Brevet FR3149110A1 — publié le 20241129

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de classification d’une image de situation routière présentée en entrée d’un réseau de neurones entrainé pour fournir un identifiant de classe de situation routière. Le réseau de neurones est particulier car il fournit une modélisation des images utilisées lors de l’apprentissage du réseau de neurones en régularisant une fonction de perte minimisée lors de l’apprentissage d’une part par une erreur de reconstruction calculée entre chaque image d’entrée et une image reconstruite à partir d’un vecteur de caractéristiques obtenu à partir de l’image d’entrée et, d’autre part, par une donnée représentative de courbure de minimas d’une courbe définie dans un espace de caractéristiques. Le procédé permet de détecter (35, 37) des images qui sont en dehors de la distribution des images utilisées pour l’apprentissage du réseau de neurones et favorise la généralisation du réseau de neurones. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé de classification par réseau de neurones profond d’une image de situation routière hors-distribution capturée par un capteur d’un véhicule en circulation. La présente invention concerne les procédés de classification d’image de situation routière capturée par un capteur d’un véhicule en circulation. En particulier, la présente invention concerne une phase d’apprentissage d’un réseau de neurones et une phase d’inférence qui utilise le réseau de neurones entrainé pour classifier des images de situations routières capturées par un capteur d’un véhicule en circulation. 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 »). Certains systèmes ADAS actuels utilisent des réseaux de neurones pour classifier des images de situations routières capturées par un dispositif d’imagerie embarqué d’un véhicule. Ces images de situations routières peuvent être par exemple utilisées par des systèmes DMS (de l’anglais « Driver Monitoring System », en français système de surveillance de comportement de conducteur de véhicule aussi connu sous le nom de système de surveillance d’attention de conducteur de véhicule, de moniteur d’attention de conducteur ou encore de système d’alerte de fatigue de conducteur), ou par des systèmes de conduite autonome dits systèmes AD (de l’anglais Automatic Drving). Ces images de situations routières sont des images de l’environnement proche extérieur du véhicule qui peuvent être classifiées pour déterminer par exemple la dangerosité de situations routières et pour avertir par exemple un système de conduite automatique qui peut alors activer au moins un organe du véhicule pour mettre en sécurité le véhicule et les occupants de ce véhicule. Dans les systèmes ADAS et AD modernes, des réseaux de neurones dits profonds sont habituellement utilisés et entrainés sur des dizaines voire des centaines de millions d'images, par exemple tirées de situations routières pertinentes rencontrées dans la vie réelle et pour lesquelles la vérité terrain est connue. On peut notamment citer les réseaux de neurones profonds EfficientNet-v2 (M.Tan, Q. Le, “EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training”, Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning, PMLR 139:10096-10106, 2021) et MobileNet-v2 [M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L. C. Chen, “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp. 4510–4520, 2018] pour la classification d’images de situations routières. Les performances des réseaux de neurones dépendent fortement de la façon dont une image d'entrée est liée à la distribution des images utilisées pour l’entrainement de ces réseaux de neurones. Lorsque les statistiques d’une image d’entrée se trouvent à l’intérieur de la distribution résultant des images utilisées pour l’entrainement de réseaux de neurones, c’est-à-dire que l’image d’entrée est identique à une image utilisée pour l’entrainement ou à une image interpolée à partir d’une image utilisée pour l’entrainement (on parle alors de capacité de généralisation des réseaux de neurones), les réseaux de neurones affichent généralement de bonnes performances de classification. Par contre, lorsque l'image d’entrée est OOD (de l’anglais Out Of Distribution, en français en dehors de la distribution des images utilisées pour l’entrainement), ces réseaux de neurones extrapolent une réponse de classification avec une faible précision. Ce problème est connu sous le nom de généralisation ODD. L’un des problèmes à résoudre pour utiliser des réseaux de neurones profonds est de détecter de telles images d’entrée OOD et de trouver des palliatifs pour améliorer les performances des réseaux de neurones profonds entrainés lorsqu’une image ODD se présente à son