Brevet FR3128564A1 — publié le 20230428

Selon un aspect, il est proposé un procédé de détection d’événements ou d’éléments dans des signaux physiques par la mise en œuvre d’un réseau de neurones artificiels, le procédé comprenant : - une évaluation (26, 33) d’une probabilité de présence de l’événement ou de l’élément par une mise en œuvre du réseau de neurones, - une mise en œuvre (21) du réseau de neurones selon un mode nominal en prenant en entrée un signal physique présentant une première résolution, dite résolution nominale, tant que la probabilité de présence de l’événement ou de l’élément est inférieure à un seuil, et - une mise en œuvre (28) du réseau de neurones selon un mode de consommation réduite en prenant en entrée un signal physique présentant une deuxième résolution, dite résolution réduite, inférieure à ladite première résolution, tant que la probabilité de présence de l’événement ou de l’élément est supérieure audit seuil. Figure pour l’abrégé : Figure 2 PROCÉDÉ DE SUIVI D’AU MOINS UN ÉLÉMENT DANS UNE SUCCESSION TEMPORELLE DE SIGNAUX PHYSIQUES Des modes de réalisation et de mise en œuvre concernent les réseaux de neurones artificiels configurés pour suivre des éléments dans une succession temporelle de signaux physiques, c’est-à-dire des signaux physiques représentatifs d’entités physiques, notamment des images. Certains réseaux de neurones sont adaptés pour effectuer un suivi d’éléments dans une succession temporelle de signaux physiques. Par exemple, certains réseaux de neurones sont adaptés pour effectuer un suivi de la position d’objets ou de personnes dans une succession d’images d’une scène formant une vidéo. Ces réseaux de neurones sont configurés pour prendre en entrée un signal physique et générer en sortie des données de détection pouvant comprendre des informations sur une taille de l’élément détecté, une position d’un centre de cet élément, ou encore une classe de cet élément. Les réseaux de neurones peuvent notamment être configurés pour générer un cadre autour des objets ou des personnes à détecter dans une image. En particulier, les réseaux de neurones comprennent usuellement une succession de couches de neurones. Chaque couche de neurones reçoit des données reçues en entrée ou issues d’une couche précédente de ladite succession de couche, et applique des poids à ces données de façon à obtenir des données de sortie de couche pouvant être transmises à une couche suivante de ladite succession de couche ou bien être délivrées en sortie du réseau de neurones. Les poids sont des données, plus particulièrement des paramètres, de neurones configurables pour obtenir de bonnes données de sortie. Ces poids sont définis lors d’une phase d’entraînement du réseau de neurones. Afin d’assurer le suivi des éléments dans ces signaux physiques, les réseaux de neurones sont exécutés plusieurs fois en prenant en entrée des signaux physiques qui se succèdent temporellement. Ces réseaux de neurones sont généralement complexes. Leur exécution nécessite généralement d’effectuer un grand nombre de calculs pour obtenir des données précises. Le temps d’exécution de ces réseaux de neurones est alors généralement élevé. Or, le temps d’exécution d’un réseau de neurones impacte directement la fréquence de traitement des signaux physiques. En particulier, plus le temps d’exécution d’un réseau de neurones est élevé, plus la fréquence de traitement des signaux physiques est basse. De ce fait, le temps d’exécution d’un réseau de neurones peut impacter les performances du réseau de neurones pour le suivi des éléments dans les signaux physiques. Afin d’augmenter la fréquence de traitement des signaux physiques, il a été proposé de simplifier le réseau de neurones après la phase d’entraînement du réseau de neurones. Par exemple, il est possible de simplifier un réseau de neurones déjà entraîné en le quantifiant de façon à limiter les calculs à effectuer lors de l’exécution de ce réseau de neurones. Néanmoins, les réseaux de neurones simplifiés peuvent entraîner une perte de performances du réseau de neurones pour détecter et suivre des éléments dans les signaux physiques reçus en entrée de ce réseau de neurones. Il convient donc de proposer une solution permettant d’augmenter la fréquence de traitement des signaux physiques pour assurer un suivi performant des éléments dans ces signaux physiques. Selon un aspect, il est proposé un procédé de suivi d’éléments dans une succession temporelle de signaux physiques par la mise en œuvre d’un réseau de neurones artificiels, dans lequel le réseau de neurones artificiels présente un unique jeu de poids et est configuré pour prendre en entrée des signaux physiques pouvant prendre différentes résolutions, le procédé comportant : - un mode nominal dans lequel le réseau de neurones est exécuté en prenant en entrée un signal physique présentant une première résolution, dite résolution nominale, - un mode de traitement accéléré dans lequel le réseau de neurones artificiels est exécuté en prenant en entrée un signal physique présentant une deuxième résolution, dite résolution réduite, inférieure à ladite première résolution, la résolution réduite du signal physique en entrée du réseau de neurones étant un multiple d’un rapport entre la résolution nominale du signal physique en entrée et une résolution en sortie du réseau de neurones lorsque le signal physique pris en entrée est de résolution nominale, et dans lequel le procédé comprend : - au moins une évaluation d’une probabilité de présence d’un élément à suivre dans un signal physique de ladite succession de signaux physique par la mise en œuvre du réseau de neurones en prenant en entrée ce signal physique, - une exécution du réseau de neurones selon le mode nominal tant que la probabilité de présence de l’élément est inférieure à un seuil, et - une exécution du réseau de neurones selon le mode de traitement accéléré tant que la probabilité