Brevet FR3115135A1 — publié le 20220415

L’invention concerne un procédé de détection d’un objet routier de type particulier à partir d’un signal issu d’au moins un capteur d’un véhicule en circulation sur un réseau routier, le procédé comprenant des étapes d’obtention (200) d’un descripteur d’un premier segment routier, le descripteur comprenant la localisation géographique d’une pluralité d’objets routiers de type T identifiés sur le segment, d’obtention (201) d’une trace enregistrée par un premier véhicule sur le premier segment routier, la trace comprenant au moins un signal issu d’un capteur du véhicule et une pluralité de localisations géographiques successives du véhicule, de sélection (202) dans la trace obtenue, d’au moins une première portion du signal capturée à l’emplacement d’un objet routier identifié dans le descripteur et d’au moins une deuxième portion du signal capturée à un emplacement où aucun objet routier n’est identifié dans le descripteur, et association d’une première étiquette avec la première portion de signal et d’une deuxième étiquette avec la deuxième portion de signal, d’entrainement (203) d’un modèle d’apprentissage avec au moins une donnée représentative de la première portion de signal sélectionnée et la première étiquette associée et avec au moins une donnée représentative de la deuxième portion de signal et la deuxième étiquette associée, et de détection (204) d’un objet routier de type T sur un deuxième segment routier par application du modèle entrainé à une donnée représentative d’un signal capturé sur le deuxième segment routier par un deuxième véhicule. Figure 2. Procédé de détection d’un objet routier L’invention appartient au domaine de l’apprentissage automatique et concerne plus particulièrement un procédé pour générer automatiquement un jeu de données d’entrainement étiquetées pour entrainer un modèle d’apprentissage de détection d’objets routiers. Art antérieur Depuis plusieurs années, le secteur automobile développe des systèmes d’assistance à la conduite de plus en plus avancés. De tels systèmes reposent très souvent sur des techniques d’apprentissage automatique qui permettent à un véhicule d’appréhender son environnement en analysant des signaux issus de multiples capteurs. Ces systèmes d’assistance utilisent par exemple la reconnaissance de panneaux de limitation de vitesse, la détection de marquage au sol et/ou des mesures de distances entre véhicules pour offrir une régulation de vitesse intelligente, ou anticipent le franchissement de ralentisseurs routiers dont la position est renseignée sur une carte haute définition en ajustant la vitesse du véhicule. Pour qu’un modèle d’apprentissage soit en mesure d’analyser correctement des données pour reconnaitre de manière fiable un motif particulier dans un signal, le modèle doit être entrainé au préalable avec une importante quantité de données correctement étiquetées. Par exemple, pour entrainer un modèle d’apprentissage à reconnaître un panneau de limitation de vitesse, on peut entrainer un réseau de neurones à partir d’un grand nombre de photographies de panneaux de signalisation associées à des étiquettes (ou labels) représentant la valeur de vitesse indiquée sur le panneau. Plus précisément, l’entrainement d’un modèle d’apprentissage nécessite non seulement des données d’entrainement, mais aussi des données de validation, distinctes des données d’entrainement, qui permettent un paramétrage correct du modèle et une vérification de la qualité des prédictions. Généralement, l’étiquetage des données est réalisé par un opérateur humain qui analyse chaque exemple pour lui associer une étiquette. Bien que particulièrement fiable, une telle manière de procéder est lente et coûteuse. Il existe ainsi un besoin pour étiqueter à moindre coût et de manière fiable un grand nombre de données pour entrainer un modèle d’apprentissage et détecter de manière fiable des objets routiers. A cet effet, il est proposé un procédé de détection d’un objet routier de type particulier à partir d’un signal issu d’au moins un capteur d’un véhicule en circulation sur un réseau routier, le procédé comprenant les étapes suivantes : Obtention d’un descripteur d’un premier segment routier, le descripteur comprenant la localisation géographique d’une pluralité d’objets routiers de type T identifiés sur le segment, Obtention d’une trace enregistrée par un premier véhicule sur le premier segment routier, la trace comprenant au moins un signal issu d’un capteur du véhicule et une pluralité de localisations géographiques successives du véhicule, Sélection dans la trace obtenue, d’au moins une première portion du signal capturée à l’emplacement d’un objet routier identifié dans le descripteur et d’au moins une deuxième portion du signal capturée à un emplacement où