Brevet FR3101593A1 — publié le 20210409

L’invention fournit un procédé de détermination d’un état de densité d’un trafic routier en fonction de changements de direction du regard d’un conducteur d’un véhicule au cours de la conduite, le procédé comportant : - alimenter (S1) une intelligence artificielle avec des données pour reconnaitre des changements de direction de regard du conducteur vers au moins un rétroviseur, - compter dans une fenêtre temporelle prédéterminée un nombre courant d’occurrence de changements (S21) de direction de regard caractérisant l’état de densité de trafic routier et comparer ledit nombre courant à un seuil (S22), et si le nombre courant est supérieur au seuil, déterminer une géolocalisation courante du véhicule pour signaler l’état de densité de trafic routier en ladite géolocalisation courante. Figure de l’abrégé : Figure 4 Détermination d’un état de densité d’un trafic routier La présente invention concerne la détermination d’un état de densité d’un trafic routier. On connait des modèles d’estimation de la densité d’un trafic routier basé sur l’acquisition et le traitement d’information issue de capteurs de différentes natures. On connait notamment des capteurs intrusifs, installés sur une chaussée de sorte que des véhicules passant sur la chaussée exercent une action sur ces capteurs. De tels capteurs peuvent être par exemple des boucles inductives ou des tubes pneumatiques. Dans les deux cas, ces capteurs présentent l’inconvénient de perturber le trafic lors de l’installation et/ou de la maintenance. En outre, de tels capteurs présentent une durée de vie limitée du fait de l’usure produite par les véhicules qui roulent sur ces capteurs. Il est en outre connu des capteurs non-intrusifs qui sont installés aux abords des routes. De tels capteurs peuvent comporter par exemple des caméras aptes à acquérir des images des véhicules circulant dans leur champ. De tels capteurs présentent l’inconvénient de nécessiter une installation sur place, ainsi qu’une lourde charge de calcul impliquant un coût calculatoire et des délais importants. En outre, de tels capteurs ne peuvent acquérir des images que d’une portion de route. On connait plus récemment des applications embarquées sur des dispositifs mobiles, par exemple des dispositifs de type smartphone ou des dispositifs de guidage de véhicules utilisant la technologie de système mondial de géolocalisation, encore appelé en anglais « Global Positioning System (GPS) ». Ces applications peuvent comporter une fonction d’entrée manuelle, par l’utilisateur, de difficultés rencontrées lors de la conduite sur une portion de route. De telles difficultés peuvent être par exemple des embouteillages. Ces applications présentent l’inconvénient de perturber la conduite de l’utilisateur qui doit appuyer manuellement sur le dispositif. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Elle propose à cet effet un procédé, mis en œuvre par des moyens informatiques, de détermination d’un état de densité d’un trafic routier en fonction de changements de direction du regard d’un conducteur d’un véhicule au cours de la conduite, dans lequel on prévoit un dispositif capteur de direction de regard apte à capter un ensemble de directions du regard du conducteur du véhicule, le procédé comportant : - alimenter une intelligence artificielle avec des données issues du dispositif capteur pour reconnaitre des changements de direction de regard du conducteur vers au moins un rétroviseur que comporte le véhicule, les changements de direction de regard caractérisant un état de densité de trafic routier dans lequel évolue le véhicule, - compter dans une fenêtre temporelle prédéterminée un nombre courant d’occurrence de changements de direction de regard caractérisant l’état de densité de trafic routier et comparer ledit nombre courant à un seuil, et si le nombre courant est supérieur au seuil, déterminer une géolocalisation courante du véhicule pour signaler l’état de densité de trafic routier en ladite géolocalisation courante. Ainsi, outre les inconvénients énoncés ci-avant en référence aux solutions de l’art antérieur et que vient surmonter la présente invention, lors de l’estimation d’un trafic routier, une mise en œuvre de la présenté invention permet de prendre en compte la subjectivité d’un conducteur face à la densité de véhicule l’environnant. Selon des modes de réalisation, le procédé peut comporter en outre chacune des caractéristiques ci-dessous, ou n’importe laquelle de leur combinaison. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte en outre : - une étape préalable d’apprentissage, dans des ensembles de directions de regard captés par le dispositif capteur dans ladite fenêtre temporelle prédéterminée, d’au moins une répartition caractéristique de la direction de regard comportant au moins ledit nombre courant d’occurrence desdits changements de direction de regard, - une étape opérationnelle comportant : * une mise en œuvre de ladite intelligence artificielle pour identifier, dans un ensemble de direction de regard capté, ladite répartition caractéristique de la base d’apprentissage, et * la détermination, d’un état de densité du trafic routier, en fonction d’un résultat de l’identification de la répartition caractéristique. Selon un mode de réalisation, ledit changement de direction de regard correspond à un déplacement du regard vers au moins une direction de regard prédéfinie dirigée vers l’au moins un rétroviseur, dans lequel la répartition caractéristique de l’ensemble de direction du regard comporte au moins ladite au moins une direction de regard prédéfinie présente à l’extérieur d’un cône principal de direction du regard dont l’axe coïncide avec une direction du regard centrale, le cône principal présentant un demi-angle au sommet inférieur à 30°, de préférence inférieur à 20°, de préférence encore inférieur à 10°, de préférence encore inférieur à 5°. Selon un mode de réalisation, la répartition caractéristique de l’ensemble de direction du regard consiste en un pourcentage prédéfini de directions présentes à l’extérieur du cône principal. Selon un mode de réalisation, ladite direction de regard prédéfinie est comprise dans un cône secondaire prédéfini dont l’axe est dévié d’un angle de déviation prédéfini respectivement horizontalement ou verticalement par rapport à l’axe du cône principal, ladite direction de regard prédéfinie présente à l’extérieur du cône principal étant caractéristique du regard du conducteur respectivement dans l’au moins un rétroviseur. Par exemple, l’au moins un rétroviseur est un rétroviseur latéral ou un rétroviseur arrière. Selon un mode de réalisation, la répartition caractéristique est une signature d’un scenario de contrôles visuels dans des situations de conduite d’un véhicule. Selon un mode de réalisation, le scenario de contrôle visuel comporte au moins une des situations de conduite d’un véhicule parmi : - une situation dans laquelle le conducteur va actionner le frein de son véhicule afin d’en diminuer la vitesse ; - une situation dans laquelle un usager double le véhicule du conducteur sur une chaussée à plusieurs voies; - une situation dans laquelle le conducteur va effectuer un changement de file sur une chaussée à plusieurs voies ; - une situation dans laquelle un usager croise le conducteur sur une chaussée à plusieurs voies. Selon un mode de réalisation, l’ensemble de direction de regard est un ensemble séquentiel de directions de regard, et la signature d’un scenario de contrôles visuels correspond à une séquence caractéristique de directions de regard correspondant à des déviations successives de la direction de regard par rapport à l’intérieur du cône principal. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte en outre la mise en œuvre de l’intelligence artificielle pour identifier, dans une pluralité d’ensembles de direction de regard captés au cours d’une durée de temps prédéfinie, une pluralité de répartitions caractéristiques de la base d’apprentissage, et dans lequel l’étape de détermination d’un état de densité du trafic routier comporte en outre la détermination d’une fréquence d’occurrence d’un scenario de contrôle visuel au cours de la durée de temps prédéfinie, la détermination de l’état de densité de trafic routier étant une fonction de la fréquence d’occurrence déterminée. Selon un mode de réalisation, la fonction de densité de trafic routier est une fonction croissante de la fréquence d’occurrence. Selon un mode de réalisation, on prévoit en outre un module d’horloge apte à associer un horodatage à ladite fenêtre temporelle prédéterminée, ainsi qu’un module de géolocalisation apte à associer à l’ensemble de directions de regard des coordonnées de géolocalisation du lieu où l’ensemble de directions de regard a été capté, le procédé comportant en outre : - le stockage, dans une mémoire, de l’état de densité du trafic routier, en association avec les coordonnées de géolocalisation et l’horodatage de la fenêtre temporelle prédéterminée. L’invention fournit en outre un système pour la mise en œuvre du procédé tel que décrit ci-dessus, comportant: - le dispositif capteur de direction de regard, à disposition du conducteur du véhicule présentant une interface de communication avec un serveur distant, - ledit serveur distant comportant une unité de stockage d’information et une unité processeur configurée pour mettre en œuvre : - une étape d’alimentation de ladite intelligence artificielle avec des données issues du dispositif capteur pour reconnaitre des changements de direction de regard du conducteur vers au moins un rétroviseur que comporte le véhicule, les changements de direction de regard caractérisant un état de densité de trafic routier dans lequel évolue le véhicule, - une étape de comptage dans une fenêtre temporelle prédéterminée un nombre courant d’occurrence de changements de direction de regard caractérisant l’état de densité de trafic routier et comparer ledit nombre courant à un seuil, et si le nombre courant est supérieur au seuil, - une étape de détermination une géolocalisation courante du véhicule pour signaler l’état de densité de trafic routier en ladite géolocalisation courante. Un tel système peut comporter