Brevet FR3143810A1 — publié le 20240621

La présente invention concerne un système de détection d’objets dans un scène à partir de trames de données radar de cette scène, lesdites trames se succédant temporellement. Le système de détection d’objets possède une architecture codeur-décodeur, le codeur, , comprenant un étage ou plusieurs ( ) étages en cascade, chaque étage comprenant un réseau de neurones convolutionnel, CNN, et un réseau de neurones récurrent, RNN, arrangés en série. A chaque nouvelle trame de données reçue, , le codeur fournit, en fonction de son état interne courant (sa mémoire), un ensemble de caractéristiques spatiales et met à jour son état interne, ledit état interne étant formé par les états internes des réseaux RNN des étages du codeur. Le décodeur utilise l’ensemble des caractéristiques spatiales fournies à instant , , pour fournir une information de sortie relative aux objets présents dans la scène. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 3 SYSTÈME DE DÉTECTION D’OBJETS DANS DES TRAMES DE DONNÉES RADAR UTILISANT UN RÉSEAU DE NEURONES CONVOLUTIONNEL RÉCURRENT La présente invention concerne de manière générale le domaine de la détection radar ainsi que celui des réseaux de neurones convolutionnels récurrents. Elle trouve notamment application dans les dispositifs d’aide à la conduite automobile voire dans les systèmes de conduite autonome. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE Les systèmes avancés d’aide à la conduite ou ADAS ( Advanced Driver Assistance System ) ont connu un essor important ces dernières années. Ces systèmes permettent d’assister le conducteur d’un véhicule automobile dans sa perception de son environnement (obstacles, autres véhicules, piétons etc.) voire de permettre au véhicule de réagir de manière automatique et anticipée par rapport aux réflexes du conducteur. Les systèmes ADAS utilisent généralement différents types de capteurs tels que des caméras, des lidars et des radars embarqués sur le véhicule. Les caméras fournissent une information sémantique riche de l’environnement du véhicule et les lidars permettent d’obtenir une représentation à haute résolution des objets présents dans cet environnement. Toutefois, les caméras et les lidars sont sensibles aux mauvaises conditions météorologiques (brouillard, pluie, neige) ainsi qu’aux mauvais conditions de luminosité (obscurité) pouvant altérer la perception de l’environnement. A contrario , les radars peuvent s’affranchir de ces conditions en raison de la gamme de longueur d’onde électromagnétique millimétrique dans laquelle ils opèrent, le faisceau radar pouvant traverser les gouttes de pluie ou de brouillard. Les dispositifs de détection radar peuvent calculer avec précision les distances aux obstacles ainsi que leurs vitesses. L’utilisation de réseaux d’antennes 1D ou 2D permet également de déterminer la direction d’arrivée du signal réfléchi et donc l’angle sous lequel un obstacle est vu du véhicule. En règle générale, les systèmes radar ne fournissent pas des données brutes (qui seraient typiquement des spectres de puissance représentant l’environnement en distance et en angle ou en distance et en vitesse) mais effectuent eux-mêmes directement des étapes de traitements de signal additionnelles appliquées aux spectres de puissance afin de détecter des potentiels cibles. Ces étapes additionnelles sont par exemple des opérations de seuillage adaptatif (CFAR), des calculs de distance, d’angle d’arrivée, de vitesse relative (vitesse Doppler), pour les potentiels cibles et/ou la poursuite de cibles. Les systèmes radars peuvent ainsi générer une liste de cibles (chaque cible étant associée par exemple à un nuage de points) et associer à chacune d’entre elles une information de bas niveau telle que sa position, son azimut, sa vitesse relative, sa section efficace radar ou SER. Toutefois, ces listes de cibles ne comportent pas d’information de classification (piéton, obstacle, véhicule par ex.) et sont donc difficilement exploitables pour les besoins d’une aide à la conduite. En outre, il est impossible de déterminer si plusieurs points d’un même nuage de points, détectés par un tel système radar appartiennent effectivement à un même objet ou si une cible détectée est effectivement une cible à surveiller et non pas un élément sans importance (par exemple un élément fixe tel qu’un arbre, une interférence, etc.). Les radars utilisés dans le domaine de l’aide à la conduite ou de la conduite autonome sont généralement de type FMCW ( Frequency Modulated Continuous Wave ). On rappelle que ce type de radar émet des chirps avec une période de répétition , un chirp, 110, étant une fonction d’onde modulée linéairement en fréquence, comme représenté Fig. 1. A la réception, le