Brevet FR3151818A1 — publié le 20250207

La présente invention concerne un procédé et dispositif de détermination d’une vitesse de confort d’un véhicule circulant sur une chaussée, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - obtention (41) d’une première donnée représentative de conditions de circulation sur la chaussée à partir d’une image de la chaussée ; - obtention (42) d’une deuxième donnée représentative d’une pose d’un conducteur du véhicule à partir d’une image du conducteur ; - obtention (43) d’une troisième donnée représentative d’un état actuel de fonctionnement du véhicule à partir d’au moins un capteur embarqué du véhicule ; - obtention (44) de la vitesse de confort du véhicule en sortie d’un modèle entrainé de détermination de vitesse de confort de véhicule lorsque les première, deuxième et troisième données sont présentées en entrée du modèle entrainé de détermination de vitesse de confort de véhicule. Figure pour l’abrégé : Figure 4 Procédé et dispositif de détermination d’une vitesse de confort d’un véhicule circulant sur une chaussée par réseaux de neurones profond La présente invention concerne la détermination de vitesse d’un véhicule. En particulier, la présente invention concerne un procédé et un dispositif de détermination d’une vitesse de confort d’un véhicule circulant sur une chaussée, notamment de véhicule autonome. Arrière-plan technologique Les véhicules contemporains embarquent un nombre de plus en plus important de systèmes embarqués qui participent au contrôle du véhicule en assistant le conducteur et/ou au confort du conducteur et des passagers du véhicule. Certains de ces systèmes sont connus sous l’appellation système ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). Parmi les systèmes ADAS les plus connus, certains influe sur la vitesse du véhicule en circulation sur une chaussée. C’est le cas, par exemple on peut citer les systèmes ISA (de l’anglais « Intelligent Speed Adaptation » ou en français « adaptation intelligente de la vitesse »), ACC (de l’anglais « Adaptive Cruise Control », en français « régulation adaptive de vitesse »), PCC (de l’anglais « Predictive Cruise Control », en français « régulateur de vitesse prédictif »), ISA (de l’anglais « Intelligent Speed Adaptation », en français «adaptation intelligente de la vitesse»). Certains de ces systèmes ADAS ont besoin d’une prédiction d’une vitesse du véhicule ou une vitesse de consigne pour influer sur la vitesse réelle du véhicule. Ces systèmes ADAS ont donc besoin de connaître une vitesse de confort du véhicule qui peut être déterminée pour que le conducteur et les passagers soient dans un confort optimal. Ces systèmes ADAS qui déterminent une vitesse du véhicule peuvent aider le conducteur à prendre une décision de conduite. Certains de ces systèmes ADAS déterminent une vitesse d’un véhicule, fonction de données relatives au fonctionnement du véhicule. D’autres déterminent une vitesse d’un véhicule en fonction du terrain sur lequel circule le véhicule. D’autres déterminent une vitesse d’un véhicule en fonction de données collectées sur le conducteur du véhicule et ses réactions à des évènements lors de la conduite du véhicule. Les systèmes existants déterminent donc une vitesse de véhicule basée sur soit des données relatives à la chaussée sur laquelle circule le véhicule, soit des données relatives au véhicule soit des données relatives au comportement du conducteur. Les performances de ces systèmes existants sont acceptables mais demandent à être améliorées pour optimiser le confort du conducteur et des passagers du véhicule. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est de déterminer une vitesse de confort d’un véhicule qui assure un confort au conducteur et passagers du véhicule. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer des systèmes ADAS qui utilisent des prédictions de vitesse de véhicule ou des vitesses de consigne. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’une vitesse de confort d’un véhicule circulant sur une chaussée, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - obtention d’une première donnée représentative de conditions de circulation sur la chaussée à partir d’une image de la chaussée ; - obtention d’une deuxième donnée représentative d’une pose d’un conducteur du véhicule à partir d’une image du conducteur ; - obtention d’une troisième donnée représentative d’un état actuel de fonctionnement du véhicule à partir d’au moins un capteur embarqué du véhicule ; - obtention de la vitesse de confort du véhicule en sortie d’un modèle entrainé de détermination de vitesse de confort de véhicule lorsque les première, deuxième et troisième données sont présentées en entrée du modèle entrainé de détermination de vitesse de confort de véhicule. Le procédé détermine une vitesse de confort d’un véhicule en fonction d’un modèle entrainé de détermination de vitesse de confort de véhicule lors d’une phase d’apprentissage lorsque des données représentatives de conditions de circulation sur la chaussée sur laquelle circule le véhicule, des données représentatives d’une pose d’un conducteur du véhicule et des données représentatives d’un état actuel de fonctionnement du véhicule sont présentées en entrée dudit modèle. La prise en compte de l’ensemble de ces données pour la détermination d’une vitesse de confort du véhicule assure que la vitesse de confort est optimale quelles que soient les conditions de circulation sur la chaussée et notamment quel que soit l’état de la chaussée, quelle que soit la pose du conducteur et quel que soit l’état de fonctionnement du véhicule. Le modèle de détermination de vitesse de confort de véhicule offre une expérience de conduite plus robuste car le procédé fournit une vitesse de confort plus faible lorsque la chaussée est dégradée que lorsque la chaussée est lisse et en bon état. Le procédé permet de personnaliser la vitesse de confort en fonction du comportement du conducteur (pose) qui pourra avoir des poses différentes selon que sa conduite est sportive ou pas. Le procédé est également avantageux car la vitesse de confort déterminée dépend des capacités du véhicule. Il aide donc à prévenir les pannes et les accidents indus du véhicule. Le procédé est avantageux car il est modulaire dans le sens où les premières, deuxièmes ou troisièmes données peuvent être utilisées par d’autres systèmes embarqués du véhicule. Par exemple, la deuxième donnée peut être utilisé par un système de surveillance d’attention d’un conducteur de véhicule, aussi connu sous le nom de moniteur d’attention du conducteur ou encore de système d’alerte de fatigue du conducteur, en abrégé système DMS (de l’anglais « Driver Monitoring System »). La première donnée peut également être utilisé pour une système de détection de voie ou de détection d’objets embarqués du véhicule. Le procédé est flexible car l’obtention des premières, deuxièmes et troisièmes données n’est pas limitée à des méthodes particulières. Ainsi, des méthodes adaptées à des besoins spécifiques peuvent être utilisées pour obtenir les premières, deuxièmes et troisièmes données. Le procédé est avantageux car il permet la parallélisation des étapes d’obtention des premières, deuxièmes et troisièmes données du fait que ces données sont obtenus à partir de moyens indépendants. Ce qui permet de limiter le temps de latence pour obtenir une vitesses de confort à partir des ces premières, deuxièmes et troisièmes données obtenues. Selon une variante, la première donnée est obtenue en sortie d’un modèle entrainé de prédiction de conditions de circulation sur chaussée lorsque l’image de la chaussée est présentée en entrée du modèle entrainé de prédiction de conditions de circulation sur chaussée. Selon une variante, le modèle de prédiction de conditions de circulation sur chaussée est mis en œuvre par un réseau de neurones profond à convolutions Selon une variante, la première donnée est représentative d’un masque de segmentation de l’image de la chaussée, d’une cartographie d’irrégularités de la chaussée, d’un identifiant de classe de type de la chaussée et d’un identifiant de classe de conditions météorologiques dans un environnement du véhicule. Selon une variante, la deuxième donnée est obtenue en sortie d’un modèle entrainé d’estimation de pose bi-dimensionnelle de conducteur de véhicule alimenté en entrée par l’image du conducteur. Selon une variante, le modèle d’estimation de pose bi-dimensionnelle de conducteur de véhicule est mis en œuvre par un réseau de neurones. Selon une variante, le modèle de détermination de vitesse de confort de véhicule est mis en œuvre par un réseau de neurones profond à convolutions. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’une vitesse de confort d’un véhicule circulant sur une chaussée, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. illustre schématiquement un processus de détermination de vitesse de confort de véhicule circulant sur une chaussée selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif configuré pour déterminer une vitesse de confort d’un véhicule circulant sur une chaussée, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination de vitesse de confort de véhicule circulant sur une chaussée, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination de vitesse de confort de véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. illustre schématiquement un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. La présente une vue de l’intérieur d’un véhicule 10, notamment de la partie avant de l’habitacle du véhicule 10 comprenant notamment le volant, le tableau de bord, le siège conducteur (siège avant gauche selon l’exemple de la ), le siège passager avant (siège avant droit selon l’exemple de la ) et le pare-brise du véhicule 10. Le véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car. Le véhicule 10 embarque avantageusement un dispositif d’imagerie qui fournit un ensemble d’images du conducteur. Le dispositif d’imagerie comporte une caméra 11 associée à un système optique pour l’acquisition d’images et des moyens de traitement tels qu’un calculateur et des moyens de stockage tels que des mémoires non-volatile du type EEPROM ou flash pour stocker les images acquises. L’objectif de la caméra 11 est dirigé vers l’intérieur du véhicule 10 pour l’acquisition de l’ensemble d’images du conducteur du véhicule 10 assis sur le siège conducteur. Cet ensemble d’images est fourni aux moyens de calcul du dispositif d’imagerie. La caméra 11 est par exemple arrangée sur ou intégrée dans la planche de bord du véhicule 10, par exemple au niveau du volant. Le point de prise de vue de la caméra 11 est dirigé vers le siège conducteur pour produire des images du conducteur du véhicule 10. Le dispositif d’imagerie comporte également une caméra frontale (localisée à l’avant du véhicule 10) qui fournit des images d’une chaussée sur laquelle circule le véhicule 10. La caméra 11 et la caméra frontale correspondent par exemple une caméra optique monoculaire avec capteur CCD (de l’anglais Char-Coupled Device, en français dispositif à transfert de charges) ou avec un capteur CMOS (de l’anglais Complementary Metal-Oxide Semiconductor, en français à semi-conducteur à oxide métallique complémentaire). Le véhicule 10 comprend également un dispositif 2 de la qui est configuré pour mettre en œuvre un processus de détermination d’une vitesse de confort du véhicule 10 circulant sur une chaussée. Les opérations formant un tel processus étant décrites ci-après et illustré à la . Un tel processus est avantageusement mis en œuvre par un ou plusieurs calculateurs du véhicule 10. Dans une première opération, le dispositif 2 obtient une première donnée D1 représentative de conditions de circulation sur la chaussée sur laquelle circule véhicule 10 à partir d’une image de la chaussée obtenue, par exemple par la caméra frontale du dispositif d’imagerie embarquée du véhicule. Selon un exemple de réalisation, la première donnée D1 est obtenue en sortie d’un modèle entrainé de prédiction de conditions de circulation sur chaussée lorsque l’image de la chaussée est présentée en entrée du modèle entrainé de prédiction de conditions de circulation sur chaussée. Selon un variante, le modèle de prédiction de conditions de circulation sur chaussée est mis en œuvre par un réseau de neurones profond à convolutions. Selon une variante, la première donnée D1 est représentative d’un masque de segmentation de l’image de la chaussée présentée en entrée du modèle entrainé de prédiction de conditions de circulation sur chaussée, d’une cartographie d’irrégularités de la chaussée sur laquelle circule le véhicule 10, d’un identifiant de classe de type de la chaussée sur laquelle circule le véhicule 10 et d’un identifiant de classe de conditions météorologiques dans un environnement du véhicule. Le réseau de neurones profond à convolutions comprend un ensemble de couches de neurones artificiels. Par exemple, chaque neurone artificiel est un perceptron c’est-à-dire un classifieur linéaire comprenant généralement plusieurs entrées et une seule sortie et caractérisé par une fonction d’activation, des poids (ou coefficients synaptiques) et un biais (ou seuil). Par