Brevet FR3128562A1 — publié le 20230428

Procédé d’optimisation de la détection d’un élément dans une séquence d’images générée par une caméra d’un véhicule, ledit procédé, mis en œuvre par un module de traitement d’images embarqué dans le véhicule, comprenant notamment les étapes d’entrainement (E2) d’un classifieur, de classification (E3) des images de la séquence à partir d’un ensemble d’entrainement au terme de laquelle au moins une détection incorrecte de l’élément est réalisée dans au moins l’une des images, d’extraction (E4) d’au moins une donnée de ladite au moins une image pour laquelle une détection incorrecte de l’élément a été réalisée, ladite au moins une donnée étant associée avec au moins un label, de détermination (E5) de l’au moins un label à partir de l’au moins une donnée extraite, de génération (E6) automatique d’une pluralité d’images de référence synthétisées dans laquelle la probabilité de distribution d’un paramètre caractérisant chaque label déterminé est augmentée, d’ajout (E7) de la pluralité d’images de référence synthétisées générées à l’ensemble d’entrainement. Figure pour l’abrégé : Fig 3 Procédé d’optimisation de la détection d’un élément dans une image La présente invention se rapporte au domaine du traitement d’images et concerne plus particulièrement un procédé d’apprentissage automatique à partir d’une séquence d’images. L’invention s’applique en particulier à l’assistance à la conduite dans un véhicule automobile. En traitement d’images, il est connu de détecter des objets ou des personnes dans une séquence d’images. Afin d’automatiser cette détection, il est connu d’utiliser un algorithme dit « d’apprentissage ». Un tel algorithme est mis en œuvre par un réseau de neurones qui analyse les images et détecte les objets ou personnes à partir d’un ensemble de données de référence. Cet ensemble de données de référence est renseigné une première fois avec des données brutes, par exemple des images ou des vidéos, qui sont ensuite triées et annotées afin de constituer un ensemble d’entrainement, appelé « trainset », constitué d’un ensemble de différentes images de références représentant toutes un élément recherché. L’ensemble d’entrainement est utilisé par l’algorithme afin de savoir par classification si un élément recherché est présent ou non sur une image et à quel endroit sur l’image. Ces annotations peuvent prendre la forme d’une étiquette (« tag »), d’un cadre de délimitation (« bounding box ») ou d’un polygone délimitant l’élément recherché sur l’image. L’algorithme d’apprentissage est appliqué plusieurs fois sur des séquences d’images afin d’être entrainé à détecter les objets ou les personnes souhaités (par exemple une voiture, un visage, etc.). Lors d’un entrainement, l’algorithme peut obtenir des détections correctes ou des détections incorrectes. Les détections correctes ne nécessitent pas de traitement ultérieur. En revanche, les détections incorrectes nécessitent un traitement afin de les annoter davantage pour que l’algorithme puisse s’améliorer et détecter davantage d’éléments recherchés. Ces annotations supplémentaires sont réalisées manuellement par un opérateur après analyse des images ayant généré des détections incorrectes, ce qui est particulièrement chronophage. Afin d’augmenter rapidement la taille de l’ensemble des images de références pour entrainer plus rapidement l’algorithme, il est connu d’utiliser des données générées par un simulateur. Un tel simulateur fonctionne à partir d’un fichier de configuration qui définit les caractéristiques de l’élément à rechercher dans les images. L’augmentation de la rapidité de l’entrainement ne permet toutefois pas de réduire efficacement le nombre de détections incorrectes, ni d’augmenter leur vitesse de traitement, ce qui présente des inconvénients importants. Il existe donc le besoin d’une solution permettant de remédier au moins en partie à ces inconvénients. Un but de l’invention est de permettre un traitement plus rapide des détections incorrectes. Un autre but de l’invention est de permettre un traitement plus simple des détections incorrectes. Un autre but de l’invention est de permettre un traitement plus efficace des détections incorrectes. A cette fin, l’invention a tout d’abord pour objet un procédé d’optimisation de la détection d’un élément dans une séquence d’images générée par une caméra de l’habitacle d’un véhicule, ledit procédé, mis en œuvre par un module de traitement d’images embarqué dans le véhicule, comprenant les étapes de : - réception d’une séquence d’images générée par la caméra, - entrainement d’un classifieur sur la séquence d’images reçue afin de générer un ensemble d’entrainement comprenant une pluralité d’images de référence, - classification des images de la séquence par ledit classifieur à partir dudit