aucun objet routier n’est identifié dans le descripteur, Association d’une première étiquette avec la première portion de signal et d’une deuxième étiquette avec la deuxième portion de signal, Entrainement d’un modèle d’apprentissage avec au moins une donnée représentative de la première portion de signal sélectionnée et la première étiquette associée et avec au moins une donnée représentative de la deuxième portion de signal et la deuxième étiquette associée, et Détection d’un objet routier de type T sur un deuxième segment routier par application du modèle entrainé à une donnée représentative d’un signal capturé sur le deuxième segment routier par un deuxième véhicule. Ainsi, on utilise l’emplacement connu d’objets routiers particuliers pour sélectionner dans des traces capturées par des véhicules, d’une part une partie d’un signal capturée à un emplacement correspondant géographiquement à une rencontre de l’objet routier par le véhicule et d’autre part une partie de signal capturée à un emplacement auquel aucun objet routier de ce type particulier n’est identifié. Les parties de signal sélectionnées peuvent alors être étiquetées avec un label indiquant la présence ou l’absence d’un objet routier de type particulier et utilisées pour entrainer un modèle de prédiction. Autrement dit, le procédé permet de transposer la connaissance de l’emplacement géographique d’objets routiers particuliers sur un segment routier vers une connaissance d’un instant de capture, dans un signal capturé par un véhicule circulant sur ce segment, de données correspondant au franchissement de ces objets routiers. Les portions de signal sélectionnées peuvent alors être étiquetées sans intervention d’un opérateur humain et utilisées pour entrainer un modèle de prédiction. On obtient ainsi à moindre coût un modèle de prédiction capable de détecter avec précision des objets routiers comme des ralentisseurs à partir de signaux capturés par des véhicules en circulation sur d’autres segments routiers. On note en outre qu’en entrainant le modèle d’apprentissage avec des signaux capturés à des emplacements où l’on sait qu’aucun objet routier n’est présent, on renforce la capacité du modèle à reconnaître les signaux correspondants à un objet routier que l’on cherche à détecter. Par exemple, on apprend ainsi au modèle à distinguer un signal capturé lors du franchissement d’un ralentisseur d’un signal capturé lors du franchissement d’un nid de poule. Dans une réalisation particulière, le procédé comprend une étape de mise en correspondance des localisations géographiques des objets routiers identifiés dans le descripteur et des localisation géographiques comprises dans les traces obtenues avec une représentation numérique d’un réseau routier. En mettant en correspondance les localisations géographiques avec une cartographie du réseau routier, on peut sélectionner avec précision la portion du signal qui a été enregistrée lorsque qu’un véhicule a croisé un premier objet routier. En effet, l’interpolation permettant de déterminer les instants de capture du signal correspondant au franchissement de l’objet routier tient alors compte de la géométrie du segment routier. Dans une réalisation particulière, les objets routiers de type T sont des ralentisseurs routiers. Le procédé permet ainsi d’identifier et de localiser avec précision des ralentisseurs installés sur un réseau routier afin par exemple de mettre à jour une carte haute définition utilisable par des systèmes d’assistance à la conduite. Selon un mode particulier de réalisation, le signal compris dans une trace est issu d’au moins un capteur de vitesse de rotation d’une roue avant d’un véhicule. Les imperfections de la chaussée, comme les ralentisseurs ou les nids de poules provoquent des micro-perturbations dans la vitesse de rotation de roues lorsqu’elles sont rencontrées par un véhicule. Ces micro-perturbations se présentent sous la forme d’une oscillation dans le signal de vitesse de rotation d’une roue avant d’un véhicule. Le procédé permet ainsi de détecter dans le signal capturé des variations particulières qui sont caractéristiques d’un franchissement de ralentisseur et de distinguer avec précisions ces variations d’autres perturbations provoquées par exemple par des déformations de la chaussée. Selon un mode particulier de réalisation, les données représentatives des premières et deuxièmes portions de signal comprennent au moins une différence de vitesse de rotation entre une roue avant et une roue arrière d’un véhicule. Lorsque les roues avant d’un véhicule entrent en contact avec une anomalie de la chaussée, comme un ralentisseur, leur vitesse de rotation est modifiée alors que la vitesse de rotation des roues arrière n’est pas affectée. La différence entre la vitesse de rotation des roues avant et des