Brevet FR3149413A1 — publié le 20241206

Titre : Procédé et dispositif de traitement de données d’image associées à l’habitacle d’un véhicule Procédé implémenté par ordinateur pour traiter des données d’image (BD-IR) associées à l’habitacle (10-IR) d’un véhicule (10) par une caméra (1) consistant à : - fournir (100) une segmentation sémantique (SS-BD) des données d’image (BD-IR), - déterminer (102) au moins une première région associée aux données d’image (BD-IR), par exemple, une région d’avant-plan (REG-1) fondée sur la segmentation sémantique (SS-BD), - déterminer (104) au moins l’un des éléments suivants fondés sur la première région (REG-1) : a) position (1-POS) de la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR), b) orienter (1-OR) la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR). Figure 1 Procédé et dispositif de traitement de données d’image associées à l’habitacle d’un véhicule DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention se rapporte à un procédé et dispositif de traitement de données d’image associées à l’habitacle d’un véhicule. EXPOSE ET AVANTAGES DE L’INVENTION L’invention se rapporte à un procédé implémenté par ordinateur pour traiter des données d’image associées à l’habitacle d’un véhicule, par exemple, d’un véhicule automobile par une caméra consistant à fournir une segmentation sémantique des données d’image, déterminer au moins une première région associée aux données d’image, par exemple, une région d’avant-plan fondée sur la segmentation sémantique, déterminer au moins l’un des éléments suivants fondés au moins sur la première région : a) position de la caméra dans l’habitacle du véhicule, b) orientation la caméra dans l’habitacle du véhicule. Suivant une autre caractéristique, la fourniture de la segmentation sémantique présente au moins l’une des étapes suivantes : a) déterminer la segmentation sémantique, par exemple, en utilisant un réseau neuronal, b) recevoir la segmentation sémantique, par exemple, d’une autre unité, c) appeler la segmentation sémantique, par exemple, d’une autre unité. Suivant une autre caractéristique, le procédé consiste à : - utiliser la position ou l’orientation de la caméra pour au moins l’une des étapes suivantes : a) exploiter les données d’image, b) vérifier l’emplacement d’installation ou la position d’installation de la caméra dans l’habitacle, c) calibrer la caméra ou un système ou procédé utilisant les données d’image de la caméra. Suivant une caractéristique, le procédé consiste à : - déterminer une première région associée aux données d’image et au moins une autre région associée aux données d’image de la segmentation sémantique, - déterminer la position de la caméra ou l’orientation de la caméra dans l’habitacle du véhicule en se fondant sur la première région associée aux données d’image et au moins sur une autre région associée aux données d’image. Suivant une autre caractéristique, la première région ou au moins une autre région caractérisent l’un des éléments suivants : a) région de l’avant-plan, b) région de fond et par exemple, la région d’avant-plan comprend au moins l’un des éléments suivants : a) plafond de l’habitacle, b) zone de siège, avec, par exemple, la région de fond ne comportant ni un plafond, ni des plafonds de l’habitacle, ni une ou des zones de siège. Suivant une autre caractéristique, le procédé consiste à : effectuer une classification des données d’image en plusieurs classes, par exemple, par points-image, les classes étant caractérisées par au moins l’un des éléments suivants de l’habitacle du véhicule : a) dossier de siège avant, b) dossier de siège arrière, c) surface du siège avant, d) surface du siège arrière, e) fenêtre, f) plafond, g) console centrale, h) personnes, i) autres objets et, en option, - utiliser la classification, par exemple, pour déterminer au moins une première région associée aux données d’image. Suivant une caractéristique, le procédé consiste à : - associer les points-image d’un premier groupe de classes à la première région et en option, - associer des points-image d’un second groupe de classes à une ou des secondes régions, les classes du second groupe étant différentes des classes du premier groupe et en option, - consolider la première région et/ou la seconde région. Suivant une autre caractéristique, le procédé consiste à : - transformer en un vecteur, par exemple, un vecteur-colonne, les données d’image caractérisant la première région et la seconde région et dont les éléments caractérisent respectivement une région dominante d’une ligne correspondante de la première région et de la seconde région, avec, par exemple, la transformation de l’exécution d’une décision majoritaire sur les données d’image d’une ligne respective des données d’image caractérisant la première et la seconde région et, en option, - utiliser le vecteur-colonne pour au moins l’une des étapes suivantes : a) déterminer la position de