatique qui fournit les fonctionnalités d’un système informatique pour naviguer dans une installation comme présenté à la FIG.2. Avant de passer à la description détaillée d’exemples, quelques aspects plus généraux sur des techniques impliquées seront expliqués en premier. La présente invention concerne d’une manière générale la navigation dans une installation. Le terme «naviguer» à un sens commun et est précisément compris dans la détermination de l’emplacement et de la direction vers une destination. Le terme « installation » inclut tout type de bâtiments et structures. Des exemples d’installation incluent des bâtiments d’aéroport avec un ou plusieurs étages (par ex. les zones d’enregistrement et les bâtiments de terminaux), les hôpitaux, les centres commerciaux, etc. La présente invention concerne plus spécifiquement la navigation à l’intérieur d’une installation à partir d’un emplacement dans l’installation à un autre emplacement dans l’installation (c.-à-d. à l’intérieur). On comprendra que la présente invention ne se limite pas à la navigation à l’intérieur et peut également être utilisée pour la navigation à l’extérieur, c.-à-d. à l’extérieur des installations, par ex. dans une ville. Dans la présente invention, les éléments, composants et objets dans l’installation sont communément appelés objet de l’installation. Des exemples d’objets sont des murs, des piliers, des portes, des sièges, des panneaux, des bureaux, des kiosques, etc. La présente invention utilise des techniques d’apprentissage automatique (ML) et applique des algorithmes et des modèles statistiques que les systèmes informatiques utilisent pour exécuter des tâches spéciales sans utiliser des instructions explicites, en répondant plutôt à des motifs et à l’inférence principalement. Les algorithmes d’apprentissage automatique construisent un modèle mathématique basée sur des données d’échantillon, connues sous le nom de «données d’apprentissage » afin de faire des prédictions et de prendre des décisions sans être explicitement programmés pour exécuter la tâche. La présente invention utilise, comme base de données, un modèle mathématique appelé modèle de données de l’installation dans les présentes. Les données de modèle sont basées sur une pluralité d’images provenant de l’installation. Comme illustre ultérieurement, la présente invention utilise des techniques de détection d’objets et de classifications d’objets pour détecter des exemples d’objets sémantiques d’une certaine catégorie telle que les êtres humains, des bâtiments, des voitures, etc. dans des images numériques et des vidéos. Chaque catégorie d’objets a ses propres caractéristiques spéciales qui permettent de classifier la catégorie. Les techniques de détection d’objets et de classification d’objets sont par exemple basées sur le ML ou l’apprentissage profond. Les approches connues basées sur le ML incluent un histogramme de caractéristiques de gradients orientés (HOG). La détection d’objets inclut également l’extraction de caractéristiques pour extraire les caractéristiques des images numériques et la reconnaissance de caractéristiques pour reconnaître les caractéristiques extraites pour être des caractéristiques qui aident à la classification. La illustre un aperçu illustrant les composants généraux d’un système informatique100 pour naviguer dans une installation. Le système100 comprend un composant110 implémentant une fonction pour recevoir au moins une image provenant d’une caméra. Les composants110 peut également recevoir une pluralité d’images en séquence ou une pluralité de trames d’une vidéo. Les images/trames reçues sont pré-traitées par le composant120 implémentant une ou plusieurs fonctions de pré-traitement telles que la création d’une grille et la division de l’image en blocs d’images, et des augmentations incluant des filtres et des perspectives. Les images sont ensuite encore traitées en utilisant des techniques de ML par une collecte de plusieurs composants interagissant les uns avec les autres. La collection comprend un composant130 pour implémenter une fonction d’un modèle de détection d’objet, un composant140 pour implémenter une fonction d’un modèle de classification d’objet, et un composant150 pour implémenter une fonction d’un modèle de classification de chemin. Le composant130 détecte les candidats pour des objets dans les images (c.-à-d., le composant détecte des régions d’intérêt dans les images). Le composant140 classe les candidats pour des objets et reconnaît par conséquent des objets dans les images. Le composant150 identifie des régions dans les images appropriées à un chemin (par ex., le sol d’une installation est approprié, tandis que les plafonds, murs ou obstacles ne le sont pas). Basé sur les candidats détectés ou objets, un composant160 pour implémenter une fonction de construction d’une relation détermine les relations entre elles. Les relations définissent un chemin pour naviguer d’un emplacement actuel à un emplacement de destination dans l’installation. Le composant160 tient compte de la sortie du composant150 et ainsi des régions non appropriées pour le chemin. Un composant170 pour implémenter une fonction de construction d’une carte utilise la relation construite par le composant160 et génère un chemin virtuel le long duquel par ex. un utilisateur peut aller de l’emplacement actuel à l’emplacement de destination. Le composant170 génère également des informations de navigation selon le schéma virtuel. Les informations de navigation sont fournies et affichées avec l’image pour l’utilisateur. Par conséquent, la présente invention fournit une carte assistée par caméra et un système de navigation, ne requérant aucun matériel supplémentaire comme dans US 9 539 164 B2. La illustre un système exemplaire incorporant le système informatique de la . Le système informatique100 correspond au système présenté à la . C’est-à-dire que le système informatique100 peut comprendre un processeur et au moins un dispositif de mémoire accessible par le processeur. Le dispositif mémoire contient un corps d’instructions de programme qui, lorsqu’il est exécuté par le processeur, amène le système informatique à implémenter un procédé comprenant: la réception d’au moins une image; l’évaluation d’un emplacement actuel de la caméra dans l’installation basée sur ladite au moins une image et des données modèle de l’installation; la génération d’un chemin virtuel de l’emplacement actuel de la caméra à un emplacement de destination dans l’installation à l’aide des données de modèle de l’installation; la génération et l’émission d’informations de navigation jusqu’à l’emplacement de destination selon chemin virtuel. Le système informatique100 peut communiquer, via une connexion de communication appropriée, avec un dispositif informatique110 tel qu’un dispositif mobile. Le dispositif informatique110 peut comprendre un dispositif caméra112, un dispositif d’affichage114 et un dispositifs d’entrée116. Le dispositif caméra112 acquiert la dite au moins une image et le dispositif informatique110 transmet ladite au moins une image au système informatique110. Le dispositif informatique110 reçoit des informations de navigation du système informatique110 et affiche lesdites informations sur le dispositif d’affichage114, par exemple, avec ladite au moins une image acquise. Les informations sur l’emplacement de destination sont entrées via le dispositif d’entrée116 et le dispositif informatique110 transmet les informations sur les informations de destination au système informatique100. Les systèmes informatiques100 et les dispositifs informatiques110 peuvent communiquer avec un système dorsal120, par ex. des demandes/réponses API. Le système dorsal120 peut être un système d’apprentissage contigu et/ou un système d’analyse et de prédiction des