entrée. Les solutions actuelles pour résoudre le problème de généralisation ODD utilisent soit plusieurs réseaux de neurones qui supposent plusieurs distributions de données d’entrainement, soit un seul réseau de neurones entrainé à partir de plusieurs distributions de données d'entrainement pertinentes pour des situations routières inhabituelles réelles. Ces solutions ne sont pas satisfaisantes car elles requièrent l’entrainement et l’utilisation de plusieurs réseaux de neurones et/ou de plusieurs distributions de données d’entrainement. De plus, il pourra toujours se produire des situations routières réelles qui ne correspondront pas aux situations routières correspondantes aux distributions de données d’entrainement. 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 d’améliorer les performances d’un réseau de neurones profond utilisé pour classifier des images de situations routières. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la détection de situations routières qui ne correspondent pas à des situations routières envisagées lors de l’entrainement du réseau de neurones. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de classification d’une image de situation routière capturée par un capteur d’un véhicule en circulation, ladite image, dite image d’entrée, étant présentée en entrée d’un réseau de neurones entrainé pour fournir un identifiant de classe de situation routière, le réseau de neurones comprenant un encodeur et un décodeur, l’encodeur fournissant un vecteur de caractéristiques formé de caractéristiques utilisées pour associer un identifiant de classe de situation routière à l’image d’entrée, le vecteur de caractéristiques étant défini dans un espace de caractéristiques dont la dimension est inférieure à celle de l’image d’entrée, le décodeur fournissant une image reconstruite à partir du vecteur de caractéristiques, le réseau de neurones étant entrainé au cours d’une phase d’apprentissage par minimisation d’une fonction de perte, la phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes pour chaque image courante d’un ensemble d’images de situations routières présentées en entrée du réseau de neurones : - obtention, en sortie de l’encodeur et pour l’image courante, d’un vecteur de caractéristiques défini dans l’espace de caractéristiques ; - obtention, à partir du réseau de neurones et pour l’image courante, d’un identifiant de classe de situation routière ; - obtention, en sortie du décodeur et pour l’image courante, d’une image reconstruite ; - obtention, à partir du réseau de neurones et pour l’image reconstruite, d’un identifiant de classe de situation routière ; - la fonction de perte par image courante dépendant d’une première donnée et d’une deuxième donnée, la première donnée étant représentative d’une non-correspondance entre l’identifiant de classe de situation routière obtenu pour l’image courante et l’identifiant de classe de situation routière obtenu pour l’image reconstruite et la deuxième donnée étant représentative d’une erreur de reconstruction entre l’image courante et l’image reconstruite ; le procédé étant mis en œuvre par au moins un calculateur du véhicule comprend les étapes suivantes : - obtention, à partir du réseau de neurones entrainé, d’un vecteur de caractéristiques défini dans l’espace de caractéristiques pour l’image d’entrée ; - vérification que l’image d’entrée n’est pas une image en dehors d’une distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières ; - si l’image d’entrée n’est pas une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières, obtention, à partir du réseau de neurones entrainé, d’un identifiant de classe de situation routière pour l’image d’entrée. Le réseau de neurones est particulier car il utilise une fonction de perte régularisée par une erreur de reconstruction. La détermination des vecteurs de caractéristiques est alors contrainte lors de la phase d’apprentissage pour que les vecteurs de caractéristiques modélisent la distribution des images de situations routières utilisées pour l’entrainement du réseau de neurones. Cette modélisation est utilisée lors du déploiement à bord du véhicule (phase d’inférence) pour détecter si une image de situation routière capturée par un capteur du véhicule en circulation et présentée en entrée du réseau de neurones entrainé est une image OOD c’est-à-dire une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières. Le procédé est donc avantageux car il fournit une détection fiable d’image d’entrée ODD et car il ne fournit des identifiants de classe de situation routière que pour des images d’entrée du réseau de neurones entrainé qui ne sont pas des images ODD. La classification d’image ODD présentées en entrée d’un réseau de neurones entrainé