la caméra dans l’habitacle, b) déterminer l’orientation, par exemple, l’orientation verticale de la caméra dans l’habitacle. Suivant une autre caractéristique, le procédé comprend au moins l’une des étapes suivantes : - fournir un ou des réseaux neuronaux, - entraîner le réseau neuronal, - déterminer la segmentation sémantique des données d’image avec le réseau neuronal. Suivant d’autres caractéristiques, l’invention se rapporte à un procédé, par exemple, un procédé implémenté par ordinateur pour entraîner un réseau neuronal, par exemple, un réseau neuronal artificiel, par exemple, profond, pour la segmentation sémantique de données d’image d’une caméra comprenant les étapes consistant à : - fournir des données d’entraînement qui ont des données d’image associées à au moins un habitacle de véhicule, par exemple, celui d’un véhicule automobile, - entraîner le réseau neuronal pour une segmentation sémantique de données d’image associées à l’habitacle d’un véhicule, par exemple, d’un véhicule automobile, et en option, - utiliser le réseau neuronal pour déterminer la segmentation sémantique des données d’image de la caméra. Suivant d’autres caractéristiques, l’entraînement comprend au moins l’un des éléments suivants : a) prendre en compte différents véhicules ou différents types de véhicules, b) prendre en compte différentes positions d’installation et/ou orientations de la caméra, c) prendre en compte différents types de caméras et/ou différentes conditions d’éclairage. Suivant d’autres caractéristiques, l’invention se rapporte à un support de mémoire lisible par ordinateur comprenant des instructions dont l’exécution par l’ordinateur, le commande pour exécuter le procédé selon les formes de réalisation. L’invention a également pour objet un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lors de l’exécution du programme par l’ordinateur, le commandent pour appliquer le procédé. L’invention se rapporte également à un signal de support de données que transmet et/ou caractérise le programme d’ordinateur. L’invention se rapporte également à l’application du procédé selon les formes de réalisation ou du dispositif selon les formes de réalisation ou du support de mémoire lisible par ordinateur selon les formes de réalisation ou du programme d’ordinateur selon les formes de réalisation ou du signal de support de données selon les formes de réalisation pour au moins l’une des étapes suivantes : a) déterminer la position d’une caméra dans l’habitacle de véhicule, b) déterminer l’orientation d’une ou des caméras de l’habitacle du véhicule, c) exploiter les données d’image de la caméra, d) vérifier l’emplacement d’installation ou la position d’installation de la caméra dans l’habitacle de véhicule, e) calibrer la caméra ou un système ou un procédé utilisant les données d’image de la caméra, f) augmenter la robustesse vis-à-vis d’un changement de type de caméra, g) faire abstraction d’une scène dans l’habitacle du véhicule. La présente invention sera décrite ci-après de de manière plus détaillée à l’aide d’exemples de réalisation du procédé implémenté par ordinateur pour traiter des données d’image associées à un habitacle de véhicule représentés dans les dessins annexés dans lesquels, ordinogramme simplifié d’un mode de réalisation de l’invention, schéma par blocs simplifié d’un mode de réalisation, schéma d’un ordinogramme simplifié d’une forme de réalisation, aspect schématique d’une segmentation sémantique d’une forme de réalisation, schéma d’une segmentation sémantique d’une forme de réalisation, schéma de régions selon des exemples de réalisation, schéma de régions selon des exemples de réalisation, schéma de régions selon des exemples de réalisation, schéma de régions selon des exemples de réalisation, schéma de régions selon des exemples de réalisation, ordinogramme simplifié d’un mode de réalisation, ordinogramme simplifié d’un mode de réalisation, ordinogramme simplifié d’un mode de réalisation, schéma par blocs simplifié d’un mode de réalisation, ordinogramme simplifié d’un mode de réalisation, schéma par blocs simplifié d’un mode de réalisation, schéma de l’application d’une forme de réalisation. DESCRIPTION DE MODES DE REALISATION DE L’INVENTION Des modes de réalisation donnés à titre d’exemple (figures 1, 2) concernent un procédé, par exemple, un procédé implémenté par ordinateur pour traiter des données d’image BD-IR d’une caméra 1, associées à l’habitacle 10-IR d’un véhicule, par exemple, d’un véhicule automobile 10 et consistant à : - fournir 100 ( ) une segmentation sémantique SS-BD des données d’image BD-IR, - déterminer 102 au moins une première région REG-1 associée aux données d’image BD-IR, par exemple, la région de l’avant-plan en se fondant sur la segmentation sémantique SS-BD, - déterminer 104 au moins l’un des éléments suivants en s’appuyant sur au moins la première région REG-1 : a) position 1-POS de la caméra 1 dans l’habitacle 10-IR