données. Par exemple, le système dorsal120 génère et met à jour les données de modèle. Passons à présent à la , un procédé exemplaire pour naviguer dans une installation sera décrit. Il est noté que tous les blocs illustrés à la ne sont pas nécessaires pour exécuter le procédé exemplaire. Au moins les blocs ayant des lignes rompues sont en option et/ou peuvent être exécutés seulement une fois. Le procédé illustré à la peut être exécuté par un ou plusieurs dispositifs informatiques tels qu’un ordinateur personnel, un serveur, un dispositif mobile tel qu’un PDA, un smartphone, un téléphone mobile, une tablette, entre autres. Dans un exemple, un système informatique tel que décrit dans les présentes peut être utilisé pour exécuter le procédé de la , le système informatique peut comprendre un processeur et au moins un dispositif de mémoire accessible par le processeur. Le dispositif de mémoire contient un corps d’instructions des programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur, amènent le système informatique à implémenter le procédé de la . Le système informatique peut également comprendre une caméra, ou la caméra peut être couplée au système informatique. Le système informatique peut également être couplé au dispositif informatique et la caméra est connectée ou incorporée dans le dispositif informatique. Le procédé300 commence au bloc310 par la génération les données de modèle de l’installation. La génération des données de modèle sera décrite plus en détail ci-dessous en référence à la . Comme expliqué ci-dessus, les données de modèle forment la base de données du procédé de la . Les données de modèle peuvent être stockées dans le dispositif de mémoire du système informatique et sont par conséquent accessibles par le processeur. Dans un exemple, comme résultat du bloc310, les données de modèle de l’installation comprennent les données images d’une pluralité d’images. Comme décrit ultérieurement en référence à la , une pluralité d’images sera acquise par la caméra de l’intérieur de l’installation et utilisée comme des données d’échantillon ou d’apprentissage. La pluralité d’images est traitée de sorte à générer un modèle de l’installation que les techniques de ML utilisent pour faire des prédictions ou prendre des décisions En particulier, le modèle comprend des données concernant des objets de l’installation, permettant aux techniques de ML de prédire et de décider qu’une structure dans une image correspond à un objet particulier de l’installation. Dans l’exemple, les données d’image de chaque image utilisée comme des données d’échantillon ou d’apprentissage comprennent des informations d’emplacement correspondant à un emplacement dans l’installation à partir duquel l’image a été acquise, des informations d’objet correspondant à un objet de l’installation dans l’image, des informations de distance correspondant à une distance entre l’objet et l’emplacement, les premières informations de relation précisant une distance et une direction relative pour naviguer d’un objet à un autre objet de l’image, et les deuxièmes informations de relation précisant, une distance et une direction relative pour naviguer de l’emplacement à partir duquel l’image a été acquise à un emplacement à partir duquel une autre image a été acquise. Dans les présentes, les premières informations de relation peuvent également être appelées première relation, et les deuxièmes informations de relation deuxième relation. Au bloc320, au moins une image (également dénommée carreau) est reçue de la caméra. Dans un exemple spécifique, la dite au moins une image peut également être représentée par des trames d’un flux vidéo acquis par une caméra vidéo. À un emplacement dans l’installation, la caméra est utilisée pour acquérir au moins une image provenant de l’environnement au niveau de l’emplacement (c.-à-d. un espace physique dans une direction provenant de l’emplacement). L’image peut être transmise sous toute forme appropriée, par ex., via le couplage, par la caméra au système informatique qui reçoit l’image. Alternativement, l’image peut être stockée sous toute forme appropriée au niveau d’une mémoire couplée à la caméra et récupérée par le système informatique. Un exemple d’une image600 reçue de la caméra est décrit à la . Dans cet exemple (également dénommé exemple d’aéroport), l’installation est un aéroport, en particulier un hall d’arrivée. Comme illustré, le hall d’arrivée comprend plusieurs objets tels que des piliers, un carrousel à bagages, une fenêtre, un sol, un plafond avec des éclairages, une porte, et un panneau avec le numéro «1» suspendu au plafond, entre autres. Ces objets sont également représentés (inclus) dans l’image. En option, au bloc325, des informations sur un objet de destination dans l’installation jusqu’au quel la caméra doit naviguer sont reçues. Au bloc325, l’emplacement de destination est évalué. Dans un exemple, l’opération du bloc325 implique la réception, via un dispositif d’entrée, d’informations sur un objet de destination (par ex., un nom de l’objet de destination). Les informations peuvent être saisies sous toute forme appropriée, incluant l’entrée de texte, l’entrée vocale, etc. Les informations sur l’objet de destination sont utilisées pour rechercher une image ou un bloc image d’une image incluant des informations d’objet correspondant à l’objet de destination. Par exemple, si les informations d’objet incluent le nom de l’objet, les données de modèle peuvent être recherchées en utilisant le nom de l’objet de destination comme clé de recherche. S’il est trouvé, un emplacement à partir duquel les images incluant l’objet de destination est évalué sur la base des données d’image des images. Au bloc330, un emplacement actuel de la caméra dans l’installation est évalué. L’évaluation est effectuée sur la base de l’image et des données de modèle de l’installation. Pour naviguer dans l’installation, l’emplacement actuel de la caméra représente le point de départ du chemin pour naviguer le long du point de destination. Au bloc330, l’emplacement où l’image a été requise, c.-à-d. où la caméra a été placée lors de l’acquisition de l’image, est évalué et utilisé comme emplacement actuel. L’orientation de la caméra peut également être évaluée (c.-à-d., la direction telle que le nord, l’est, le sud, l’ouest etc., dans laquelle la caméra était orientée lors de l’acquisition de l’image) avec l’emplacement évalué comme base ou point de référence. Selon un exemple, l’évaluation au bloc330 du procédé de la être exécuté comme illustré à la . Premièrement, au bloc420, l’image est divisée en un ou plusieurs blocs d’image. Les blocs d’images ne se chevauchent pas et sont contigus (directement adjacents les uns aux autres). Un exemple de division de l’image est fourni à la . Comme montré en exemple, l’image peut être divisée en n x n (n étant un nombre entier) de blocs d’image, tous ayant la même taille. Également, l’image peut être divisée en n x m (n, m étant des nombres entiers) blocs d’image et la taille des blocs d’image peut également être différente. La division peut également être exécutée de manière adaptative et/ou dynamique, en fonction des caractéristiques d’image. Par exemple, si des régions de l’image sont floues tandis que d’autres ne le sont pas, la taille des blocs d’image pour les régions floues peut être supérieure à la taille des blocs d’image pour d’autres régions non floues. Également, dans un exemple, l’image peut, lors d’une première étape, être prise telle quelle (c.