de présence de l’élément est supérieure audit seuil de façon à augmenter une fréquence de traitement des signaux physiques par rapport à une fréquence de traitement des signaux physiques pouvant être obtenues par l’exécution du réseau de neurones dans le mode nominal. Le réseau de neurones est alors un réseau de neurones multi-résolutions. Un tel réseau de neurones est entraîné en prenant en entrée des signaux physiques de résolutions différentes. Par exemple, un réseau de neurones multi-résolution adapté pour effectuer un suivi d’éléments dans une succession d’images peut prendre en entrée successivement lesdites images. Les images prises en entrée du réseau de neurones peuvent avoir des résolutions différentes. Le nombre de calculs à effectuer pour exécuter le réseau de neurones multi-résolution varie en fonction de la résolution du signal physique en entrée du réseau de neurones. En particulier, plus la résolution du signal physique en entrée est petite moins l’exécution du réseau de neurones nécessite d’effectuer de calculs avant de générer des données en sortie du réseau de neurones. Ainsi, plus la résolution du signal physique en entrée est petite, plus le temps d’exécution du réseau de neurones est court. En outre, plus la résolution du signal physique en entrée est petite, plus la consommation d’énergie résultant de la mise en œuvre du réseau de neurones est réduite. Ainsi, en exécutant le réseau de neurones avec une résolution réduite permet de pouvoir augmenter la fréquence de traitement des signaux physiques, et donc d’augmenter également la fréquence d’acquisition des signaux physiques. De la sorte, il est possible d’améliorer les performances du réseau de neurones dans le suivi des éléments dans la succession de signaux physiques, notamment lorsque la position de l’élément à suivre dans le signal physique change rapidement. En outre, la consommation d’énergie résultant de l’exécution du réseau de neurones avec une résolution réduite et une fréquence de traitement augmentée est de l’ordre de celle résultant de l’exécution du réseau de neurones avec la résolution nominale et la fréquence de traitement nominale. Plus particulièrement, l’exécution du réseau de neurones en utilisant une résolution nominale permet d’obtenir des données en sortie plus fiable que l’exécution du réseau de neurones en utilisant une résolution réduite. Ainsi, le fait d’exécuter dans un premier temps le réseau de neurones en utilisant la résolution nominale permet de s’assurer que l’élément à suivre est bien présent dans le signal avant d’effectuer le suivi de cet élément par l’exécution du réseau de neurones en utilisant la résolution réduite. L’évaluation de la probabilité de présence de l’élément est effectuée régulièrement après une ou plusieurs mises en œuvre du réseau de neurones en utilisant la résolution nominale ou plusieurs mises en œuvre du réseau de neurones en utilisant la résolution réduite. Un tel procédé est relativement simple à mettre en œuvre. En outre l’utilisation d’un réseau de neurones multi-résolutions permet de ne pas augmenter l’espace de stockage pour le réseau de neurones dans la mémoire car le réseau de neurones ne comporte qu’un unique jeu de poids. Dans un mode de mise en œuvre avantageux, ledit seuil est défini selon une sensibilité et/ou une précision souhaitée du réseau de neurones. De préférence, les signaux physiques reçus en entrée du réseau de neurones sont des images. Dans un mode de mise en œuvre avantageux, le procédé comprend un filtrage de détections erronées d’éléments par le réseau de neurones lorsqu’il est exécuté dans le mode de traitement accéléré, le filtrage étant mis en œuvre en comparant une position de chaque élément détecté dans un signal physique donné de ladite succession temporelle de signaux physiques à une position de chaque élément détecté dans un signal physique qui précède directement ledit signal physique donné dans ladite succession temporelle de signaux physiques. En particulier, sur une image donnée, l’exécution du réseau de neurones en utilisant la résolution réduite peut être moins précise et peut donc générer des fausses alarmes. Les fausses alarmes correspondent à des détections en l’absence de l’élément à détecter. Les fausses alarmes sont donc des détections erronées. Ces fausses alarmes peuvent survenir lorsque le seuil de probabilité de présence d’un élément est défini relativement bas pour ne pas manquer des détections lorsque l’élément est bien présent dans le signal physique. Le fait de filtrer les détections en prenant en compte la position des éléments détectés dans les précédents signaux physiques permet de réduire les fausses alarmes. Ainsi, le filtrage permet d’éliminer les détections pouvant résulter de fausses alarmes de façon à maintenir des bonnes performances. Selon un autre aspect, il est proposé un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un réseau de neurones artificiels pour effectuer un suivi d’éléments dans une succession temporelle de signaux physiques reçus en entrée de ce réseau de neurones, programme dans lequel le réseau de neurones artificiels présente un unique jeu de poids et est configuré pour prendre en entrée des signaux physiques pouvant prendre différentes résolutions, le réseau de neurones pouvant être mis en œuvre dans : - un mode nominal dans lequel le réseau de neurones est exécuté en prenant en entrée un signal physique présentant une première résolution, dite résolution nominale, - un mode de traitement accéléré dans lequel le réseau de neurones artificiels est exécuté en prenant en entrée un signal physique présentant une deuxième résolution, dite résolution réduite, inférieure à ladite première résolution, la résolution réduite du signal physique en entrée du réseau de neurones étant un multiple d’un rapport entre la résolution nominale du signal physique en entrée et une résolution en sortie du réseau de neurones