roues arrière permet ainsi la détection d’une anomalie dans la chaussée, comme un ralentisseur ou un nid de poule. Selon un mode particulier de réalisation, l’étape de sélection d’une portion du signal comprend la détection d’un événement particulier dans la portion de signal, l’étiquette étant associée à l’événement particulier. Ainsi, on sélectionne dans un premier temps une première portion du signal géographiquement proche de l’objet routier grâce à des données de positionnement GNSS et dans un deuxième temps, on affine cette sélection en recherchant des variations particulières dans la première portion de signal, ces variations étant suffisamment caractéristiques pour correspondre sur une petite portion des signaux, à l’événement particulier. Autrement dit, la première sélection permet d’obtenir une portion de signal capturée lorsque le véhicule circule à l’emplacement du segment routier associé au premier signal dans laquelle il est proposé de détecter un événement particulier, par exemple une variation particulière telle qu’un pic haut ou un pic bas, et d’associer l’étiquette à l’instant précis où cette variation particulière est détectée. Selon un autre aspect, l’invention concerne un dispositif de détection d’un objet routier de type particulier à partir d’un signal issu d’au moins un capteur d’un véhicule en circulation sur un réseau routier, le dispositif comprenant un processeur et une mémoire dans laquelle sont enregistrées des instructions adaptées pour mettre en œuvre les étapes suivantes, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur : Obtention d’un descripteur d’un premier segment routier, le descripteur comprenant la localisation géographique d’une pluralité d’objets routiers de type T identifiés sur le segment, Obtention d’une trace enregistrée par un premier véhicule sur le premier segment routier, la trace comprenant au moins un signal issu d’un capteur du véhicule et une pluralité de localisations géographiques successives du véhicule, Sélection dans la trace obtenue, d’au moins une première portion du signal capturée à l’emplacement d’un objet routier identifié dans le descripteur et d’au moins une deuxième portion du signal capturée à un emplacement où aucun objet routier n’est identifié dans le descripteur, Association d’une première étiquette avec la première portion de signal et d’une deuxième étiquette avec la deuxième portion de signal, Entrainement d’un modèle d’apprentissage avec au moins une donnée représentative de la première portion de signal sélectionnée et la première étiquette associée et avec au moins une donnée représentative de la deuxième portion de signal et la deuxième étiquette associée, et Détection d’un objet routier de type T sur un deuxième segment routier par application du modèle entrainé à une donnée représentative d’un signal capturé sur le deuxième segment routier par un deuxième véhicule. Selon encore un autre aspect, l’invention vise un serveur comprenant un tel dispositif de détection. Enfin, l’invention concerne un support d'informations lisible par un processeur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de détection tel que décrit ci-avant. Le support d'information peut être un support d'information non transitoire tel qu'un disque dur, une mémoire flash, ou un disque optique par exemple. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker des instructions. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, RAM, PROM, EPROM, SSD, un CD ROM ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Les différents modes ou caractéristiques de réalisation précités peuvent être ajoutés indépendamment ou en combinaison les uns avec les autres, aux étapes du procédé de détection. Les dispositifs, serveurs et supports d’informations présentent au moins des avantages analogues à ceux conférés par le procédé auquel ils se rapportent. Brève description des figures D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, parmi lesquels : La représente un environnement adapté pour mettre en œuvre un procédé de détection selon un mode particulier de réalisation de l’invention, La est un ordinogramme représentant les principales étapes d’un procédé de détection d’un objet routier selon un mode de réalisation particulier, La représente un signal capturé par un capteur d’un véhicule au cours de sa circulation sur un segment routier particulier et les instants d’acquisition d’une position géographique du véhicule, et La est un tableau dans laquelle des parties du signal de la sont associées à des étiquettes. Description détaillée Le procédé de détection va maintenant être décrit en référence à la . La représente un véhicule en circulation sur un segment routier S comprenant un ralentisseur 102 à une localisation PR et une déformation de la chaussée 101. Le véhicule 100 