Brevet FR3118671A1 — publié le 20220708

Système pour valider le fonctionnement d'un dispositif ( 2 ) destiné à générer, sur la base d'une image ( 31 ) de l'environnement d'un véhicule ( 1 ) automobile, d'une consigne ( 21 ) de conduite de ce véhicule ( 1 ) automobile, ce système comprenant - un capteur ( 3 ) d'image destiné à capter une image ( 31 ) de l'environnement du véhicule ( 1 ) automobile; - un module ( 41 ) d'apprentissage profond intégrant un réseau de neurones convolutifs configuré pour détecter et localiser, dans l'image ( 31 ) capté, un objet ( 5 ) prédéfini considéré à caractère personnel; - un module ( 42 ) de masquage pour masquer, dans ladite image ( 31 ), l'objet ( 5 ) localisé ; - un support ( 6 ) de stockage pour enregistrer l'image ( 31 ) ayant l'objet ( 5 ) masqué. Figure pour l’abrégé : Fig.1 Méthodes et systèmes pour masquer des données visuelles à caractère personnel enregistrées pour tester une fonction d'aide à la conduite La présente invention a trait aux méthodes et systèmes pour valider le fonctionnement d’un dispositifs basé sur des capteurs d'image embarqués pour générer une consigne de conduite d'un véhicule automobile, et plus particulièrement au traitement des images acquises par ces capteurs eu égard aux données à caractère personnelle qui peuvent y figurer. Les systèmes d'aide à la conduite (ou, en anglais, ADAS pour Advanced Driver Assistance System) sont, pour la plupart, basés sur des capteurs d'image destinés à fournir des informations sur l'environnement du véhicule. Cet environnement couvre l'ensemble des acteurs extérieurs qui peuvent influer sur la conduite du véhicule automobile tels que les autres usagers, les piétons, les panneaux de signalisation routière, les obstacles, ou le tracé de la route. Des images de l'environnement d'évolution du véhicule automobile peuvent, en effet, bénéficier à divers systèmes destinés à générer des consignes de conduite de ce véhicule automobile. Néanmoins, compte tenu de la complexité des environnements auxquels ces systèmes peuvent faire face, une étape de validation préalable de la fiabilité de ces systèmes ne peut être négligée. Pour cela, des campagnes de plusieurs jours de roulages dans des environnements variés sont nécessaires pour valider les objectifs de fiabilité de tels systèmes. Tout au long de ces campagnes, les images acquises ainsi que les consignes de conduite qui en découlent sont enregistrées pour être analysées. Cependant, l'enregistrement de ces images, bien qu'indispensable pour apprécier la pertinence des consignes générées, met sérieusement en cause le droit au respect de la vie privée. Des données à caractère personnel peuvent évidement être comprises dans les images acquises de l'environnement du véhicule automobile en circulation, notamment dans un milieu urbain. A cet égard, le document CN110958410 propose de procéder, avant l'enregistrement des images acquises par un capteur d'image embarqué, à une détection au moyen d'un algorithme de reconnaissance faciale des visages qui s'y trouvent et à leur « floutage ». Un inconvénient des solutions connues est leur portée limitée dans la mesure où elles ne couvrent que les visages, alors que des données à caractère personnel peuvent aussi être toute autre information permettant d'identifier directement ou indirectement une personne physique. Un deuxième inconvénient majeur est leur performance, d'autant plus que l'environnement d'un véhicule automobile est souvent en constante variation en raison du déplacement absolu ou relatif du véhicule automobile par rapport aux objets à son alentour. Un objet de la présente invention est de remédier aux inconvénients précités. Un autre objet de la présente invention est de répondre efficacement aux exigences en matière de respect de la vie privé lors de la validation d'une fonction d'aide à la conduite. A cet effet, il est proposé, en premier lieu, un système pour valider le fonctionnement d'un dispositif destiné à générer, sur la base d'une image de l'environnement d'un véhicule automobile, d'une consigne de conduite de ce véhicule automobile, ce système comprenant - un capteur d'image destiné à capter une image de l'environnement du véhicule automobile; - un module d'apprentissage profond intégrant un réseau de neurones convolutifs configuré pour