exemple, un perceptron à n entrées et à une seule sortie o est défini par n poids et un biais (ou seuil) : La sortie o résulte alors de l’application de la fonction de Heaviside au potentiel post-synaptique z donné par : avec une fonction non linéaire d’activation de Heaviside H(x) donnée par exemple par : Les fonctions d’activation peuvent être de d’autres types tels que des fonctions ReLU, GeLU, Tanh ou encore sigmoïd. Les paramètres internes du réseau de neurones profond à convolutions sont alors ces poids et biais pour l’ensemble des perceptrons. La présente invention n’est pas limitée à cette définition de perceptron ni à l’utilisation d’autres éléments de base formant une couche du réseau de neurones. Elle n’est pas non plus limitée au nombre de perceptrons (ou autres éléments de base) utilisés par couche ni par le nombre de couche. Les paramètres internes du réseau de neurones profond à convolutions sont habituellement des poids et des biais quels que soient les éléments de base des couches du réseau de neurones profond à convolutions. La fonction première du réseau de neurones profond à convolutions est de calculer le potentiel post-synaptique z qui est habituellement défini par un vecteur dans un espace de caractéristiques (appelé latent space en anglais). Le vecteur z est formé d’activations neuronales que nous appellerons par la suite caractéristiques. Le vecteur de caractéristiques z est alors utilisé pour fournir un masque de segmentation à une image d’entrée de chaussée présentée en entrée du réseau de neurones profond à convolutions entrainé et/ou une cartographie d’irrégularités de chaussée et/ou pour classifier une chaussée c’est-à-dire pour fournir un identifiant de classe de type de chaussée et/ou un identifiant de classe de conditions météorologiques. L’espace de caractéristiques a une dimension inférieure à celle de l’espace des images d’entrée. Pour cette raison, le réseau de neurones profond à convolutions peut être vu comme comprenant un encodeur 12, deux décodeurs 13 et 14 et deux classificateurs 15 et 16 ( ). L’image d’entrée x présentée en entrée du réseau de neurones profond à convolutions, c’est-à-dire l’image de la chaussée sur laquelle circule le véhicule 10, est alors l’image d’entrée présentée en entrée de l’encodeur 10. La sortie de l’encodeur 10 est alors le vecteur de caractéristiques z ( ) obtenu à partir de l’image d’entrée x par applications d’opérations définies par les perceptrons (ou autres éléments de base) des différentes couches du réseau de neurones profond à convolutions. Le décodeur 13 fournit en sortie un masque MS de segmentation de l’image d’entrée x lorsqu’un vecteur de caractéristiques z est présentée à son entrée. Par exemple, le masque de segmentation définit des régions dans l’image d’entrée x. Le décodeur 14 fournit en sortie une carte d’irrégularités CI de la chaussée sur laquelle circule le véhicule 10 lorsqu’un vecteur de caractéristiques z est présentée à son entrée. La carte d’irrégularités associe, par exemple, un niveau de rugosité de la chaussée à chaque région de l’image d’entrée x définie par le masque de segmentation. Le classificateur 15 fournit en sortie un identifiant ID1 de classe de type de la chaussée sur laquelle circule le véhicule 10 lorsqu’un vecteur de caractéristiques z est présentée à son entrée. Par exemple, des classes de type de chaussée peuvent définir, par exemple, si une chaussée appartient à une voie de circulation cartographiée ( comme faisant partie d’une route nationale (classe 1), départementale (classe 2), autoroute (classe 3), etc) ou pas. Selon un autre exemple, des classes de type de route peuvent définir différents revêtements de chaussée (bitume, terre, mixte, etc.). Le classificateur 16 fournit en sortie un identifiant ID2 de classe de conditions météorologiques dans une environnement du véhicule 10 lorsqu’un vecteur de caractéristiques z est présentée à son entrée. Par exemple, des classes de conditions météorologiques peuvent définir si il pleut, si il gèle, si il y a du brouillard, etc. L’environnement du véhicule 10 peut être défini par une zone géographique centrée sur les coordonnées géographiques du véhicule 10. Cette architecture du réseau de neurones profond à convolutions permet d’obtenir un bon compromis entre un coût de calcul lors de la phase d’inférence du modèle de prédiction de conditions de circulation sur une chaussée