est équipé d’un dispositif de géolocalisation, par exemple un dispositif de positionnement par satellite GNSS (Global Navigation Satellite System), et un capteur adapté pour transmettre un signal horodaté à une unité de traitement du véhicule, par exemple un ECU (Electronic Command Unit). L’unité de traitement du véhicule enregistre de façon synchronisée le signal transmis par le capteur et les positions géographiques successives P1 à P4 du véhicule déterminées par le récepteur GNSS. Ainsi, le véhicule produit une trace permettant de mettre en relation des positions géographiques avec des événements particuliers détectés par le capteur. Le capteur est adapté pour capturer l’évolution d’un paramètre dynamique du véhicule, comme sa vitesse de déplacement, une vitesse de rotation d’une ou plusieurs roues, une ou plusieurs accélérations selon un ou plusieurs axes, ou encore une amplitude de débattement d’une suspension. Dans d’autres modes de réalisation, le capteur peut être un radar, un lidar, ou encore une caméra permettant de détecter un objet routier en bordure de la chaussée. Le véhicule 100 comprend également une interface de communication, par exemple une interface 2G, 3G, 4G, 5G, WiFi ou WiMAX, lui permettant de se connecter à un réseau de communication 103 par l’intermédiaire d’un réseau d’accès 104 et de transmettre les traces produites à un serveur de traitement 105. Le serveur 105 enregistre par exemple dans une base de données 106 les traces reçues en provenance de véhicules tels que le véhicule 100. Le serveur 105 comprend une unité de traitement, par exemple un processeur, et une mémoire dans laquelle sont enregistrées des instructions de programme. Le processeur est configuré par les instructions de programme d’ordinateur pour exécuter les étapes d’un procédé de détection d’objets routiers selon un mode particulier de réalisation. Les étapes du procédé de détection vont maintenant être décrites en référence à la . La est un ordinogramme montrant les principales étapes d’un procédé de détection selon un mode particulier de réalisation. Lors d’une première étape 200, le serveur 105 obtient la localisation géographique PR d’au moins un objet routier d’un type particulier sur le segment S, par exemple la longitude et la latitude du ralentisseur 102. La localisation du ralentisseur 102 peut être obtenue par tout moyen adapté. Par exemple, un opérateur peut se déplacer sur le réseau routier et renseigner manuellement la localisation des ralentisseurs situés sur un ou plusieurs segments routiers particuliers, en utilisant par exemple un récepteur GNSS. Les localisations d’une pluralité d’objets routiers sont mémorisées dans la base de données 106 en association avec une étiquette représentant le type de chacun de ces objets, par exemple ralentisseur de type « coussin berlinois», « dos d’âne », ou trapézoïdal, bande rugueuses ou déformation de type ornière ou « nid de poule ». De préférence, le serveur obtient pour un segment routier particulier, un descripteur 107 du segment S comprenant les localisations PR de tous les objets routiers d’un type particuliers identifiés sur le segment. Lors d’une étape 201, le serveur 105 obtient une trace horodatée enregistrée par le véhicule 100 au cours de sa circulation sur au moins un segment routier. Comme on l’a vu, une telle trace comprend au moins un signal issu d’un capteur du véhicule, par exemple un capteur de vitesse de rotation d’une roue du véhicule, et une pluralité de localisations géographiques successives du véhicule. Les valeurs de signal et les localisations géographiques comprises dans la trace sont associées à des données d’horodatages, par exemple des estampilles temporelles permettant d’ordonnancer les données de la trace et de synchroniser le signal capturé avec les localisations géographiques du véhicule. Le serveur reçoit la trace au moyen d’une interface de communication lui permettant d’établir des connexions au travers du réseau 103 et notamment d’établir des connexions avec des véhicules tels que le véhicule 100 grâce à une interconnexion du réseau 103 avec un réseau d’accès cellulaire 104. Selon un mode de réalisation particulier, à la réception d’une telle trace, le serveur réalise une mise en relation des données de géolocalisations comprises dans la trace avec une cartographie numérique du réseau routier afin d’identifier les segments routiers parcouru par le véhicule au cours de l’enregistrement de la trace. Le serveur peut ainsi déterminer si la base de données 106 comprend un descripteur pour au moins un des segments parcourus par le véhicule ayant enregistré la trace. S’il est déterminé que le véhicule a emprunté un segment routier pour lequel le serveur a obtenu un descripteur à l’étape 200, par exemple le segment S, le serveur met en œuvre l’étape 