détecter et localiser, dans l'image capté, un objet prédéfini considéré à caractère personnel; - un module de masquage pour masquer, dans ladite image, l'objet localisé ; - un support de stockage pour enregistrer l'image ayant l'objet masqué. Diverses caractéristiques supplémentaires peuvent être prévues, seules ou en combinaison : - le réseau de neurones convolutifs est un réseau de neurones convolutifs basé sur des régions ; - l'objet prédéfini est une plaque d'immatriculation et/ou un visage humain ; - l'objet est localisé dans une zone de forme sensiblement rectangulaire ou circulaire de ladite image ; - l'objet localisé est masqué par un effet de flou. Il est proposé, en deuxième lieu, une méthode pour valider le fonctionnement d'un dispositif destiné à générer, sur la base d'une image de l'environnement d'un véhicule automobile, d'une consigne de conduite de ce véhicule automobile, cette méthode comprenant les étapes suivantes: - capture d'une image de l'environnement du véhicule automobile au moyen d'un capteur d'image ; - détection et localisation, dans ladite image, d'un objet prédéfini considéré à caractère personnel au moyen d'un module d'apprentissage profond intégrant un réseau de neurones convolutifs ; - masquage, dans ladite image, de l'objet prédéfini localisé au moyen d'un module de masquage; - enregistrement de ladite image ayant ledit objet prédéfini masqué sur un support de stockage. Diverses caractéristiques supplémentaires peuvent être prévues, seules ou en combinaison : - le réseau de neurones convolutifs est un réseau de neurones convolutifs basé sur des régions ; - l'objet prédéfini est une plaque d'immatriculation et/ou un visage humain ; - l'objet est localisé dans une zone de forme sensiblement rectangulaire ou circulaire de ladite image ; - l'objet localisé est masqué par un effet de flou. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement et de manière concrète à la lecture de la description ci-après de modes de réalisation, laquelle est faite en référence aux dessins annexés dans lesquels : la figure illustre schématiquement un véhicule automobile comprenant des éléments d'un système pour valider le fonctionnement d'un dispositif configuré pour générer une consigne de conduite sur la base d'une image de l'environnement de ce véhicule automobile selon divers modes de réalisation; la figure illustre schématiquement des étapes d'une méthode pour valider le fonctionnement d'un dispositif configuré pour générer une consigne de conduite sur la base d'une image de l'environnement d'un véhicule automobile selon divers modes de réalisation. En se référant à la , il est affiché un véhicule 1 automobile pourvu d'un dispositif 2 destiné à générer une ou plusieurs consignes 21 de conduite de ce véhicule 1 automobile. Ces consignes 21 de conduite visent à adapter la conduite du véhicule 1 automobile à son environnement d'évolution. Une consigne 21 de conduite peut porter sur la vitesse et/ou la trajectoire du véhicule 1 automobile telle qu'une consigne de vitesse, une consigne de freinage, une consigne au volant, ou une consigne de braquage. Ces consignes 21 de conduite peuvent être destinées aux conducteurs (aide ou assistance passive à la conduite) et/ou directement envoyées à des actionneurs du véhicule 1 automobile (assistance active à la conduite). Le véhicule 1 automobile peut, en effet, être à conduite semi-automatique ou automatique. Le dispositif 2 est, dans un mode de réalisation, un système d'aide à la conduite (ADAS). Pour générer une consigne 21 de conduite, le dispositif 2 se base, entre autres, sur des images 31 de l'environnement du véhicule 1 automobile capturées par au moins un capteur 3 d'image embarqué. De telles images 31 permettent au dispositif 2 de détecter la présence dans l'environnement du véhicule 1 automobile, par exemple, d'un piéton, d'un obstacle ou d'un autre usager et générer une consigne 21 de conduite permettant d'adapter en conséquence la conduite du véhicule 1 automobile. Plus généralement, le dispositif 2 utilise un capteur 3 d'image pour surveiller au moins partiellement l'environnement d'évolution du véhicule 1 automobile. Le capteur 3 d'image est, dans un mode de réalisation, une caméra embarquée dans le véhicule 1 automobile, notamment une caméra dans le domaine