du véhicule, b) orientation 1-OR de la caméra 1 dans l’habitacle 10-IR du véhicule. Cela permet pour ces formes de réalisation, de vérifier, la disposition correcte ou l’orientation correcte de la caméra 1 dans l’habitacle 10-IR du véhicule. Dans des exemples de réalisation ( ) il est prévu que fournir (100) la segmentation sémantique SS-BD d’au moins l’un des éléments consiste à : a) déterminer 100a la segmentation sémantique SS-BD, par exemple, en utilisant un réseau neuronal, b) recevoir 100b la segmentation sémantique SS-BD, par exemple, d’une autre unité (non représentée), c) appeler 100c la segmentation sémantique SS-BD, par exemple, d’une autre unité. Dans des formes de réalisation données à titre d’exemple ( ) le procédé consiste à : - utiliser 106 la position 1-POS ou l’orientation 1-OR de la caméra 1 pour au moins l’une des étapes suivantes : a) exploiter AW les données d’image BD-IR, b) vérifier UEB l’emplacement d’installation ou la position d’installation de la caméra 1 dans l’habitacle 10-IR du véhicule, c) calibrer KAL la caméra 1 ou l’un des systèmes ou procédés utilisant les données d’image BD-IR de la caméra 1. Dans les exemples de réalisation ( ) le procédé consiste à : - déterminer 110 la première région REG-1 associée aux données d’image BD-IR (par exemple, par au moins une partie des données d’image caractérisées) et au moins une autre région REG-2 associée à d’autres données d’image BD-IR (par exemple, par au moins une autre partie des données d’image caractérisées) en se fondant sur la segmentation sémantique SS-BD ( ), - déterminer 112 ( ) la position 1-POS de la caméra 1 ou l’orientation 1-OR de la caméra 1 dans l’habitacle 10-IR du véhicule en se fondant sur la première région REG-1 associée aux données d’image BD-IR et sur au moins une autre région REG-2 associée aux données d’image BD-IR. Dans les modes de réalisation, à titre d’exemple, la première région REG-1 ou au moins une autre région REG-2 caractérise l’un des éléments suivants : a) région de l’avant-plan, b) région du fond, par exemple, la région de l’avant-plan qui comprend au moins l’un des éléments suivants : a) plafond de l’habitacle du véhicule, b) zone de siège ou d’assise avec, par exemple, sans la région du fond, ni un ou les plafonds de l’habitacle du véhicule, ni une ou les régions de siège ou d’assise. Par exemple, ainsi la première région REG-1 caractérise une région d’avant-plan avec, par exemple, le plafond de l’habitacle du véhicule et une zone de siège. D’autres détails sont décrits ci-après, par exemple, en référence aux figures 4A, 4B, 5A, 5B. La montre des aspects schématiques d’une segmentation sémantique selon des exemples de réalisation, par exemple, selon le bloc 100 de la en se fondant sur les données d’image BD-IR de la caméra 1. Par exemple, les données d’image BD-IR d’une ou plusieurs images de caméra ou des images de l’habitacle 10-IR qui en sont déduites (par exemple, par traitement d’images) ( ). Dans la segmentation sémantique donnée à titre d’exemple, comme le montre la , chaque points-image est associé à une ou plusieurs classes possibles de sorte que l’on a ainsi, une classification par points-image d’une image de caméra. En d’autres termes, la segmentation sémantique peut également caractériser comme image, les valeurs associées aux différents points-image caractérisant la classe respective en se fondant sur la classification évoquée précédemment. Par exemple, les points-image dans la zone B1 selon la sont associés à une première partie (par exemple le plafond) de l’habitacle 10-IR ; les points-image dans la ou les zones B2 sont associés à une seconde partie (autre partie, par exemple les sièges) de l’habitacle 10-IR, etc. La montre les aspects schématiques d’une segmentation sémantique analogue à celle de la en se fondant néanmoins sur une autre orientation, par exemple, verticale, de la caméra 1. La montre, certes, des zones d’images BD associées au siège, mais pas la zone d’images B1 associée au plafond. Dans les exemples de réalisation ( ) le procédé consiste à : - exécuter 120 une classification KLASS par points-image des données d’image BD-IR en plusieurs classes, par exemple, les classes étant caractérisées par au moins l’un des éléments suivants de l’habitacle 10-IR : a) dossier de siège avant, b) dossier de siège arrière, c) surface d’assise avant, d) surface d’assise arrière, e) fenêtre f) plafond (voir, par exemple, également la zone B1 de la ), g) console centrale, h) personnes, i) autres objets et en option, - utiliser 122 la classification KLASS, par exemple pour déterminer 102 au moins l’une des régions REG-1, REG-2 associées aux données d’image BD-IR. Dans les exemples de réalisation de la , le procédé consiste à : - associer 130 des points-image d’un premier groupe GR-KL-1 de classes à la première région REG-1 et en option : - associer 132 des points-image d’un second groupe GR-KL-2 de classes à une ou des secondes