202. A l’étape 202, le serveur 105 sélectionne dans la trace obtenue une première portion du signal capturée lorsque le véhicule 100 a franchi le ralentisseur 102. Pour cela, dans une réalisation particulière, le serveur 105 met en correspondance les localisations géographiques comprises dans la trace enregistrée par le véhicule 100 avec la localisation géographique de l’objet routier 102. Plus précisément, le serveur 105 compare la localisation de l’objet routier 102 obtenue à l’étape 200 avec les localisations géographiques horodatées transmises par le véhicule 100 pour déterminer, sur une échelle temporelle associée aux données de localisations, l’instant auquel le véhicule 100 a franchi le ralentisseur 102. Le signal compris dans la trace étant synchronisé avec les localisations géographiques du véhicule, l’instant ainsi déterminé permet de sélectionner dans le signal les données capturées lorsque le véhicule a franchi le ralentisseur 102. La première portion de signal sélectionnée est associée à une étiquette dénotant la présence du ralentisseur 102. Selon une réalisation particulière, le serveur détecte une variation particulière dans la première portion de signal sélectionnée, par exemple un pic haut, un pic bas, ou une alternance de pics haut et de pics bas et associe l’étiquette à cette variation particulière. Le serveur 105 sélectionne en outre au moins une deuxième portion du signal capturée lorsque le véhicule circulait sur le segment S à des emplacements qui ne correspondent pas aux objets routiers identifiés. Par exemple, le serveur 105 sélectionne une portion du signal correspondant au franchissement de la déformation 101 et/ou toute autre portion de signal capturée à un emplacement autre que l’emplacement du ralentisseur 102. La deuxième portion de signal est associée à une étiquette particulière dénotant l’absence de ralentisseur. Dans un mode particulier de réalisation, les localisations géographiques comprises dans la trace et la localisation géographique de l’objet routier obtenue à l’étape 200 sont corrigées au préalable par une mise en correspondance avec une représentation numérique du réseau routier, par exemple une cartographie numérique. La mise en correspondance est réalisée par une technique classique dite de « map-matching » et permet de corriger les imprécisions des données de localisation GNSS en positionnant les données de localisation sur le segment routier le plus proche. De cette façon, la localisation du ralentisseur peut être interpolée avec davantage de précision entre deux localisations successives du véhicule 100 comprises dans la trace. On a représenté sur la un exemple de signal 300 capturé par le véhicule 100 au cours de sa circulation sur le segment S de la . Il s’agit par exemple d’un signal de vitesse de rotation d’une roue avant du véhicule 100 auquel on a appliqué un filtre de débruitage, un filtre passe bande et un gradient. On a également représenté les instants d’acquisition de positions successives P1 à P4 du véhicule déterminées par le récepteur GNSS du véhicule. On remarque des variations particulières 305 et 307 du signal 300 qui correspondent respectivement au franchissement du ralentisseur 102 et de la déformation 101 représentés sur la . Lors de l’étape 202 décrite ci-dessus, le serveur 105 utilise le descripteur du segment S, et en particulier la position connue du ralentisseur 102 comprise dans le descripteur pour extraire différentes portions du signal 300 et associer des étiquettes à ces portions. Plus précisément, en comparant les positions successives P1 à P4 du véhicule sur le segment S et les positions connues PR des ralentisseurs installés sur le segment S obtenues à l’étape 200 et mémorisées sous la forme d’un descripteur 107 dans la base de données 106, le serveur 105 peut déterminer que la portion de signal comprise entre les positions P1 et P2 correspond au franchissement d’un ralentisseur, et que les portions de signal comprises entre les positions P2 et P3, et P3 et P4 sont capturées sur un parcours ne comprenant pas de ralentisseur. La montre une table constituée par le serveur 105 dans laquelle les portions de signal 305, 306 et 307 sélectionnées à l’étape 202 sont respectivement associées à des étiquettes E1, E2 et E2, l’étiquette E1 indiquant la présence d’un ralentisseur au moment de la capture de la portion de signal et l’étiquette E2 l’absence de ralentisseur au moment de la capture de la portion de signal. A l’étape 203, le serveur 105 entraine un modèle d’apprentissage avec au moins une donnée représentative de la première portion de signal sélectionnée et l’étiquette associée à cette première portion de signal et une donnée représentative de la deuxième portion de signal sélectionnée et l’étiquette associée à cette deuxième portion. Pour cela, le