visible. Dans un mode de réalisation, le capteur 3 d'image est une caméra frontale, une caméra 360 degrés, une caméra latéral, et/ou une caméra de recul. Le capteur 3 d'image peut être disposé à l'avant, à l'intérieur (par exemple, sous le rétroviseur intérieur et orienté vers la route et la signalisation), au dessus, à l'arrière, ou tout autour du véhicule 1 automobile. Le capteur 3 d'image comprend, dans un mode de réalisation, des focales multiples avec des portées variables pour couvrir le maximum de l'environnement proche du véhicule 1 automobile. Des images 31 de l'environnement du véhicule 1 automobile sont fournies par le capteur 3 d'image sous forme d'un flux d'images vidéo, par série d'images, et/ou par image à une fréquence prédéfinie ou sur demande du dispositif 2 . Ces images 31 sont mises à disposition du dispositif 2 pour générer, si nécessaire, une consigne 21 de conduite appropriée à l'environnement et la situation de conduite du véhicule 1 automobile. Pour valider le fonctionnement du dispositif 2 , les images 31 qui lui sont communiquées sont enregistrées sur un support 6 de stockage. Les consignes 21 de conduite générées par le dispositif 2 sont, dans un mode de réalisation, elles aussi enregistrées sur le support 6 de stockage. Chaque consigne 21 de conduite est, de préférence, enregistrée en association avec la ou les images 31 sur la base desquelles cette consigne 21 de conduite est produite. Le support 6 de stockage est tout support d'information électronique (un disque dur, une clé USB, une carte SD, ou une carte microSD par exemple) configuré pour mémoriser au moins temporairement des données relatives à la validation du fonctionnement du dispositif 2 . Le support 6 de stockage peut être embarqué dans le véhicule 1 automobile ou distant, tel qu'un serveur auquel le véhicule 1 automobile est connecté de façon permanente ou intermittente. Pour répondre à des exigences en matière de respect de la vie privé, un traitement d'image est appliqué à l'image 31 avant son enregistrement sur le support 6 de stockage. Ce traitement d'image vise à masquer dans l'image 31 tout objet 5 considéré à caractère personnel. On entend ici par objet à caractère personnel toute donnée visuelle se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. Une personne physique peut être identifiée directement, par exemple, par son visage ou indirectement, par exemple, par le numéro d'immatriculation de son véhicule. Par ailleurs, l’identification d’une personne physique peut être réalisée à partir d'un croisement d’une pluralité de données telles que son visage et des données de localisation. Pour cela, les images 31 fournies par le capteur 3 d'image sont d'abord soumises à un filtre 4 d'objets prédéfinis avant leur enregistrement sur le support 6 de stockage. Ce filtre 4 d'objets est configuré pour détecter et masquer dans l'image 31 des objets 5 considérés à caractère personnel. Des objets considérés à caractère personnel comprennent, par exemple, un visage humain et/ou une plaque d'immatriculation. Le filtre 4 d'objets à caractère personnel comprend un module 41 d'apprentissage profond (plus connu sous le nom anglais « Deep-Learning ») ou, plus généralement, un module 41 d'apprentissage automatique (dit en anglais « machine learning »), apte à détecter et localiser dans l'image 31 un ou plusieurs objets 5 considérés à caractère personnel. Le module 41 d'apprentissage profond intègre un réseau de neurones à convolution ou un réseau de neurones convolutifs (plus connu sous le nom anglais "Convolutional Neural Networks"). Ce réseau de neurones convolutifs est entrainé au préalable pour reconnaitre des objets 5 considérés à caractère personnel. Un jeu d'images comprenant divers visages humains et/ou divers plaques d'immatriculation est utilisé comme données d'entrainement du réseau de neurones convolutifs. Le module 41 d'apprentissage profond est donc apte à détecter dans une même image 31 plusieurs objets appartenant à une même classe ou à des classes différentes. Avantageusement, les réseaux de neurones convolutifs sont particulièrement adaptés pour le traitement d’images. Les réseaux de neurones convolutifs sont, pour la détection d'objets ou d'instances dans une image numérique ou plus généralement pour l'analyse d'images (notamment, des images bruitées ou incomplètes), plus performants que les algorithmes existants basés sur la logique floue ou sur des arbres de décision. En outre, les réseaux de neurones convolutifs permettent, avantageusement, de détecter des objets prédéfinis indépendamment de leur position dans l’image 31 acquise. Le module 41 d'apprentissage profond est, en effet, configuré pour détecter et localiser dans l'image 31 un objet 5 prédéfini considéré à caractère personnel. En détectant la présence d'un objet 5 prédéfini considéré à caractère personnel dans l'image 31 , le module 41 d'apprentissage profond produit en sortie les coordonnées d'un tel objet 5 et les communique à un module 42 de masquage. Ces coordonnées sont celles d'un contour délimitant un objet 5 considéré à caractère personnel détecté dans l'image 31 . Ce contour est, dans un mode de réalisation, de forme rectangulaire (notamment, pour une plaque immatriculation) ou circulaire (notamment, pour un visage). Plus généralement, un objet 5 considéré à caractère personnel est localisé dans une zone de forme sensiblement rectangulaire ou circulaire de l’image 31 . Dans un mode de réalisation, le réseau de neurones convolutifs est un réseau de neurones convolutifs basé sur des régions (dit, selon une terminologie anglo-saxonne, R-CNN pour "Region-based Convolutional Neural Networks"), ou un réseau de neurones convolutifs basé des régions rapide (dit, selon une terminologie anglo-saxonne, Fast R-CNN pour "Fast Region-based Convolutional Neural Networks"), ou tout autre modèle équivalent. Le module 42 de masquage est configuré pour masquer tout objet 5 localisé dans l'image 31 par le module 41 d'apprentissage profond. Pour cela, l'image 31 et les coordonnées des contours délimitant (c'est à dire, des zones couvrant) les objets 5 considérés à caractère personnel sont reçues en entrée par le module 42 de masquage. Le masquage d'un objet 5 considéré à caractère personnel peut être obtenu selon diverses techniques appliquées à la zone couvrant cet objet 5 telles qu'un effet de flou, un effet de brouillage, un effet de pixellisation, un effet de distorsion, la superposition d'un masque, ou sa suppression. Il en résulte avantageusement un masquage des données à caractère personnel sans toutefois détériorer la qualité du reste de l’image 31 . L'image 31 ayant les objets 5 considérés à caractère personnel masqués est enregistrée sur le support 6 de stockage. Ainsi, à partir d’une image 31 reçue en son entrée, le filtre 4 d'objets considérés à caractère personnel masque les zones de cette image 31 susceptibles de contenir un objet 5 à caractère personnel et la transmet pour enregistrement sur le support 6 de stockage. Il en résulte, avantageusement, que les images 31 enregistrées sur le support 6 de stockage sont vides de tout contenu à caractère personnel, notamment de visages et/ou de numéro d'immatriculation de véhicule. Autrement dit, avant son enregistrement au moins temporaire sur le support 6 de stockage, l'image 31 passe par le filtre 4 d'objets considérés à caractère personnel. Le module 41 d'apprentissage profond basé sur un réseau de neurones convolutifs pré-entrainé y détecte et localise tout objet 5 prédéfini considéré à caractère personnel (tels que des visages humains et/ou des plaques d'immatriculation). Le module 42 de masquage se charge de masquer dans l'image 31 les objets qui y sont localisés et qui lui sont indiqués par le module 41 d'apprentissage profond. Dans un mode de réalisation, le filtre 4 d'objets à caractère personnel est intégré dans un calculateur configuré pour traiter les données perçues par des capteurs 3 d'image pour tester ou valider une nouvelle fonction d'aide à la conduite. En se reportant à la , il est affiché des étapes d'une méthode pour valider le fonctionnement du dispositif 2 destiné à générer, sur la base d'une image 31 de l'environnement du véhicule 1 automobile, d'une consigne 21 de conduite de ce véhicule 1 automobile. Cette méthode comprend une étape 11 de capture d'une image 31 de l'environnement du véhicule 1 automobile au moyen du capteur 3 d'image. Ensuite, une étape 12 de détection et de localisation d'objets 5 prédéfinis considérés à caractère personnel est appliquée à cette image 31 au moyen du module 41 d'apprentissage profond intégrant un réseau de neurones convolutifs. Lors d'une étape 13 de masquage, les objets 5 localisés dans l'image 31 par le module 41 d'apprentissage profond sont masqués via, par exemple, un effet de flou, une pixellisation, ou un gommage. Pour flouter une zone de l'image 31, les valeurs des pixels de cette zone sont, dans un mode de réalisation, remplacées par la moyenne de ces valeurs. L'image 31 ainsi modifiée est enregistrée (étape 14) au moins temporairement sur le support 6 de stockage. Dans un mode de réalisation, les étapes de détection, de localisation et de masquage d'objets 5 prédéfinis considérés à caractère personnel sont mises en œuvre sensiblement en temps réel ou quasi-réel sur un flux d'images vidéo produit par le capteur 3 d'image. Avantageusement, le traitement décrit ci-dessus appliqué à une image 31 de l'environnement du véhicule 1 automobile acquise par le capteur 3 d'image intervient, avant l'enregistrement de cette image 31 sur le support 6 de stockage. Ce traitement permet d’adapter automatiquement les images 31 fournies par le capteur 3 d'image embarqué dans le véhicule 1 automobile de façon à préserver la vie privée des usagers. Le support 6 de stockage est, par conséquent, vide de données à caractère personnel. Il en résulte avantageusement un enregistrement conforme au droit à la vie privée. Les images 31 enregistrées peuvent donc être gardées plus longtemps que nécessaire, sans contrevenir aux dispositions du droit à la vie privée. Système pour valider le fonctionnement d'un dispositif ( 2 ) destiné à générer, sur la base d'une image ( 31 ) de l'environnement d'un véhicule ( 1 ) automobile, d'une consigne ( 21 ) de conduite de ce véhicule ( 1 ) automobile, ce système comprenant - un capteur ( 3 ) d'image destiné à capter une image ( 31 ) de l'environnement du véhicule ( 1 ) automobile; - un module ( 41 ) d'apprentissage profond intégrant un réseau de neurones convolutifs configuré pour détecter et localiser, dans l'image ( 31 ) capté, un objet ( 5 ) prédéfini considéré à caractère personnel; - un module ( 42 ) de masquage pour masquer, dans ladite image ( 31 ), l'objet ( 5 ) localisé ; - un support ( 6 ) de stockage pour enregistrer l'image ( 31 ) ayant l'objet ( 5 ) masqué. Système selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le réseau de neurones convolutifs est un réseau de neurones convolutifs basé sur des régions. Système selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l'objet ( 5 ) prédéfini est une plaque d'immatriculation et/ou un visage humain. Système selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'objet ( 5 ) est localisé dans une zone de forme sensiblement rectangulaire ou circulaire de ladite image ( 31 ). Système selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'objet ( 5 ) localisé est masqué par un effet de flou. Méthode pour valider le fonctionnement d'un dispositif ( 2 ) destiné à générer, sur la base d'une image ( 31 ) de l'environnement d'un véhicule ( 1 ) automobile, d'une consigne ( 21 ) de conduite de ce véhicule ( 1 ) automobile, cette méthode comprenant les étapes suivantes: - capture ( 1 1 ) d'une image ( 31 ) de l'environnement du véhicule ( 1 ) automobile au moyen d'un capteur ( 3 ) d'image ; - détection et localisation ( 12 ), dans ladite image ( 31 ), d'un objet ( 5 ) prédéfini considéré à caractère personnel au moyen d'un module ( 41 ) d'apprentissage profond intégrant un réseau de neurones convolutifs ; - masquage ( 13 ), dans ladite image ( 31 ), de l'objet prédéfini localisé au moyen d'un module ( 42 ) de masquage; - enregistrement ( 14 ) de ladite image ( 31 ) ayant ledit objet ( 5 ) prédéfini masqué sur un support ( 6 ) de stockage. Méthode selon la revendication précédente, caractérisé e en ce que le réseau de neurones convolutifs est un réseau de neurones convolutifs basé sur des régions. Méthode selon la revendication 6 ou 7, caractérisé e en ce que l'objet ( 5 ) prédéfini est une plaque d'immatriculation et/ou un visage humain. Méthode selon l'une quelconque des revendications 6 à 8, caractérisé e en ce que l'objet ( 5 ) est localisé dans une zone de forme sensiblement rectangulaire ou circulaire de ladite image ( 31 ). Méthode selon l'une quelconque des revendications 6 à 9, caractérisé e en ce que l'objet ( 5 ) localisé est masqué par un effet de flou.