régions REG-2 ; les classes du second groupe sont, par exemple, différentes des classes du premier groupe et en option, - consolider 134 (par exemple réunir des zones partielles) la première région REG-1 ou la seconde région REG-2. La montre à cet effet, par exemple, la première région REG-1 et cela comprenant non nécessairement des zones rattachées B1, B2 qui caractérisent, par exemple, différentes zones d’avant-plan VG-1, VG-2. La première région REG-1 selon la s’appuie, par exemple, sur l’association 130 selon la . Par exemple, on peut associer à la première région REG-1 pour certains exemples, les classes des points-image qui ont été caractérisés par les références B1 et B2 à la , c’est-à-dire, par exemple, les points-image qui appartiennent aux surfaces d’assise ou sièges, les points-image qui appartiennent au volant de direction et à la couverture du tableau de bord, les points-image qui appartiennent au plafond, etc. Par exemple, à la seconde région REG-2 on peut associer pour certains exemples de réalisation, par exemple, un fond HG qui caractérise pour d’autres formes de réalisation, toutes les autres classes de points-image, c’est-à-dire les points-objet qui n’ont pas été associés à la première région REG-1. La montre, par exemple, des zones consolidées B1’, B2’ ou des régions REG-1’, REG-2’ obtenues par la consolidation 134 selon la et qui, par exemple, permettent toujours de distinguer entre l’avant-plan VG-1, VG-2 (région REG-1’) et le fond HG’, REG-2’, ce qui es suffisant pour d’autres exemples de réalisation avec certaines exploitations ou applications mais qui ont néanmoins réduit la complexité vis-à-vis de la représentation de la . Dans le cas des exemples de réalisation de la , le procédé consiste à : - transformer 135 les données d’image caractéristiques de la première région REG-1 et de la seconde région REG-2 en un vecteur, par exemple, un vecteur-colonne SV dont les éléments caractérisent respectivement une région dominante d’une ligne correspondante qui caractérise les données d’image caractéristiques de la première région REG-1 et de la seconde région REG-2 ; par exemple, transformer 135 consiste à exécuter 135a l’une des décisions de majorité concernant les données d’image d’une ligne respective des données d’image caractérisant la première région REG-1 et la seconde région REG-2 et en option - utiliser 137 le vecteur-colonne SV pour au moins l’une des étapes suivantes : a) déterminer la position 1-POS de la caméra 1 dans l’habitacle 10-IR du véhicule, b) déterminer l’orientation 1-OR, par exemple, l’orientation verticale de la caméra 1 dans l’habitacle 10-IR du véhicule. La montre à cet effet l’exemple d’une image analogue à celle de la avec des zones consolidées REG-1’, REG-2’ associées à un avant-plan VG-1, VG-2 ou un fond HG. Pour la transformer 135 selon la on peut, par exemple, pour chaque ligne de l’image caractérisée par la avoir un élément du vecteur-colonne SV évoqué ci-dessus, par exemple, par une décision majoritaire. Pour cela, dans une ligne Z concernée de l’image caractérisée selon la on détermine à quelle région REG-1, REG-2 ou à quelle zone VG-1, VG-2, HG’ appartiennent les points-image de la ligne Z considérée et cela fournit la valeur de l’élément E dans le vecteur-colonne SV. Dans les exemples de réalisation on peut exploiter le vecteur-colonne, par exemple, en déterminant à partir des éléments de vecteur voisins, de valeurs différentes, dont les lignes correspondantes sont, associées à des régions différentes (voir les doubles flèches a1, a2 ou leur position dans le vecteur-colonne SV). Sur cette base on peut, pour d’autres exemples de réalisation, déterminer, l’orientation verticale de la caméra 1 ( ) dans l’habitacle 10-IR). La montre l’exemple d’une image analogue à celle de la ; mais l’image de la montre néanmoins une région d’avant-plan VG1 associée au plafond de l’habitacle 10-IR dans une partie relativement importante de l’image. Cela se traduit de façon correspondante par un vecteur-colonne non référencé à la et ayant relativement beaucoup d’éléments correspondants à la région d’avant-plan VG-1. En se fondant sur la situation de la ou au vecteur-colonne correspondant on peut, ici, par exemple, conclure que l’orientation verticale de la caméra 1 ( ) est erronée car on a, par exemple, une trop grande partie de points-image associés au plafond. La montre un exemple d’image analogue à celle de la mais pour une réalisation selon la qui donne une représentation relativement équilibrée des différentes régions VG-1, VG-2, HG ou REG-1’, REG-2’. Cela se traduit par un vecteur-colonne non référencé à la . Dans un autre mode de réalisation, la segmentation sémantique SS-BD ( ) peut, par exemple, s’utiliser pour identifier les régions d’avant-plan VG1, VG2 ( , 5B) qui comportent, par exemple, le plafond sur un côté et, par exemple, la zone de siège sur l’autre côté. La région de fond HG est, définie comme région