Brevet FR3116925A1 — publié le 20220603

PROCEDE DE DETECTION D’INSTALLATIONS PHOTOVOLTAIQUES SUR UNE IMAGE PAR APPRENTISSAGE PROFOND Procédé (500) de détection d’objets (10) sur une image (100) aérienne ou satellitaire préalablement acquise, mettant en œuvre un modèle d’apprentissage profond (200) exécuté sur un calculateur et comprenant : une étape (520) de découpage de l’image en une pluralité de vignettes adaptées à un format d’entrée du modèle ; une étape (530) de détection d’objets (10) sur l’image comprenant un calcul d’activation (531) sur chaque vignette et donnant une classification (532) et une carte d’activation de classe CAM (533) de ladite vignette ; une étape (540) de regroupement des vignettes adjacentes de même classification en blocs ; une étape de filtrage (550) des blocs ; et une étape (560) d’estimation des coordonnées géographiques et de la surface de chaque objet détecté à partir d’une segmentation desdits blocs. Les objets détectés sont par exemple des installations photovoltaïques. Figure pour l’abrégé : figure 6 Procédé de détection d’installations photovoltaïques sur une image par apprentissage profond La présente invention appartient au domaine du traitement d’images par intelligence artificielle et des techniques communément appelées vision par ordinateur, notamment la détection d’objets par apprentissage automatique ( Machine Learning ) ou profond ( Deep Learning ). L’invention concerne plus particulièrement un procédé de détection d’installations photovoltaïques sur une image aérienne ou satellitaire par apprentissage profond, mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels. L’invention trouve une application directe dans le secteur des énergies renouvelables pour cartographier le parc solaire d’une région géographique donnée. Etat de l’art Le déploiement de l'énergie solaire photovoltaïque s'accélère dans le monde entier en raison de la réduction rapide des coûts et des avantages environnementaux importants par rapport à la production d'électricité à partir de combustibles fossiles. En raison de la nature décentralisée des installations photovoltaïques, les données les concernant restent difficilement accessibles pour l’ensemble du parc solaire d’une région donnée. Par exemple, les informations sur la localisation et la puissance de chaque installation au sein d’un parc sont souvent incomplètes, voire indisponibles, y compris dans les pays les plus industrialisés et orientés vers les énergies renouvelables. En France, les données existantes sont généralement sous forme de listes agglomérées à l’échelle des communes et, dans la majorité des cas, ne précisent pas la taille et l’emplacement de chaque installation. Il existe donc un réel besoin de disposer d’une base de données fidèle et complète regroupant les informations nécessaires au bon suivi de l’évolution d’un parc solaire dans une région donnée. Une telle base s’avérerait extrêmement utile pour par exemple suivre l’évolution d’un parc solaire dans chaque catégorie d’installation, des centrales photovoltaïques aux panneaux individuels des particuliers, et en estimer la production énergétique. Actuellement, la télédétection permet de cartographier les installations photovoltaïques dans une région, mais avec l’intervention d’opérateurs humains pour analyser les images. Par conséquent, les tâches humaines peuvent rapidement devenir fastidieuses, voire insurmontables, lorsque les régions concernées présentent de grandes superficies. Il est connu que l’intelligence artificielle combinée à l’imagerie, et plus particulièrement à l’imagerie satellite ou aérienne, permet d’automatiser les opérations de reconnaissance et de détection d’objets de façon rapide et précise. Le document CN111178316A, à titre d’exemple, décrit une méthode générale de classification de la couverture terrestre à partir d'images de télédétection à haute résolution, basée sur un apprentissage profond. La méthode est utilisée pour la recherche automatique d'une architecture de réseau de neurones convolutifs adaptée à un ensemble de données spécifique. L’enseignement de ce document reste néanmoins théorique et ne propose aucune possibilité d’application à la détection d’installations photovoltaïques. Le document CN111191500A concerne quant à lui une méthode d'identification des toits photovoltaïques basée sur une segmentation de l'image par apprentissage profond. La méthode consiste à combiner plusieurs modèles de segmentation permettant de classifier différents types de toits. L’objectif de cette méthode est d’automatiser certaines tâches réalisées manuellement auparavant et de gagner ainsi un temps considérable. Plus précisément, cette méthode obtient d'abord des images de télédétection d'un fournisseur de services cartographiques et annote manuellement les données pour construire un ensemble de données de segmentation d'images, entraîne le réseau U-Net sur trois textures de toits (ciment, tuiles d'acier coloré et panneaux photovoltaïques), découvre les erreurs de prédiction typiques du modèle, et effectue