une ou plusieurs des caractéristiques ci-dessous. Selon un mode de réalisation, le dispositif capteur comporte une monture de lunettes connectée. Alternativement, le dispositif capteur peut comporter au moins une caméra aménagée dans l’habitacle du véhicule (face au conducteur typiquement), la caméra pouvant être reliée à un module de détection de suivi oculaire (ou « eye tracking » en anglais) afin de détecter la direction du regard du conducteur vers le rétroviseur précité et compter le nombre d’occurrences par unité de temps de cet évènement. Une telle camera intérieure peut équiper un système dit « DMS » (pour « Driver Monitoring System ») éventuellement préexistant dans le véhicule et servant notamment à détecter un endormissement du conducteur par exemple. Selon un mode de réalisation, le dispositif capteur de direction de regard comporte un capteur infrarouge comportant une diode infrarouge apte à émettre un faisceau de lumière infrarouge dans la direction d’un œil, et un photo-détecteur infrarouge apte à détecter une réflexion du faisceau de lumière infrarouge, le dispositif capteur comportant en outre un circuit de traitement informatique apte à déterminer la direction du regard de l’œil en fonction de l’intensité de la réflexion. Selon un mode de réalisation, le serveur distant comporte l’intelligence artificielle. Selon un mode de réalisation, le dispositif capteur comporte l’intelligence artificielle. L’invention fournit également un serveur d’un système tel que décrit ci-dessus, configuré pour mettre en œuvre : - une étape d’alimentation de ladite intelligence artificielle avec des données issues du dispositif capteur pour reconnaitre des changements de direction de regard du conducteur vers au moins un rétroviseur que comporte le véhicule, les changements de direction de regard caractérisant un état de densité de trafic routier dans lequel évolue le véhicule, - une étape de comptage dans une fenêtre temporelle prédéterminée un nombre courant d’occurrence de changements de direction de regard caractérisant l’état de densité de trafic routier et comparer ledit nombre courant à un seuil, et si le nombre courant est supérieur au seuil, - une étape de détermination une géolocalisation courante du véhicule pour signaler l’état de densité de trafic routier en ladite géolocalisation courante. Selon un mode de réalisation, le serveur est configuré en outre pour mettre en œuvre : - une étape préalable d’apprentissage, dans des ensembles de directions de regard captés par le dispositif capteur dans ladite fenêtre temporelle prédéterminée, d’au moins une répartition caractéristique de la direction de regard comportant au moins ledit nombre courant d’occurrence desdits changements de direction de regard, - une étape opérationnelle comportant : * une mise en œuvre de ladite intelligence artificielle pour identifier, dans un ensemble de direction de regard capté, une répartition caractéristique de la base d’apprentissage, et * en fonction d’un résultat de l’identification de la répartition caractéristique, une détermination d’un état de densité du trafic routier, - le stockage, dans une mémoire, de l’état de densité du trafic routier, en association avec les coordonnées de géolocalisation et l’horodatage de la fenêtre temporelle. L’invention fournit également un dispositif capteur d’un système tel que décrit ci-dessus, configuré pour reconnaitre des changements de direction de regard du conducteur vers au moins un rétroviseur que comporte le véhicule, et pour communiquer avec le serveur distant. L’invention fournit également un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé tel que décrit ci-dessus, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un processeur. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 montre un schéma d’un système de détection de trafic routier selon un mode de réalisation de l’invention . Fig. 2 montre un schéma d’une monture de lunettes connectées selon un mode de réalisation de l’invention, dans l’environnement d’un habitacle de véhicule selon un premier scenario de contrôles visuels. Fig. 3 montre un schéma d’une monture de lunettes connectées selon un mode de réalisation de l’invention, dans l’environnement d’un habitacle de véhicule selon un deuxième scenario de contrôles visuels. Fig. 4 montre un schéma d’un procédé de détermination d’un état de trafic routier. Fig. 5 montre une représentation graphique dans un système de coordonnées sphériques des directions successives du regard d’un conducteur, pendant une fenêtre de temps, dans un scenario de conduite en l’absence de congestion routière . Fig. 6 montre une représentation graphique, dans le même système de coordonnées sphériques de la Figure 5, des directions successives du regard d’un conducteur, pendant une fenêtre de temps de même durée que celle de la Figure 5, dans un scenario de conduite en présence de congestion routière. Procédé, mis en œuvre par des moyens informatiques (17), de détermination d’un état de densité d’un trafic routier en fonction de changements de direction du regard (2, 20) d’un conducteur d’un véhicule au