qui n’appartient ni au plafond, ni à la région de siège. Comme décrit précédemment, en référence à la , pour d’autres exemples de réalisation, pour la répartition en régions d’image différentes REG-1, REG-2, (par exemple ) en allant de la gauche vers la droite on peut déterminer un type de classe respectif avec un nombre maximum de points-image et qui n’appartiennent ni aux classes de plafond, ni à la zone de siège, ni à la région de fond. Ensuite, pour d’autres formes de réalisation données à titre d’exemple, on peut définir une frontière (par exemple, entre la région de couverture VG-1 et la région de siège VG-2, par exemple les doubles flèches a1, a2 selon la . Dans certains exemples de réalisation, la frontière se trouve, au moins sensiblement au milieu des deux régions et elle est, bordée par la région de fond HG’. Pour d’autres exemples de réalisation, si la région de fond HG’ (vue, par exemple, de façon relative) est trop importante, cela peut indiquer que, soit la région siège, la région de plafond a été couverte. Dans ce cas, pour d’autres exemples de réalisation, on peut adapter la frontière, par exemple à la région d’avant-plan plus fortement remplacée dans les images et la faire précéder, par exemple, d’un décalage prédéfini (d) (voir ). Dans les exemples de réalisation de la , le procédé comprend au moins l’une des étapes suivantes : - fournir 140 un ou des réseaux neuronaux NN, - entraîner 142 le réseau neuronal NN, - déterminer 144 la segmentation sémantique SS-BD des données d’image avec le réseau neuronal NN. D’autres exemples de réalisation selon la concernent un procédé, par exemple, un procédé implémenté par ordinateur pour entraîner le réseau neuronal NN, par exemple, un réseau neuronal artificiel, profond pour la segmentation sémantique de données d’image BD-IR d’une caméra 1 comprenant les étapes consistant à : - fournir 180 des données d’entraînement TD qui comportent des données d’image BD-IR associées à un habitacle 10-IR d’au moins un véhicule 10, par exemple, d’un véhicule automobile, - entraîner 182 le réseau neuronal NN pour une segmentation sémantique de données d’image associées à un habitacle de véhicule, par exemple, d’un véhicule automobile, et, en option, - utiliser 184 le réseau neuronal NN (par exemple entraîné) pour déterminer la segmentation sémantique SS-BD des données d’image de la caméra. Dans les exemples de réalisation de la , l’entraînement 180 comprend au moins l’un des éléments suivants : a) prendre en compte 182a les différents véhicule et/ou types de véhicule, b) prendre en compte 182b les différentes positions d’installation et/ou orientations de la caméra 1, c) prendre en compte 182c les différents types de caméra et/ou de conditions d’éclairage. D’autres exemples de réalisation selon la concernent un dispositif 200 pour l’application du procédé aux différentes formes d’exécution. Pour les autres formes de réalisation selon la , le dispositif 200 comprend : - une installation de calcul (ordinateur) 200 avec au moins un cœur de calculateur, une installation de mémoire 204 associée à l’installation de calcul 202 pour mémoriser au moins provisoirement l’un des éléments suivants : a) données DAT (par exemple les données d’image BD-IR ou des données qui en sont déduites, par exemple, la segmentation sémantique SS-BD ou des données caractérisant la segmentation sémantique SS-BD, des classes obtenues, les régions obtenues, etc. b) un programme d’ordinateur PRG, par exemple, pour l’exécution du procédé selon les formes de réalisation. Selon d’autres exemples de réalisation, l’installation de mémoire 204 comporte une mémoire fugitive (par exemple, une mémoire de travail (RAM) 204a ou une mémoire non volatile (NVm-), (par exemple, une mémoire Flash-EEPROM) 204b ou une combinaison de celles-ci avec d’autres types de mémoire non explicités. Des exemples de réalisation concernent un support de mémoire SM lisible par ordinateur comprenant des instruction PRG’ qui, exécutées par un ordinateur 202, le commandent pour appliquer le procédé selon les formes de réalisation. D’autres exemples de réalisation concernent les instructions du programme d’ordinateur PRG, qui, par l’exécution du programme PRG par un ordinateur 202 le commandent pour exécuter le procédé selon les formes de réalisation. D’autres exemples de réalisation concernent un signal de support de données DCS que le programme PRG caractérise selon les formes de réalisation ou transmet. Le signal de support de données DCS est, par exemple, reçu par une interface de données 206 en option du dispositif 200. D’autres exemples de réalisation selon la concerne l’utilisation 300 du procédé selon les formes de réalisation ou du dispositif 200, selon les formes de réalisation ou du support de mémoire SM lisible par ordinateur selon les formes de réalisation ou du programme d’ordinateur PRG, PRG’ selon les formes de réalisation ou du signal de support de données