signal reçu est mélangé en 120 avec le signal émis, soumis à un filtrage passe-bas, 130, avant d’être converti en numérique en 140 et de faire l’objet d’une FFT en 150. La FFT peut être réalisée avec un pas temporel court (fast time FFT ou range FFT), 151, correspondant à une fréquence d’échantillonnage du chirp, pour effectuer une analyse en distance ( range spectrum ), et pour chaque distance, avec un pas temporel long correspond la période de récurrence (slow time FFT) pour effectuer une analyse en vitesse (range-Doppler spectrum), 152. Lorsque le système radar utilise un réseau d’antennes en émission et en réception, dit encore radar MIMO (Multiple Input Multiple Output) les signaux reçus par les différentes antennes permettent d’obtenir une direction d’arrivée du signal (DoA) en fonction de la distance (range-angle spectrum), 153. On obtient ainsi un tenseur d’ordre 3 de données radar dites de bas niveau (ou de données radar brutes), ce tenseur dit RAD, pouvant être projeté sur des espaces de dimension 2 (ou vues) pour donner des trames RD (distance, vitesse), RA (distance, angle) ou AD (angle, vitesse), les trames se succédant à la période de récurrence ou à une multiple de celle-ci. Par ailleurs, comme indiqué précédemment, les données radar en sortie de FFT peuvent faire l’objet d’un post-traitement, 160, pour fournir des listes de cibles, 170. Différentes approches ont été proposées dans l’état de la technique pour détecter des objets, à partir des données radar brutes (RD, RA, AD, voire RAD), quelquefois encore dénommées pre-CFAR dans la littérature, au moyen de réseaux de neurones profonds. La plupart de ces approches font appel à des réseaux de neurones convolutionnels 2D, opérant sur une seule trame de données (2D CNNs). Cependant, ces méthodes échouent à correctement détecter des objets similaires (comme des piétons ou des cyclistes). Ainsi, des méthodes utilisant des réseaux de neurones convolutionnels 3D (3D CNNs), opérant sur une pluralité de trames consécutives ont été proposé dans la littérature. Dans ces réseaux, les convolution sont réalisées à la fois sur les dimensions temporelle et spatiales afin de réduire la taille des blocs selon ces dimensions et ne conserver que les informations les plus pertinentes. On trouvera par exemple une description d’un tel réseau de neurones convolutionnels opérant sur les données brutes dans l’article de Y. Wang et al. intitulé « RODNet : a real-time radar object detection network cross-supervised by camera-radar fused object 3D localization » publié dans IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Vol. 15, No. 4, pp. 954-967. Toutefois, ces approches présentent l’inconvénient de nécessiter une mémoire de taille importante pour stocker une pluralité N de trames successives. En outre, la détection d’objets est souvent non causale, autrement dit il est nécessaire d’acquérir des trames postérieures à la survenance d’un évènement pour pouvoir détecter cet évènement. Ces contraintes n’autorisent pas une détection temps réel dans un système embarqué. Or, le caractère temps réel de la détection est un critère déterminant dans les systèmes d’aide à la conduite ou ceux de conduite autonome. L’objet de la présente invention est par conséquent de proposer un système de détection d’objets dans une scène, à partir de trames de données radar de cette scène, au moyen d’un réseau de neurones artificiels, qui ne présente pas les inconvénients précités à savoir notamment qui ne nécessite pas de stocker une pluralité de trames successives, qui soit causal et permette une détection d’objets en temps réel. Pour répondre à l’objectif indiqué ci-dessus, suivant la présente invention le système de détection d’objets suivant est proposé. Ce système est un système de détection d’objets dans une scène à partir de trames de données radar de cette scène, lesdites trames se succédant temporellement, caractérisé en ce que ledit système comprend au moins un codeur spatio-temporel et au moins un décodeur, le codeur spatio-temporel étant destiné à recevoir lesdites trames et comprenant un étage ou plusieurs étages en cascade, chaque étage comprenant un réseau de neurones convolutionnel, CNN, et un réseau de neurones récurrent, RNN, arrangés en série, le codeur étant configuré pour fournir, en fonction de son état interne, et à chaque nouvelle trame de données reçue à un instant , un ensemble de caractéristiques spatiales et à mettre à jour son état interne en fonction de cette nouvelle trame, ledit état interne étant formé par les états internes des réseaux RNN des étages du codeur, le décodeur utilisant l’ensemble des caractéristiques spatiales à instant , ainsi optionnellement que l’état interne mis à jour par le codeur, , pour fournir une