lorsque le signal physique pris en entrée est de résolution nominale, et dans lequel le programme est configuré pour : - évaluer une probabilité de présence d’un élément à suivre dans un signal physique de ladite succession de signaux physique par la mise en œuvre du réseau de neurones en prenant en entrée ce signal physique, - exécuter le réseau de neurones selon le mode nominal tant que la probabilité de présence de l’élément est inférieure à un seuil, et - exécuter le réseau de neurones selon le mode de traitement accéléré tant que la probabilité de présence de l’élément est supérieure audit seuil de façon à augmenter une fréquence de traitement des signaux physiques. Selon un autre aspect, il est proposé un microcontrôleur comprenant : - une mémoire dans lequel est stocké un programme tel que décrit précédemment, et - un processeur configuré pour exécuter ledit programme. Selon un autre aspect, il est proposé un procédé de suivi d’éléments dans une succession temporelle de signaux physiques, le procédé comportant : - un mode nominal dans lequel un réseau de neurones de référence est exécuté, - un mode de traitement accéléré dans lequel un réseau de neurones artificiels auxiliaire distinct du réseau de neurones de référence est exécuté, le réseau de neurones artificiels auxiliaire étant simplifié par rapport au réseau de neurones de référence, et dans lequel le procédé comprend : - au moins une évaluation d’une probabilité de présence d’un élément à suivre dans un signal physique de ladite succession de signaux physique par la mise en œuvre du réseau de neurones de référence ou du réseau de neurones auxiliaire en prenant en entrée ce signal physique, - une exécution du réseau de neurones de référence dans le mode nominal tant que la probabilité de présence de l’élément est inférieure à un seuil, et - une exécution du réseau de neurones auxiliaire dans le mode de traitement accéléré tant que la probabilité de présence de l’élément est supérieure audit seuil de façon à augmenter une fréquence de traitement des signaux physiques par rapport à une fréquence de traitement des signaux physiques pouvant être obtenues par l’exécution du réseau de neurones de référence dans le mode nominal. Le réseau de neurones de référence et le réseau de neurones auxiliaire sont adaptés pour effectuer un suivi d’éléments dans une succession d’images. Ils peuvent traiter successivement lesdites images. Le réseau de neurones auxiliaire est distinct du réseau de neurones de référence. L’homme du métier saura définir un réseau de neurones simplifié par rapport au réseau de neurones de référence. En particulier, le réseau de neurones auxiliaire peut présenter une topologie différente du réseau de neurones de référence. En particulier, le réseau de neurones auxiliaire peut avoir des poids différents des poids du réseau de neurones de référence. Le réseau de neurones auxiliaire peut être conçu à partir du réseau de neurones de référence en supprimant certains neurones du réseau de neurones de référence. En outre, le réseau de neurones auxiliaire peut être quantifié en binaire (voir notamment la publication « Binary Neural Networks: A Survey », de Haotong Qin et al, publiée le 31 mars 2020). Le nombre de calculs à effectuer pour exécuter le réseau de neurones auxiliaire est plus faible que le nombre de calculs à effectuer pour exécuter le réseau de neurones de référence. Le temps d’exécution du réseau de neurones auxiliaire est donc plus court que le temps d’exécution du réseau de neurones de référence. Le réseau de neurones auxiliaire est donc configuré pour générer plus rapidement des données en sortie à partir d’un signal physique reçu en entrée par rapport au réseau de neurones de référence recevant en entrée ce même signal physique. Bien entendu, les données générées en sortie du réseau de neurones auxiliaire ne sont pas forcément identiques à celles pouvant être générées en sortie du réseau de neurones de référence. Ainsi, l’exécution du réseau de neurones auxiliaire permet d’augmenter la fréquence de traitement des signaux physique, et donc d’augmenter également une fréquence d’acquisition des signaux physiques. De la sorte, il est possible d’améliorer les performances le suivi des éléments dans la succession de signaux physiques, notamment lorsque la position de l’élément à suivre dans le signal physique change rapidement. En outre, la consommation d’énergie résultant de l’exécution du réseau de neurones auxiliaire avec la fréquence de traitement augmentée est de l’ordre de celle résultant de l’exécution du réseau de neurones de référence avec la fréquence de traitement nominale. Plus particulièrement, l’exécution du réseau de neurones de référence permet d’obtenir des données en sortie plus fiables que l’exécution du réseau de neurones auxiliaire. Ainsi, le fait d’exécuter dans un premier temps le réseau de neurones de référence permet de s’assurer que l’élément à suivre est bien présent dans le signal avant d’effectuer le suivi de cet élément par l’exécution du réseau de neurones auxiliaire. Un tel procédé est également relativement simple à mettre en œuvre. Selon un autre aspect, il est proposé un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre des réseaux de neurones pour effectuer un suivi d’éléments dans une succession temporelle de signaux physiques reçus en entrée de ce réseau de neurones, le programme comprenant : - un mode nominal dans lequel un réseau de neurones de référence est exécuté, - un mode de traitement accéléré dans lequel un réseau de neurones artificiels auxiliaire distinct du réseau de neurones de référence est exécuté, le réseau de neurones artificiels auxiliaire étant simplifié par rapport au réseau de neurones de référence, et dans lequel le programme est configuré pour : - évaluer une probabilité de présence d’un élément à suivre dans un signal physique de ladite succession de signaux physique par la mise en