DCS selon les formes de réalisation pour au moins l’un des éléments suivants : a) déterminer 301 la position d’une caméra 1 dans l’habitacle 10-IR d’un véhicule ( ), b) déterminer 302 l’orientation d’une ou des caméras 1 dans l’habitacle 10-IR de véhicule, c) exploiter 303 les données d’image BD-IR de la caméra 1, d) vérifier 304 l’emplacement d’installation ou la position d’installation de la caméra dans l’habitacle 10-IR de véhicule, e) calibrer 305 la caméra ou un système (non représenté) ou un procédé utilisant les données d’image de la caméra, f) augmenter 306 la robustesse vis-à-vis du changement de type de caméra, g) abstraire 307 une scène dans l’habitacle 10-IR du véhicule. D’autres aspects et modes de réalisation seront décrits ci-dessus qui peuvent être pris isolément ou en combinaison avec au moins un autre des aspects précédents. D’autres exemples de réalisation, s’utilisent pour la vérification de la position de la caméra dans des habitacles quelconques de véhicules. Par exemple, la segmentation sémantique 100 ( ) peut utiliser un réseau neuronal à convolution profonde, par exemple, du type celui de la publication suivante : « ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks ». Des exemples de réalisation se déduisent, par exemple, de l’émission du réseau neuronal NN de l’orientation correcte de la caméra 1 pour des types quelconques de véhicule. Des exemples de réalisation peuvent, par exemple, participer à résoudre le problème selon lequel pour une position d’installation variable d’une caméra 1 dans un véhicule 10 quelconque ( ) ou pour l’habitacle, le calibrage de la caméra 1 peut être relativement difficile et ainsi ne pas répondre aux approches conventionnelles comme, par exemple, l’orientation correcte de la caméra qui ne peut être garantie. Pour d’autres exemples de réalisation, l’habitacle 10-IR de véhicule diffère entre les différents véhicules et types de véhicules en partie très fortement et se traduit, par exemple, une position d’installation inconnue qui permet plus de variantes. Le principe selon les formes de réalisation peut prévoir, la position d’installation correcte malgré les éventuelles variantes. Selon d’autres formes de réalisation, le principe est relativement robuste, par exemple, vis-à-vis du remplacement de types de caméras, ce qui a, par exemple, l’avantage en cas de changement des éléments optiques de la caméra, de n’avoir pas à réadapter le procédé pour exploiter les images de caméra. Selon d’autres modes de réalisation, le procédé fonctionne, par exemple, pendant le déplacement, pour une occupation partielle ou complète des sièges. Cela facilite, par exemple, le calibrage et permet également d’utiliser la fonction pendant le déplacement. Selon d’autres formes de réalisation, l’abstraction de la scène de l’image de caméra par la segmentation sémantique SS-BD ( ) rend le procédé, robuste vis-à-vis des variations d’éclairage et peut s’utiliser tant de jour que de nuit, avec une caméra NIR (caméra fonctionnant dans le proche infrarouge). Selon d’autres exemples, on enlève la scène dans l’habitacle 10-IR dans la mesure où, par la segmentation sémantique et l’association en option 130, 132, le procédé fonctionne de manière stable et également pour des variations extrêmes de la scène. Selon d’autres modes de réalisation, la première abstraction de la scène est caractérisée par les données d’image BD-IR, par la segmentation sémantique SS-BD. Par exemple, pour d’autres formes de réalisation, en fournissant 180 ( ) une quantité suffisante de données d’entraînement TD, on rend le procédé plus robuste pour différents types de véhicules, positions d’installation, propriétés de la caméra et conditions d’éclairage ; des formes de réalisation utilisent le fait que, par exemple, certains composants ont le même aspect dans les différents véhicules et se trouvent dans des positions analogues. Cette caractéristique se traduit pour d’autres formes de réalisation, par exemple, à l’entraînement 142 ( ) à une sur-adaptation à ce cas d’application, ce qui, pour d’autres formes de réalisation, permet de réduire, simultanément le volume de données d’entraînement TD nécessaires. D’autres exemples de réalisation regroupent un second niveau d’abstraction des classes fixées par la segmentation sémantique SS-BD à un nombre prédéfini, par exemple trois catégories (exemple : premier type d’avant-plan VG-1, second type d’avant-plan VG-2, fond HG), pour en déduire, par prévision, l’orientation de la caméra. Selon d’autres exemples de réalisation, on ignore, de manière intentionnelle les classes qui ne sont pas déterminantes pour prendre la décision, pour une application donnée. Cela évite d’autres formes de réalisation qui pourraient entraîner des zones incertaines entre les trois catégories avec des va-et-vient ce qui, le cas échéant, rendrait une décision, instable. Selon d’autres formes de réalisation, par exemple, dans une première