information de sortie relative aux objets présents dans la scène. Les trames reçues par le ou les codeur(s) spatio-temporels peuvent être de différents types. Dans certains modes de réalisation, les trames de données radar sont obtenues par projection d’un tenseur de mesures radar dans un espace de dimension 2 ou constituent des tenseurs de dimension 3. Dans certains modes de réalisation, les trames de données radar donnent (notamment, donnent seulement) deux informations, ou trois informations, parmi des informations de distance, d’angle d’arrivée et de vitesse Doppler. Par ailleurs, l’information de sortie peut comporter une ou plusieurs informations élémentaires, qui sont de différentes natures. Ainsi dans certains modes de réalisation, l’information de sortie est très simple, et comporte par exemple seulement une ou plusieurs informations binaires, et/ou une ou plusieurs informations sous forme de grandeurs numériques (nombres réels). L’information de sortie peut indiquer par exemple si un objet mobile a été détecté dans la scène (information binaire), et éventuellement la distance à laquelle se trouve l’objet détecté (information sous forme de grandeur numérique). Dans certains modes de réalisation, l’information de sortie comporte au moins une cartographie, notamment une cartographie donnant une probabilité de présence des objets en chaque point de la scène. Dans certains modes de réalisation, l’information de sortie comporte une cartographie constituant une segmentation sémantique de la scène sous forme d’image et donnant pour chaque pixel de l’image une classe à laquelle il appartient, parmi une pluralité de classes possibles. Par ailleurs, différentes architectures peuvent être utilisées pour le(s) codeur(s) spatio-temporel(s) et le(s) décodeur(s). Dans certains modes de réalisation, le réseau convolutionnel de l’étage ou de chaque étage de la cacade d’étages du codeur est un réseau à convolutions séparables, par exemple un réseau de type Inverted Residual Bottleneck. Un réseau à convolutions séparables est un réseau comprenant au moins une couche convolutionnelle dans laquelle les opérations de convolution sont de type ‘depthwise separable convolutions’, dans lequel les opérations de convolution dans la direction de profondeur (‘depthwise convolution') sont effectuées séparément des opérations de convolution suivant les directions latérales (‘pointwise convolution'). Les opérations de convolution de type ‘depthwise separable convolutions’ sont décrites en détail dans le document : Howard, A. G., Zhu, M., Chen, B., Kalenichenko, D., Wang, W., Weyand, T., ... & Adam, H. (2017). Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications. arXiv preprint arXiv:1704.04861. Dans certains modes de réalisation, le réseau récurrent de l’étage ou de chaque étage de la cascade d’étages du codeur est un réseau à convolutions séparables, par exemple un réseau ConvLSTM, en particulier un réseau de type Bottleneck LSTM. Dans certains modes de réalisation, le codeur comprend en aval de la cascade d’étages un dernier étage constitué d’un réseau convolutionnel à convolutions séparables, par exemple un réseau de type Inverted Residual Bottleneck. Dans certains modes de réalisation, le décodeur comprend une pluralité d’étages en cascade, chaque étage du décodeur étant configuré pour effectuer une convolution transposée. La transmission de certaines informations de l’encodeur au décodeur permet par ailleurs d’améliorer la performance du réseau. Pour cette raison dans certains modes de réalisation, au moins un étage du décodeur reçoit, via une connexion saute-couche, une caractéristique spatiale fournie par un étage correspondant du codeur ainsi qu’optionnellement l’état interne du réseau de neurones récurrent appartenant à cet étage. Par ailleurs, dans certains modes de réalisation, le système de détection d’objet est configuré de manière à exploiter au mieux les informations acquises par le radar. Ainsi dans certains modes de réalisation, le système de détection d’objet comprend une pluralité de codeurs, chaque codeur étant destiné à recevoir des trames de données radar obtenues par projection d’un tenseur de mesures radar ( ) sur un espace distinct de dimension 2, chaque codeur étant configuré pour fournir, en fonction de son état interne, et à chaque nouvelle trame de données reçue à un instant , un ensemble de caractéristiques spatiales et à mettre à jour son état interne en fonction de cette nouvelle trame ; et ledit au moins un décodeur étant configuré pour utiliser lesdits ensemble des caractéristiques spatiales à instant , ainsi optionnellement que les états internes mis à jour par lesdits codeurs pour fournir l’information de sortie. Dans certains variantes de ces modes de réalisation, au moins un étage du décodeur reçoit, via une connexion saute-couche, une caractéristique spatiale composite résultant de la concaténation de caractéristiques spatiales fournies par des étages correspondants de même rang des différents codeurs ainsi qu’optionnellement un état interne composite obtenu à partir des états internes des réseaux de neurones récurrents appartenant aux étages correspondants de même rang des différents codeurs. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture d’un mode de réalisation préférentiel de l’invention, fait en référence aux figures jointes parmi lesquelles : déjà décrite représente de manière schématique un système radar connu de l’état de la technique capable de générer des trames de données radar; représente de manière schématique le déroulement dans le temps du fonctionnement d’un réseau de neurones récurrent et convolutionnel équipant un système de détection d’objets selon un mode de réalisation de l’invention ; représente de manière schématique l’architecture codeur-décodeur d’un système de détection d’objets selon un premier mode de réalisation de l’invention ; illustre une phase d’apprentissage d’un réseau de neurones récurrent et convolutionnel selon un exemple du premier mode réalisation de l’invention ; illustre une phase d’inférence d’un réseau de neurones récurrent et convolutionnel selon un exemple du premier mode de réalisation de l’invention ; représente de manière schématique l’architecture d’un système de détection d’objets selon un exemple du premier mode de réalisation de l’invention ; représente de manière schématique l’architecture codeur-décodeur d’un système de détection d’objets selon un second mode de réalisation de l’invention ; représente de manière schématique une connexion saute-couche entre le codeur et le décodeur du système de détection d’objets de la . EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS Nous considérons dans la suite un système de détection d’objets dans des trames de données radar brutes se succédant à une période de récurrence prédéterminée, . Par trames de données radar brutes encore appelées dans la suite plus simplement trames de données radar (ou spectres radar), on entend ici la projection dans un espace de dimension 2 d’un tenseur de mesures radar dont les composantes sont des coordonnées géométriques ou des valeurs de vitesse. Par exemple, le tenseur de mesures pourra être un tenseur RAD (distance, angle, vitesse Doppler) défini plus haut et les trames de données radar peuvent être des trames RD (distance, vitesse Doppler), AD (angle, vitesse Doppler) ou RA (distance, angle). Les données radar brutes pourront être fournies par un radar à onde continue modulée en fréquence (FMCW) comme décrit dans la partie introductive ou d’un autre type, par exemple un radar impulsionnel. Le système de détection est destiné à fournir à chaque période de récurrence et pour une scène donnée une information de sortie relative aux objets présents dans cette scène, notamment sous forme de cartographie. Selon le type d’application envisagée, cette cartographie pourra se présenter sous la forme d’une carte de confiance, donnant pour chaque point de la scène la probabilité de présence d’un objet, ou encore d’un masque de segmentation sémantique, donnant pour chaque pixel d’une image représentative de la scène, la classe à laquelle il appartient parmi une pluralité de classes disponibles. Pour l’information de sortie, d’autres formats, notamment d’autres types de cartographie des objets présents dans la scène pourront être envisagés par l’homme du métier sans sortir du cadre de la présente invention. Le système de détection d’objets selon la présente invention utilise un modèle de prédiction, , comprenant un codeur spatio-temporel, , et un décodeur, . Si l’on note une séquence de trames de données radar consécutives où est un indice de pas temporel (par exemple un spectre radar RA ou RD, le modèle de prédiction se décompose comme suit : où est le symbole de composition fonctionnelle. Le codeur spatio-temporel, E, peut être considéré comme une machine d’état : il fournit, à chaque instant , un ensemble de caractéristiques ( features ) spatiales, à partir de la dernière trame de données radar reçue et de son état interne courant, (sa mémoire) et met à jour son état interne, ce que l’on traduire par : Le décodeur utilise l’état interne mis à jour par le codeur spatio-temporel, , et l’ensemble des caractéristiques spatiales fournies à instant , , pour fournir, sous forme de cartographie, une information relative aux objets présents dans la scène (par exemple une carte de confiance), , soit : [Math. 3] La représente schématiquement le fonctionnement dans le temps du modèle de prédiction. Plus