est une cause importante des accidents des véhicules autonomes de ces dernières années et les systèmes embarqués de véhicule qui se basent sur cette classification doivent respecter des contraintes normatives SOTIF (de l’anglais Safety Of The Intended Functionality, en français sécurité de fonctionnalité prévue) telles que formalisées dans la norme ISO 26262). Le procédé est également avantageux car il n’utilise pas plusieurs réseaux de neurones ou plusieurs distributions d’images de situations routières lors de la phase d’apprentissage d’où une mise en œuvre facilitée des phases d’apprentissage et d’inférence. Le procédé est également avantageux car il ne présage d’aucune connaissance des images présentées en entrée du réseau de neurones entrainé et ne demande pas un entrainement continu du réseau de neurones au fur et à mesure que des images ODD sont présentées en entrée du réseau de neurones. Selon une variante, l’étape de vérification que l’image d’entrée n’est pas une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières comprend les étapes suivantes : - obtention, en sortie du décodeur et pour l’image d’entrée, d’une image reconstruite à partir du vecteur de caractéristiques obtenu pour l‘image d’entrée ; - calcul d’une erreur de reconstruction entre l’image d’entrée et l’image reconstruite ; - l’image d’entrée étant considérée comme n’étant pas en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières si l’erreur de reconstruction est inférieure à une valeur seuil. Cette variante est avantageuse car elle permet d’évaluer qu’une image d’entrée présentée en entrée du réseau de neurones entrainé n’est pas une image en dehors d’une distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières en comparant une erreur de reconstruction avec une valeur seuil. Ce calcul est simple à mettre en œuvre. Selon une variante, l’étape de vérification que l’image d’entrée n’est pas une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières comprend les étapes suivantes : - mémorisation d’un vecteur somme obtenu en sommant les vecteurs de caractéristiques obtenus pour les images courantes de l’ensemble d’images de situations routières lors de la phase d’apprentissage ; - calcul de distances entre des éléments du vecteur de caractéristiques obtenu pour l’image d’entrée et des éléments correspondants du vecteur somme mémorisé ; - l’image d’entrée est considérée comme n’étant pas en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières si au moins une distance est inférieure à une valeur seuil. Cette variante est avantageuse car la mémorisation d’un vecteur somme permet de mémoriser la distribution de chaque élément (caractéristique) de vecteurs de caractéristiques et de comparer la distribution de chaque élément du vecteur somme avec un élément (caractéristique) correspondant du vecteur de caractéristiques obtenu pour l’image d’entrée. Selon une variante, la fonction de perte est une combinaison linéaire pondérée de la première donnée et de la deuxième donnée. Selon une variante, la fonction de perte est régularisée par une troisième donnée représentative de courbure au niveau de minimas d’une courbe définie dans l’espace des caractéristiques par les vecteurs de caractéristiques obtenus pour les images de l’ensemble d’images de situations routières. La régularisation de la fonction de perte par la troisième donnée assure que les paramètres internes du réseau de neurones déterminés lors de la phase d’apprentissage permettent des performances de classification similaires pour des images présentées en entrée du réseau de neurones entrainé qui sont identiques à celles de l’ensemble d’images de situations routières utilisées lors de la phase d’apprentissage et pour des images qui sont proches visuellement de ces images de l’ensemble d’images de situations routières c’est-à-dire des images qui ne sont pas identiques en terme de contenus sémantiques mais qui s’en rapprochent. Selon une variante, la fonction de perte est une combinaison linéaire pondérée de la première donnée, de la deuxième donnée et de la troisième donnée. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de classification d’image de situation routière, 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 6 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un réseau de neurones selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. illustre un organigramme des différentes étapes d’une phase d’apprentissage du procédé de classification d’une image d’une situation routière, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’une phase d’inférence du procédé de classification d’une image d’une situation routière, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes sous-étapes d’une étape de la phase d’inférence du procédé de classification d’une image d’une situation routière, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes sous-étapes d’une étape de la phase d’inférence du procédé de classification d’une image d’une situation routière, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif configuré pour classifier une image de situation routière, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de classification d’une image d’une situation routière vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 6. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. illustre schématiquement un réseau de neurones selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le réseau de neurones 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 H(x) donnée par exemple par : Les paramètres internes du réseau de neurones 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 de 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 sont habituellement des poids et des biais quels que soient les éléments de base des couches du réseau de neurones. La fonction première du réseau de neurones 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 associer un identifiant de classe de situation routière à une image d’entrée présentée en entrée du réseau de neurones entrainé. L’espace de caractéristiques a une dimension inférieure à celle de l’espace des images d’entrée. Pour cette raison, le réseau de neurones peut être vu comme comprenant un encodeur 10 et un décodeur 11. L’image d’entrée x présentée en entrée du réseau de neurones 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. Le réseau de neurones est entrainé à partir d’un ensemble d’images de situations routières dans le but de classifier une image d’entrée de situation routière dans une classe de situation routière, c’est-à-dire d’associer un identifiant de classe de situation routière à l’image présentée en entrée du réseau de neurones entrainé. Par exemple, si plusieurs classes de situations routières correspondantes à des situations routières de dangerosités différentes, le réseau de neurones peut fournir un identifiant de classe de situation routière y de l’une de ces classes de situations routières pour indiquer que l’image d’entrée correspond à une situation routière dont le niveau de dangerosité correspond à celui de cette classe. Le décodeur 11 permet d’obtenir une image reconstruite à partir du vecteur de caractéristiques z. Le décodeur 11 applique au vecteur de caractéristiques z des opérations duales de celles de l’encodeur 10 qui sont mises en œuvre pour obtenir le vecteur de caractéristiques z à partir de l’image d’entrée x. Des poids de connexion de rétroaction et autres biais peuvent être déterminés lors de l’apprentissage du réseau de neurones et faire partie des paramètres internes du réseau de neurones. Le réseau de neurones est également configuré pour fournir un identifiant de classe de situation routière à une image reconstruite en sortie du décodeur 11. De préférence, le réseau de neurones est un réseau de neurones convolutifs du type MobileNet-v2 adapté, selon la présente invention, pour permettre la reconstruction d’une image à partir d’un vecteur de caractéristiques z et l’obtention d’un identifiant de classe de situation routière à une image reconstruite en sortie du décodeur 11. La fonction de perte F utilisée lors de la phase d’apprentissage du réseau de neurones est elle aussi modifiée selon la présente invention comme on le verra par la suite. Un véhicule, selon la présente invention, 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 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car. Le véhicule embarque avantageusement un dispositif d’imagerie qui fournit un ensemble d’images à un dispositif 2 embarqué du véhicule qui est configuré pour la mise en œuvre d’au moins une étape du procédé de classification d’une image de situation routière décrit en relation avec les figures 2 à 5. Le dispositif d’imagerie comporte une caméra 10 associée à un système optique pour l’acquisition d’images extérieures au véhicule. Le dispositif d’images comprend également 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. Les moyens de traitement peuvent être configurés pour adapter la résolution et/ou les dimensions et/ou le format d’une image acquise par le dispositif d’imagerie à une résolution, à des dimensions et/ou à un format d’image en entrée du réseau de neurones. La caméra 101 correspond 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 dispositif d'imagerie fournit des images haute résolution (par exemple >1 mégabits/pixel)et comprenant plusieurs composantes. Par exemple, les images comprennent trois composantes : une de luminance et deux de chrominance. Selon cet