étape, on apprend la segmentation sémantique pour l’habitacle du véhicule. Cela signifie que pour d’autres exemples de réalisation, on apprend de manière pixélisée, la classification des occupants du véhicule en classes, comme, par exemple, le dossier de siège avant, le dossier de siège arrière, l’assise de siège avant, l’assise de siège arrière, fenêtre, plafond, console centrale, personnes, autres objets, etc. (voir , 4B). Cela s’applique pour d’autres formes de réalisation, par exemple, pour de nombreux véhicules différents et positions d’installation différentes. Pour d’autres formes de réalisation, cela permet au réseau neuronal NN de la segmentation sémantique d’être en mesure, par exemple également, pour des véhicules inconnus et des positions d’installation inconnues, d’avoir un résultat suffisant (par exemple, la capacité de segmentation sémantique). La même remarque s’applique à d’autres exemples de réalisation pour les différents types de caméras et conditions d’éclairage. Pour les caméras, ces autres exemples de réalisation sont, des angles d’ouverture légèrement différents, mais également des variations entre les images en couleurs et celles du proche infrarouge (NIR). Selon d’autres formes de réalisation, des prises de vue à des heures différentes de la journée et/ou des conditions d’éclairage ou d’ombres différentes dans les données d’entraînement TD se traduiront par un entraînement robuste du réseau neuronal NN. Selon d’autres exemples, le procédé est robuste et il peut fonctionner pour un très grand nombre de points-image mal classifiés, par exemple, si l’on applique une décision majoritaire. Selon d’autres exemples de réalisation, le procédé s’applique, au contrôle dans le véhicule, c’est-à-dire une surveillance, de l’habitacle 10-IR du véhicule. Procédé, par exemple, procédé implémenté par ordinateur pour traiter des données d’image (BD-IR) associées à l’habitacle (10-IR) d’un véhicule, par exemple, d’un véhicule automobile (10) par une caméra (1) consistant à : - fournir (100) une segmentation sémantique (SS-BD) des données d’image (BD-IR), - déterminer (102) au moins une première région associée aux données d’image (BD-IR), par exemple, une région d’avant-plan (REG-1) fondée sur la segmentation sémantique (SS-BD), - déterminer (104) au moins l’un des éléments suivants fondés au moins sur la première région (REG-1) : a) position (1-POS) de la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule, b) orientation (1-OR) la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule. Procédé selon la revendication 1, selon lequel fournir (100) la segmentation sémantique (SS-BD) d’au moins l’un des éléments suivants consiste à : a) déterminer (100a) la segmentation sémantique (SS-BD), par exemple, en utilisant un réseau neuronal (NN), b) recevoir (100b) la segmentation sémantique (SS-BD), par exemple, d’une autre unité, c) appeler (100c) la segmentation sémantique (SS-BD), par exemple, d’une autre unité. Procédé selon au moins l’une des revendications précédentes, consistant à : - utiliser (106) la position (1-POS) et/ou l’orientation (1-OR) de la caméra (1) pour au moins l’une des étapes suivantes : a) exploiter (AW) les données d’image (BD-IR), b) vérifier (UEB) l’emplacement d’installation et/ou la position d’installation de la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule, c) calibrer (KAL) la caméra (1) ou un système ou procédé utilisant les donnés (BD-IR) de la caméra (1). Procédé selon au moins l’une des revendications précédentes, consistant à : - déterminer (110) la première région (REG-1) associée aux données d’image (BD-IR) et au moins une autre région (REG-2) associée aux données d’image (BD-IR) en se fondant sur la segmentation sémantique (SS-BD), - déterminer (112) la position (1-POS) de la caméra (1) et/ou l’orientation (1-OR) de la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule en s’appuyant sur la première région (REG-1) associée aux données d’image (BD-IR) et au moins une autre région (REG-2) associée aux données d’image (BD-IR). procédé selon la revendication 4, Selon lequel La première région (REG-1) ou au moins une autre région (REG-2) caractérisent l’un des éléments suivants : a) région de l’avant-plan (VG-1, VG-2), b) région du fond (HG), * par exemple la région de l’avant-plan (VG1-VG-2) comporte au moins l’un des éléments suivants : a) plafond (B1) de l’habitacle (10-IR) du véhicule, b) zone de siège (B2, B2’), par exemple, la région de fond (HG) ne comportant ni le ou les plafonds de l’habitacle du véhicule (10-IR), ou l’un ou l’autre zone d’assise. Procédé selon au moins l’une des revendications précédentes consistant à : - exécuter (120) une classification (KLASS) par exemple, par points-image, des données d’image (BD-IR) en plusieurs classes, * par exemple, plusieurs classes caractérisant au moins l’un des éléments suivants de l’habitacle (10-IR) du véhicule, a) le dossier du siège avant, b) le