précisément, ont été représentés dans cette figure deux instants consécutifs d’indices et . A l’instant , le codeur spatio-temporel reçoit la trame de données radar et, à partir de son état interne (sa mémoire), fournit au décodeur un ensemble de caractéristiques spatiales . En outre, il met à jour son état interne à partir de la trame de données radar et de son état courant . L’état interne mis à jour est également fourni au décodeur . Celui-ci prédit à partir des caractéristiques spatiales et de l’état de l’encodeur mis à jour, , une cartographie des objets présents dans la scène, . Le processus se poursuit de manière itérative comme illustré à l’instant suivant, . L’idée à la base de la présente invention est de combiner dans le codeur spatio-temporel au moins un réseau de neurones convolutionnel ou CNN et un réseau de neurones récurrent ou RNN. Le réseau de neurones convolutionnel a pour objet d’extraire des informations « spatiales » dans les trames de données radar, le terme « spatial » se référant ici aux variables représentées dans ces trames (par ex. RA, AD, RD pour la première couche) et le réseau de neurones récurrent opérant sur les informations spatiales ainsi extraites. Avantageusement, le codeur spatio-temporel pourra présenter une pluralité de réseaux CNN et RNN alternés en série. En effet, un réseau CNN permet de réduire la dimension de son entrée afin que ne garder qu’une représentation pertinente et condensée de celle-ci alors qu’un réseau RNN permet de gérer conjointement l’information spatiale et temporelle en conservant dans son état interne la mémoire des entrées passées. Dans le cas présent, le réseau RNN permet d’analyser la dépendance temporelle entre les trames de données radar. L’architecture codeur-décodeur d’un système de détection d’objet équipé d’un tel codeur spatio-temporel est représentée schématiquement en . Le codeur spatio-temporel comporte [ étage(s) en cascade, chaque étage étant constitué d’un réseau CNN et d’un réseau RNN, arrangés en série. L’état du codeur spatio-temporel à l’instant donné est alors défini par les états internes respectifs, à cet instant, des réseaux RNN des différents étages, autrement dit : où sont les états internes respectifs des réseaux RNN appartenant aux étages du codeur spatio-temporel. L’ensemble des caractéristiques spatiales et l’état du codeur spatio-temporel (autrement dit des états des réseaux RNN qu’il comprend, sa mémoire) sont fournis au décodeur . Les réseaux de neurones CNN pourront être avantageusement des réseaux à convolutions séparables. En particulier, les réseaux de neurones CNN pourront être avantageusement choisis du type Inverted Residual Bottleneck, désignés dans la suite par IR. On pourra trouver une description détaillée d’un tel réseau de neurones dans l’article de M. Sandler et al. intitulé « MobileNetV2 : Inverted residuals and linear bottlenecks » publié dans Proc. of the IEEE Conf. on computer vision and pattern recognition, 2018, pp. 4510-4520. L’utilisation de réseaux IR permet de réduire le nombre de paramètres par rapport à un réseau CNN classique ainsi que le nombre d’opérations MAC ( Mutiple-AC c umulate ) dans la mesure où un réseau IT utilise une convolution séparable, c’est-à-dire une convolution qui se décompose de manière séparée en une convolution en profondeur ( depthwise ), c’est-à-dire sur un seul canal à la fois, et une convolution ponctuelle ( pointwise ), c’est-à-dire sur l’ensemble des canaux à la fois. De même, les réseaux de neurones RNN pourront être avantageusement des réseaux à convolutions séparables. En particulier, les réseaux RNN pourront être choisis de type LSTM (Long Short Term Memory) et avantageusement de type Bottleneck LSTM. On pourra trouver une description détaillée d’un tel réseau de neurones dans l’article de M. Liu et al. intitulé « Mobile video object detection with temporally-aware feature maps » publié dans Proc. of the IEEE Conf. on computer vision and pattern recognition, 2018, pp. 5686-5695. Avantageusement, une couche de normalisation pourra être prévue avant l’activation (fonction sigmoïde) au niveau des portes d’entrée, d’oubli et de sortie de chaque réseau LSTM, la normalisation étant effectuée sur l’ensemble des caractéristiques spatiales. Enfin, la première couche du codeur spatio-temporel comporte, comme représenté, en un réseau de neurones convolutionnel classique pour augmenter le nombre de canaux, chaque canal correspondant à un noyau de convolution par blocs. Les étages de réseaux CNN-RNN opèrent sur les trames de données radar ayant préalablement subi cette étape de convolution par blocs. Lors de l’entraînement, le système de détection d’objets se voit présenter séquentiellement trames de données en entrée du codeur spatio-temporel