serveur 105 utilise par exemple une table telle que la table de la . On entend par les termes « données représentative d’une portion de signal » une ou plusieurs données calculées à partir du signal. Par exemple, lorsque le signal est un signal de vitesse de rotation d’une roue d’un véhicule, une donnée représentative du signal est l’amplitude d’une variation de la vitesse de rotation, une différence entre l’amplitude d’un pic bas et d’un pic haut successifs. Plus généralement, le serveur 105 peut appliquer tout traitement mathématique ou statistique souhaitable au signal pour obtenir une donnée représentative, comme une réduction de bruit, un filtrage passe bande, un gradient. Lorsque le signal comprend des données issues de plusieurs capteurs, la donnée représentative peut par exemple comprendre le calcul d’une différence entre des valeurs des différents capteurs ou tout autre valeur issue d’une combinaison des valeurs issues des capteurs. Ainsi la donnée représentative peut comprendre au moins une différence entre la vitesse de rotation d’une roue avant et la vitesse de rotation d’une roue arrière d’un véhicule. L’étape d’entrainement comprend ainsi l’extraction de caractéristiques particulière dans les portions de signal sélectionnées (« feature engineering » en anglais), la création d’un vecteur caractéristique comprenant les caractéristiques extraites et l’étiquette associée à la portion de signal en question, et l’entrainement du modèle d’apprentissage à partir du vecteur caractéristique ainsi créé. Le modèle d’apprentissage est par exemple un réseau de neurone artificiel de type perceptron multicouche ou un algorithme d’apprentissage automatique, par exemple XGBoost (eXtreme Gradient Boosting). Les étapes 201 à 203 sont répétées pour une pluralité de traces transmises par des véhicules en circulation. On obtient ainsi un modèle de prédiction entrainé pour détecter le franchissement d’un objet routier particulier dans un signal transmis par un véhicule. Le procédé comprend en outre une étape 204 de détection d’un deuxième objet routier par application du modèle entrainé à une donnée représentative d’un signal capturé par un deuxième véhicule circulant sur un deuxième segment routier. Pour cela, le serveur reçoit une trace transmise par un véhicule en circulation et applique le modèle de prédiction entrainé à un signal transmis compris dans la trace. Il est ainsi possible d’obtenir la localisation d’objets routiers tels que des ralentisseurs ou des anomalies de la chaussée à partir de traces transmises par des véhicules afin par exemple de mettre à jour en continue une carte routière numérique à partir de données collectées de façon participative. Selon un mode de réalisation particulier, le procédé de détection est mis en œuvre par un dispositif de détection comprenant un espace de stockage, par exemple une mémoire, une unité de traitement équipée par exemple d’un processeur. L’unité de traitement peut être pilotée par des instructions, par exemple un programme d’ordinateur, mettant en œuvre le procédé de détection décrit précédemment en référence à la , et notamment les étapes d’obtention d’un descripteur d’un premier segment routier, le descripteur comprenant la localisation géographique d’une pluralité d’objets routiers de type T identifiés sur le segment, d’obtention d’une trace enregistrée par un premier véhicule sur le premier segment routier, la trace comprenant au moins un signal issu d’un capteur du véhicule et une pluralité de localisations géographiques successives du véhicule, de sélection dans la trace obtenue, d’au moins une première portion du signal capturée à l’emplacement d’un objet routier identifié dans le descripteur et d’au moins une deuxième portion du signal capturée à un emplacement où aucun objet routier n’est identifié dans le descripteur, et association d’une première étiquette avec la première portion de signal et d’une deuxième étiquette avec la deuxième portion de signal, d’entrainement d’un modèle d’apprentissage avec au moins une donnée représentative de la première portion de signal sélectionnée et la première étiquette associée et avec au moins une donnée représentative de la deuxième portion de signal et la deuxième étiquette associée, et de détection d’un objet routier de type T sur un deuxième segment routier par application du modèle entrainé à une donnée représentative d’un signal capturé sur le deuxième segment routier par un deuxième véhicule. À l’initialisation, les instructions du programme d’ordinateur sont par exemple chargées dans une mémoire RAM (Random Access Memory en anglais) avant d’être exécutées par le processeur de l’unité de traitement. Le processeur de l’unité de traitement met en œuvre les étapes du procédé de détection selon les instructions du programme d’ordinateur. Selon un mode particulier de réalisation, le dispositif est compris dans un serveur. Procédé de détection d’un objet routier de type particulier à partir d’un signal issu d’au moins un capteur d’un véhicule en circulation sur un réseau routier, le procédé comprenant les étapes suivantes : Obtention (200) d’un descripteur d’un premier segment routier, le descripteur comprenant la localisation géographique d’une pluralité d’objets routiers de type T identifiés sur le segment, Obtention (201) d’une trace enregistrée par un premier véhicule sur le premier segment routier, la trace comprenant au moins un signal issu d’un capteur du véhicule et une pluralité de localisations géographiques successives du véhicule, Sélection (202) dans la trace obtenue, d’au moins une première portion du signal capturée à l’emplacement d’un objet routier identifié dans le descripteur et d’au moins une deuxième portion du signal capturée à un emplacement où aucun objet routier n’est identifié dans le descripteur, et association d’une première étiquette avec la première portion de signal et d’une deuxième étiquette avec la deuxième portion de signal, Entrainement (203) d’un modèle d’apprentissage avec au moins une donnée représentative de la première portion de signal sélectionnée et la première étiquette associée et avec au moins une donnée représentative de la deuxième portion de signal et la deuxième étiquette associée, et Détection (204) d’un objet routier de type T sur un deuxième segment routier par application du modèle entrainé à une donnée représentative d’un signal capturé sur le deuxième segment routier par un deuxième véhicule. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes tel qu’il comprend en outre une étape de mise en correspondance des localisations géographiques des objets routiers identifiés dans le descripteur et des localisation géographiques comprises dans les traces obtenues avec une représentation numérique d’un réseau routier. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel les objets routiers de type T sont des ralentisseurs routiers. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le signal compris dans une trace comprend au moins des données issues d’un capteur de vitesse de rotation d’une roue avant d’un véhicule. Procédé selon la revendication 4 dans lequel le signal compris dans une trace comprend en outre des données issues d’au moins un capteur de vitesse de rotation d’une roue arrière d’un véhicule, les données représentatives des premières et deuxièmes portions de signal comprenant au moins une différence de vitesse de rotation entre une roue avant et une roue arrière d’un véhicule. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’étape de sélection d’une portion du signal comprend la détection d’un événement particulier dans la portion de signal, l’étiquette étant associée à l’événement particulier. Dispositif de détection d'un objet routier de type particulier à partir d'un signal issu d'au moins un capteur d'un véhicule en circulation sur un réseau routier, le dispositif comprenant un processeur et une mémoire dans laquelle sont enregistrées des instructions adaptées pour mettre en œuvre les étapes suivantes, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur : Obtention d'un descripteur d'un premier segment routier, le descripteur comprenant la localisation géographique d'une pluralité d'objets routiers de type T identifiés sur le segment, Obtention d'une trace enregistrée par un premier véhicule sur le premier segment routier, la trace comprenant au moins un signal issu d'un capteur du véhicule et une pluralité de localisations géographiques successives du véhicule, Sélection dans la trace obtenue, d'au moins une première portion du signal capturée à l'emplacement d'un objet routier identifié dans le descripteur et d'au moins une deuxième portion du signal capturée à un emplacement où aucun objet routier n'est identifié dans le descripteur, et association d'une première étiquette avec la première portion de signal et d'une deuxième étiquette avec la deuxième portion de signal, Entrainement d'un modèle d'apprentissage avec au moins une donnée représentative de la première portion de signal sélectionnée et la première étiquette associée et avec au moins une donnée représentative de la deuxième portion de signal et la deuxième étiquette associée, et Détection d'un objet routier de type T sur un deuxième segment routier par application du modèle entrainé à une donnée représentative d'un signal capturé sur le deuxième segment routier par un deuxième véhicule. Serveur comprenant un tel dispositif de détection selon la revendication 7. Support d'informations lisible par un processeur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de détection selon l’une quelconque des revendications 1 à 6.