ensemble d’entrainement, au terme de laquelle au moins une détection incorrecte de l’élément est réalisée dans au moins l’une des images, - extraction d’au moins une donnée de ladite au moins une image pour laquelle une détection incorrecte de l’élément a été réalisée, ladite au moins une donnée étant associée avec au moins un label, - détermination de l’au moins un label à partir de l’au moins une donnée extraite, - génération automatique d’une pluralité d’images de référence synthétisées dans laquelle la probabilité de distribution d’un paramètre caractérisant chaque label déterminé est augmentée, - ajout de la pluralité d’images de référence synthétisées générées à l’ensemble d’entrainement afin d’optimiser, c’est-à-dire améliorer, la classification des futures séquences d’images. Par les termes « détection incorrecte », on entend que l’élément est détecté dans une image à un endroit précis alors qu’il n’est en réalité pas présent à cet endroit précis de l’image. Le procédé selon l’invention, qui se veut de préférence itératif, permet de réduire, voire de supprimer, le nombre de détections incorrectes en augmentant le nombre d’images de références présentant des caractéristiques spécifiques aux détections incorrectes précédentes. Cette augmentation du nombre d’images de référence appropriées a pour effet d’accroître les chances de reconnaître l’élément à détecter dans les images. Dans un mode de réalisation, le procédé est mis en œuvre par un module de traitement d’images. Ce module de traitement d’images peut être embarqué dans un véhicule automobile comprenant en outre une caméra configurée pour générer la séquence d’images, par exemple de l’intérieur du véhicule. De préférence, la génération comprend la mise à jour d’un fichier de configuration d’un sous-module de génération, ladite mise à jour comprenant l’augmentation de la probabilité de distribution du paramètre caractérisant chaque label déterminé. Avantageusement, l’au moins une donnée extraite est sélectionnée parmi l’angle d’orientation de la caméra par rapport à la tête d’une personne située dans l’habitacle, par exemple du conducteur, la luminosité, la taille de l’objet à détecter et la position de l’objet ou de la caméra dans l’habitacle. Dans un mode de réalisation, les paramètres comprennent l’un parmi le nombre d’occupants d’un véhicule, leur taille, la forme de leur visage, la couleur de leur peau ou la longueur de leurs cheveux ou autre. Selon un aspect de l’invention, le procédé comprend une étape préliminaire initiale de génération de l’ensemble d’entrainement comprenant une pluralité d’images de référence. De préférence, la génération initiale de l’ensemble d’entrainement est une génération automatique d’une pluralité d’images de référence synthétisées à partir d’un ensemble de paramètres caractérisant chacun un label et dont la probabilité de distribution est égale. L’invention concerne également 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 ou plusieurs processeurs, configurent le ou les processeurs pour mettre en œuvre un procédé tel que présenté précédemment. L’invention concerne également un module de traitement d’images, notamment pour véhicule automobile, ledit module de traitement d’images comprenant un ensemble d’entrainement et un classifieur, ledit classifieur étant configuré pour : - recevoir une séquence d’images, - être entrainé sur la séquence d’images reçue afin de générer un ensemble d’entrainement, ledit ensemble d’entrainement comprenant une pluralité d’images de référence, - classifier les images de la séquence à partir dudit ensemble d’entrainement en réalisant au moins une détection incorrecte de l’élément dans au moins l’une des images, - extraire au moins une donnée de ladite au moins une image pour laquelle une détection incorrecte de l’élément a été réalisée, ladite au moins une donnée étant associée avec au moins un label, - déterminer l’au moins un label à partir de l’au moins une donnée extraite, - générer automatiquement une pluralité d’images de référence synthétisées dans laquelle la probabilité de distribution d’un paramètre caractérisant chaque label déterminé est augmentée, - ajouter la pluralité d’images de référence synthétisées générées à l’ensemble d’entrainement. De préférence, le module de traitement d’images est configuré pour, lors de la génération, mettre à jour un fichier de configuration d’un sous-module de génération en augmentant la probabilité de distribution du paramètre caractérisant chaque label déterminé. L’invention concerne également un véhicule automobile comprenant une caméra, configurée pour générer une séquence d’images, et un module de traitement d’images tel que présenté précédemment. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront encore à la lecture de la description qui va suivre. Celle-ci est purement illustrative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : La illustre schématiquement une forme de réalisation du véhicule selon l’invention. La illustre schématiquement le module de traitement d’images du véhicule de la . La illustre schématiquement un mode de réalisation du procédé selon l’invention. Procédé d’optimisation de la détection d’un élément dans une séquence d’images générée par une caméra (20) de l’habitacle d’un véhicule (1), ledit procédé, mis en œuvre par un module de traitement d’images (10) embarqué dans le véhicule (1), comprenant les étapes de : - réception (E1) d’une séquence d’images générée par la caméra (20), - entrainement (E2) d’un classifieur sur la séquence d’images reçue afin de générer un ensemble d’entrainement (110) comprenant une pluralité d’images de référence, - classification (E3) des images de la séquence par ledit classifieur (120) à partir dudit ensemble d’entrainement (110), au terme de laquelle au moins une détection incorrecte de l’élément est réalisée dans au moins l’une des images (I_inc), - extraction (E4) d’au moins une donnée de ladite au moins une image (I_inc) pour laquelle une détection incorrecte de l’élément a été réalisée, ladite au moins une donnée étant associée avec au moins un label, - détermination (E5) de l’au moins un label à partir de l’au moins une donnée extraite, - génération (E6) automatique d’une pluralité d’images de référence synthétisées dans laquelle la probabilité de distribution d’un paramètre caractérisant chaque label déterminé est augmentée, - ajout (E7) de la pluralité d’images de référence synthétisées générées à l’ensemble d’entrainement (110). Procédé selon la revendication 1, dans lequel la génération comprend la mise à jour d’un fichier de configuration (141), ladite mise à jour comprenant l’augmentation de la probabilité de distribution du paramètre caractérisant chaque label déterminé. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’au moins une donnée extraite est sélectionnée parmi, l’angle d’orientation de la caméra (20) par rapport à la tête d’une personne située dans l’habitacle, la luminosité, la taille de l’objet à détecter et la position de l’objet ou de la caméra (20) dans l’habitacle. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les paramètres comprennent l’un parmi le nombre d’occupants d’un véhicule, leur taille, la forme de leur visage, la couleur de leur peau ou la longueur de leurs cheveux. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant une étape préliminaire initiale de génération de l’ensemble d’entrainement (110) comprenant une pluralité d’images de référence. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la génération initiale de l’ensemble d’entrainement (110) est une génération automatique d’une pluralité d’images de référence synthétisées à partir d’un ensemble de paramètres caractérisant chacun un label et dont la probabilité de distribution est égale. 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 ou plusieurs processeurs, configurent le ou les processeurs pour mettre en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Module de traitement d’images (10), notamment pour véhicule automobile, ledit module de traitement d’images (10) comprenant un ensemble d’entrainement (110) et un classifieur (120), ledit classifieur (120) étant configuré pour : - recevoir une séquence d’images, - être entrainé sur la séquence d’images reçue afin de générer un ensemble d’entrainement (110) comprenant une pluralité d’images de référence, - classifier les images de la séquence à partir dudit ensemble d’entrainement (110) en réalisant au moins une détection incorrecte de l’élément dans au moins l’une des images (I_inc), - extraire au moins une donnée de ladite au moins une image (I_inc) pour laquelle une détection incorrecte de l’élément a été réalisée, ladite au moins une donnée étant associée avec au moins un label, pour déterminer l’au moins un label à partir de l’au moins une donnée extraite, pour générer automatiquement une pluralité d’images de référence synthétisées dans laquelle la probabilité de distribution d’un paramètre caractérisant chaque label déterminé est augmentée, et pour ajouter la pluralité d’images de référence synthétisées générées à l’ensemble d’entrainement (110). Module de traitement d’images (10) selon la revendication précédente, ledit module de traitement d’images (10) étant configuré pour, lors de la génération, mettre à jour un fichier de configuration (141) en augmentant la probabilité de distribution du paramètre caractérisant chaque label déterminé. Véhicule (1) automobile comprenant une caméra (20), configurée pour générer une séquence d’images, et un module de traitement d’images (10) selon l’une quelconque des revendications 8 ou 9.