-à-d. «divisée» en un bloc d’image uniquement). Sur la base des résultats du traitement ultérieur du bloc d’image, comme décrit plus en détail ci-dessous, il peut être décidé de diviser encore l’image en 2 x 2 blocs d’image par ex., lors d’une prochaine étape, etc. Aussi, si nécessaire, des blocs d’image adjacents peuvent être combinés pour former un unique bloc d’image incluant un objet de l’installation et pas uniquement une partie de celui-ci. De manière similaire, un bloc d’image peut également être divisé en une pluralité de sous blocs d’image. La , divisant l’image600 de l’exemple de l’aéroport en une pluralité de blocs d’image, est présentée. Une grille610 est appliquée sur l’image600, divisant l’image600 en blocs d’image, par ex., le bloc d’image620-1 et le bloc d’image620-2. Alors, au bloc422, des objets candidats correspondant aux objets de l’installation sont détectés dans ledit un ou plusieurs blocs d’image. Dans un exemple, la détection des objets candidats est exécutée pour chacun des blocs d’image séparément et peut ainsi être exécutée en parallèle. Ce processus est également appelé détection des objets utilisant le modèle de détection d’objets comme décrit ci-dessus pour détecter les régions d’intérêt dans le bloc d’image. Par exemple, des caractéristiques peuvent être extraites du bloc d’image et comparer aux informations des caractéristiques dans les informations d’objets, c.-à-d. des caractéristiques extraites d’objets de l’installation. A la FIG.6C, deux blocs d’image630 et 640 de l’image600 de l’exemple de l’aéroport sont présentés. La détection d’objets comme décrite a été exécutée sur chacun des deux blocs d’image630 et 640. Ainsi, une première région632 dans un bloc d’image630 a été identifié comme ayant des caractéristiques (par ex., une valeur d’histogramme) qui correspond aux caractéristiques d’un objet de l’installation (par ex., un carrousel à bagages). La première région632 représente un objet candidat dans le bloc d’image630. De manière similaire, une première région642 et une deuxième région644 ont été identifiés comme objets candidats dans un bloc d’image640. La première région642 a des caractéristiques correspondant aux caractéristiques d’objet de l’installation (par ex., un carrousel à bagage ou un escalator ou une rampe), tandis que la deuxième région644 a des caractéristiques correspondant aux caractéristiques d’un objet de l’installation (par ex. un panneau suspendu au plafond). En particulier, il est possible de détecter que la deuxième région644 inclue des caractéristiques correspondant à un numéro «1», limitant ainsi les objets candidats à des panneaux suspendus au plafond avec le numéro «1». Au bloc424, des valeurs de distance jusqu’aux objets candidats détectés dans le bloc422 sont déterminées. Comme décrit ci-dessus, les données de modèle comprennent des informations d’objet correspondant à un objet de l’installation et les informations de distance précisant une distance entre l’objet et un emplacement de la caméra qui a acquis une image avec l’objet. À partir des données de modèle, les informations d’objets de chaque objet étant un objet candidat détecté, les informations de distance correspondante sont obtenues à partir des données de modèle. Sur la base des caractéristiques de l’objet candidat (par ex. la largeur en nombre de pixels) et l’objet dans les données de modèle, la valeur de distance peut être déterminée sur la base des informations de distance pour l’objet. Cette détermination peut inclure des techniques de ML ou de triangulation, comme le comprendra la personne de métier. À la , un exemple de détermination de valeurs de distance jusqu’à l’objet candidat632 dans le bloc d’image630 (désigné O1) et les objets candidats642,644 dans le bloc d’image640 (désigné O2) présenté à la est illustré. À partir des données de modèle, les informations de distance relatives à l’objet O1 sont récupérées dans les données de modèle. Comme décrit, les informations de distance précisent une distance de l’objet à l’emplacement à partir duquel l’image d’échantillon ou d’apprentissage avec l’objet a été prise. Cette distance est utilisée pour évaluer et par conséquent déterminer les valeurs de distanced11 et d12 d’un emplacement de caméra présumé (désigné emplacement de caméra à la ) à l’objet O1. Les valeurs de distance d21 et d22 sont aussi déterminées pour l’objet O2 de manière similaire. De plus, au bloc426, une distance entre les objets candidats détectésau bloc 422 sont déterminées sur la base des valeurs de distance déterminées au bloc424. Là encore, la personne de métier comprendra que des techniques de ML ou de triangulation puissent être appliquées. Dans l’exemple de la , la distance D1 entre les objets candidats O1 et O2 (c.-à-d. les blocs d’image630 et 640) est déterminée sur la base d’une ou de plusieurs valeurs de distance d11, d12, d21 et d22. Enfin, au bloc430, l’emplacement actuel de la caméra est évalué sur la base des informations d’emplacement provenant des données de modèle et des valeurs de distance déterminées au bloc426. Comme décrit, les informations d’emplacement précisant un emplacement dans l’installation où la caméra a été placée lors de l’acquisition d’une image d’échantillon ou d’apprentissage à partir de laquelle les données d’image et les informations d’objet des objets dans l’image d’échantillon ou d’apprentissage ont été générées. Par exemple, l’emplacement peut supposé être un emplacement de référence auquel les informations de distance jusqu’aux objets correspondent. Sur cette base, les emplacements relatifs des objets peuvent être déterminés. À partir des emplacements relatifs des objets, l’emplacement de la caméra peut être déterminé en utilisant les valeurs de distance déterminées (par ex., au point d’intersection des valeurs de distance d11 et d12 provenant de l’emplacement relatif de O1 et des valeurs de distance d21 et d22 provenant de l’emplacement relatif d’O2). La personne de métier comprendra que d’autres techniques incluant des techniques de ML ou de triangulation puisse être appliquées. En option, dans un exemple, l’évaluation au bloc330 du procédé de la peut par ailleurs comprendre l’exécution de la classification d’objets concernant les objets candidats au bloc428 (par ex., en utilisant le modèle de classification d’objets tel que décrit dans les présentes). La classification d’objets consiste à classer et reconnaître les objets candidats comme des objets de l’installation. Dans cet exemple, la classification d’objets peut se baser sur les valeurs de distance déterminées au bloc424 et la distance déterminée au bloc426. Comme décrit ci-dessus, les données de modèle comprennent des informations de distance précisant la distance entre un objet et un emplacement, et la première information de relation précisant la distance entre deux objets de l’installation. Sur la base de la distance entre eux et les distances jusqu’à un emplacement, un score indique la probabilité que les objets correspondent à des objets particuliers dans l’installation. En outre, une probabilité qu’un objet candidat corresponde à un objet particulier dans l’installation peut être déterminée à partir des informations d’objet (par ex., en utilisant les caractéristiques de l’objet). La illustre un résultat d’exécution de la classification d’objets du bloc428 concernant les objets candidats632,642 et 644 dans les blocs d’image630 et 640, comme présenté à la . Comme illustré, l’objet candidat632 au bloc d’image630 est classé comme carrousel à bagages, par ex. sur la base de caractéristiques telles qu’un histogramme, la couleur, l’emplacement, la texture, etc. De manière similaire, l’objet candidat642 au bloc d’image640 est classé comme panneau suspendu au plafond, par ex. basé sur une caractéristique telle que le nombre «1». L’objet candidat644 au bloc d’image640 n’est pas classé (c.