cours de la conduite, dans lequel on prévoit un dispositif capteur (1) de direction de regard apte à capter un ensemble de directions du regard (2, 20) du conducteur du véhicule, le procédé comportant : - alimenter une intelligence artificielle avec des données issues du dispositif capteur (1) pour reconnaitre des changements de direction de regard du conducteur vers au moins un rétroviseur (3, 4, 5) que comporte le véhicule, les changements de direction de regard caractérisant un état de densité de trafic routier dans lequel évolue le véhicule, - compter dans une fenêtre temporelle prédéterminée un nombre courant d’occurrence de changements de direction de regard caractérisant l’état de densité de trafic routier et comparer ledit nombre courant à un seuil, et si le nombre courant est supérieur au seuil, déterminer une géolocalisation courante du véhicule pour signaler l’état de densité de trafic routier en ladite géolocalisation courante. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le procédé comporte en outre : - une étape préalable d’apprentissage (S1), dans des ensembles de directions de regard (2, 20) captés par le dispositif capteur (1) dans ladite fenêtre temporelle prédéterminée, d’au moins une répartition caractéristique de la direction de regard (2, 20) comportant au moins ledit nombre courant d’occurrence desdits changements de direction de regard, - une étape opérationnelle (S2) comportant : * une mise en œuvre de ladite intelligence artificielle pour identifier (S21), dans un ensemble de direction de regard (2, 20) capté, ladite répartition caractéristique de la base d’apprentissage, et * la détermination (S22), d’un état de densité du trafic routier, en fonction d’un résultat de l’identification de la répartition caractéristique. Procédé selon la revendication 2, dans lequel ledit changement de direction de regard correspond à un déplacement du regard vers au moins une direction de regard prédéfinie dirigée vers l’au moins un rétroviseur, dans lequel la répartition caractéristique de l’ensemble de direction du regard (2, 20) comporte au moins ladite au moins une direction de regard prédéfinie (2, 20) présente à l’extérieur d’un cône principal (25) de direction du regard dont l’axe (28) coïncide avec une direction du regard centrale (29), le cône principal (25) présentant un demi-angle au sommet inférieur à 30 ° . Procédé selon la revendication 3, dans lequel la répartition caractéristique de l’ensemble de direction du regard (2, 20) consiste en un pourcentage prédéfini de directions présentes à l’extérieur du cône principal (25). Procédé selon la revendication 3 ou 4, dans lequel ladite direction de regard prédéfinie (2, 20) est comprise dans un cône secondaire (26) prédéfini dont l’axe est dévié d’un angle de déviation prédéfini respectivement horizontalement ou verticalement par rapport à l’axe (28) du cône principal (25), ladite direction de regard prédéfinie (2, 20) présente à l’extérieur du cône principal (25) étant caractéristique du regard du conducteur respectivement dans l’au moins un rétroviseur (3, 4, 5). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 5, dans lequel la répartition caractéristique est une signature d’un scenario de contrôles visuels dans des situations de conduite d’un véhicule. Procédé selon la revendication 6, dans lequel le scenario de contrôle visuel comporte au moins une des situations de conduite d’un véhicule parmi : - une situation dans laquelle le conducteur va actionner le frein de son véhicule afin d’en diminuer la vitesse ; - une situation dans laquelle un usager double le véhicule du conducteur sur une chaussée à plusieurs voies; - une situation dans laquelle le conducteur va effectuer un changement de file sur une chaussée à plusieurs voies ; - une situation dans laquelle un usager croise le conducteur sur une chaussée à plusieurs voies. Procédé selon la revendication 6 ou 7 prise en combinaison avec la revendication 3, dans lequel l’ensemble de direction de regard (2, 20) est un ensemble séquentiel de directions de regard, et la signature d’un scenario de contrôles visuels correspond à une séquence caractéristique de directions de regard (2, 20) correspondant à des déviations successives de la direction de regard (2, 20) par rapport à l’intérieur du cône principal (25). Procédé selon l’une des revendications 6 à 8, comportant en outre la mise en œuvre de l’intelligence artificielle pour identifier (S21), dans une pluralité d’ensembles de direction de regard (2, 20) captés au cours d’une durée de temps prédéfinie, une pluralité de répartitions caractéristiques de la base d’apprentissage, et dans lequel l’étape de détermination d’un état de densité du trafic routier comporte en outre la détermination d’une fréquence d’occurrence d’un scenario de contrôle visuel au cours de la durée de temps prédéfinie, la détermination (S22) de l’état de densité de trafic routier étant une fonction de la fréquence d’occurrence déterminée. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la fonction de densité de trafic routier est une fonction croissante de la fréquence d’occurrence. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on prévoit en outre un module d’horloge apte à associer un horodatage à ladite fenêtre temporelle prédéterminée, ainsi qu’un module de géolocalisation apte à associer à l’ensemble de directions de regard des coordonnées de géolocalisation du lieu où l’ensemble de directions de regard a été capté, le procédé comportant en outre : - le stockage, dans une mémoire (18), de l’état de densité du trafic routier, en association avec les coordonnées de géolocalisation et l’horodatage de la fenêtre temporelle prédéterminée. Système pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes, comportant: - le dispositif capteur (1) de direction de regard, à disposition du conducteur du véhicule présentant une interface de communication (13) avec un serveur distant (14), - ledit serveur distant (14) comportant une unité de stockage d’information (18) et une unité processeur (17) configurée pour mettre en œuvre : - une étape d’alimentation de ladite intelligence artificielle avec des données issues du dispositif capteur (1) pour reconnaitre des changements de direction de regard du conducteur vers au moins un rétroviseur (3, 4, 5) que comporte le véhicule, les changements de direction de regard caractérisant un état de densité de trafic routier dans lequel évolue le véhicule, - une étape de comptage dans une fenêtre temporelle prédéterminée d’un nombre courant d’occurrence de changements de direction de regard caractérisant l’état de densité de trafic routier et comparer ledit nombre courant à un seuil, et si le nombre courant est supérieur au seuil, - une étape de détermination une géolocalisation courante du véhicule pour signaler l’état de densité de trafic routier en ladite géolocalisation courante. Système selon la revendication 12, dans lequel le dispositif capteur (1) comporte une monture de lunettes connectée. Système selon la revendication 12, dans lequel le dispositif capteur (1) comporte au moins une caméra aménagée dans un habitacle du véhicule. Système selon l’une des revendications 12 à 14, dans lequel le dispositif capteur (1) de direction de regard comporte un capteur infrarouge comportant une diode infrarouge apte à émettre un faisceau de lumière infrarouge dans la direction d’un œil, et un photo-détecteur infrarouge apte à détecter une réflexion du faisceau de lumière infrarouge, le dispositif capteur (1) comportant en outre un circuit de traitement informatique apte à déterminer la direction du regard (2, 20) de l’œil en fonction de l’intensité de la réflexion. Système selon l’une quelconque des revendications 12 à 15, dans lequel le serveur distant (14) comporte l’intelligence artificielle. Système selon l’une quelconque des revendications 12 à 15, dans lequel le dispositif capteur (1) comporte l’intelligence artificielle. Serveur (14) d’un système selon la revendication 16, configuré pour mettre en œuvre : - une étape d’alimentation de ladite intelligence artificielle avec des données issues du dispositif capteur (1) pour reconnaitre des changements de direction de regard du conducteur vers au moins un rétroviseur (3, 4, 5) que comporte le véhicule, les changements de direction de regard caractérisant un état de densité de trafic routier dans lequel évolue le véhicule, - une étape de comptage dans une fenêtre temporelle prédéterminée un nombre courant d’occurrence de changements de direction de regard caractérisant l’état de densité de trafic routier et comparer ledit nombre courant à un seuil, et si le nombre courant est supérieur au seuil, - une étape de détermination une géolocalisation courante du véhicule pour signaler l’état de densité de trafic routier en ladite géolocalisation courante. Serveur d’un système selon la revendication 18, configuré pour mettre en œuvre : - une étape préalable d’apprentissage (S1), dans des ensembles de directions de regard (2, 20) captés par le dispositif capteur (1) dans ladite fenêtre temporelle prédéterminée, d’au moins une répartition caractéristique de la direction de regard (2, 20) comportant au moins ledit nombre courant d’occurrence desdits changements de direction de regard, - une étape opérationnelle (S2) comportant : * une mise en œuvre de ladite intelligence artificielle pour identifier (S21), dans un ensemble de direction de regard (2, 20) capté, une répartition caractéristique de la base d’apprentissage, et * en fonction d’un résultat de l’identification de la répartition caractéristique, une détermination (S22) d’un état de densité du trafic routier, - le stockage, dans une mémoire (18), de l’état de densité du trafic routier, en association avec les coordonnées de géolocalisation et l’horodatage de la fenêtre temporelle. Dispositif capteur (1) d’un système selon l’une quelconque des revendications 12 à 15, configuré pour reconnaitre des changements de direction de regard du conducteur vers au moins un rétroviseur (3, 4, 5) que comporte le véhicule, et pour communiquer avec le serveur distant (14). Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 11, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un processeur.