œuvre du réseau de neurones de référence ou du réseau de neurones auxiliaire en prenant en entrée ce signal physique, - exécuter le réseau de neurones de référence dans le mode nominal tant que la probabilité de présence de l’élément est inférieure à un seuil, et - exécuter le réseau de neurones auxiliaire dans le mode de traitement accéléré tant que la probabilité de présence de l’élément est supérieure audit seuil de façon à augmenter une fréquence de traitement des signaux physiques par rapport à une fréquence de traitement des signaux physiques pouvant être obtenues par l’exécution du réseau de neurones de référence dans le mode nominal. Selon un autre aspect, il est proposé un microcontrôleur comprenant : - une mémoire dans lequel est stocké un programme tel que décrit précédemment, et - un processeur configuré pour exécuter ledit programme. D'autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée de modes de mise en œuvre et de réalisation, nullement limitatifs, et des dessins annexés sur lesquels : illustrent schématiquement des modes de réalisation et de mise en œuvre de l’invention. La illustre un microcontrôleur MCU configuré pour mettre en œuvre un procédé de suivi d’éléments dans une succession de signaux physiques. Par exemple, le procédé de suivi peut permettre de détecter et suivre des objets ou des personnes dans des images qui se succèdent dans le temps. Le microcontrôleur MCU comprend une entrée IN configurée pour recevoir successivement les signaux physiques. Par exemple, la succession de signaux physiques peut être une succession d’images d’une vidéo d’une scène acquise dans le temps par une caméra. En variante, les signaux physiques peuvent provenir de tout autre type de capteur. Par exemple, les signaux physiques peuvent être des signaux audios délivrés par un microphone ou bien des signaux délivrés par un accéléromètre, un gyroscope, un magnétomètre ou un capteur de temps de vol. Le microcontrôleur MCU comprend une mémoire MEM dans laquelle est stocké un programme PRG permettant de mettre en œuvre le procédé de suivi. Le microcontrôleur MCU comporte un processeur PROC configuré pour exécuter le programme PRG. Le programme PRG comprend des instructions permettant d’exécuter un réseau de neurones multi-résolution pour détecter des éléments dans les signaux physiques qu’il reçoit en entrée afin d’effectuer un suivi dans le temps de la position de ces éléments dans les signaux physiques reçus. Le réseau de neurones est configuré pour prendre en entrée un signal physique et générer en sortie des données de détection pouvant comprendre des informations sur une taille de chaque élément détecté, une position d’un centre de cet élément, ou encore une classe de cet élément. Le réseau de neurones peut notamment être configuré pour encadrer les éléments à détecter dans le signal physique. Par exemple, le réseau de neurones peut être configuré pour encadrer des objets ou des personnes à détecter dans une image. Le réseau de neurones est un réseau de neurones multi-résolution. Le réseau de neurones présente donc un unique jeu de poids mais est configuré pour prendre en entrée des signaux physiques pouvant présenter différentes résolutions. Par exemple, le réseau de neurones peut prendre en entrée des images de résolutions différentes. En particulier, les images peuvent être fournies au microcontrôleur par une caméra (non représentée sur les figures). La caméra peut alors être adaptée pour modifier la résolution des images acquises. En variante, le microcontrôleur peut être configuré pour pouvoir modifier la résolution d’une image transmise par la caméra pour obtenir une image avec une résolution réduite. Plus particulièrement, le réseau de neurones est un réseau ayant été entraîné en prenant en entrée des signaux physiques de différentes résolutions. En particulier, le réseau de neurones est entraîné en prenant en entrée des signaux physiques ayant une résolution nominale et des signaux physiques ayant une résolution réduite. La résolution réduite est une résolution inférieure à la résolution nominale. Une ou plusieurs résolutions réduites peuvent être utilisées pour les signaux physiques reçus en entrée du réseau de neurones. Cette résolution nominale correspond généralement à une résolution nominale de la caméra. Les performances du réseau de neurones peuvent être évaluées selon les différentes résolutions de signaux physiques reçus en entrée. L’entraînement sert à définir un réseau de neurones dont les performances sont optimales pour la résolution nominale et le moins dégradées possible pour la résolution réduite. Plus particulièrement, lors de l’entraînement du réseau de neurones, les poids du réseau de neurones sont ajustés, puis les performances du réseau modifié sont évaluées selon les différentes résolutions utilisées. Si les performances du réseau de neurones sont satisfaisantes, l’entraînement du réseau est arrêté puis le réseau de neurones peut être quantifié pour réduire un coût en mémoire et un temps d’exécution du réseau de neurones. Par ailleurs, le réseau de neurones est configuré pour recevoir en entrée un signal physique ayant une résolution différente de la résolution des données en sortie du réseau de neurones. Le réseau de neurones présente ainsi un rapport donné entre la résolution nominale en entrée et la résolution en sortie du réseau de neurones lorsqu’il prend en entrée un signal physique avec cette résolution nominale. Les résolutions pouvant être prises en entrée du réseau de neurones sont alors des multiples de ce rapport afin d’obtenir une résolution réelle en sortie du réseau de neurones pour chaque résolution pouvant être prise en entrée. Par exemple, dans le cas où le signal physique est une image, si la résolution nominale est de 224x224 et si le rapport entre la résolution nominale en entrée et la résolution en sortie du réseau de neurones est de 16, alors le réseau de neurones peut prendre en entrée des résolutions réduites multiples de 16, et notamment les résolutions suivantes : 208x208, 192x192, 176x176. Ici, le procédé de suivi comporte deux modes de fonctionnement. Dans un premier mode, dit mode nominal, le réseau de neurones est exécuté en prenant en entrée un signal physique ayant la résolution nominale. Dans un deuxième mode, dit mode de traitement accéléré, le réseau de neurones est exécuté en prenant en entrée un signal physique ayant une résolution réduite par rapport à la résolution nominale. L’exécution du réseau de neurones en utilisant la résolution réduite nécessite moins de calculs que son exécution en utilisant la résolution nominale. L’exécution du réseau de neurones dans le mode de traitement accéléré permet ainsi d’augmenter la fréquence de traitement des signaux physiques par rapport à celle dans le mode nominal. Par exemple, en multipliant la résolution d’un signal physique par un nombre γ inférieur à 1, il est possible de réduire le nombre d’opérations à effectuer par un nombre proche de γ². De la sorte, le temps d’exécution du réseau de neurones est également réduit par un nombre proche de γ². De la sorte la fréquence de traitement des signaux physiques peut être augmentée de 1/γ². En outre, la consommation d’énergie résultant de l’exécution du réseau de neurones dans le mode de traitement accéléré reste équivalente à celle résultant de l’exécution du réseau de neurones dans le mode nominal. La illustre un diagramme d’états représentant un procédé de suivi d’éléments dans une succession de signaux physiques pouvant être mis en œuvre par le microcontrôleur. Le procédé consiste à exécuter le réseau de neurones selon le mode nominal dans un premier temps puis à exécuter le réseau de neurones selon le mode de traitement accéléré tant qu’une probabilité de présence d’un élément dans les signaux physiques est élevée. En particulier, ici, le réseau de neurones est exécuté selon le mode nominal MN dans la partie supérieure du diagramme, et exécuté selon le mode de traitement accéléré MTA dans la partie inférieure du diagramme. La probabilité de présence d’un élément est évaluée à partir d’un nombre de détections de l’élément obtenues sur une période donnée. En particulier, le microcontrôleur utilise une mémoire tampon Sb[] (« buffer ») pour dénombrer le nombre d’éléments détectés sur une période T1 pour le mode nominal et sur une période T2 pour le mode de traitement accéléré. Les périodes T1 et T2 peuvent être les mêmes. Ainsi, le procédé comprend une étape 20 d’initialisation du mode nominal dans lequel le buffer Sb[] est réinitialisé en mettant à 0 les valeurs Sb[0] à Sb[T1-1]. Ensuite, le procédé comprend une étape 21 d’exécution du réseau de neurones selon le mode nominal. Le réseau de neurones prend alors en entrée un signal physique avec la résolution nominale. L’exécution du réseau de neurones permet de détecter, à une étape 22, la présence ou l’absence de l’élément dans le signal physique en entrée. Si le réseau de neurones détecte une présence de l’élément dans le signal physique pour une itération i alors la valeur du buffer Sb[i] est mise à 1 à l’étape 23. Si le réseau de neurones détecte une absence de l’élément dans le signal physique pour une itération i alors la valeur du buffer Sb[i] est mise à 0 à l’étape 24. Puis, la valeur de l’indice i est incrémentée à l’étape 25 à la suite de l’étape 23 ou 24. Ensuite, le microcontrôleur vérifie que le buffer est rempli à l’étape 26. Si le buffer n’est pas rempli alors les étapes 21 à 25 sont répétées de façon à remplir le buffer à la fin de la période T1. Lorsque le buffer est rempli, le microcontrôleur est configuré pour comparer, à l’étape 26 également, la valeur moyenne des valeurs du buffer Sb[] à un seuil K1 défini entre 0 et 1. Si cette valeur moyenne est inférieure au seuil K1, alors la probabilité que l’élément soit bien présent est faible. Le réseau de neurones continue alors d’être exécuté selon le mode nominal sur une nouvelle période T1. Les étapes 21 à 26 sont donc réitérées tant que la valeur moyenne des valeurs du buffer à la fin d’une période T1 est supérieure au seuil K1. Si la valeur moyenne des valeurs du buffer à la fin d’une période T1 est supérieure au seuil K1, alors la probabilité que l’élément soit bien présent est élevée. Le réseau de neurones est alors ensuite exécuté selon le mode de traitement accéléré de façon à augmenter la fréquence de traitement des signaux physiques, et donc à augmenter également une fréquence d’acquisition des signaux physiques. En particulier, le procédé comprend une étape 27 d’initialisation du mode de traitement accéléré dans lequel le buffer Sb[] est réinitialisé en mettant à 0 les valeurs Sb[0] à Sb[T2-1]. Ensuite, le procédé comprend une étape 28 d’exécution du réseau de neurones selon le mode de traitement accéléré. Le réseau de neurones prend alors en entrée un signal physique avec la résolution réduite. L’exécution du réseau de neurones permet de détecter, à l’étape 29, la présence ou l’absence de l’élément dans le signal physique en entrée. Si le réseau de neurones détecte une présence de l’élément dans le signal physique pour une itération i alors la valeur du buffer Sb[i] est mise à ‘1’ à l’étape 30. Si le réseau de neurones détecte une absence de l’élément dans le signal physique pour une itération i alors la valeur du buffer Sb[i] est mise à ‘0’ à l’étape 31. Puis, la valeur de l’indice i est incrémentée à l’étape 32 à la suite de l’étape 30 ou 31. Ensuite, le microcontrôleur vérifie que le buffer est rempli à l’étape 33. Si le buffer n’est pas rempli alors les étapes 28 à 32 sont répétées de façon à remplir le buffer à la fin de la période T2. Lorsque le buffer est rempli, le microcontrôleur est configuré pour comparer, à l’étape 33 également, la valeur moyenne des valeurs du buffer Sb[] à un seuil K2 défini entre 0 et 1. Si cette valeur moyenne est supérieure au seuil K2, alors la probabilité que l’élément soit bien présent est élevée, le réseau de neurones continue alors d’être exécuté selon le mode de traitement accéléré sur une nouvelle période T2. Les étapes 28 à 33 sont donc réitérées tant que la valeur moyenne des valeurs du buffer à la fin d’une période T2 est inférieure au seuil K2. Si la valeur moyenne des valeurs du buffer à la fin de la période T2 est inférieure au seuil K2, alors la probabilité que l’élément soit bien présent est faible. Le réseau de neurones est ensuite exécuté selon le mode nominal, en réitérant le procédé à partir de l’étape 20, afin de s’assurer que l’élément est bien absent du signal physique. Il est possible d’ajuster les périodes T1 et T2 en fonction de l’heure de la journée, notamment si la présence d’éléments à certains moments de la journée est plus probable qu’à d’autres moments de la journée. Les périodes T1 et T2 peuvent également être ajustées selon la capacité restante de la batterie alimentant le microcontrôleur, ou également selon l’obscurité autour de la caméra lorsque le signal physique est une image. Les périodes T1 et T2 peuvent également être ajustés à partir de statistiques calculées à partir de la fréquence des détections obtenus par la mise en œuvre du procédé de détection dans l’environnement dans lequel le signal physique est capturé. En outre, lorsque les signaux physiques sont des images d’une scène, il est possible d’ajuster les périodes T1 et T2 en fonction de la vitesse de déplacement des éléments dans la scène. En particulier, plus les éléments se déplacent lentement, plus les périodes T1 et T2 peuvent être longues. Les seuils K1 et K2 peuvent également être ajustés selon l’application pour laquelle le réseau de neurones est exécuté. En particulier, les seuils K1 et K2 sont sélectionnés en fonction d’une sensibilité (en anglais « recall ») et/ou d’une précision souhaitée. Néanmoins, il est avantageux d’avoir un seuil K1 supérieur à un seuil de fausse alarme afin d’éviter de détecter des éléments absents du signal physique qui permettraient l’exécution indue du réseau de neurones selon le mode de traitement accéléré. En outre, du fait que l’exécution du réseau de neurones avec une résolution réduite est généralement moins précise que l’exécution du réseau de neurones avec une résolution nominale, il peut être intéressant de réduire un seuil de confiance du réseau de neurones de façon à s’assurer de détecter un élément lorsque celui-ci est bien présent dans le signal physique. Le seuil de confiance correspond à une probabilité minimale à respecter pour détecter un élément afin de pouvoir mettre à ‘1’ la valeur du buffer Sb[i]. Néanmoins, en baissant ce seuil de confiance, le nombre de fausses alarmes peut alors augmenter. Les fausses alarmes correspondent à des détections obtenues en l’absence d’élément à détecter dans un signal physique. Il convient alors de filtrer ces fausses alarmes pour maintenir les performances du mode de traitement accéléré. La illustre un procédé permettant de réduire les fausses alarmes dans les détections obtenues lors de la mise en œuvre du mode de traitement accéléré. Ici, le procédé est mis en œuvre dans le cadre d’un suivi d’objets ou de personnes dans une succession temporelle d’images d’une vidéo. Les fausses alarmes sont généralement aléatoires en taille et en position dans l’image. De la sorte, il est possible de filtrer les fausses alarmes en comparant les détections d’éléments obtenues par différentes exécutions du réseau de neurones prenant en entrée des images successives d’une vidéo. En particulier, comme le mode de traitement accéléré permet d’accélérer la fréquence de traitement des images, il est plus simple de prédire la position d’un élément détecté dans une image donnée dans l’image suivante de la vidéo, selon la vitesse de déplacement de cet élément dans les images. En particulier, si le centre d’une nouvelle détection n’est pas situé dans une zone de prédiction calculée à partir d’une précédente détection d’un élément, alors la nouvelle détection est considérée comme une fausse alarme ou comme un nouvel élément entrant dans le champ de vision de la caméra. En particulier, le procédé comprend une étape 40 dans laquelle le réseau de neurones multi-résolution est exécuté dans le mode de traitement accéléré en prenant en entrée une image de résolution réduite. Le procédé comprend ensuite une étape 41 dans laquelle il est déterminé si un élément a été détecté suite à l’exécution du réseau de neurones à l’étape 40. Si aucun élément n’a été détecté, il est inutile d’effectuer le filtrage des fausses alarmes. Le réseau de neurones peut ainsi directement être exécuté une nouvelle fois en prenant en entrée une nouvelle image. Si un élément à détecter a été détecté à l’étape 41, le procédé comprend alors une étape 42 dans laquelle il est déterminé si le centre de l’élément détecté est situé dans une zone de prédiction calculée à partir de détections précédentes d’un élément. L’obtention de la zone de prédiction est décrite en relation avec l’étape 45. Si le centre de l’élément est situé au sein d’une zone de prédiction obtenue à partir desdites détections précédentes, alors il est considéré que l’élément détecté correspond à l’élément détecté précédemment. Le procédé comprend alors une étape 43 dans laquelle on choisit de continuer de suivre l’élément détecté. Ensuite, à l’étape 44, une estimation d’un mouvement de l’élément détecté est évaluée. Puis, à l’étape 45, la zone de prédiction de la position de l’élément dans la prochaine image est définie. Cette zone de prédiction sera utilisée pour la prochaine itération de l’étape 41 si le réseau de neurones détecte un élément dans la prochaine image qu’il reçoit en entrée. La zone de prédiction est définie à partir du déplacement de la position du centre de l’élément détecté lors des précédentes exécutions du réseau de neurones. Une marge pour la zone de prédiction est définie par rapport aux dimensions de l’élément pour prendre en compte des inexactitudes des détections. Une fois l’étape 45 terminée, le réseau de neurones peut de nouveau être exécuté selon le mode de traitement accéléré. Si à l’étape 42, il est déterminé que le centre de l’élément n’est pas situé au sein d’une zone de prédiction obtenue à partir desdites détections précédentes, alors le procédé comprend une étape 46 dans laquelle il est déterminé si le centre de l’élément détecté est situé près d’un bord de l’image. Si le centre de l’élément détecté est situé près d’un bord de l’image mais pas dans ladite zone de prédiction, alors l’élément détecté est considéré provisoirement comme un nouvel élément à suivre dans la prochaine image qui sera pris en entrée du réseau de neurones. Cet élément est alors ajouté à une liste d’éléments à suivre à l’étape 47. Il est néanmoins nécessaire de confirmer par la suite que ce nouvel élément à suivre ne correspond pas à une fausse alarme à l’étape 48 après avoir exécuté une nouvelle fois le réseau de neurones en prenant en entrée l’image suivante à l’étape 40. Si le centre de l’élément détecté n’est ni situé près d’un bord de l’image ni situé dans ladite zone de prédiction, alors l’élément détecté est considéré comme une fausse alarme et est alors filtré à l’étape 49. Les fausses alarmes peuvent être comptées pour adapter le seuil K2 utilisé dans le mode de traitement accéléré. En particulier, il est possible de faire converger le seuil vers un seuil de fausses alarmes déterminé à partir du décompte des fausses alarmes. Bien entendu, le procédé décrit ne se limite pas au mode de mise en œuvre décrit précédemment. En particulier, il est possible de modifier le procédé de détection décrit ci-dessus de sorte que si le réseau de neurones dans le mode nominal détecte plusieurs éléments dans un même signal physique en entrée (notamment plusieurs objets dans une même image), alors le réseau de neurones est ensuite exécuté directement selon le mode de traitement accéléré sans attendre la fin de la période T1. En effet, la détection de plusieurs éléments dans un même signal physique en entrée augmente la probabilité d’une réelle présence d’au moins un élément dans ce signal physique en entrée. Le programme PRG et le procédé de suivi décrits précédemment utilisent un réseau de neurones multi-résolution prenant différentes résolutions de signaux physique selon le mode mis en œuvre pour l’exécution du réseau de neurones. Néanmoins, en variante, il est aussi possible de prévoir un programme PRG configuré pour exécuter un réseau de neurones de référence dans le mode nominal et un réseau de neurones auxiliaire dans le mode de traitement accéléré. Le réseau de neurones auxiliaire est alors simplifié par rapport au réseau de référence, de sorte que son exécution nécessite moins de calculs pour obtenir des données de détection. Le temps d’exécution du réseau de neurones auxiliaire est donc plus court que le temps d’exécution du réseau de neurones de référence. Ainsi, l’exécution du réseau de neurones auxiliaire permet d’augmenter la fréquence de traitement des signaux physiques. De la sorte, il est possible d’améliorer les performances le suivi des éléments dans la succession de signaux physiques, notamment lorsque la position de l’élément à suivre dans le signal physique change rapidement. Le réseau de neurones auxiliaire est distinct du réseau de neurones de référence. En particulier, le réseau de neurones auxiliaire peut présenter une topologie différente du réseau de neurones de référence. En particulier, le réseau de neurones auxiliaire peut avoir des poids différents des poids du réseau de neurones de référence. Le réseau de neurones auxiliaire peut être conçu à partir du réseau de neurones de référence en supprimant certains neurones du réseau de neurones de référence. Le réseau de neurones auxiliaire peut être quantifié en binaire (voir notamment la publication « Binary Neural Networks: A Survey », de Haotong Qin et al, publiée le 31 mars 2020). Par ailleurs, dans la description qui précède, le réseau de neurones est mis en œuvre par un microcontrôleur. Néanmoins, il est aussi possible de prévoir d’autres systèmes informatiques pouvant mettre en œuvre le réseau de neurones. Procédé de suivi d’éléments dans une succession temporelle de signaux physiques par la mise en œuvre d’un réseau de neurones artificiels, dans lequel le réseau de neurones artificiels présente un unique jeu de poids et est configuré pour prendre en entrée des signaux physiques pouvant prendre différentes résolutions, le procédé comportant : - un mode nominal (MN) dans lequel le réseau de neurones est exécuté en prenant en entrée un signal physique présentant une première résolution, dite résolution nominale, - un mode de traitement accéléré (MTA) dans lequel le réseau de neurones artificiels est exécuté en prenant en entrée un signal physique présentant une deuxième résolution, dite résolution réduite, inférieure à ladite première résolution, la résolution réduite du signal physique en entrée du réseau de neurones étant un multiple d’un rapport entre la résolution nominale du signal physique en entrée et une résolution en sortie du réseau de neurones lorsque le signal physique pris en entrée est de résolution nominale, et dans lequel le procédé comprend : - au moins une évaluation (26, 33) d’une probabilité de présence d’un élément à suivre dans un signal physique de ladite succession de signaux physique par la mise en œuvre du réseau de neurones en prenant en entrée ce signal physique, - une exécution (21) du réseau de neurones selon le mode nominal tant que la probabilité de présence de l’élément est inférieure à un seuil, et - une exécution (28) du réseau de neurones selon le mode de traitement accéléré tant que la probabilité de présence de l’élément est supérieure audit seuil de façon à augmenter une fréquence de traitement des signaux physiques par rapport à une fréquence de traitement des signaux physiques pouvant être obtenues par l’exécution du réseau de neurones dans le mode nominal. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit seuil est défini selon une sensibilité et/ou une précision souhaitée du réseau de neurones. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel les signaux physiques reçus en entrée du réseau de neurones sont des images. Procédé selon la revendication 3, comprenant un filtrage de détections erronées d’éléments par le réseau de neurones lorsqu’il est exécuté dans le mode de traitement accéléré, le filtrage étant mis en œuvre en comparant une position de chaque élément détecté dans un signal physique donné de ladite succession temporelle de signaux physiques à une position de chaque élément détecté dans un signal physique qui précède directement ledit signal physique donné dans ladite succession temporelle de signaux physiques. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un réseau de neurones artificiels pour effectuer un suivi d’éléments dans une succession temporelle de signaux physiques reçus en entrée de ce réseau de neurones, programme dans lequel le réseau de neurones artificiels présente un unique jeu de poids et est configuré pour prendre en entrée des signaux physiques pouvant prendre différentes résolutions, le réseau de neurones pouvant être mis en œuvre dans : - un mode nominal (MN) dans lequel le réseau de neurones est exécuté en prenant en entrée un signal physique présentant une première résolution, dite résolution nominale, - un mode de traitement accéléré (MTA) dans lequel le réseau de neurones artificiels est exécuté en prenant en entrée un signal physique présentant une deuxième résolution, dite résolution réduite, inférieure à ladite première résolution, la résolution réduite du signal physique en entrée du réseau de neurones étant un multiple d’un rapport entre la résolution nominale du signal physique en entrée et une résolution en sortie du réseau de neurones lorsque le signal physique pris en entrée est de résolution nominale, et dans lequel le programme est configuré pour : - évaluer (26, 33) une probabilité de présence d’un élément à suivre dans un signal physique de ladite succession de signaux physique par la mise en œuvre du réseau de neurones en prenant en entrée ce signal physique, - exécuter (21) le réseau de neurones selon le mode nominal (MN) tant que la probabilité de présence de l’élément est inférieure à un seuil, et - exécuter (28) le réseau de neurones selon le mode de traitement accéléré (MTA) tant que la probabilité de présence de l’élément est supérieure audit seuil de façon à augmenter une fréquence de traitement des signaux physiques. Microcontrôleur comprenant : - une mémoire (MEM) dans lequel est stocké un programme (PRG) selon la revendication 5, et - un processeur (PROC) configuré pour exécuter ledit programme. Procédé de suivi d’éléments dans une succession temporelle de signaux physiques, le procédé comportant : - un mode nominal (MN) dans lequel un réseau de neurones de référence est exécuté, - un mode de traitement accéléré (MTA) dans lequel un réseau de neurones artificiels auxiliaire distinct du réseau de neurones de référence est exécuté, le réseau de neurones artificiels auxiliaire étant simplifié par rapport au réseau de neurones de référence, et dans lequel le procédé comprend : - au moins une évaluation (26, 33) d’une probabilité de présence d’un élément à suivre dans un signal physique de ladite succession de signaux physique par la mise en œuvre du réseau de neurones de référence ou du réseau de neurones auxiliaire en prenant en entrée ce signal physique, - une exécution (21) du réseau de neurones de référence dans le mode nominal tant que la probabilité de présence de l’élément est inférieure à un seuil, et - une exécution (28) du réseau de neurones auxiliaire dans le mode de traitement accéléré tant que la probabilité de présence de l’élément est supérieure audit seuil de façon à augmenter une fréquence de traitement des signaux physiques par rapport à une fréquence de traitement des signaux physiques pouvant être obtenues par l’exécution du réseau de neurones de référence dans le mode nominal. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre des réseaux de neurones pour effectuer un suivi d’éléments dans une succession temporelle de signaux physiques reçus en entrée de ce réseau de neurones, le programme comprenant : - un mode nominal (MN) dans lequel un réseau de neurones de référence est exécuté, - un mode de traitement accéléré (MTA) dans lequel un réseau de neurones artificiels auxiliaire distinct du réseau de neurones de référence est exécuté, le réseau de neurones artificiels auxiliaire étant simplifié par rapport au réseau de neurones de référence, et dans lequel le programme est configuré pour : - évaluer (26, 33) une probabilité de présence d’un élément à suivre dans un signal physique de ladite succession de signaux physique par la mise en œuvre du réseau de neurones de référence ou du réseau de neurones auxiliaire en prenant en entrée ce signal physique, - exécuter (21) le réseau de neurones de référence dans le mode nominal tant que la probabilité de présence de l’élément est inférieure à un seuil, et - exécuter (28) le réseau de neurones auxiliaire dans le mode de traitement accéléré tant que la probabilité de présence de l’élément est supérieure audit seuil de façon à augmenter une fréquence de traitement des signaux physiques par rapport à une fréquence de traitement des signaux physiques pouvant être obtenues par l’exécution du réseau de neurones de référence dans le mode nominal. Microcontrôleur comprenant : - une mémoire (MEM) dans lequel est stocké un programme (PRG) selon la revendication 8, et - un processeur (PROC) configuré pour exécuter ledit programme.