et les performances du réseau de neurones profond à convolutions en termes de segmentation. Selon une variante, les images d’entrée sont adaptées pour optimiser les calculs du réseau de neurones profond à convolutions. Par exemple, les images d’entrée sont dimensionnées pour présenter une résolution égale à 256 colonnes et 256 lignes. Lors de la phase d’apprentissage du réseau de neurones profond à convolutions, les poids du réseau de neurones profond à convolutions sont déterminés à partir d’un ensemble d’images adapté pour la segmentation et la cartographie d’irrégularités de chaussée et/ou pour la classification de type de chaussée et/ou de classification de conditions météorologiques. L’ensemble d’images est par exemple formé à partir de bases de données images telles que ADE20K [Semantic Understanding of Scenes Through the ADE20K Dataset Bolei Zhou, Hang Zhao, Xavier Puig, Tete Xiao, Sanja Fidler, Adela Barriuso, Antonio Torralba https://arxiv.org/abs/1608.05442], Open Surfaces [OpenSurfaces: A Richly Annotated Catalog of Surface Appearance http://opensurfaces.cs.cornell.edu] et/ou Cityscapes [The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding M. Cordts, M. Omran, S. Ramos, T. Rehfeld, M. Enzweiler, R. Benenson, U. Franke, S. Roth, and B. Schiele https://www.cityscapes-dataset.com/]. Des stratégies d'augmentation d’images telles que le retournement horizontal des images, les changements de contraste et la luminosité des images peuvent être mises en œuvre pour augmenter la variabilité de l’ensemble des images utilisé pour la détermination des poids du réseau de neurones profond à convolutions. Le réseau de neurones est entrainé à partir de l’ensemble d’images dans le but d’obtenir un masque de segmentation MS pour chaque image de l’ensemble d’images présentée en entrée du modèle de prédiction de conditions de circulation sur chaussée, d’obtenir une cartographie d’irrégularités CI de chaussée, et de classifier le type de chaussée et des conditions météorologiques c’est-à-dire associer un identifiant ID1 de classe de type de chaussée et un identifiant ID2 de classe de conditions météorologiques à chaque image de l’ensemble d’images. Les classificateurs 15 et 16 du réseau de neurones profond à convolutions sont entraînés en utilisant, d’une part, une métrique mesurant les performances des classificateurs 15 et 16 telle que par exemple une métrique basée sur une perte d'entropie croisée et, d’autre part, une métrique mesurant les performances des décodeurs 13 et 14 telle que par exemple une métrique basée sur une perte d'entropie croisée par pixel d’image. L’apprentissage peut utiliser une méthode de Descente de Gradient Stochastique (SGD, stockastic Gradient Descent) utilisant un taux d'apprentissage initial de 0,001 et une impulsion (en anglais momentum) égal à 0,9 (An Improved Analysis of Stochastic Gradient Descent with Momentum Yanli Liu, Yuan Gao, Wotao Yin https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/d3f5d4de09ea19461dab00590df91e4f-Paper.pdf). Le taux d'apprentissage peut alors suivre une décroissance en cosinus avec une décroissance de poids fixée à 0,0005. De préférence, le réseau de neurones est un réseau de neurones profond à convolutions du type SegNet (SegNet:A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation, V. Badrinarayanan, A. Kendall, and R. Cipoll https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7803544). Selon une alternative, le réseau de neurones est un réseau de neurones profond à convolutions de type Deeplabv3 (https://www.imaios.com/fr/ressources/blog/deeplabv3-et-imagerie-medicale#:~:text=L'architecture%20DeepLabV3%20propose%20d,r%C3%A9seau%20de%20neurones%20convolutif%20profond) performant pour une segmentation sémantique d’images. Sa force principale réside dans sa capacité à capturer l’information sémantique d’une image à différentes échelles dans le but de segmenter cette image. Selon une alternative, le réseau de neurones est un réseau de neurones profond à convolutions de type UNet (https://datascientest.com/u-net). Dans une deuxième opération, le dispositif 2 obtient une deuxième donnée D2 représentative d’une pose d’un conducteur du véhicule 10 à partir d’une image c du conducteur. La deuxième donnée D2 permet d’obtenir une estimation du confort du conducteur du véhicule 10. Selon une variante, l’image du conducteur est capturée par un capteur embarqué du