et des résultats de prédiction associés, c’est-à-dire des cartographies d’objets effectivement présents dans la scène. Le modèle est ainsi entraîné à coder une séquence de trames de données pour prédire à chaque instant la cartographie correspondante, , soit pour le décodeur : où et sont respectivement l’ensemble des caractéristiques fournies par le codeur spatio-temporel et son état interne après mise à jour à l’instant . La Fig. 4A représente une étape de la phase d’entrainement d’un exemple de système de détection d’objets selon la Fig. 3. Dans l’exemple représenté, le codeur spatio-temporel comprend étages en cascade, chaque étage comprenant un réseau CNN (réseau IR) et un réseau RNN, arrangés en série. L’état du codeur spatio-temporel à l’instant , après mise à jour, est par conséquent donné par . Un réseau convolutionnel par blocs est prévu en amont étages CNN-RNN, et un réseau IR est disposé en aval de la cascade d’étages CNN-RNN. Le codeur spatio-temporel reçoit séquentiellement en entrée des trames de données radar et le décodeur effectue une prédiction sur la base des dernières trames reçues, cette prédiction étant confrontée à une cartographie des objets existants dans la scène. Les paramètres des différents réseaux de neurones IR et RNN sont mis à jour après calcul de la fonction de perte et une rétropropagation du gradient visant minimiser l’erreur de prédiction. Une fois entraîné le système de détection peut être utilisé dans une phase d’inférence pour prédire une information relative aux objets présents dans la scène. La Fig. 4B représente une étape de la phase d’inférence du système de détection d’objets préalablement entrainé. A chaque instant , le codeur fournit à partir de son état avant mise à jour, et de la trame de données radar qu’il reçoit, , un ensemble de caractéristiques spatiales ainsi que l’état mis à jour , au décodeur qui en déduit une cartographie des objets détectés dans la scène. La représente de manière schématique l’architecture codeur-décodeur d’un système de détection d’objets selon un exemple du premier mode de réalisation de la présente invention. L’architecture de cet exemple de réalisation est de type U-net dont on trouvera une description dans l’article de O. Ronneberger et al. intitulé « U-Net : convolutional networks for biomedical image segmentation » publié dans Proc. of Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2015, pp. 234-241, Cette architecture comprend une branche de contraction, formée par le codeur spatio-temporel , et une branche d’expansion, formée par le décodeur . Le codeur spatio-temporel comprend deux étages 520, 530 en cascade (autrement dit ), chaque étage comprenant un réseau CNN (de type Inverted Residual Bottleneck) et un réseau RNN (de type Bottleneck LSTM), en série. Le réseau RNN du premier étage, 520, fournit, à chaque instant , son état interne au décodeur, via une première connexion temporelle saute-couche ( temporal skip connection ) et, de même, le réseau RNN du second couple, 530, fournit son état interne au décodeur, via une seconde connexion temporelle saute-couche. Le codeur spatio-temporel comprend en amont du premier étage au moins un réseau de neurones convolutionnels par blocs, 510, fournissant en sortie des blocs de taille où est le nombre de canaux (c’est-à-dire le nombre de noyaux de convolution et donc de caractéristiques spatio-temporelles), et sont respectivement la hauteur et la largeur des trames de données radar. Enfin, le codeur spatio-temporel comprend en aval de l’étage 530, un troisième et dernier étage un réseau CNN (de type Inverted Residual Bottleneck), 540. Le nombre de canaux est doublé entre réseaux CNN d’étages successifs et la largeur ainsi que la largeur des blocs sont divisés par 2. Autrement dit, . Le décodeur comprend trois étages de convolution 2D transposée, 550, 560, 570, suivi d’un étage de convolution, 580, permettant d’obtenir la cartographie des objets qui est l’information de sortie (par exemple carte de confiance ou segmentation sémantique de l’image de la scène). A chaque étage du codeur correspond un étage de convolution transposée du décodeur : l’étage 550 correspond au réseau CNN 540, l’étage 560 correspond à l’étage CNN-RNN, 530, et l’étage 560 correspond à l’étage CNN-RNN, 520. Chaque étage du décodeur reçoit les caractéristiques spatiales issues de l’étage correspondant (520,530, 540) du codeur via une connexion saute-couche ( skip connection ) et, le cas échéant, l’état interne du RNN appartenant à cet étage (520,530) via une connexion temporelle saute-couche ou TSC ( temporal skip connection ). Cette connexion TSC permet d’éviter la perte d’information temporelle le long du chemin de décodage. L’état interne ( , ) du RNN appartenant à un étage du codeur est concaténé au résultat de la convolution transposée fourni par l’étage précédent l’étage correspondant du décodeur. Ainsi par exemple, l’état interne du réseau RNN du second étage, 530, du codeur est concaténé ou additionné au résultat de la convolution transposée du premier étage, 550, du décodeur. De même, l’état interne du réseau CNN du premier étage, 520, du codeur est concaténé ou additionné au résultat de la convolution transposée du second étage, 560 du décodeur. La représente de manière schématique l’architecture d’un système de détection d’objet selon un second mode de réalisation de la présente invention. Ce second mode de réalisation se distingue du premier en ce qu’il permet de détecter les objets présents dans la scène en utilisant es différentes dimensions de distance, vitesse et azimuth/angle). Ce mode de réalisation permet donc d’exploiter l’ensemble des informations présente dans le signal radar. Suivant une première variante (non illustrée par les figures), des trames radar r k successives sont reçues à chaque intervalle de temps par un codeur spatio-temporel E RAD . Dans cette variante, les trames radar r k , intègrent trois informations de distance, vitesse et angle (R,D,A). Ces trames radars peuvent par exemple prendre la forme d’un tenseur, dans lequel deux des trois informations de distance, vitesse et angle (R,D,A) sont codées suivant les dimensions latérales (hauteur et largeur) du tenseur, et la troisième de ces informations est codée suivant la dimension de profondeur (les ‘canaux’) du tenseur. Une deuxième variante est illustrée par la . Cette variante se distingue de la première variante en ce que différentes vues (ou projections) du tenseur de mesures radar, par exemple des trames RA, RD et AD au sens défini précédemment sont utilisées pour détecter les objets présents dans la scène. Cette variante exploite donc de manière séparée deux à deux les dimensions de distance, vitesse et azimuth/angle, en utilisant une pluralité de codeurs spatio-temporeles. Le système de détection d’objets selon cette variante comprend autant de codeurs que de vues du tenseur de mesures, à savoir, dans l’exemple illustré trois codeurs , , ayant chacun la structure du premier mode de réalisation. Plus précisément, chacun de ces codeurs comporte le même nombre d’étages, chaque étage étant constitué d’un réseau CNN en série avec un réseau RNN. A chaque instant , les caractéristiques spatiales, , , issues des différents codeurs sont concaténées dans un espace de variables latentes multi-vue pour former une caractéristique spatiale composite , fournie à un ou plusieurs décodeurs, ici les décodeurs et . De manière similaire, les états internes des réseaux RNN des différents étages des codeurs , , , respectivement notés , , sont concaténés pour former un état interne composite transmis à l’étage correspondant de chacun des décodeurs, comme en Fig. 5. Ainsi, dans l’exemple représenté, chacun des décodeurs , peut bénéficier d’une information temporelle provenant non seulement du codeur correspondant ( , ) mais des trois codeurs ( , , ) associés aux 3 vues du tenseur de mesure. Les états internes composites , sont transmis aux décodeurs par une connexion temporelle saute-couche commune à l’ensemble des vues, désignée sur la figure par TMVSC ( Temporal Multi- View Skip Connection ). Dans l’exemple représenté, le décodeur permet de prédire la position des objets dans la scène dans un espace RA (distance, azimut) alors que le décodeur permet de prédire les positions de ces objets, autrement de les représenter dans un espace RD (distance, vitesse). La représente de manière plus détaillée l’opération de concaténation des états internes composites réalisée par la connexion TMVSC de la . Les états internes , , des réseaux RNN faisant partie des étages de rang des codeurs respectifs , , sont concaténés, le cas échéant après une étape de sous-échantillonnage ou de sur-échantillonnage permettant d’harmoniser leurs dimensions à , d’où un résultat de concaténation de taille qui fait ensuite l’objet d’une convolution 2D ( channelwise pooling ) permettant de réduire le nombre de canaux de à et donc de les utiliser au sein des étages du décodeur comme dans le premier mode de réalisation, en tant qu’état interne composite. Système de détection d’objets dans une scène à partir de trames de données radar de cette scène, lesdites trames ( ) se succédant temporellement, caractérisé en ce que ledit système comprend au moins un codeur spatio-temporel ( , , , ) et au moins un décodeur ( , , ), le codeur spatio-temporel étant destiné à recevoir lesdites trames et comprenant un étage ou plusieurs ( ) étages en cascade (520,530), chaque étage comprenant un réseau de neurones convolutionnel, CNN, et un réseau de neurones récurrent, RNN, arrangés en série, le codeur étant configuré pour fournir, en fonction de son état interne, et à chaque nouvelle trame de données reçue à un instant , un ensemble de caractéristiques spatiales et à mettre à jour son état interne en fonction de cette nouvelle trame, ledit état interne étant formé par les états internes des réseaux RNN des étages du codeur, le décodeur ( , , ) utilisant l’ensemble des caractéristiques spatiales à instant , ainsi optionnellement que l’état interne mis à jour par le codeur, , pour fournir une information de sortie (P k ) relative aux objets présents dans la scène. Système de détection d’objets dans une scène selon la revendication 1, caractérisé en ce que les trames ( ) de données radar sont obtenues par projection d’un tenseur de mesures radar dans un espace de dimension 2 ou constituent des tenseurs de dimension 3. Système de détection d’objets dans une scène selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que les trames ( ) de données radar donnent deux informations (RA,RD,AD), ou trois informations (RAD), parmi des informations de distance (R), d’angle d’arrivée (A) et de vitesse Doppler (D). Système de détection d’objets dans une scène selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que ladite information de sortie (P k ) comporte au moins une cartographie, notamment une cartographie donnant une probabilité de présence des objets en chaque point de la scène. Système de détection d’objets dans une scène selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que ladite information de sortie comporte une cartographie constituant une segmentation sémantique de la scène sous forme d’image et donnant pour chaque pixel de l’image une classe à laquelle il appartient, parmi une pluralité de classes possibles. Système de détection d’objets dans une scène selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le réseau convolutionnel de l’étage ou de chaque étage de la cacade d’étages du codeur est un réseau à convolutions séparables, par exemple un réseau de type Inverted Residual Bottleneck. Système de détection d’objets dans une scène selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le réseau récurrent de l’étage ou de chaque étage de la cascade d’étages du codeur est un réseau à convolutions séparables, par exemple un réseau ConvLSTM, en particulier un réseau de type Bottleneck LSTM. Système de détection d’objets dans une scène selon la revendication 6 ou 7, caractérisé en ce que le codeur comprend en aval de la cascade d’étages un dernier étage (540) constitué d’un réseau convolutionnel à convolutions séparables, par exemple un réseau de type Inverted Residual Bottleneck. Système de détection d’objets dans une scène selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le décodeur comprend une pluralité d’étages en cascade (550,560,570), chaque étage du décodeur étant configuré pour effectuer une convolution transposée. Système de détection d’objets dans une scène selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’au moins un étage du décodeur (550,560,570) reçoit, via une connexion saute-couche, une caractéristique spatiale fournie par un étage correspondant du codeur ainsi qu’optionnellement l’état interne du réseau de neurones récurrent appartenant à cet étage. Système de détection d’objets dans une scène selon l’une des revendications 1 à 10, caractérisé en ce qu’il comprend une pluralité de codeurs ( , , ), chaque codeur étant destiné à recevoir des trames de données radar obtenues par projection d’un tenseur de mesures radar ( ) sur un espace distinct de dimension 2, chaque codeur étant configuré pour fournir, en fonction de son état interne, et à chaque nouvelle trame de données reçue à un instant , un ensemble (F k,RA ;F k,RD ;F k,AD ) de caractéristiques spatiales et à mettre à jour son état interne en fonction de cette nouvelle trame ; et ledit au moins un décodeur étant configuré pour utiliser lesdits ensemble des caractéristiques spatiales (F k RA ;F k RD ;F k AD ) à instant , ainsi optionnellement que les états internes mis à jour par lesdits codeurs pour fournir l’information de sortie (P k ). Système de détection d’objets dans une scène selon la revendication 11, caractérisé en ce qu’au moins un étage du décodeur reçoit, via une connexion saute-couche, une caractéristique spatiale composite (F k RA D ) résultant de la concaténation de caractéristiques spatiales (F k RA ;F k RD ;F k AD ) fournies par des étages correspondants de même rang des différents codeurs ainsi qu’optionnellement un état interne composite ( ) obtenu à partir des états internes ( ) des réseaux de neurones récurrents appartenant aux étages correspondants de même rang ( ) des différents codeurs.