-à-d. non classé), étant donné qu’il peut correspondre à différents objets, tels qu’un carrousel à bagage ou un escalator, avec la même probabilité. L’objet candidat644 peut par conséquent être ignoré dans le traitement ultérieur du bloc d’image. Les objets classés peuvent être utilisés pour déterminer des valeurs de distance et une relation entre les objets classés. La illustre une relationR1 entre les objets classésO1 et O2 déterminés par ex. en utilisant les premières informations de relation provenant des données de modèle. De plus, des valeurs de distance déterminées au bloc422 concernant les objets candidats peuvent être adaptées ou corrigées eu égard aux objets classés. Par exemple, les valeurs de distanced11, d12, d21 et d22 de la , peuvent être remplacées par les valeurs de distancec11, c12, c21 et c22, respectivement. La détermination des valeurs de distancec11, c12, c21 et c22 est exécuté de manière similaire au bloc422 comme décrit ci-dessus. Revenons à la , un chemin virtuel provenant de l’emplacement actuel de la caméra évalué au bloc330 vers un emplacement de destination dans l’installation est généré au bloc340. Le chemin virtuel le long duquel il faut naviguer de l’emplacement actuel à l’emplacement de destination peut être généré en utilisant les données de modèle de l’installation. Par exemple, comme décrit ci-dessus, les objets de l’installation sont déterminés dans l’image prise à partir de l’emplacement actuel. À partir des données de modèles, des relations précisant les distances et les directions entre les objets peuvent être déterminées. Le chemin virtuel correspond par conséquent à une séquence de relations à partir d’un premier objet à l’emplacement actuel jusqu’à un objet à proximité de l’emplacement de destination. En d’autres termes, le chemin virtuel peut être compris comme une séquence d’étapes pour mouvoir la caméra par une distance donnée dans une direction donnée (par ex. mouvoir la caméra de 50m au nord puis de 30m à l’est pour arriver à l’emplacement de destination). Selon un exemple, la génération au bloc340 du procédé de la être exécuté comme illustré à la . Premièrement, au bloc440, une relation entre les objets candidats et l’objet de destination est déterminée. L’objet de destination peut être évalué conformément à une instruction ou des informations au bloc325, comme décrit plus en détail ci-dessous. La relation est déterminée sur la base des premières et/ou des deuxièmes informations de relation provenant des données de modèle. Sur la base des relations, les distances et les directions relatives d’un bloc d’image à un autre bloc d’image et d’une image à une autre image sont déterminées. En cas de relations multiples, un score est déterminé et seule la relation ayant le score le plus élevé est utilisée. Les exemples de détermination de la relation selon le bloc442 sont décrits aux FIGS 7A et 7B. L’exemple de la illustre la relation d’un objet au bloc d’imageT42 (désigné point de départ S et correspondant à l’emplacement actuel) dans le carreau1 (image1) à un objet du bloc d’imageT14 (désigné point de destination D et correspondant à l’emplacement de destination) dans le carreau2 (image2). Sur la base de la deuxième information de relation, il faut naviguer du block d’imageT42 du carreau1 conformément à la relationR12 pour arriver au bloc d’imageT42 du carreau2 (la direction relative qui peut être normalisée est vers l’est). La distance du carreau1 au carreau2 est déterminée à partir des deuxièmes informations de relation. Alors, sur la base de la première information de relation, il faut naviguer par ex. vers le nord à partir du bloc d’imageT42 du carreau2 au bloc d’imageT12 du carreau2 et vers l’est du bloc d’imageT12 du carreau2 au bloc d’image14 du carreau2 (c.-à-d. avec les relationsR2 et R3). La personne de métier comprendra que l’illustration de la représente seulement un exemple. En tout cas, les directions sont vers le nord (c.-à-d. vers le haut de l’image), l’est (c.-à-d. vers la droite de l’image), le sud (c.-à-d. vers le bas de l’image) ou l’ouest (c.-à-d. vers la gauche de l’image). L’exemple de la illustre également la relation d’un point de départ S au bloc d’imageT42 dans le carreau1 vers un point de destination D au bloc d’imageT14 du carreau4 (image2). Dans l’exemple de la , on détermine sur la base des deuxièmes informations de relation du carreau2 qu’il est possible de naviguer vers le carreau3 (c.-à-d. la relation R23) ou vers le carreau n (c.-à-d. la relation R2n). Afin de décider quelles relations suivre, on détermine quelle relation est la plus forte. Par exemple, des scores basés sur les distances selon les deuxièmes informations de relation sont calculés (par ex., plus la distance est petite, plus le score est élevé) et des scores plus élevés sont déterminés comme étant plus forts. Dans l’exemple de la , le score de la relationR23 et plus élevé que le score de la relationR2n (par ex., la distance de la Relation R23 est plus petite), indiquant que la relation dans la direction du carreau3 est plus forte. La personne de métier comprendra que l’illustration de la représente seulement un exemple. Au bloc422 de la , le chemin virtuel est déterminé. Le chemin virtuel est déterminé sur la base de la relation déterminée au bloc440. Dans un exemple de génération du chemin virtuel selon le bloc340 du procédé de la , la classification de chemin est exécutée (par ex., en utilisant le modèle de classification de chemin). L’opération de classification de chemin signifie déterminer les blocs d’image des images qui représentent un chemin approprié, c’est-à-dire qui peuvent être utilisés pour naviguer vers l’emplacement de destination/l’objet de destination. La personne de métier comprendra que la classification de chemin peut être formée en utilisant des techniques de ML basées sur les caractéristiques correspondantes (c.-à-d. des carreaux sur le sol, la couleur du sol, les lignes de navigation ou les signes sur le sol, etc.). Par exemple, des blocs d’image qui correspondent aux objets sur le sol de l’installation sont déterminés. Un exemple de classification de chemin concernant l’image600 de la est décrit à la . Dans cet exemple non limitatif, des blocs d’image650-1 et 650-2 sont détectés et classés comme étant des objets sur le sol et par conséquent des blocs d’image appropriés pour déterminer le chemin. D’autres blocs d’image tels que le bloc d’image à gauche du bloc d’image650-2 ne sont pas appropriés parce qu’ils incluent un objet différent d’un objet sur le sol qui peut être considéré comme étant un obstacle. À la , l’image exemplaire600 de la avec des blocs d’image marqués comme chemin virtuel déterminé au bloc 442 est illustrée. Par exemple, des blocs d’image660-1 et 660-5 sont des blocs d’image du chemin virtuel. Les scores (non présentés) comme décrit ci-dessus concernant les relations, peuvent être associés aux blocs d’image. Par exemple, les scores associés au bloc d’image660-3 à 660-5 peuvent avoir une valeur de «99», tandis que le score du bloc d’image660-2 a une valeur de «50» et le score du bloc d’image 660-1 a une valeur de «0». En décidant quel bloc d’image et ainsi quelle relation suivre, un seuil de «50» peut être utilisé de sorte que seuls les blocs d’images 660-3 à 660-5 doivent être utilisés. La personne de métier comprendra que l’illustration de la représente seulement un exemple. Revenons à la , des informations de navigation sur l’emplacement de destination selon le chemin virtuel généré au bloc340 sont générées et émises. Dans un exemple, les informations de navigation peuvent être émises en affichant, sur un dispositif d’affichage, la dite au moins une image et les informations de navigation. Dans le procédé de la , ladite au moins une image reçue de la caméra peut être stockée dans un dispositif de mémoire. L’image peut être utilisée comme des données d’échantillon ou d’apprentissage dans un procédé pour mettre à jour les données de modèle. Le procédé peut être similaire à la génération des données de modèles selon le