dossier de siège arrière, c) l’assise de siège avant, d) l’assise de siège arrière, e) une fenêtre, f) le plafond, g) la console médiane, h) des personnes i) d’autres objets et en option, utiliser (122) la classification (KLASS), par exemple, pour déterminer (102) au moins une première région (REG-1) associée aux données d’image (BD-IR). Procédé selon la revendication 6, consistant à : - associer (130) les points-image d’un premier groupe (GR-KL-1) de classes à la première région (REG-1) et en option, - associer (132) les points-image d’un second groupe (GR-KL-2) de classes à une ou plusieurs secondes régions (REG-2), * par exemple, les classes du second groupe (GR-KL-2) étant différentes des classes du premier groupe (GR-KL-1) et en option, - consolider (134) la première région (REG-1) ou la seconde région (REG-2). Procédé selon la revendication 7, consistant à : - transformer (135) les données d’image (BE-REG-12) caractérisant la première région (REG-1) et la seconde région (REG-2) en un vecteur, par exemple, un vecteur-colonne (SV) dont les éléments caractérisent respectivement une région dominante d’une ligne correspondante des données d’image (BE-REG-12) caractérisant la première région (REG-1) et la seconde région (REG-2), * par exemple, transformer (135) consiste à exécuter (135a) une décision de majorité sur les données d’image d’une ligne respective de données d’image (BE-REG-12) caractérisant la première région (REG-1) et la seconde région (REG-2), - utiliser (137) le vecteur-colonne (SV) pour au moins l’une des étapes suivantes : a) déterminer (104) la position de la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule, b) déterminer (104) l’orientation (1-OR), par exemple, l’orientation verticale de la caméra dans l’habitacle (10-IR) du véhicule. Procédé selon au moins l’une des revendications précédentes, consistant au moins en l’un des éléments suivants : - fournir (140) un réseau neuronal (NN), - entraîner (142) le réseau neuronal (NN), - déterminer (144) la segmentation sémantique (SS-BD) des données d’image (BD-IR) avec le réseau neuronal (NN). Procédé, par exemple, procédé implémenté par ordinateur pour entraîner un réseau neuronal (NN) pour la segmentation sémantique de données d’image d’une caméra (1) comprenant les étapes consistant à : - fournir (180) des données d’entraînement (TD) qui comprennent des données d’image associées à un habitacle (10-IR) d’au moins un véhicule, par exemple, d’un véhicule automobile, - entraîner (182) le réseau neuronal (NN) pour une segmentation sémantique (SS-BD) de données d’image associées à un habitacle (10-IR) d’un véhicule, par exemple, d’un véhicule automobile (10) et en option, - utiliser (184) le réseau neuronal (NN) pour déterminer la segmentation sémantique (SS-BD) de données d’image (BD-IR) de la caméra (1). Procédé selon la revendication 10, selon lequel entraîner (182) comprend au moins l’une des étapes suivantes : a) prendre en compte (182a) des véhicules ou des types de véhicules différents, b) prendre en compte (182b) des positions d’installation ou des orientations différentes de la caméra (1), c) prendre en compte (182c) des types différents de caméras ou différentes conditions d’éclairage. Dispositif (200) pour appliquer le procédé selon au moins l’une des revendications précédentes. Support de mémoire (SM) lisible par ordinateur comprenant des instructions (PRG) dont l’exécution par un ordinateur (202) font qu’il applique le procédé selon au moins l’une des revendications 1 à 11. Programme d’ordinateur (PRG) comprenant des instructions qui, par l’exécution du programme (PRG) par un ordinateur (202) le commandent pour exécuter le procédé selon au moins l’une des revendications 1 à 11. Signal de support de données (DCS) que le programme d’ordinateur (PRG) selon la revendication 14 transmet et/ou caractérise. Utilisation (300) du procédé selon au moins l’une des revendications 1 à 11 ou du dispositif (10 ; 200) selon la revendication 12 ou du support de mémoire lisible par ordinateur (SM) selon la revendication 13 ou du programme d’ordinateur (PRG) selon la revendication 14 ou du signal de support de données (DCS) selon la revendication 15 pour au moins l’une des étapes suivantes : a) déterminer (301) la position (1-POS) d’une caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) de véhicule, b) déterminer (302) l’orientation (1-OR) d’une ou des caméras (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule, c) exploiter (303) les données d’image de la caméra (1), d) vérifier (304) l’emplacement d’installation ou la position d’installation de la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule, e) calibrer (305) la caméra (1) ou le système ou le procédé utilisés pour les données d’image (BD-IR) de la caméra (1), f) augmenter (306) la robustesse vis-à-vis d’un changement de type de caméra, g) faire abstraction (307) d’une scène dans l’habitacle (10-IR) du véhicule.