exemple, les images capturées sont de dimension WxHx3 si W indique le nombre de colonnes des images et H le nombre de lignes de ces images. Les images d’entrée du réseau de neurones peuvent avoir une résolution identique à celle des images capturées c’est-à-dire un nombre de pixel égal à WxH et un format identique à celui des images capturées c’est-à-dire une composante de luminance et deux composantes de chrominance. Dans ce cas, la dimension de l’espace des images d’entrées est égale à WxHx3 et la dimension de l’espace des caractéristiques est inférieur à WxHx3 Le véhicule comprend également un dispositif 2 de classification d’image de situation routière décrit en relation avec la qui est configuré pour mettre en œuvre un procédé de classification d’image de situation routière décrit en relation avec les figures 2 à 5. Les étapes du procédé se répartissent dans une phase d’apprentissage ( ) et une phase d’inférence ( ). Lors de la phase d’apprentissage, le réseau de neurones ci-dessus est entrainé à partir de l’ensemble d’images de situation routières. Pour chaque image courante x de cet ensemble d’images de situations courante, le procédé comprend des étapes 31 à 34. Dans l’étape 31, un vecteur de caractéristiques z défini dans l’espace de caractéristiques est obtenu en sortie de l’encodeur 10 pour l’image courante x. Selon une variante, dans une étape 311, le vecteur de caractéristiques z est mémorisé dans une mémoire. Dans l’étape 32, un identifiant de classe de situation routière y est obtenu pour l’image courante x à partir du réseau de neurones. Dans l’étape 33, une image reconstruite est obtenue en sortie du décodeur 11 et pour l’image courante x. Dans l’étape 34, un identifiant de classe de situation routière est obtenu pour l’image reconstruite à partir du réseau de neurones. La fonction de perte F par image courante x, qui est minimisée pour déterminer les paramètres internes du réseau de neurones, dépend d’une première donnée CE et d’une deuxième donnée R1. La première donnée CE est représentative d’une non-correspondance entre l’identifiant de classe de situation routière y obtenu pour l’image courante et l’identifiant de classe de situation routière obtenu pour l’image reconstruite: Par exemple, la première donnée CE est une différence signée entre l’identifiant de classe y et l’identifiant de classe . La deuxième donnée R1 est représentative d’une erreur de reconstruction entre l’image courante x et l’image reconstruite . Par exemple l’erreur de reconstruction est une erreur quadratique moyenne entre l’image courante x et l’image reconstruite . La fonction de perte F est alors fonction de la première donnée CE et de la deuxième donnée R1. Selon une variante, la fonction de perte F est alors donnée par une combinaison linéaire pondérée de la première et deuxième données obtenue par l’équation (1) ci-dessous : avec un coefficient de pondération. La phase d’inférence comprend des étapes 35 à 37. Dans l’étape 35, un vecteur de caractéristiques z défini dans l’espace de caractéristiques est obtenu à partir du réseau de neurones entrainé pour une image d’entrée x présentée en entrée du réseau de neurones entrainé. Dans l’étape 36, il est vérifié que l’image d’entrée x n’est pas une image en dehors d’une distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières. Si l’image d’entrée x n’est pas une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières, dans l’étape 37, un identifiant de classe de situation routière y est obtenu à partir du réseau de neurones entrainé pour l’image d’entrée x. Si l’image d’entrée x est une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières, le procédé s’arrête et aucun identifiant de classe de situation routière n’est fournie par le réseau de neurones entrainé. La valeur de seuil peut être fixée lors d’une phase de validation du procédé de classification d’images de situations routières c’est-à-dire que la valeur de seuil peut-être déterminée en fonction de contraintes par exemple réglementaires qui définissent par exemple la proximité des contenus sémantiques des images interpolées avec ceux des images interpolées à partir d’images de l’ensemble d’images de situations routières. Ces contraintes peuvent par exemple s’exprimer en termes de faux négatifs ou de faux positifs : une valeur de seuil élevé produit plus de faux négatifs (images ODD mais qui sont considérées par le réseau de neurones entrainé comme étant à l’intérieur de la distribution des images de situations routières de l’ensemble d’images de situations routières ; une valeur de seuil faible produit moins de faux positifs (images qui sont considérées comme étant à l’intérieur de la distribution des images de situations routières de l’ensemble d’images de