bloc310, comme décrit ci-dessous. C’est-à-dire que ladite au moins une image est utilisée lors de l’exécution d’opérations d’apprentissage automatique pour générer les données de modèle de l’installation, mises à jour. La illustre un exemple pour générer les données de modèle selon le bloc310 du procédé de la . Comme décrit ci-dessus, le procédé de la et la présente invention sont basés sur les données de modèle et utilisent les données de modèle lors de la navigation dans l’installation. Les données de modèle forment ainsi la base de données pour le procédé de la . Il est commun et connu dans le domaine des algorithmes de ML que la génération des données de modèle de l’installation concerne la construction d’un modèle mathématique basée sur des données d’échantillon ou d’apprentissage. La génération au bloc310 de la commence en acquérant une pluralité d’images de l’intérieur de l’installation au bloc480. Les images à partir desquelles les données d’échantillon ou d’apprentissage sont acquises en utilisant la caméra. Par exemple, la caméra peut être déplacée vers une pluralité d’emplacements dans l’installation. À chaque emplacement, une ou plusieurs images peuvent être prises par la caméra à partir de l’environnement de l’emplacement (c.-à-d. l’espace physique autour de l’emplacement). Puisque les installations normales telles que les terminaux d’aéroport comprennent une pluralité d’objets différents tels que des piliers, des portes, des sièges, des bureaux etc. les objets dans l’environnement de l’emplacement sont également imagés et sont par conséquent inclus dans les images. Par exemple, à chaque emplacement, quatre images peuvent être acquises par la caméra, une dans chaque direction au nord, à l’est, au sud et à l’ouest. Nombre d’images à l’emplacement n’est pas limité à quatre et également une image ayant une caractéristique panoramique ou de grand angle (c.-à-d. 360 degrés) peut être acquise. Des informations supplémentaires telles que l’emplacement (c.-à-d. un système de coordonnées appliqué à l’installation), les conditions d’éclairage, la direction, les réglages de la caméra tels que le facteur de zoom, l’ouverture, etc. peuvent être associés aux images au niveau de l’emplacement. De telles informations supplémentaires sont également nommées métadonnées d’images et peuvent être stockées dans le format de fichier d’image échangeable (Exif). Le format des images peut être un format JPEG, ou toute autre forme appropriée, et les images peuvent être stockées sur un dispositif de stockage connecté à la caméra. Dans un exemple spécifique, la pluralité d’images peut également être représentée par des trames d’un flux vidéo acquis par une caméra vidéo. Le traitement suivant est exécuté pour chacune de la pluralité d’images de manière séquentielle, en parallèle, par lots, par emplacements, ou de tout autre manière appropriée. Le traitement est exécuté par un système informatique recevant la pluralité d’images de la caméra ou récupérant la pluralité d’images dans un dispositif de stockage. Au bloc482, les informations de profondeur sont déterminées. Les informations de profondeur précisant les distances de l’emplacement aux objets. En effet, puisque les images sont une représentation bidimensionnelle de l’espace physique autour de l’emplacement, les informations de profondeur représentent les informations de la troisième dimension. Les informations de profondeur peuvent être déterminées par un capteur associé à la caméra, ou en appliquant des techniques telles que la triangulation ou le temps de vol. Les informations de profondeur peuvent être aussi déterminées en utilisant des techniques de ML basées sur l’image (c.-à-d. les données d’image) les informations d’image fournies par la caméra, telles que les métadonnées décrites ci-dessus. Les informations de profondeur peuvent être déterminées pour chaque pixel individuel ou groupe de pixels de l’image. Au bloc484, les informations d’emplacements sont générées sur la base de l’emplacement à partir duquel l’image a été acquise. Comme décrit ci-dessus, les informations supplémentaires telles que les métadonnées associées à l’image incluent des informations d’emplacement, de sorte que les informations d’emplacement puissent correspondre à ou être déterminées à partir des informations d’emplacement dans les informations supplémentaires. Les informations d’emplacement peuvent être représentées par des coordonnées d’un système de coordonnées appliquées à l’installation, relatives à un emplacement adjacent de référence. Par exemple, les informations d’emplacement incluent des informations selon lesquelles l’emplacement est à cinq mètres en direction du nord et deux mètres en direction de l’est à partir de l’emplacement de référence. La personne de métier comprendra que toute représentation appropriée des informations d’emplacement peut être utilisée dans la mesure où l’emplacement est identifié dans l’installation uniquement. Au bloc486, l’image est divisée en un ou plusieurs blocs d’image. Les blocs d’image ne se chevauchent pas et sont contigus (directement adjacents les uns aux autres). Un exemple de division de l’image est fourni à la . L’image peut être divisée en un bloc d’image uniquement. C’est-à-dire que l’image entière est prise comme étant le bloc d’image. L’image peut également être divisée en 2 x 2, 4 x 4 ou en général n x n (n étant un nombre entier) blocs d’image, tous ayant la même taille. La division de l’image n’est cependant pas limitée à l’exemple de la et l’image peut être divisée en m x n (m, n étant des nombres entiers) blocs d’images, n’ayant pas la même taille. Par exemple, l’image peut être divisée de sorte que les blocs d’image au bord de l’image sont plus grands que les blocs d’image plus proches du centre de l’image. Au bloc486, l’image peut également être divisée en plusieurs fois avec des nombres ou tailles différentes de blocs d’image (par ex., 2 x 2 et aussi 4 x 4). Au bloc488, des objets de l’installation sont détectés dans ledit un ou plusieurs blocs d’image. Plus spécifiquement, la détection au bloc488 est exécutée dans chaque bloc d’image. Par exemple, la personne de métier comprendra que des techniques de ML peuvent être utilisées pour détecter des objets dans les blocs d’image. D’autres techniques de détection d’objets sont également apparentes à la personne de métier. Les résultats de détection dans les informations d’objet décrivent les caractéristiques des objets détectés. Par exemple, les informations d’objet peuvent inclure des informations d’un histogramme, d’une couleur, d’une taille, d’une texture, etc de l’objet. Les informations d’objet incluent aussi des informations indiquant le bloc d’image de l’image (par ex., un identifiant pour le bloc d’images). Au bloc490, une distance entre les objets détectés et l’emplacement est déterminée. Lors de la détermination, les informations de profondeur déterminées au bloc482 sont utilisées. Par exemple, la distance entre les objets détectés peut être déterminée sur la base de la distance de l’objet détecté de l’emplacement par ex. en utilisant des techniques de ML ou de triangulation. Dans un exemple, la distance entre les objets et l’emplacement peut également être mesurée. Pour chaque objet détecté ou chaque bloc d’image, les informations de distance sont générées sur la base de la distance déterminée. Une distance entre des objets détectés dans des blocs d’image et une direction relative est calculée au bloc492. Par exemple, la distance entre des objets dans des blocs d’image peut être calculée sur la base des informations de profondeur et/ou des informations de distance. La direction relative décrit comment naviguer d’un objet détecté dans un premier bloc d’image à un autre objet détecté dans un deuxième bloc d’image. Par exemple, la distance