un entraînement itératif continu du modèle. Après que chaque type d'entraînement est terminé, la méthode détermine le meilleur seuil de classification pour chaque ensemble de tests. Ensuite, elle utilise des champs aléatoires conditionnels CRFs ( Conditional Random Fields ) pour optimiser les résultats du modèle en fonction des résultats de prédiction des trois modèles de la combinaison finale. Enfin, le modèle optimisé est utilisé pour segmenter les images de télédétection et reconnaître des panneaux photovoltaïques dans la zone spécifiée. Toutefois, l’utilisation de CRFs pour l’optimisation du modèle présente un inconvénient majeur qui est leur manque de robustesse puisqu’ils ont été testés uniquement sur des données bien structurées. DeepSolar, dont la référence est donnée dans la description, est un autre réseau de neurones convolutifs, développé par des chercheurs de l’université Stanford, dans le but de détecter les panneaux photovoltaïques sur des images haute résolution (inférieure à 30cm). Ce modèle prend en entrée des images découpées en morceaux ( Tiles en terminologie anglosaxonne) et classifie chaque morceau selon qu’il contient des panneaux photovoltaïques ou non. La présente invention met en œuvre le modèle DeepSolar et propose de nettes améliorations au traitement de base. Les détails supplémentaires du fonctionnement de DeepSolar seront donc directement donnés dans la description ci-après. Il convient néanmoins de noter que le modèle DeepSolar, tel que conçu, sert à créer un jeu de données agglomérées sur une zone limitée de sorte que la surface totale des panneaux photovoltaïques de ladite zone soit comparée à certains paramètres météorologiques, économiques et autres. Présentation de l’invention La présente invention vise à pallier les inconvénients de l’art antérieur exposés ci-avant et propose une solution permettant de créer un jeu de données actualisable regroupant les installations photovoltaïques d’une région donnée grâce au modèle DeepSolar, ou un modèle similaire convenablement entraîné, et à différentes techniques de traitement d’image. À cet effet, la présente invention a pour objet un procédé de détection d’objets sur une image aérienne ou satellitaire préalablement acquise, mettant en œuvre un modèle d’apprentissage profond exécuté sur un calculateur et comprenant : une étape de découpage de l’image en une pluralité de vignettes adaptées à un format d’entrée du modèle ; une étape de détection d’objets sur l’image comprenant un calcul d’activation sur chaque vignette et donnant une classification et une carte d’activation de classe CAM de ladite vignette. Avantageusement, ce procédé comprend en outre : une étape de regroupement des vignettes adjacentes de même classification en blocs ; une étape de filtrage des blocs ; et une étape d’estimation des coordonnées géographiques et de la surface de chaque objet détecté à partir d’une segmentation desdits blocs. Plus particulièrement, le procédé est destiné à des images de haute résolution, préférablement de résolution inférieure à 30cm. Selon un mode de réalisation avantageux, la classification est booléenne et découle pour chaque vignette de la comparaison de l’activation de ladite vignette à un seuil choisi par un opérateur. Préférablement, le seuil choisi est celui maximisant une fonction dont les variables sont les métriques de précision et de rappel calculées sur un ensemble de données de calibrage de la classification. Plus préférablement, le seuil choisi maximise une fonction prenant également comme variable une métrique de rappel par objet, définie comme le pourcentage d’objets ayant au moins une partie détectée sur une vignette d’une image de calibration parmi les objets visibles sur ladite image. Selon un mode de réalisation particulièrement avantageux, l’étape de filtrage des blocs consiste à filtrer les blocs des vignettes visibles et/ou les blocs des cartes d’activation CAM associées selon au moins un critère parmi : la taille, la couleur et la texture de l’objet détecté, pour éliminer des faux-positifs. Selon un mode de réalisation, la segmentation comprend un partitionnement en k-moyennes des blocs de vignettes visibles et une analyse des pixels des cartes d’activation CAM associées. Selon l’invention, les objets détectés sont par exemple des panneaux solaires et/ou photovoltaïques pouvant être regroupés en installations. Selon cet exemple d’application, le procédé comprend en outre une étape de détermination d’une puissance nominale pour chaque installation photovoltaïque détectée. L’invention a également pour objet un produit programme d’ordinateur caractérisé en ce qu’il comporte un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur, mettent en œuvre un procédé de détection tel que présenté. Les concepts fondamentaux de l’invention venant d’être exposés ci-dessus dans leur forme la plus élémentaire, d’autres détails et caractéristiques ressortiront plus clairement à la lecture de la description qui suit et en regard des dessins annexés, donnant à titre d’exemple non