véhicule 10, de préférence logée sur la planche de bord du véhicule 10. Ce capteur est, par exemple, la caméra 11 du dispositif d’imagerie embarqué du véhicule 10. Selon une variante, la deuxième donnée D2 est obtenue en sortie d’un modèle 17 entrainé d’estimation de pose bidimensionnelle (2D) de conducteur de véhicule alimenté en entrée par l’image du conducteur. Selon une variante, le modèle d’estimation de pose 2D de conducteur de véhicule est mis en œuvre par un réseau de neurones tels que celui décrit dans l’article de Xiao Sun et al. intitulé « Integral Human Pose Regression » https://arxiv.org/pdf/1711.08229.pdf). Plus précisément, le modèle d’estimation de pose 2D de conducteur de véhicule est un modèle de classification d’images mis en œuvre par un premier réseau de neurones profond à convolutions profond de type Resnet-50 pour extraire un vecteur de caractéristiques représentatif d’une pose 2D d’un squelette de personne pour chaque image d’entrée de personne et un deuxième réseau de neurones peu profond utilisé pour estimer une pose 2D de personne à partir du vecteur de caractéristiques. Un réseau de neurones profond à convolutions de type ResNet-X est un réseau neuronal convolutif à X couches tel que défini dans (Deep Residual Learning for Image Recognition aiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun https://arxiv.org/abs/1512.03385). Un réseau de neurones profond à convolutions de type ResNet est différent des réseaux de neurones traditionnels en ce sens qu'il prend des résidus de chaque couche et les utilise dans les couches connectées suivantes. Le premier réseau de neurones profond à convolutions profond de type Resnet-50 est entraîné sur l'ensemble de données de référence MPII (2d Human Pose Estimation: New Benchmark and State of the Art Analysis Mykhaylo Andriluka, Leonid Pishchulin, Peter Gehler, and Bernt Schiele1 https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2014/papers/Andriluka_2D_Human_Pose_2014_CVPR_paper.pdf). Des stratégies d'augmentation d’images telles qu’une mise à l’échelle, une rotation ou encore un retournement des images avec probabilité de 0.5 peuvent être mises en œuvre pour augmenter la variabilité de l’ensemble des images utilisé pour la détermination des poids du réseau de neurones profond à convolutions. L’apprentissage du premier réseau de neurones profond à convolutions peut utiliser une méthode de Descente de Gradient Stochastique (SGD, stockastic Gradient Descent) utilisant un taux d'apprentissage initial de 0,001 qui peut décroitre par exemple jusqu’à 0,00005 lorsque la perte sature sur l'ensemble de données utilisé pour l’apprentissage du premier réseau de neurones profond à convolutions. Dans une troisième opération, le dispositif 2 obtient une troisième donnée D3 représentative d’un état actuel de fonctionnement du véhicule 10 à partir d’au moins un capteur 18 embarqué du véhicule 10. Chaque capteur surveille l'état d’organes du véhicule et enregistre des informations sensorielles du véhicule sous forme de mesures qui permettent d’évaluer le bon fonctionnement de ces organes. Ces mesures permettent d’estimer un état actuel du véhicule 10 et son comportement lorsque le véhicule 10 circule sur une chaussée. Selon des variantes, lesdites mesures sont la vitesse actuelle du véhicule 10 et/ou son accélération et/ou son à-coup et/ou son patinage et/ou son angle d'essieu. Selon une variante, les premières, deuxièmes et troisièmes données sont normalisées pour les rendre compatibles entre elles à l’entrée d’un modèle 19 de détermination de vitesse de confort de véhicule. Dans une quatrième opération, le dispositif 2 obtient une vitesse de confort v du véhicule en sortie du modèle entrainé de détermination de vitesse de confort de véhicule 19 lorsque les premières, deuxièmes et troisièmes données sont présentées en entrée du modèle entrainé 19. Le modèle 19 est entrainé pour fusionner les premières, deuxièmes et troisièmes données de manière à permettre au modèle 19 de tirer efficacement partie des informations de ces trois données. Selon une variante, le modèle de détermination de vitesse de confort de véhicule est mis en œuvre par un réseau de neurones profond à convolutions qui est composé, selon une variante, d’une architecture de type ResNet34, d’une couche cachée et de deux couches linéaires denses. La première donnée, c’est-à-dire les segments du masque de