peut être de cinq mètres et la direction relative peut être le nord-est pour décrire qu’il faut naviguer d’un premier objet vers le nord-est et se déplacer de cinq mètres pour arriver au deuxième objet. Dans un exemple, la distance et la direction relative forme une première relation sur la base de laquelle les premières informations de relation sont générées. De plus, les premières informations de relation peuvent indiquer les blocs d’image incluant les objets détectés (par ex., en utilisant les identifiants des blocs d’image). Les premières relations entre les blocs d’image sont illustrées à la . Par exemple, la première relation entre le bloc d’imageT11 et le bloc d’imageT12 du carreau1 est R1. De manière similaire, la première relation entre le bloc d’imageT13 et le bloc d’imageT14 du carreau1 est R3. De plus, au bloc494, une distance entre des emplacements est déterminée. Afin de décrire une relation (dénommée une deuxième relation) entre un emplacement à partir duquel une première image a été acquise et un autre emplacement à partir duquel une deuxième image a été acquise, la distance entre les deux ainsi qu’une direction relative sont déterminées. La détermination se base sur les informations d’emplacement respectives des images (par ex., la première et la deuxième images). De manière similaire à la direction relative décrite ci-dessus, la direction relative concernant les emplacements à partir desquels les images ont été acquises décrit aussi la manière de naviguer de l’emplacement à partir duquel la première image a été acquis à l’emplacement à partir duquel la deuxième image a été acquise. Par exemple, la distance peut être de 50mètres et la direction relative peut être le nord pour décrire qu’il faut naviguer de l’emplacement à partir duquel la première image a été acquise au nord et se déplacer de 50mètres pour arriver à l’emplacement à partir duquel la deuxième image a été acquise. Dans un exemple, la distance et la direction relative sont utilisées pour générer les deuxièmes informations de relation. De plus, les deuxièmes informations de relation peuvent indiquer les images et/ou l’emplacement (par ex., en utilisant les identifiants des images ou les coordonnées des emplacements). Les deuxièmes relations entre les images sont illustrées à la . Par exemple, la deuxième relation entre le carreau1 (une première image) et le carreau2 (une deuxième image) est R12. De manière similaire, la deuxième relation entre le carreau3 (une première image) et le carreau4 (une deuxième image) est R34. Au bloc496, les données d’images de l’image sont générées. Les données d’image incluent au moins les informations d’emplacements, les informations d’objets, les premières informations de relation et les deuxièmes informations de relation. L’exécution des étapes des blocs482 à 496 pour une pluralité d’images d’échantillon ou d’apprentissage acquises au bloc480 et la génération de données d’image pour chaque image génère les données de modèle. Les données de modèle forment le modèle de l’installation. Enfin, la est une représentation schématique d’un système informatique qui fournit les fonctionnalités d’un système informatique pour naviguer dans une installation comme présenté à la FIG.2. Dans le système informatique800, un ensemble d’instructions, pour amener les systèmes informatiques à exécuter l’une quelconque des méthodologies discutées dans les présentes, peut être exécuté. Le système informatique800 inclut au moins un processeur820, une mémoire principale840 et un dispositif d’interface réseau880 qui communiquent les uns avec les autres via un bus810. En option, il peut par ailleurs inclure une mémoire statique860 et une unité d’entraînement de disque870. Un écran vidéo, un dispositif d’entrée alphanumérique et un dispositif de commande de curseur peuvent être fournis comme exemple d’interface utilisateur830. Le dispositif d’interface réseau880 connecte le système informatique800 aux clients ou aux dispositifs équipés d’une caméra, d’un écran, et de moyens d’entrée, d’Internet et/ou de tout autre réseau. Les clients ou dispositifs sont utilisés par ex. par les utilisateurs lors de la navigation dans une installation. Les données de modèle842 et images (par ex., les images d’échantillon ou d’apprentissage; les images reçues des clients ou dispositifs)844 peuvent aussi être stockées dans la mémoire principale840. Un ensemble d’instructions exécutables par ordinateur (c.-à-d. le code de programme informatique)846 mettant en œuvre l’une quelconque ou toutes les méthodologies décrites ci-dessus, réside complètement ou au moins partiellement, dans ou sur un support lisible par machine, par ex., la mémoire principale840 et/ou le dit au moins un processeur820. Un support lisible par machine sur lequel le code844 réside peut également être un support de données non volatile (par ex., un disque dur magnétique non amovible ou un disque optique ou magnétique amovible) qui fait partie de l’unité d’entraînement de disque870. Le code486 peut par ailleurs être transmis ou reçu comme signal propagé via Internet à travers le dispositif d’interface réseau880. Le fonctionnement de base du système informatique800 incluant l’interface utilisateur et la communication réseau est contrôlé par un système d’exploitation (non représenté). En général, les routines exécutées pour implémenter les exemples de la présente invention, qu’ils soient implémentés en tant que partie d’un système d’exploitation ou d’une application, un composant, un programme, un objet, un module spécifique ou une séquence d’instructions, ou même un sous-ensemble de ceux-ci, peuvent être désignées dans les présentes «code de programme informatique», ou simplement «code de programme». Le code de programme comprend typiquement des instructions lisibles par ordinateur qui résident à divers moments dans divers dispositifs de stockage et de mémoire dans un ordinateur et qui, lorsqu’elles sont lues et exécutées par un ou plusieurs processeurs dans un ordinateur, amènent cet ordinateur à exécuter les opérations nécessaires pour exécuter les opérations et/ou les éléments mettant en œuvre les divers aspects des exemples de la présente invention. Les instructions de programme lisibles par ordinateur pour exécuter les opérations des exemples de la présente invention peuvent être, par exemple, un langage d’assemblage ou l’un ou l’autre code source ou code objet écrit dans toute combinaison d’un ou de plusieurs langages de programmation. Divers codes de programmes décrits dans les présentes peuvent être identifiés sur la base de l’application dans laquelle ils sont en œuvre dans des exemples spécifiques de l'invention. Cependant, il faut noter que toute nomenclature des programmes particulière qui suit est utilisée simplement à des fins de commodité, ainsi la présente invention ne doit pas être limitée à une utilisation uniquement dans toute application spécifique identifiée et/ou impliqué par une telle nomenclature. Par ailleurs, étant donné le nombre généralement sans fin de modes dans lesquels les programmes informatiques peuvent être organisés en routines, procédures, procédés, modules, objets et similaires, ainsi que les diverses manières avec lesquelles une fonctionnalité de programme peut être attribuée parmi diverses couches logicielles qui sont résidentes dans un ordinateur typique (par ex., systèmes d’exploitation, librairies, API, applications, applets, etc.), il faut noter que les exemples de la présente invention ne se limitent pas à l’organisation spécifique et à l’attribution de la fonctionnalité des programmes décrits dans les présentes. Le code de programme mis en œuvre dans l’un(e) quelconque des applications/modules décrit(e)s dans les présentes et pouvant être distribué(e)s individuellement ou collectivement en tant