situations routières mais qui sont considérées comme ODD par le réseau de neurones entrainé). Selon une variante, illustré à la , l’étape 36 comprend des sous-étapes 361 et 362. Dans la sous-étape 361, une image reconstruite est obtenue, en sortie du décodeur 11 et pour l’image d’entrée x présentée en entrée du réseau de neurones entrainé, à partir du vecteur de caractéristiques z obtenu pour l‘image d’entrée x. Dans la sous-étape 362, une erreur de reconstruction E est calculée entre l’image d’entrée x et l’image reconstruite . L’image d’entrée x est alors considérée comme n’étant pas en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières si l’erreur de reconstruction E est inférieure à une valeur seuil T. Selon une variante, illustré à la , l’étape 36 comprend l’étape 311 ( ) et une sous-étape 364. Dans l’étape 311, un vecteur somme est mémorisé. Le vecteur somme est obtenu en sommant les vecteurs de caractéristiques zi obtenus pour les images courantes xi de l’ensemble d’images de situations routières lors de la phase d’apprentissage. Dans la sous-étape 364, des distances Di sont calculées entre les éléments du vecteur de caractéristiques z obtenu pour l’image d’entrée x et les éléments correspondants du vecteur somme mémorisé. L’image d’entrée est considérée comme n’étant pas en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières si au moins une distance Di est inférieure à la valeur seuil T. Selon une variante, la fonction de perte F est régularisée par une troisième donnée R2 représentative de courbure au niveau de minimas d’une courbe définie dans l’espace des caractéristiques par les vecteurs de caractéristiques y obtenus pour les images de l’ensemble d’images de situations routières (phase d’apprentissage). Selon une variante, la troisième donnée R2 est obtenue à partir d’une matrice hessienne de la courbe dans l’espace des caractéristiques. Selon une variante, la troisième donnée R2 est la somme des carrés des valeurs propres de la matrice hessienne donnée par l’équation ci-dessous : La fonction de perte F dépend alors de la première donnée CE et de la troisième donnée R2. Selon une variante, la fonction de perte F est donnée par une combinaison linéaire pondérée de la première, de la deuxième et de la troisième données obtenue par l’équation (2) ci-dessous : avec un coefficient de pondération. Selon une variante, la fonction de perte F est donnée par une combinaison linéaire pondérée de la première et de la deuxième données obtenue par l’équation (3) ci-dessous : avec un coefficient de pondération. Selon une variante, lors de la phase d’apprentissage, pour chaque image courante, un premier vecteur de caractéristiques z1 est obtenu en sortie de l’encodeur 10 en fonction de la fonction de perte F de l’équation (1) (étape 31) et un deuxième vecteur de caractéristiques z2 est obtenu en sortie de l’encodeur 10 en fonction de la fonction de perte F de l’équation (3) (étape 31). Cette variante permet se séparer la détermination des paramètres internes du réseau de neurones qui peuvent ainsi être optimisés séparément pour obtenir une modélisation optimisée des images de l’ensemble des images de situations routières (équation 1) et d’autre part pour améliorer la généralisation du réseau de neurones (équation 3). illustre schématiquement un dispositif 2 configuré pour classifier des images de situation routière, 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, par exemple un calculateur. Le dispositif 2 est par exemple configuré pour la mise en œuvre d’au moins une étape du procédé décrit en regard des figures 2 à 5. 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 réseau de neurones 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 réseau de neurones 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 le procédé de classification lorsqu’une image d’entrée acquise par le dispositif d’imagerie du véhicule est présentée en entrée du réseau de neurones entrainé. 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 réseau de neurones entrainé, 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 réseau de neurones entrainés 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. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de classification d’une image de situation routière 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 classification d’une image de situation routière capturée par un capteur d’un véhicule en circulation, ladite image, dite image d’entrée, étant présentée en entrée d’un réseau de neurones entrainé pour fournir un identifiant de classe de situation routière, le réseau de neurones comprenant un encodeur et un décodeur, l’encodeur fournissant un vecteur de caractéristiques formé de caractéristiques utilisées pour associer un identifiant de classe de situation routière à l’image d’entrée, le vecteur de caractéristiques étant défini dans un espace de caractéristiques dont la dimension est inférieure à celle de l’image d’entrée, le décodeur fournissant une image reconstruite à partir du vecteur de caractéristiques, le réseau de neurones étant entrainé au cours d’une phase d’apprentissage par minimisation d’une fonction de perte, la phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes pour chaque image courante d’un ensemble d’images de situations routières présentées en entrée du réseau de neurones : - obtention (31), en sortie de l’encodeur et pour l’image courante, d’un vecteur de caractéristiques (z) défini dans l’espace de caractéristiques ; - obtention (32), à partir du réseau de neurones et pour l’image courante, d’un identifiant de classe de situation routière (y) ; - obtention (33), en sortie du décodeur et pour l’image courante, d’une image reconstruite ( ; - obtention (34), à partir du réseau de neurones et pour l’image reconstruite, d’un identifiant de classe de situation routière ( ) ; - la fonction de perte par image courante dépendant d’une première donnée (CE) et d’une deuxième donnée (R1), la première donnée (CE) étant représentative d’une non-correspondance entre l’identifiant de classe de situation routière (y) obtenu pour l’image courante et l’identifiant de classe de situation routière ) obtenu pour l’image reconstruite et la deuxième donnée étant représentative d’une erreur de reconstruction entre l’image courante et l’image reconstruite ; le procédé étant mis en œuvre par au moins un calculateur du véhicule comprend les étapes suivantes : - obtention (35), à partir du réseau de neurones entrainé, d’un vecteur de caractéristiques (z) défini dans l’espace de caractéristiques pour l’image d’entrée ; - vérification (36) que l’image d’entrée n’est pas une image en dehors d’une distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières ; - si l’image d’entrée n’est pas une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières, obtention (37), à partir du réseau de neurones entrainé, d’un identifiant de classe de situation routière (y) à partir du réseau de neurones pour l’image d’entrée. Procédé selon la revendication 1, dans laquelle l’étape de vérification (36) que l’image d’entrée n’est pas une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières comprend les étapes suivantes : - obtention (361), en sortie du décodeur et pour l’image d’entrée, d’une image reconstruite à partir du vecteur de caractéristiques (z) obtenu pour l‘image d’entrée ; - calcul (362) d’une erreur de reconstruction entre l’image d’entrée et l’image reconstruite ; - l’image d’entrée étant considérée comme n’étant pas en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières si l’erreur de reconstruction est inférieure à une valeur seuil. Procédé selon la revendication 1, pour lequel l’étape de vérification (36) que l’image d’entrée n’est pas une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières comprend les étapes suivantes : - mémorisation (363) d’un vecteur somme obtenu en sommant des vecteurs de caractéristiques obtenus pour les images courantes de l’ensemble d’images de situations routières lors de la phase d’apprentissage ; - calcul (364) de distances entre des éléments du vecteur de caractéristiques obtenu pour l’image d’entrée et des éléments correspondants du vecteur somme mémorisé ; - l’image d’entrée est considérée comme n’étant pas en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières si au moins une distance est inférieure à une valeur seuil. Procédé selon l’une des revendication précédentes, pour lequel la fonction de perte est une combinaison linéaire pondérée de la première donnée et de la deuxième donnée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel la fonction de perte est régularisée par une troisième donnée (R2) représentative de courbure au niveau de minimas d’une courbe définie dans l’espace des caractéristiques par les vecteurs de caractéristiques obtenus pour les images de l’ensemble d’images de situations routières. Procédé selon la revendication 5, pour lequel la fonction de perte est une combinaison linéaire pondérée de la première donnée, de la deuxième donnée et de la troisième donnée. 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. 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 l’une des revendications 1 à 6. Dispositif (2) de classification d’image de situation routière comprenant une mémoire (21) associée à au moins un processeur (20) configuré pour la mise en œuvre d’au moins une étape du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule (10) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 9.