segmentation et la cartographie d’irrégularités, et la deuxième donnée représentative d’une pose du conducteur du véhicule 10 sont présentées en entrée de l’architecture de type ResNet34 qui fournit alors des premières caractéristiques. La troisième donnée est ensuite transmise à travers la couche cachée qui fournit alors des deuxièmes caractéristiques. Les premières et deuxièmes caractéristiques sont alors fusionnées. Les caractéristiques fusionnées sont présentées en entrée des deux couches linéaires denses et une prédiction de la vitesse de confort du véhicule est fournie en sortie de la deuxième des deux couches denses. Selon une variante, le réseau de neurones profond à convolutions qui met en œuvre le modèle de détermination de vitesse de confort de véhicule est entraîné à l'aide de l'optimiseur de descente de gradient stochastique avec une impulsion (en anglais momentum) de 0,9 et une décroissance de poids de 0,00005. L’apprentissage du réseau de neurones profond à convolutions mettant en œuvre le modèle de détermination de vitesse de confort de véhicule peut utiliser une méthode de Descente de Gradient Stochastique (SGD, stockastic Gradient Descent) utilisant un taux d'apprentissage initial de 0,001 qui peut décroitre selon une courbe cosinus par exemple jusqu’à 0,00005 lorsque la perte sature sur l'ensemble de données utilisé pour l’apprentissage du réseau de neurones profond à convolutions. Cette décroissance du taux d’apprentissage assure que l’apprentissage du réseau converge efficacement vers un optimum. illustre schématiquement un dispositif 2 configuré pour déterminer une vitesse de confort d’un véhicule circulant sur une chaussée, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 2 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 2 est par exemple configuré pour la mise en œuvre d’au moins une opération décrite en regard des figures 1 et 2 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 2 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 2, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 2 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 2 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 20 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation d’au moins une étape du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 2. Le processeur 20 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 2 comprend en outre au moins une mémoire 21 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 21. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 2 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Le modèle de détermination de vitesse de confort de véhicule, le modèle de prédiction de conditions de circulation sur chaussée et/ou le modèle d’estimation de pose bi-dimensionnelle de conducteur de véhicule peut être entrainé par un dispositif distant, tel qu’un serveur ou une série de serveurs, en communication avec le dispositif 2 via un réseau de communication. Les paramètres internes du modèle entrainé par le dispositif distant peuvent alors être transmis par ce dispositif distant à destination du dispositif 2 qui les reçoit. Le dispositif 2 est alors apte à mettre en œuvre ce modèle. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend un bloc 22 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud », d’autres nœuds du réseau ad hoc. Les éléments d’interface du bloc 22 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Des données, par exemple des paramètres internes du modèle de détermination de vitesse de confort de véhicule et/ou du modèle de prédiction de conditions de circulation sur chaussée et/ou du modèle d’estimation de pose bi-dimensionnelle de conducteur de véhicule, sont par exemples chargées vers le dispositif 2 via l’interface du bloc 22 en utilisant un réseau Wi-Fi® tel que selon IEEE 802.11, un réseau ITS G5 basé sur IEEE 802.11p ou un réseau mobile tel qu’un réseau 4G (ou 5G) basé sur la norme LTE (de l’anglais Long Term Evolution) définie par le consortium 3GPP notamment un réseau LTE-V2X. Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend une interface de communication 23 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 24. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 24. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Des paramètres internes du modèle de détermination de vitesse de confort de véhicule et/ou du modèle de prédiction de conditions de circulation sur chaussée et/ou du modèle d’estimation de pose bi-dimensionnelle de conducteur de véhicule, peuvent être reçus via l’interface de communication 23. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 25, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 26 et/ou d’autres périphériques 27 (système de projection) via respectivement des interfaces de sortie 28, 29 et 30. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 2. illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’une vitesse de confort d’un véhicule circulant sur une chaussée, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le véhicule 10 ou par le dispositif 2 de la . Dans une première étape 41, une première donnée est obtenue. La première donnée est représentative de conditions de circulation sur la chaussée sur laquelle circule le véhicule à partir d’une image de la chaussée. Dans une deuxième étape 42, une deuxième donnée est obtenue. La deuxième donnée est représentative d’une pose d’un conducteur du véhicule à partir d’une image du conducteur. Dans une troisième étape 43, une troisième donnée est obtenue. La troisième donnée est représentative d’un état actuel de fonctionnement du véhicule à partir d’au moins un capteur embarqué du véhicule. Dans une quatrième étape 44, une vitesse du véhicule est obtenue en sortie d’un modèle entrainé de détermination de vitesse de confort de véhicule lorsque les première, deuxième et troisième données sont présentées en entrée du modèle entrainé de détermination de vitesse de confort de véhicule. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec les figures 1 et 2 s’appliquent aux étapes du procédé de la . Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé d de détermination d’une vitesse de confort d’un véhicule circulant sur une chaussée qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 2 de la . Procédé de détermination d’une vitesse de confort d’un véhicule circulant sur une chaussée, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - obtention (41) d’une première donnée représentative de conditions de circulation sur la chaussée à partir d’une image de la chaussée ; - obtention (42) d’une deuxième donnée représentative d’une pose d’un conducteur du véhicule à partir d’une image du conducteur ; - obtention (43) d’une troisième donnée représentative d’un état actuel de fonctionnement du véhicule à partir d’au moins un capteur embarqué du véhicule ; - obtention (44) de la vitesse de confort du véhicule en sortie d’un modèle entrainé de détermination de vitesse de confort de véhicule lorsque les première, deuxième et troisième données sont présentées en entrée du modèle entrainé de détermination de vitesse de confort de véhicule. Procédé selon la revendication 1, pour lequel la première donnée est obtenue en sortie d’un modèle entrainé de prédiction de conditions de circulation sur chaussée lorsque l’image de la chaussée est présentée en entrée du modèle entrainé de prédiction de conditions de circulation sur chaussée. Procédé selon la revendication 2, pour lequel le modèle de prédiction de conditions de circulation sur chaussée est mis en œuvre par un réseau de neurones profond à convolutions. Procédé selon l’une des revendications 2 à 3, pour lequel la première donnée est représentative d’un masque de segmentation de l’image de la chaussée, d’une cartographie d’irrégularités de la chaussée, d’un identifiant de classe de type de la chaussée et d’un identifiant de classe de conditions météorologiques dans un environnement du véhicule. Procédé selon l’une des revendications précédentes, pour lequel la deuxième donnée est obtenue en sortie d’un modèle entrainé d’estimation de pose bi-dimensionnelle de conducteur de véhicule alimenté en entrée par l’image du conducteur. Procédé selon la revendication 5, pour lequel le modèle d’estimation de pose bi-dimensionnelle de conducteur de véhicule est mis en œuvre par un réseau de neurones. Procédé selon l’une des revendications précédentes, pour lequel le modèle de détermination de vitesse de confort de véhicule est mis en œuvre par un réseau de neurones profond à convolutions. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (2) de détermination d’une vitesse de confort d’un véhicule circulant sur une chaussée comprenant une mémoire (21) associée à au moins un processeur (20) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 9.