que produit de programme dans une variété de formes différentes. En particulier, le code de programme peut être distribué à l’aide d’un support de stockage lisible par ordinateur avec des instructions de programme lisibles par ordinateur sur celui-ci pour amener un processeur à mettre en œuvre des aspects exemples de la présente invention. Le support de stockage lisible par ordinateur, qui est durable de manière inhérente, peut inclure un support volatile et non volatile, amovible et non amovible, tangible, implémenté dans tout procédé ou technologie de stockage des informations, tels que des instructions lisibles par ordinateur, des structures de données, des modules de programmes, ou autres données. Un support de stockage lisible par ordinateur peut par ailleurs inclure une mémoire vive (RAM), une mémoire morte (ROM), une mémoire morte programmable effaçable (EPROM), une mémoire morte programmable effaçable électriquement (EEPROM), une mémoire flash ou autre technologie de mémoire à semi-conducteurs, une mémoire morte de disque compact portable (CD-ROM), ou autre stockage optique, des cassettes magnétiques, stockage des disques magnétiques ou autres dispositifs de stockage magnétiques, ou tout autre support qui peut être utilisé pour stocker les informations souhaitées et qui peut être lu par un ordinateur. Un support de stockage lisible par ordinateur ne devrait pas être interprété comme des signaux transitoires en soi (par ex., des ondes radio ou autres ondes électromagnétique se propageant, des ondes électromagnétiques se propageant à travers un support de transmission telles qu’un guide d’ondes, ou des signaux électriques transmis via un câble). Les instructions de programme lisibles par ordinateur peuvent être téléchargées sur un ordinateur, tout autre type d’appareil de traitement de données programmable, ou un autre dispositif à partir d’un support de stockage lisible par ordinateur ou sur un ordinateur externe ou dispositif de stockage externe via un réseau. Des instructions de programme lisibles par ordinateur stockées sur un support lisible par ordinateur peuvent être utilisées pour diriger un ordinateur, d’autres types d’appareils de traitement de données programmables, ou d’autres dispositifs pour fonctionner d’une manière particulière, de sorte que les instructions stockées sur le support lisible par ordinateur produisent un article manufacturé y compris des instructions qui implémentent les fonctions/actes et/ou opérations précisés dans les organigrammes, diagrammes séquentiels, et/ou diagrammes bloc. Les instructions de programmes informatiques peuvent être fournies à un ou plusieurs processeurs d’un ordinateur universel, d’un ordinateur spécialisé, ou d’autres appareils de traitement de données programmables pour produire une machine, de sorte que les instructions, qui s’exécutent via ledit un ou plusieurs processeurs, amènent une série de calculs à être exécutée pour implémenter les fonctions, actes et/ou opérations précisés dans les organigrammes, les diagrammes séquentiels, et/ou les diagrammes bloc. Dans certains exemples alternatifs, les fonctions, actes et/ou opérations précisés dans les organigrammes, diagrammes séquentiels, et/ou diagrammes blocs peuvent être ré-ordonnées, traités en série, et/ou traités simultanément et en cohérence avec les exemples de la présente invention. De plus, tout organigramme, diagramme séquentiel, et/ou diagramme bloc peut inclure plus ou moins de blocs que ceux illustrés compatibles avec des exemples de la présente invention. La terminologie utilisée dans les présentes l’est à des fins de description d’exemples particuliers uniquement et n’est pas destinée à limiter les exemples de la présente invention. On comprendra par ailleurs que les termes «comprend» et/ou «comprenant», lorsqu’ils sont utilisés dans la présente invention, précisent la présence de caractéristiques, nombres entiers, étapes, opérations, éléments mentionnés, et/ou composants, mais n’empêchent pas la présence ou l’ajout d’une ou de plusieurs autres caractéristiques, nombres entiers, étapes, opérations, éléments, composants, et/ou groupes de ceux-ci. Par ailleurs, dans la mesure où les termes «inclut», «ayant», «a», «avec», «composé de», ou des variantes de ceux-ci sont utilisées, de tels termes sont destinés de manière similaire au terme «comprenant». Tandis que tous les exemples ont été illustrés par une description de divers exemples et tandis que ces exemples ont été décrits très en détail, l’intention n’est pas de restreindre ou de limiter la portée desdits détails de quelque manière que ce soit. Les avantages et modifications supplémentaires apparaîtront déjà aux hommes de métier. La présente invention dans ses aspects plus larges ne se limite pas par conséquent aux détails spécifiques, à l’appareil et au procédé représentatifs et aux exemples illustratifs présentés et décrits. Par conséquent, des écarts peuvent être faits par rapport auxdits détails sans sortir du cadre du concept général.. Un procédé implémenté par ordinateur pour naviguer dans une installation, comprenant: la réception, à partir d’une caméra, d’au moins une image; l’évaluation, par un processeur, d’un emplacement actuel de la caméra dans l’installation basée sur ladite au moins une image et des données de modèle de l’installation; la génération, par le processeur, d’un chemin virtuel à partir de l’emplacement actuel de la caméra jusqu’à un emplacement de destination dans l’installation à l’aide des données de modèle de l’installation; et la génération et l’émission d’information de navigation jusqu’à l’emplacement de destination selon le chemin virtuel, dans lequel les données de modèle de l’installation comprennent des données d’image d’une pluralité d’images, les données d’image de chaque image comprenant des informations d’emplacement correspondant à un emplacement dans l’installation à partir duquel l’image a été acquise ; les informations d’objet correspondant à un objet de l’installation sur l’image ; les informations de distance correspondant à une distance entre l’objet et l’emplacement ; premières informations de relation précisant, en tant que première relation, une distance et une direction relative pour naviguer d’un objet à un autre objet de l’image ; et deuxièmes informations de relation précisant, en tant que deuxième relation, une distance et une direction relative pour naviguer de l’emplacement à partir duquel l’image a été acquise à un emplacement à partir duquel une autre image a été acquise, et dans lequel l’évaluation de l’emplacement actuel comprend : la division, par le processeur, de ladite au moins une image en un ou plusieurs blocs d’image ; la détection, par le processeur, dans ledit un ou plusieurs blocs d’image, d’objets candidats correspondant aux objets de l’installation basés sur les informations d’objets provenant des données de modèle de l’installation ; la détermination, par le processeur, de valeurs de distance jusqu’aux objets candidats détectés basés sur les informations d’objet et les informations de distance de l’objet correspondant provenant des données de modèle de l’installation ; la détermination, par le processeur, d’une distance entre les objets candidats basés sur les valeurs de distance ; et l’évaluation, par le processeur, de l’emplacement actuel de la caméra basée sur les informations d’emplacement provenant des données de modèle de l’installation et les valeurs de distance jusqu’aux objets candidats détectés, et dans lequel le chemin virtuel correspond à une relation entre les objets candidats à l’emplacement actuel et un objet situé à proximité de l’emplacement de destination basé sur des premières et deuxièmes informations de relation. Le procédé implémenté par ordinateur de la revendication1 dans lequel l’évaluation de