limitatif un mode de réalisation d’un procédé de détection d’installations photovoltaïques sur des images par apprentissage profond, conforme aux principes de l’invention. Présentation des dessins Les figures sont données à titre purement illustratif pour l’intelligence de l’invention et ne limitent pas la portée de celle-ci. Les différents éléments sont représentés de manière schématique et ne sont pas nécessairement à la même échelle. Sur l’ensemble des figures, les éléments identiques ou équivalents portent la même référence numérique. Il est ainsi illustré en : : une image aérienne d’une zone géographique sur laquelle des installations photovoltaïques sont visibles ; : un découpage de l’image de la en vignettes ; : des exemples de vignettes découpées sur l’image ; : un schéma fonctionnel du modèle d’apprentissage profond utilisé dans le procédé de détection selon l’invention ; : un schéma bloc du modèle d’apprentissage profond, avec ses entrées et sorties ; : les principales étapes du procédé de détection selon un mode de réalisation de l’invention ; : un exemple de correction colorimétrique d’une image réelle ; : un découpage en vignettes de l’image corrigée de la ; : les classifications et les cartes d’activation de classes obtenues pour les vignettes de la lors de l’étape de détection ; : une portion d’image annotée manuellement, représentant des données de calibration du seuil de classification ; : l’évolution de différentes métriques statistiques pour différentes valeurs du seuil de classification ; : un regroupement des vignettes positives en blocs selon l’invention ; : une comparaison entre un faux-positif et un vrai-positif selon un critère de texture ; : une activation binaire d’un bloc positif à partir de la segmentation du bloc visible et de la carte d’activation associées ; : une distribution graphique de centrales photovoltaïques selon leur surface et leur puissance ; : la construction d’une fonction de transfert linéaire par morceaux à partir du graphique de la . Description détaillée de modes de réalisation Il convient de noter que certains éléments techniques bien connus de l’homme du métier sont ici décrits pour éviter toute insuffisance ou ambiguïté dans la compréhension de la présente invention. Dans le mode de réalisation décrit ci-après, on fait référence à un procédé de détection d’installations photovoltaïques sur des images aériennes ou satellitaires par apprentissage profond, destiné principalement à établir une cartographie précise des installations photovoltaïques dans une zone géographique donnée. Cet exemple, non limitatif, est donné pour une meilleure compréhension de l’invention et n’exclut pas l’adaptation du procédé à la détection d’autres objets reconnaissables sur des vues aériennes tels que les piscines, les terrains de sport et autres, surtout lorsqu’aucune base de données n’existe pour les objets considérés. Dans la suite de la description, les termes « réseau » et « modèle » désignent par extension respectivement un réseau de neurones artificiels et un modèle d’apprentissage profond, et renvoient chacun à DeepSolar sauf indication contraire. Par ailleurs, la terminologie employée ne doit en aucun cas être interprétée de manière limitative ou restrictive, mais simplement en conjonction avec des modes de réalisation particuliers de l’invention. Le procédé permet de détecter des installations photovoltaïques sur des images aériennes par l’exécution d’un réseau existant qui prend en entrée des images aériennes dans le spectre visible, capturées au moyen d’un système d’acquisition adapté, aéroporté ou embarqué dans un satellite d’observation de la Terre, et fournit en sortie un fichier cartographique contenant les coordonnées géographiques, la surface et une estimation de la puissance nominale, dite puissance crête, de chaque installation photovoltaïque détectée. La représente une image aérienne 100 d’une zone géographique donnée, sur laquelle des panneaux photovoltaïques 10 de formes et de tailles différentes sont visibles. Une telle image peut provenir d’une source telle qu’un service de cartographie en ligne. Préférablement, l’image 100 est de haute résolution, par exemple de résolution inférieure à 30 cm, pour être adaptée au modèle d’apprentissage profond utilisé. En effet, le procédé de détection, selon le mode de réalisation décrit, met en œuvre le modèle DeepSolar disponible en open source , initialement conçu pour cartographier les panneaux photovoltaïques déployés sur le territoire américain et constituer ainsi une base de données fiable et évolutive. Ce modèle repose sur la détection de panneaux photovoltaïques sur une image aérienne haute résolution grâce à une méthode détaillée dans l’article : Jiafan Yu, Zhecheng Wang, Arun Majumdar , Ram Rajagopal , « DeepSolar: A Machine Learning Framework to Efficiently Construct a Solar Deployment Database in the United States », Joule, Volume 2, Issue 12, 2018, Pages 2605-2617, ISSN 2542-4351 . Le modèle Deep Solar prend en entrée des images haute résolution d’une zone couvrant une superficie d’environ 480m 2 , ledit modèle ayant été entrainé sur des images de cette taille. Par conséquent, les images initiales 100, plus grandes, doivent être préalablement découpées en morceaux, qu’on appellera vignettes, compatibles avec le format d’entrée du modèle. La représente l’image 100 à travers une grille de découpage permettant d’obtenir des vignettes T de même taille. De préférence, chaque vignette T présente une forme carrée de 22m de côté pour correspondre au format d’entrée du modèle. La représente en vue de détail trois vignettes T1, T2 et T3 isolées de l’image 100 selon le découpage de la . Dans cet exemple, seules les vignettes T1 et T3 comprennent des parties de panneaux photovoltaïques. Avant de décrire les principales étapes du procédé selon l’invention, il est rappelé que le réseau DeepSolar est de type à convolution CNN ( Convolutional Neural Network ) et exploite les images 100 selon le schéma brièvement décrit ci-dessous. La représente les principales opérations réalisées par le modèle sur les vignettes d’entrée T1, T2 et T3 issues de l’image 100. Tout d’abord, les vignettes au format d’entrée sont importées dans le modèle. Un classifieur spécifique est alors appliqué aux vignettes pour déterminer les vignettes positives (contenant au moins une partie de panneau photovoltaïque) et les vignettes négatives (ne contenant aucune partie de panneau photovoltaïque). Les résultats de la classification sont utilisés pour identifier les vignettes positives, ici T1 et T3, suite à quoi une segmentation par apprentissage semi-supervisé est appliquée, via des couches spécifiques du réseau, auxdites vignettes positives. Cela permet de générer une carte d’activation de classe CAM (Class Activation Map) pour chaque vignette positive, en niveaux de gris où les pixels plus clairs indiquent une plus grande probabilité de présence d’une partie de panneau photovoltaïque. Enfin, une activation binaire BA est obtenue pour chaque CAM en appliquant un seuil (valeur de l’activation sur les pixels de panneaux). Ainsi, le modèle permet d’obtenir à la fois la taille des panneaux et le nombre d’installations photovoltaïques. La représente la mise en œuvre globale du procédé de détection selon l’invention, dans lequel une image aérienne 100 est découpée en n*m vignettes Tij, avec i entier compris entre 1 et n, et j entier compris entre 1 et m, n et m étant deux entiers supérieurs à 1. Les vignettes forment une matrice donnée en entrée au modèle 200. Pour chaque vignette Tij, le modèle donne une sortie Sij comprenant la géolocalisation GEO, la classification CLASS et la carte d’activation de classe CAM associées à ladite vignette. Ces sorties permettent ensuite de connaitre la surface et la puissance crête de chaque installation photovoltaïque détectée. La représente un procédé 500 de détection d’installations photovoltaïques sur une image aérienne par apprentissage profond comprenant : une étape 510 optionnelle de prétraitement d’une image préalablement acquise, consistant en une correction colorimétrique par exemple, pour obtenir une image corrigée adaptée au modèle d’apprentissage profond utilisé, en l’occurrence DeepSolar ; une étape 520 de découpage de l’image corrigée en vignettes de taille adaptée au format d’entrée du modèle ; une étape 530 de détection de panneaux photovoltaïques (PV) par l’exécution du modèle d’apprentissage profond pour identifier les vignettes positives et générer les CAMs associées ; une étape 540 de regroupement des vignettes positives voisines, et des CAMs associées, en blocs ; une étape 550 de filtrage des blocs selon différents critères ; une étape 560 d’estimation des coordonnées géographiques et de la surface de chaque installation PV détectée ; une étape 570 de détermination de la puissance crête de chaque installation PV détectée ; et une étape 580 d’élimination d’éventuels faux-positifs restants. L’étape 510 de prétraitement consiste à corriger la colorimétrie de l’image initiale de sorte à obtenir une image corrigée correspondant mieux, en termes de contraste et de luminosité, à la typologie d’image sur laquelle le modèle a été entrainé. Dans le cas du modèle DeepSolar, les images d’entrainement sont des images aériennes du territoire américain, provenant de l’interface de programmation applicative du service en ligne Google Maps. Ainsi, plus les images fournies au modèle présentent des caractéristiques (résolution et colorimétrie) proches des images ayant servi à l’entrainement dudit modèle, plus la précision de détection des installations photovoltaïques sur ces images sera élevée. La représente une image initiale 100-0 avant correction et une image corrigée 100 obtenue après l’étape de prétraitement 510. La correction du contraste et de la luminosité peut être réalisée par un algorithme spécifique ou par une méthode adaptée déjà implémentée dans le langage de programmation utilisé. Par exemple, avec le langage Python, l’étape de correction peut être réalisée avec la méthode rescale_intensity du module exposure de la bibliothèque libre de traitement d’images Scikit-image. Bien entendu, l’étape de prétraitement 510 n’est pas nécessaire lorsque l’image initiale présente une colorimétrie proche de celle des images de référence sur lesquelles le modèle d’apprentissage profond a été entrainé, auquel cas l’image corrigée est directement l’image initiale. L’étape de découpage 520 permet ensuite de mettre l’image corrigée au format d’entrée du modèle DeepSolar. Ainsi, l’image est découpée en vignettes géolocalisées de même taille comme expliqué précédemment. Une grille de découpage est obtenue sous forme de matrice, sur laquelle les vignettes sont localisées par leurs positions dans la matrice, positions pouvant être indiquées par des indices numériques de lignes et de colonnes. La représente l’image 100 découpée en vignettes T de même taille, la grille de découpage étant représentée par des traits blancs continus. De préférence, les vignettes T obtenues présentent une forme carrée de côté a. La taille des vignettes T doit être conforme à la taille des images d’entrainement du modèle DeepSolar. En l’occurrence, ce modèle a été entrainé avec des images carrées de 22m de côté. On choisira donc préférablement a = 22m. En outre, lors de l’étape de découpage 520, une cartographie de la zone géographique couverte par l’image initiale peut être utilisée pour retirer les vignettes « inutiles », qui correspondent totalement à des surfaces sur lesquelles l’implantation d’une installation photovoltaïque est impossible telles que l’océan. Une fois les vignettes d’entrée définies, celles-ci sont injectées dans le modèle DeepSolar en vue de la détection des installations photovoltaïques. L’étape de détection 530 de panneaux photovoltaïques sur les vignettes d’entrée consiste à exécuter le modèle DeepSolar qui fournit pour chacune desdites vignettes une classification et une carte d’activation de classe CAM. En effet, le modèle DeepSolar calcule lors d’une sous étape 531 une activation globale sur chaque vignette. Cette activation correspond à une probabilité de présence d’au moins une partie de panneau photovoltaïque sur la vignette, ou à un indice de confiance sur ladite présence. Ensuite, le modèle opère subséquemment une classification et une génération de CAM de la vignette considérée lors des sous étapes 532 et 533 représentées sur la . La classification 532 consiste à affecter une valeur booléenne (positive ou négative) à chaque vignette en fonction de la présence d’au moins une partie de panneau photovoltaïque sur ladite vignette : positive = au moins une partie de panneau photovoltaïque est visible sur la vignette ; négative = aucune partie de panneau n’est visible. En effet, la classification d’une vignette est déterminée par la comparaison de l’activation globale calculée à l’étape 531 à un seuil 430 fixé par l’opérateur, de sorte qu’une activation globale supérieure au seuil implique une valeur positive de la classification. Autrement dit, lorsque la probabilité de présence d’au moins une partie de panneau photovoltaïque sur la vignette dépasse une certaine valeur fixée par l’opérateur, le modèle considère que la vignette est positive et la classifie en conséquence. La génération des CAMs 533 consiste quant à elle à exploiter le calcul d’activation ayant conduit à la classification des vignettes afin de créer une CAM pour chaque vignette. La CAM correspond à une image en niveaux de gris représentant l’activation de chaque pixel de la vignette considérée, l’activation étant un nombre entier compris entre 0 et 255. La représente les classifications (0 ou 1) et les CAMs obtenues après l’étape de détection 530 pour les vignettes de l’image 100 de la . Le choix du seuil 430 est donc crucial pour l’étape 530 car il conditionne la précision de la détection opérée. Le seuil peut être fixé au moyen d’un jeu de données de test lors d’étapes pouvant s’apparenter à une calibration du modèle. Les données de test doivent être assez variées pour pouvoir déterminer un seuil permettant d’améliorer la précision de la détection à l’étape 530. Pour ce faire, une portion de l’image corrigée, comprenant des installations photovoltaïques de différentes tailles, est choisie. Les vignettes associées à cette portion d’image sont d’une part, annotées manuellement pour indiquer leurs classifications (présence ou absence de panneau) et, d’autre part, fournies en entrée au modèle DeepSolar. La représente une portion d’image comprenant environ 25000 vignettes annotées manuellement. Les zones noircies correspondent aux vignettes sur lesquelles des panneaux photovoltaïques sont visibles. Ainsi, ces données constituent des données de calibration, dites de vérité, qui permettront de déterminer le seuil optimal. À partir de cet ensemble de données de vérité, trois métriques sont alors calculées pour différentes valeurs de seuil : la précision, le rappel et le rappel par installation photovoltaïque. Ces métriques sont définies comme suit : La précision correspond au pourcentage de « vraies » installations parmi les installations détectées. Autrement dit, le nombre de vrais-positifs rapporté à la somme des vrais-positifs et des faux-positifs ; Le rappel ( Recall en terminologie anglosaxonne) correspond au pourcentage d’installations détectées parmi les installations existantes. Autrement dit, le nombre de vrais-positifs rapporté à la somme des vrais-positifs et des faux-négatifs ; le rappel par installation correspond au pourcentage d’installations ayant au moins un panneau détecté sur une vignette de l’image parmi les installations existantes. Le rappel par installation permet d’ajuster plus finement le choix du seuil car il est moins discriminant que le rappel classique. Ainsi, la valeur retenue pour le seuil est celle qui permet de maximiser une fonction de ces trois métriques, telle que leur somme. La représente l’évolution, en fonction du seuil, de ces trois métriques, à savoir la précision (PRECISION), le rappel (RECALL) et le rappel par installation (RECALL*), obtenue pour la portion d’image représentée à la . Dans cet exemple, le seuil permettant de maximiser une fonction des trois métriques précitées est sensiblement égal à 0,37. Le seuil ainsi choisi constitue un paramètre du modèle lors de l’étape de détection 530. L’étape 540 de regroupement des vignettes positives en blocs permet de reconstituer les installations photovoltaïques réparties sur plusieurs vignettes. Pour y parvenir, chaque vignette positive est regroupée avec toute vignette positive adjacente, c’est-à-dire ayant un côté commun avec la vignette considérée, pour former un bloc. La représente par exemple les blocs B1 et B2 obtenus avec les vignettes positives de la . Il peut être aisément compris que plus les vignettes sont petites moins les blocs seront étendus. Les vignettes de la figures 2 seront par exemple regroupées en trois blocs. En outre, les CAMs associées aux vignettes positives sont également regroupées en blocs. Ainsi, pour chaque installation photovoltaïque détectée, il peut être obtenu une vue aérienne et une CAM de ladite installation. Les blocs obtenus à l’issue de l’étape de regroupement 540 sont ensuite filtrés lors de l’étape de filtrage 550 afin d’éliminer les éventuels faux-positifs. L’étape de filtrage 550 consiste à filtrer les blocs formés selon trois critères : un critère de taille, un critère de couleur et un critère de texture. Concernant le critère de taille (ou de surface), et au vu de l’application principale visée par la déposante, à savoir la détection d’installations photovoltaïques de type centrales solaires, les algorithmes ont été configurés pour retirer les blocs présentant une surface inférieure à 20m 2 par exemple. Cette limite de taille permet d’éliminer la grande majorité des installations solaires thermiques individuelles (panneaux sur les toits de particuliers utilisés pour le chauffage domestique de l’eau). Concernant le critère de couleur, tout bloc ne présentant pas des couleurs similaires aux couleurs habituelles des panneaux photovoltaïques est éliminé. Par exemple, le canal vert selon le codage RGB ( Red, Green, Blue ) est un bon discriminant pour les zones végétalisés. À l’aide d’un jeu de données d’installations détectées qui a été labélisé à la main (vrai-positif ou faux-positif), la proportion du canal vert pour chacune des installations peut être visualisée. Les faux-positifs liés à des images de forêts par exemple peuvent alors être retirés en fixant une limite sur la proportion du canal vert. Un filtre colorimétrique peut alors être défini en définissant une fonction des canaux RGB de l’image, par exemple G/(R+G+B), et en observant s’il existe un seuil au-delà duquel on ne trouve que des faux-positifs. La formule et le seuil sont fixés et appliqués à toutes les détections afin de retirer automatiquement certains faux-positifs par le critère de couleur. Concernant le critère de texture, les blocs dont les CAMs présentent des activations faiblement marquées (contraste faible et/ou peu de valeurs élevées de l’activation) sont éliminés. La illustre un faux-positif FP et un vrai-positif TP respectivement sur la ligne haute et la ligne basse, avec de gauche à droite la vignette, la CAM résultante et l’histogramme de la CAM. Chaque histogramme représente le nombre de pixels de la CAM associée (ordonnée) en fonction de la valeur de l’activation (abscisse), celle-ci étant un niveau de gris compris entre 0 et 255 comme évoqué précédemment. Il peut être constaté que, contrairement au faux-positif détecté, le vrai-positif présente un histogramme avec un nombre élevé de pixels à faible valeur d’’activation (pic). De plus, tous les blocs dont la CAM possède une proportion de pixels « gris » supérieure à un certain seuil sont classifiées comme faux-positifs. Un pixel est dit gris lorsque sa valeur d’activation est comprise entre 50 et 205. Lors d’une vraie détection (vrai-positif), la proportion de pixels gris est très faible car la CAM associée contient des valeurs élevées sur les panneaux et faibles partout ailleurs (voir TP sur la ). Au contraire, les fausses détections (faux-positifs) sont corrélées à des CAMs comprenant beaucoup de pixels d’activation moyenne (pixels gris). Afin de calculer la proportion de pixels gris, la distribution des valeurs d’activation des pixels (nombre de pixels par valeur possible de 0 à 255) est tracée, puis l’histogramme obtenu est intégré entre 50 et 205. Cela donne un comptage des pixels gris tels que définis. La valeur obtenue du comptage est alors divisée par le produit du nombre de pixels et de la somme des valeurs d’activation des pixels de l’image. Les images pour lesquelles une valeur supérieure à v = 3.10 -5 est obtenue sont retirées. Cette valeur de v est obtenue à partir de la classification d’une partie des installations détectées (vrai-positif ou faux-positif) : la proportion de pixels gris est évaluée pour chaque installation détectée grâce à la méthode présentée ci-avant, puis chaque installation est placée sur un axe en fonction de cette valeur obtenue. La valeur du seuil est la plus petite valeur au-delà de laquelle seuls des faux-positifs sont obtenus. L’étape d’estimation 560 permet de connaitre avec précision les coordonnées et la surface de chaque installation photovoltaïque détectée. La CAM générée pour un bloc ne donne pas une vision précise des pixels composant l’installation détectée, tout du moins les contours de ladite installation apparaissent flous sur la CAM. Afin de déterminer avec précision les coordonnées et la surface de l’installation, il est nécessaire de bien identifier les contours de l’installation par une analyse adéquate. Une segmentation est alors appliquée à chaque bloc visible afin d’isoler un groupe de pixels qui correspond à l’installation photovoltaïque. Plus précisément, la segmentation permet de partitionner l’image en un certain nombre de groupes (portions de routes, toitures, voitures, etc.). Chaque groupe identifié est alors classifié selon qu’il représente un panneau photovoltaïque ou non à partir de l’activation des pixels constituant ledit groupe. Cette segmentation peut être effectuée avec un algorithme de partitionnement en K-moyennes ( K- means en terminologie anglosaxonne) avec des paramètres optimisés. Dans les groupes identifiés par la segmentation, les valeurs d’activation des pixels sont analysées pour déterminer si un groupe correspond à une partie de l’installation photovoltaïque (panneau ou partie de panneau), autrement dit si une partie des pixels d’un groupe affiche une valeur d’activation supérieure au seuil. Si tel est le cas, le groupe concerné correspond donc à une partie d’installation photovoltaïque et la forme dudit groupe permet ensuite d’effectuer une activation binaire de la CAM pour obtenir une forme précise de la partie de l’installation détectée. En effet, un groupe de l’image est identifié comme panneau photovoltaïque si une proportion p des pixels le constituant possède une activation supérieure au seuil de classification. En particulier, les quelques pixels isolés ayant une grande activation ne sont pas comptabilisés. De plus, si une partie de l’installation photovoltaïque n’apparait pas sur la CAM, elle peut être comptabilisée dans le calcul de surface, l’activation étant faite par groupe de pixels plutôt que pixel par pixel. Par conséquent, cette méthode offre une meilleure précision dans le calcul des surfaces de panneaux que la méthode plus élémentaire originalement implémentée dans le modèle DeepSolar. La représente un exemple de mise en œuvre des opérations précitées sur un bloc issue de l’étape de regroupement 540. La méthode de segmentation utilisée est un partitionnement en K-moyennes à cinq dimensions : canaux (R,G,B) et position (X,Y). Dans le langage Python, cette méthode est implémentée dans le module Scikit-image sous le nom slic . Pour chaque groupe identifié par l’algorithme, les valeurs d’activation des pixels le constituant sont récupérées. Par exemple, selon un réglage précis des paramètres de l’algorithme, un groupe 50 est identifié comme panneau photovoltaïque lorsqu’une proportion p = 0,31 de ses pixels ont une activation supérieure à un seuil de 0,55. Sur la , le pixel 51 présente une activation supérieure au seuil et fait partie de la proportion de pixels appartenant au groupe 50 identifié comme panneau photovoltaïque. Une image binaire BA est ensuite obtenue en remplissant de 1 tous les groupes activés et de 0 le reste. Cette image donne une représentation fidèle de la surface du panneau photovoltaïque sur le bloc d’origine. Le réglage de paramètres accompagnant la segmentation peut en outre être optimisé, par une méthode optimisation pour fonctions bruitées ou stochastiques telle que la méthode « simultaneous perturbation stochastic approximation » implémentée en Python dans le package NoisyOpt. Enfin, les coordonnées géométriques des sommets des panneaux détectés et les surfaces de ceux-ci sont extraites de la forme identifiée lors de la segmentation et de l’activation binaire. L’étape de détermination de la puissance 570 consiste à estimer la puissance crête des installations photovoltaïques identifiées. Pour chaque installation, la puissance crête est déterminée à partir de la surface de ladite installation grâce à une fonction de transfert calculée sur des données vérité comprenant les surfaces et les puissances des installations du territoire concerné. Les données vérité peuvent provenir d’une région similaire à la région dont on cherche à cartographier le parc solaire. Ainsi, l’étape 570 nécessite la construction d’une fonction de transfert surface – puissance crête qui pourra ensuite être utilisée pour les détections futures. Cette fonction de transfert est construite à partir d’installations photovoltaïques dont les caractéristiques suivantes sont connues : la localisation, la puissance crête et la date de construction. La représentation graphique des puissances en fonction des surfaces permet alors de définir une stratégie de construction de la fonction de transfert. La donne un exemple d’une telle représentation graphique de la puissance des centrales en fonction de leur surface, chaque point correspondant à une centrale photovoltaïque. La stratégie repose sur l’identification de classes de surface/puissance et la construction d’une fonction de transfert linéaire par morceaux. La illustre les régressions linéaires permettant d’obtenir la fonction de transfert. Dans un premier temps, la centrale 20 proche de 20000m 2 est retirée car elle semble présenter une singularité par rapport aux autres centrales. Dans un second temps, une première régression linéaire (en trait cadratin-point) est calculée pour les surfaces entre 0 et 2000m 2 , ainsi qu’une deuxième régression linéaire (en trait interrompu) pour les surfaces supérieures à 3000m 2 . Enfin, ces deux régressions linéaires sont reliées linéairement entre 2000m 2 et 3000m 2 pour aboutir à la fonction de transfert représentée en trait continu. Enfin, l’étape d’élimination 580 des faux-positifs restants consiste en un contrôle visuel par un opérateur humain sur l’ensemble des installations photovoltaïques identifiées afin d’atteindre une précision de détection de 100%. Il ressort clairement de la présente description que certaines étapes et opérations du procédé de détection peuvent être modifiées, remplacées ou supprimées sans pour autant sortir du cadre de l’invention. Procédé (500) de détection d’objets (10) sur une image (100) aérienne ou satellitaire préalablement acquise, mettant en œuvre un modèle d’apprentissage profond (200) exécuté sur un calculateur et comprenant : une étape (520) de découpage de l’image en une pluralité de vignettes adaptées à un format d’entrée du modèle ; une étape (530) de détection d’objets (10) sur l’image comprenant un calcul d’activation (531) sur chaque vignette et donnant une classification (532) et une carte d’activation de classe CAM (533) de ladite vignette ; caractérisé en ce qu’il comprend : une étape (540) de regroupement des vignettes adjacentes de même classification en blocs ; une étape (550) de filtrage des blocs ; et une étape (560) d’estimation des coordonnées géographiques et de la surface de chaque objet détecté à partir d’une segmentation desdits blocs. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’image (100) est de haute résolution, préférablement inférieure à 30cm. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la classification (532) est booléenne et découle pour chaque vignette de la comparaison de l’activation de ladite vignette à un seuil (430) choisi par un opérateur. Procédé selon la revendication 3, dans lequel le seuil (430) choisi est celui maximisant une fonction dont les variables sont les métriques de précision et de rappel calculées sur un ensemble de données de calibrage de la classification. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le seuil (430) choisi maximise une fonction prenant également comme variable une métrique de rappel par objet, définie comme le pourcentage d’objets (10) ayant au moins une partie détectée sur une vignette d’une image de calibration parmi les objets (10) visibles sur ladite image. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (550) de filtrage des blocs consiste à filtrer les blocs des vignettes visibles et/ou les blocs des cartes d’activation CAM associées selon au moins un critère parmi : la taille, la couleur et la texture de l’objet détecté, pour éliminer des faux-positifs. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la segmentation comprend un partitionnement en k-moyennes des blocs de vignettes visibles et une analyse des pixels des cartes d’activation CAM associées. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les objets (10) sont des panneaux solaires et/ou photovoltaïques pouvant être regroupés en installations. Procédé selon la revendication 8, comprenant en outre une étape (570) de détermination d’une puissance nominale pour chaque installation détectée. Produit programme d’ordinateur caractérisé en ce qu’il comporte un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur, mettent en œuvre un procédé (500) selon l’une des revendications 1 à 9.