l’emplacement actuel comprend par ailleurs: l’exécution, par le processeur, de la classification d’objets concernant les objets candidats de l’image basée sur les valeurs de distance et la distance pour détecter les objets de l’installation. Le procédé implémenté par ordinateur selon l’une quelconque des revendications1 et 2, comprenant par ailleurs: la réception, via un dispositif d’entrée, des informations sur un objet de destination dans l’installation jusqu’auquel la caméra doit naviguer; la recherche, par le processeur dans les données de modèle, d’au moins un bloc d’image d’une image, des informations d’objets dans les données de modèle de l’installation correspondant aux informations relatives à l’objet de destination; l’évaluation, par le processeur comme emplacement de destination, d’un emplacement de l’objet de destination basé sur des données d’image d’images comprenant l’objet de destination. Le procédé implémenté par ordinateur selon l’une quelconque des revendications1 à 3, dans lequel la génération d’un chemin virtuel comprend: la détermination, par le processeur, de la relation entre les objets candidats dans les blocs d’image de l’image et l’objet de destination basé sur les premières et deuxièmes informations de relation dans les données de modèle de l’installation; et la détermination, par le processeur, du chemin virtuel basé sur la relation déterminée. Le procédé implémenté par ordinateur de l’une quelconque des revendications1 à 4, dans lequel l’émission des informations de navigation comprennent l’affichage, sur un écran, de ladite au moins une image et des informations de navigation. Le procédé implémenté par ordinateur selon l’une quelconque des revendications1 à 5 comprenant par ailleurs la génération, par le processeur, des données de modèle de l’installation, comprenant: l’acquisition, par la caméra provenant d’une pluralité d’emplacements dans l’installation, d’une ou de plusieurs images; pour chacune de la pluralité d’images, la détermination, par le processeur, d’informations de profondeur basées sur l’image et d’informations d’image fournies par la caméra; la génération, par le processeur, d’informations d’emplacement basées sur l’emplacement à partir duquel l’image a été acquise; la division, par le processeur, de l’image en un ou plusieurs blocs d’image; la détection, par le processeur, d’objets de l’installation dans ledit un ou plusieurs blocs d’image et la génération d’informations d’objet définissant les caractéristiques des objets détectés, les informations d’objet incluant des informations indiquant le bloc d’image de l’image; la détermination, par le processeur, d’une distance entre les objets détectés dans ledit un ou plusieurs blocs d’image et l’emplacement à l’aide des informations de profondeur et la génération d’informations de distance correspondant à l’objet détecté dans un bloc d’image; le calcul par le processeur d’une distance entre des objets détectés dans ledit un ou plusieurs blocs d’image et d’une direction relative décrivant la manière de naviguer d’un objet dans un premier bloc d’image à un autre objet dans un deuxième bloc d’image, et la génération de premières informations de relation basées sur la distance et la direction relative, les premières informations de relation incluant des informations indiquant le premier et le deuxième blocs d’image de l’image; la détermination, par le processeur, d’une distance entre l’emplacement à partir duquel l’image été acquise et un autre emplacement à partir duquel une autre image a été acquise basée sur les informations d’emplacement de l’image et de l’autre image, et une direction relative décrivant la manière de naviguer de l’emplacement à l’autre emplacement, et la génération de deuxièmes informations de relation basées sur la distance et la direction relative, les deuxièmes informations de relation incluant des informations indiquant l’image et l’autre image; et la génération, par le processeur, des données d’image de l’image, incluant les informations d’emplacement, les informations d’objet, les premières informations de relation et les deuxièmes informations de relation. Le procédé implémenté par ordinateur selon l’une quelconque des revendications1 à 6, comprenant par ailleurs: le stockage, par le processeur, de ladite au moins une image; l’exécution, par le processeur, d’opérations d’apprentissage automatique à l’aide de ladite au moins une image et des données de modèle de l’installation pour générer des données de modèle mises à jour de l’installation. Un système informatique pour naviguer dans une installation, comprenant: un processeur; un dispositif de caméra; au moins un dispositif de mémoire accessible par le processeur; dans lequel le dispositif de mémoire contient un corps d’instructions de programme qui, lorsqu’il est exécuté par le processeur, amène le système informatique à implémenter un procédé comprenant: la réception, à partir d’une caméra, d’au moins une image; l’évaluation d’un emplacement actuel de la caméra dans l’installation basée sur ladite au moins une image et des données de modèle de l’installation; la génération d’un chemin virtuel à partir de l’emplacement actuel de la caméra jusqu’à un emplacement de destination dans l’installation à l’aide des données de modèle de l’installation; et la génération et l’émission des informations de navigation jusqu’à l’emplacement de destination selon le chemin virtuel, dans lequel les données de modèle de l’installation comprennent des données d’image d’une pluralité d’images, les données d’image de chaque image comprenant des informations d’emplacement correspondant à un emplacement dans l’installation à partir duquel l’image a été acquise ; les informations d’objet correspondant à un objet de l’installation sur l’image ; les informations de distance correspondant à une distance entre l’objet et l’emplacement ; premières informations de relation précisant, en tant que première relation, une distance et une direction relative pour naviguer d’un objet à un autre objet de l’image ; et deuxièmes informations de relation précisant, en tant que deuxième relation, une distance et une direction relative pour naviguer de l’emplacement à partir duquel l’image a été acquise à un emplacement à partir duquel une autre image a été acquise, et dans lequel l’évaluation de l’emplacement actuel comprend : la division, par le processeur, de ladite au moins une image en un ou plusieurs blocs d’image ; la détection, par le processeur, dans ledit un ou plusieurs blocs d’image, d’objets candidats correspondant aux objets de l’installation basés sur les informations d’objets provenant des données de modèle de l’installation ; la détermination, par le processeur, de valeurs de distance jusqu’aux objets candidats détectés basés sur les informations d’objet et les informations de distance de l’objet correspondant provenant des données de modèle de l’installation ; la détermination, par le processeur, d’une distance entre les objets candidats basés sur les valeurs de distance ; et l’évaluation, par le processeur, de l’emplacement actuel de la caméra basée sur les informations d’emplacement provenant des données de modèle de l’installation et les valeurs de distance jusqu’aux objets candidats détectés, et dans lequel le chemin virtuel correspond à une relation entre les objets candidats à l’emplacement actuel et un objet situé à proximité de l’emplacement de destination basé sur des premières et deuxièmes informations de relation. Le système de la revendication8 étant par ailleurs agencé pour exécuter le procédé de l’une quelconque des revendications2 à 7. Un produit-programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme stockées sur un support lisible par ordinateur pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur.