Brevet FR3143164A1 — publié le 20240614

Procédé de détection d’objets dans une scène, le procédé comprenant les étapes suivantes : - acquisition d’une pluralité de secteurs d’image d’une scène par au moins un capteur d’images (1), - prétraitement de chacun des secteurs d’image pour corriger au moins une irrégularité d’image, - construction de segments d’image de la scène, chaque segment d’image étant construit à partir d’au moins deux secteurs d’image prétraités, - traitement des segments d’image par un algorithme de traitement en fonction d’un type de scène observée, - détection d’objets dans chaque segment d’image par un réseau de neurones, - reconstruction de l’image de la scène à partir desdits segments d’image. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé et système de détection d’objets dans une scène maritime ou terrestre. La présente invention concerne un procédé de détection d’objets dans une scène maritime et/ou terrestre. Elle concerne aussi un système de détection d’objets dans une scène maritime et/ou terrestre. Etat de la technique antérieure Un sujet relativement ignoré de la littérature en détection d’objet est la qualité des images d’entrée. Les images sortant de la caméra ont une dynamique 14 bits et l’infrarouge a comme particularité d’avoir des changements importants d’intensité sur la scène mais localement des contrastes assez faibles. Passer une image sans traitement au préalable dans un réseau de détection ne permet pas la meilleure performance de détection et nombre de traitements connus de la littérature ne donnent pas de bons résultats. De plus, les caméras infrarouges sont utilisées dans une variété d'applications d'imagerie pour capturer des images infrarouges. Par exemple, des caméras infrarouges peuvent être utilisées pour la détection de visage, la détection d’objets terrestres et éventuellement maritimes en complément. Pour beaucoup de praticiens du secteur, améliorer le traitement des données en amont du réseau de détection n’est pas obligatoire et l’attention se porte principalement sur le réseau de détection. De nombreuses publications proposent de faire des traitements très simples. Certaines publications cherchent à optimiser le traitement des images (par exemple pour des images couleurs) pour avoir la meilleure performance possible de détection. On connaît notamment de l’état de l’art le document US2014168439A1. Ce document décrit des systèmes et procédés fournissant des techniques de traitement et des modes de fonctionnement pour des caméras infrarouges pour des applications maritimes. Par exemple, un système de caméra infrarouge pour embarcation est décrit pour surveiller le périmètre de l'embarcation afin de détecter une condition d'homme à la mer. Les images infrarouges peuvent être traitées, par exemple, sur la base du mode de fonctionnement homme à la mer ou d'autres modes de fonctionnement sélectionnables pour le système de caméra infrarouge. Une alerte peut être fournie et un projecteur et/ou une caméra à champ de vision étroit peuvent être dirigés vers une zone d'intérêt si une condition d'homme à la mer existe. Il existe généralement un certain nombre d'inconvénients pour les approches de mise en œuvre de traitements destinés à des détections terrestre et maritime classiques pour les caméras infrarouges, comme par exemple la détection de petits objets qui reste difficile. Le but de la présente invention est de résoudre au moins un des inconvénients cités. Cet objectif est atteint avec un procédé de détection d’objets dans une scène, le procédé comprenant les étapes suivantes : - acquisition d’une pluralité de secteurs d’image d’une scène par au moins un capteur d’images, - prétraitement de chacun des secteurs d’image pour corriger au moins une irrégularité d’image, - construction de segments d’image de la scène, chaque segment d’image étant construit à partir d’au moins deux secteurs d’image prétraités, - traitement des segments d’image par un algorithme de traitement en fonction d’un type de scène observée, - détection d’objets dans chaque segment d’image par un réseau de neurones, - reconstruction de l’image de la scène à partir desdits segments d’image. Avantageusement, l’au moins un capteur d’images peut correspondre à un capteur d’images rotatif ou à un capteur d’images fixe. Le prétraitement permet de retirer les pixels morts du secteur et de réduire le bruit (photonique, électronique, fixe) de chacun des secteurs d’image. On entend par « secteur d’image » un morceau d’image d’une image, et notamment d’une image dite panoramique. On entend par « segment d’image » une image construite à partir d’au moins deux secteurs d’image. Préférentiellement, un segment d’image est construit à partir de trois secteurs d’image. Le fait de construire des segments d’image plutôt que d’utiliser des secteurs d’image pour la détection permet au réseau de neurones de détecter des objets qui ne tiennent pas sur un seul secteur d’image. Le traitement des segments d’image a pour but d’homogénéiser l’apparence et la dynamique des images vues par le réseau de neurones. Ceci facilite la capacité du réseau à avoir des performances maximales sur des scènes non vues. Cette homogénéité permet donc une meilleure performance du réseau. Pour le cas de la détection d’objets dans une scène terrestre, le traitement rajoute également une image représentant la différence de l’image courante par rapport à la moyenne glissante des images précédentes. L’ajout de cette image permet d’introduire une information temporelle utile à la détection, en particulier pour les objets petits, flous ou peu contrastés. Une partie du traitement pour la détection d’objets dans une scène terrestre est adaptée pour faire une option d’affichage de l’image du capteur d’images. Le procédé peut également comprendre l’étape suivante : - pistage du ou des objets détectés par un algorithme de suivi dans ladite image de la scène reconstruite, le ou les objets détectés étant associés à une catégorie de pistage. Le pistage d’un objet consiste à appairer temporellement les détections d’objets en se basant sur le mouvement et la similarité. Le pistage de l’objet détecté peut comprendre la mise en correspondance de l’objet détecté d’une détection N avec l’objet détecté d’une détection précédente N-1 par l’algorithme de suivi. Le ou les objets détectés peuvent être associés à au moins une des catégories de pistage suivantes : - alarme, - piste. Lors de l’étape de détection, le réseau de neurones propose une classe de cible (par exemple bateau à voile, humain, etc.) lorsqu’un objet est détecté. L’objet détecté est alors classé dans ladite classe de cible proposée. La catégorisation 'alarme' ou 'piste' intervient lors de l’étape du pistage. Une détection du réseau de neurones est associée à une alarme dès lors qu'elle ne fait pas partie de la catégorie piste. Une piste est formée lorsque plusieurs alarmes ont temporellement été appairées, par exemple selon des critères de mouvement, de similarité et un score de détection. Les pistes correspondent donc à des pistes confirmées par appairage de l’algorithme de suivi. Le choix de la classe de l’objet détecté est affiné lors du pistage. En effet, lorsqu’un objet détecté est associé à la catégorie piste, la classe choisie peut être celle qui a été la plus proposée par le réseau de neurones pour l'objet considéré. Un filtrage des objets catégorisés peut être paramétré par l'utilisateur. Selon un mode de réalisation, l’étape de prétraitement peut également comprendre une étape de transformation de l’image selon une transformation géométrique. Le prétraitement permet de reconstruire, par collage du contenu des secteurs, une image dite panoramique, correspondant à un bandeau de surveillance horizontal sachant que les images sont verticalement alignées par propriété du ou des capteurs d’images en rotation ou non. L'apparence des objets étant légèrement affectée par les déformations, la correction des déformations avant la détection permet d’optimiser ladite détection. En effet, une ligne droite peut par exemple devenir une courbe suite à une déformation. Il est donc préférable de corriger l’image avant de programmer une détection d’objet. L’étape du traitement des segments d’image, lorsqu’une scène terrestre est observée, peut comprendre les étapes suivantes, pour chacun des segments d’image : - conversion du segment d’image selon un premier, un deuxième et un troisième paramètre de conversion, trois segments d’image de sortie étant obtenus puis moyennés entre eux, - détermination d’une image des différences à partir du segment d’image et d’une moyenne glissante des segments d’image convertis, - conversion de l’image des différences selon un quatrième paramètre de conversion, - concaténation du segment d’image et de l’image des différences convertis. Le traitement pour la détection d’objets dans une scène terrestre, ici appelé « traitement terrestre », soit pour la détection de cibles terrestres, donne une meilleure image. Ce traitement terrestre permet une implémentation sur processeur graphique très rapide. Il permet également de rehausser tous les contrastes du segment d’image, tout en conservant une certaine hiérarchie locale des intensités (un objet plus clair que son environnement va le rester dans un certain voisinage). A l’inverse un CLAHE classique permet, en fonction des paramètres choisis, soit de bien rehausser les contrastes locaux, soit de conserver une certaine hiérarchie locale des intensités, mais pas les deux. Le CLAHE est une technique connue utilisée pour améliorer le contraste local d'une image. De plus, dans une certaine mesure, CLAHE rehausse certains détails de manière uniforme alors qu’ils n’étaient pas de même contraste dans l’image originale. Ceci est beaucoup moins le cas avec le traitement terrestre selon l’invention. Il donne une image assez naturelle et agréable à regarder pour un humain. Il aide également le réseau de neurones à correctement détecter les objets présents dans chaque segment d’image. Toujours dans le cas de cibles terrestres, apporter une information temporelle à l’image fournie au réseau de neurones permet une performance accrue dans le cadre de la distinction des objets peu contrastés et/ou petits. L’image fournie au réseau de neurones correspond à un segment d’image traité par le traitement. En ce qui concerne la concaténation, cette étape permet de produire une image à deux canaux. Passer une image à plusieurs canaux dans le réseau de neurones permet d’optimiser les performances de détection. L’étape de conversion du segment d’image peut comprendre les étapes suivantes : - détermination de trois jeux de paramètres, pour chaque jeu de paramètres : - détermination d’une transformation à partir du jeu de paramètres, - application de la transformation sur le segment d’image. L’étape du traitement des segments d’image, lorsqu’une scène maritime est observée, peut comprendre les étapes suivantes, pour chacun des segments d’image : - modification d’au moins un paramètre du segment d’image, - application d’une transformation affine par morceaux sur le segment d’image modifié. La modification d’au moins un paramètre du segment d’image est obtenue en retirant l’information basse fréquence de l’image, ce qui équivaut à retirer une version fortement floutée de l’image d’entrée. Cette modification provoque une compression de la dynamique. Le traitement pour la détection de scène maritime, appelé « traitement maritime », soit pour la détection de cibles maritimes, fait appel à une transformation affine par morceaux adaptative. Comme les contrastes dans les extrêmes de la dynamique de l’image originale sont peu nécessaires dans la détection de cibles maritime, cette transformation permet de concentrer la dynamique de l’image sur l’essentiel de l’information nécessaire à la détection. Suivant encore un autre aspect de l'invention, il est proposé un système de détection d’objets dans une scène maritime ou terrestre, le système comprenant : - au moins un capteur d’images agencé pour acquérir plusieurs secteurs d’image d’une scène observée, - un module de traitement agencé et/ou programmé pour appliquer le procédé selon l’invention. Suivant encore un autre aspect de l'invention, il est proposé un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Description des figures et modes de réalisation D’autres avantages et particularités de l’invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée de mises en œuvre et de modes de réalisation nullement limitatifs, et des dessins annexés suivants : est une vue schématique d’un système selon un mode de réalisation de l’invention. est un ordinogramme du traitement terrestre selon un mode de réalisation de l’invention. est un ordinogramme d’une étape du traitement terrestre selon un mode de réalisation de l’invention. est une image terrestre CLAHE. est le premier canal d’une image terrestre traitée par le traitement terrestre selon un mode de réalisation de l’invention. est une image maritime CLAHE. est une image maritime traitée par le traitement maritime selon un mode de réalisation de l’invention. Ces modes de réalisation n’étant nullement limitatifs, on pourra notamment considérer des variantes de l’invention ne comprenant qu’une sélection de caractéristiques décrites ou illustrées par la suite isolées des autres caractéristiques décrites ou illustrées (même si cette sélection est isolée au sein d’une phrase comprenant ces autres caractéristiques), si cette sélection de caractéristiques est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l’invention par rapport à l’état de la technique antérieure. Cette sélection comprend au moins une caractéristique de préférence fonctionnelle sans détails structurels, et/ou avec seulement une partie des détails structurels si cette partie uniquement est suffisante pour conférer un avantage technique ou à différencier l’invention par rapport à l’état de la technique antérieure. On va tout d’abord décrire, en référence à la , un système configuré pour la détection d’objets dans une scène maritime et/ou terrestre. Le système présenté met en œuvre le procédé selon l’invention. Le système comprend au moins un capteur d’images rotatif 1 agencé pour acquérir plusieurs secteurs d’image infrarouge d’une scène. Dans un premier mode de réalisation, le système comprend un seul capteur d’images 1. Le capteur d’images 1 est rotatif afin d’acquérir plusieurs secteurs de l’environnement en suivant un panorama. Le capteur d’images rotatif 1 correspond, dans un mode de réalisation préféré, à un capteur d’images rotatif 1 infrarouge. Le capteur d’images peut faire une rotation dans le sens des aiguilles d’une montre et vice versa. Le capteur d’images 1 peut tourner selon un angle de rotation de 360 degrés. Dans un autre mode de réalisation, le système comprend plusieurs capteurs d’images 1 positionnés autour d’un axe. Chaque capteur d’images 1 est alors configuré pour acquérir plusieurs secteurs de l’environnement sur une portion de panorama limitée. Par exemple, chaque capteur d’images 1 peut tourner selon un angle de rotation de 30 degrés en fonction du nombre de capteurs d’image présents. L’invention peut s’appliquer à d’autres systèmes déplaçant ou tournant comme présenté. Selon d’autres modes de réalisation, le capteur d’images peut correspondre à un ou plusieurs capteurs d’images fixes. Dans le cas où un seul capteur d’images fixe est utilisé, celui-ci est préférentiellement un capteur d’images grand angle. On entend par un capteur d’images « grand angle » un capteur d’images qui acquière des images ayant un angle de vue plus large que celui d’un capteur d’images classique. Le système comprend également un module de traitement (non représenté sur la ) agencé et/ou programmé pour : - prétraiter chacun des secteurs d’image pour corriger au moins une irrégularité d’image, - construire des segments d’image de la scène, chaque segment d’image étant construit à partir d’au moins deux secteurs d’image prétraités, - traiter les segments d’image par un algorithme de traitement en fonction d’un type de scène observée, - détecter des objets dans chaque segment d’image par un réseau de neurones, - reconstruire l’image de la scène à partir desdits segments d’image. Lors de la rotation du capteur d’images infrarouges 1, celui-ci est configuré pour acquérir plusieurs images selon des angles de rotation différents. Ces images prises à des temps différents correspondent à des secteurs d’image. En fonction du modèle de capteur d’images et de son paramétrage, celui-ci peut aller de quelques secteurs d’image à des centaines. En sortie de capteur d’images, le module de traitement est configuré pour prétraiter ces secteurs d’image. Les secteurs d’image sont alors transformés par le module de traitement selon une transformation géométrique qui corrige les déformations du capteur d’images. Cette transformation géométrique positionne les pixels du secteur d’image dans un repère sphérique. Suite à cette transformation géométrique, les pixels du bord gauche d’un secteur d’image correspondent à des photons vus par le capteur d’images provenant d’un même angle horizontal par rapport audit capteur d’images. Il en va de même pour les pixels du bord droit. Le module de traitement est configuré pour faire en sorte que l’angle relatif des pixels intermédiaires par rapport à l’angle correspondant aux bords du secteur d’image soit linéairement dépendant de leur coordonnée pixellique dans l’image. Le même phénomène est forcé verticalement. Avec des notations mathématiques, soit des coordonnées et entiers, compris entre et et et respectivement, correspondant aux coordonnées d’un pixel dans l’image de largeur et hauteur , alors l’angle horizontal vérifie en chaque pixel que: De même l’angle vertical vérifie en chaque pixel que: Lorsque l’étape de prétraitement des secteurs d’image est finalisée, le module de traitement est configuré pour construire des segments d’image. Chaque segment d’image est construit à partir de trois secteurs d’image, idéalement sans recouvrement sauf pour le dernier secteur si le nombre de secteurs d’image n’est pas multiple de trois. Dans certains modes de réalisation, un segment d’image est construit à partir de trois secteurs d’image avec un recouvrement partiel entre chaque secteur d’image. On entend par recouvrement partiel, un recouvrement dans lequel la superposition des secteurs d’image est inférieure à une superposition totale. De manière générale, les tailles des segments d’image peuvent correspondre à 2160x1280 (Spynel X), 1536x640 (Spynel S) ou bien 1920x512 (Spynel M). Dans un autre mode de réalisation, le module de traitement peut être configuré pour construire, à partir des secteurs d’image acquis, une image panoramique de la scène environnante. Dans ce cas, le module de traitement est alors configuré pour découper ladite image panoramique en segments d’image selon l’invention. Le module de traitement est ensuite configuré pour traiter séparément les segments d’image via un algorithme de traitement en fonction du type de scène observée par le capteur d’images. Trois types de scène peuvent être observées : une scène maritime, une scène terrestre, une scène maritime et terrestre. Les segments d’image sont traités en tant qu’image pour les algorithmes de traitements dits « maritime » et « terrestre ». Le module de traitement est donc configuré pour traiter les segments d’image différemment en fonction du type de scène observé. Le module de traitement est configuré pour utiliser le traitement dit « maritime » lorsqu’une scène ou un morceau de scène maritime est observé par le capteur d’images. Le module de traitement est configuré pour utiliser le traitement dit « terrestre » lorsqu’une scène ou un morceau de scène terrestre est observé par le capteur d’images. La illustre un ordinogramme du traitement appliqué par le module de traitement lorsqu’une scène terrestre est observée selon l’invention. Le traitement terrestre se décompose en plusieurs étapes. L’image avant détection, soit le segment d’image d’entrée, est convertie 2a selon une conversion multi échelle afin d’obtenir une image sur huit bits. Pour chacun des segments d’image, le module de traitement est configuré pour: - convertir 2a le segment d’image selon un premier, un deuxième et un troisième paramètre de conversion, trois segments d’image de sortie étant obtenus puis moyennés entre eux, - déterminer 2b une image des différences à partir du segment d’image et d’une moyenne glissante des segments d’image convertis, - convertir 2c l’image des différences selon un quatrième paramètre de conversion, - concaténer 2d le segment d’image et l’image des différences convertis. L’étape 2a est découpée en sous étapes selon la . Le module de traitement est configuré pour déterminer A1 trois jeux de paramètres et pour chaque jeu de paramètres : - déterminer une transformation A2 à partir du jeu de paramètres, - appliquer la transformation A3 sur le segment d’image. Le module de traitement est alors configuré pour calculer (étape A1 de la ), pour une image d’entrée, soit un segment d’image, des histogrammes locaux sur trois tailles de voisinages locaux. Les trois tailles peuvent correspondre aux tailles suivantes par exemple: taille 1: 256x256, taille 2: 128x64, taille 3: 16x16. Une taille de voisinage local correspond à un paramètre de conversion. Ici, nous avons donc trois paramètres de conversion définis. Pour les deux plus grandes tailles de voisinages locaux, ces histogrammes sont utilisés par le module de traitement pour récupérer des quantiles prédéterminés (étape A2 de la ). Dans le cas de la présente invention, le module de traitement est configuré pour récupérer le quantile minimum, le quantile maximum et des quantiles à 1 % et 99 %. Le module de traitement est ensuite configuré pour, sur chaque voisinage, appliquer une transformation affine par morceau (étape A3 de la ). C’est-à-dire que le module de traitement est configuré pour projeter linéairement sur l’intervalle [0, 25.5] les pixels entre la valeur minimum de l’image et le quantile à 1 % de l’image. Le module de traitement est également configuré pour projeter linéairement sur [25.5, 229.5] les valeurs contenues entre le quantile à 1 % et le quantile à 99 % et le reste sur [229.5, 255]. Le module de traitement, dans le cas de la plus petite taille, est configuré pour réaliser une transformation linéaire du minimum au maximum vers [0, 255]. Une image flottante, c’est à dire une image encodée avec des nombres flottants, est obtenue en sortie pour chaque taille de voisinages locaux. Ces images sont alors moyennées pour les trois tailles de voisinages locaux, puis converties en entiers sur huit bits. Le module de traitement est ensuite configuré pour calculer une image des différences à la moyenne glissante (étape 2b de la ) à cette position de l’image avant détection. Afin de calculer l’image des différences, le module de traitement soustrait la moyenne glissante des images d’entrée (soit les segments d’image avant détection) au segment d’image d’entrée (facteur 0.95). Le module de traitement est ensuite configuré pour convertir (2c sur la ) l’image des différences en la moyenne glissante selon une conversion simple échelle. C’est-à-dire que la conversion opère de la même manière qu’expliqué précédemment mais avec une seule taille de voisinage. Le module de traitement est configuré pour calculer des histogrammes locaux sur une taille de voisinage local. Ici la taille 2 est utilisée. La taille 2 correspond au quatrième paramètre de conversion qui est, dans ce mode de réalisation, similaire à un des trois premiers paramètres de conversion définis plus haut. Une fois le segment d’image ainsi traité, le module de traitement est configuré pour arrondir les valeurs des pixels aux entiers. Le module de traitement peut également être configuré pour ensuite multiplier le signal par une constante. Le duo « image courante » et « image des différences » produit est concaténé (étape 2d de la ) par le module de traitement puis transmis au réseau de neurones pour la détection. On entend par « image courante » le segment d’image le plus récent disponible, soit le segment d’image d’entrée au traitement. Une soustraction de cent vingt-sept est réalisée avant de fournir l’image au réseau de neurones. C’est-à-dire que le module de traitement est configuré pour centrer le signal, ici en soustrayant cent vingt-sept. On peut voir en se référant à la une image terrestre CLAHE et, en , le premier canal de l’image terrestre de la traitée par le traitement dit terrestre selon l’invention. Le traitement dit « maritime » est configuré pour retirer l’information basse fréquence de l’image, soit du segment d’image, en retirant une version fortement floutée de l’image d’entrée, l’image d’entrée ayant un encodage sur quatorze bits. Le module de traitement est configuré pour ensuite appliquer une transformation affine par morceaux à l’aide des quantiles de l’image. Plus particulièrement, le module de traitement est configuré pour, avec les paramètres suivants proposés, projeter linéairement sur l’intervalle [0, 25.5] les pixels entre la valeur minimum de l’image et le quantile à 1 % de l’image. Le module de traitement est également configuré pour projeter linéairement sur [25.5, 229.5] les valeurs contenues entre le quantile à 1 % et le quantile à 99 % et le reste sur [229.5, 255]. Une fois le segment d’image ainsi traité, le module de traitement est configuré pour arrondir les valeurs des pixels aux entiers et soustraire cent vingt-sept avant de fournir l’image au réseau de neurones. Cette étape de projection correspond à la normalisation avant l'exécution d'un réseau de neurones. C’est-à-dire que le module de traitement est configuré pour centrer le signal, ici en soustrayant cent vingt-sept. Le module de traitement peut également être configuré pour ensuite multiplier le signal par une constante. On peut voir en se référant à la une image maritime CLAHE et, en , l’image maritime de la traitée par le traitement dit maritime selon l’invention. Dans un mode de réalisation où une scène maritime et terrestre est observée par le capteur d’image, le traitement maritime ainsi que le traitement terrestre peuvent être utilisés par le module de traitement 2. Lorsque les segments d’image ont été traités en fonction du type de scène observée, le module de traitement est configuré pour détecter un ou des objets dans chaque segment d’image traité via un réseau de neurones. En ce qui concerne le réseau de neurones, une architecture de réseau basée sur TTFNet (Training-Time-Friendly Network) est utilisée. Tout autre type de réseau compatible peut être utilisé dans d’autres modes de réalisation. Le réseau de neurones est configuré pour retourner un tableau par exemple des cent détections de scores les plus élevés. Cela permet d’éliminer les détections en dessous d’un seuil défini par l’utilisateur. Le module de traitement peut également être configuré pour utiliser un algorithme supplémentaire afin de filtrer les détections doubles. Dans un mode de réalisation particulier, l’algorithme supplémentaire est un l’algorithme de « non-maximum suppression » (NMS). L’étape de détection permet alors de détecter les objets présents ou non dans chaque segment d’image. Le module de traitement est alors configuré pour construire une image panoramique de la scène à partir des segments d’image traités par le réseau de neurones. Le module de traitement est enfin configuré pour pister lesdits objets détectés de la scène reconstruite via un algorithme de suivi dans ladite image, le ou les objets détectés étant associés à une catégorie de pistage. Les détections sont mises en correspondance avec les détections précédentes, via l’algorithme de suivi. Les objets détectés sont alors classés dans une des classes suivantes : alarme ou piste. Les objets sont ensuite filtrés selon des règles définies par l’utilisateur, puis lui sont transmis. L’image panoramique peut être affichée à l’utilisateur et les objets détectés peuvent être affichés en surimpression par exemple sur cette image panoramique. Typiquement au moins un des moyens du dispositif selon l’invention précédemment décrits, de préférence chacun des moyens du dispositif selon l’invention précédemment décrit, est un moyen technique. Typiquement, chacun des moyens du dispositif selon l’invention précédemment décrits peut comprendre au moins un ordinateur, une unité centrale ou de calcul, un circuit électronique analogique (de préférence dédié), un circuit électronique numérique (de préférence dédié) et/ou un microprocesseur (de préférence dédié) et/ou des moyens logiciels. Bien sûr, l’invention n’est pas limitée aux exemples qui viennent d’être décrits et de nombreux aménagements peuvent être apportés à ces exemples sans sortir du cadre de l’invention. Bien entendu, les différents modes de réalisation, caractéristiques, formes et variantes de l’invention peuvent être associés les uns avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où ils ne sont pas incompatibles ou exclusifs les uns des autres. En particulier tous les modes de réalisation et variantes décrits précédemment sont combinables entre eux. Procédé de détection d’objets dans une scène, le procédé comprenant les étapes suivantes : - acquisition d’une pluralité de secteurs d’image d’une scène par au moins un capteur d’images (1), - prétraitement de chacun des secteurs d’image pour corriger au moins une irrégularité d’image, - construction de segments d’image de la scène, chaque segment d’image étant construit à partir d’au moins deux secteurs d’image prétraités, - traitement des segments d’image par un algorithme de traitement en fonction d’un type de scène observée, - détection d’objets dans chaque segment d’image par un réseau de neurones, - reconstruction de l’image de la scène à partir desdits segments d’image. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’au moins un capteur d’images correspond à un capteur d’images rotatif ou à un capteur d’images fixe. procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le procédé comprend également l’étape suivante : - pistage du ou des objets détectés par un algorithme de suivi dans ladite image de la scène reconstruite, le ou les objets détectés étant associés à une catégorie de pistage. Procédé selon la revendication 3, dans lequel le pistage de l’objet détecté comprend la mise en correspondance de l’objet détecté d’une détection N avec l’objet détecté d’une détection précédente N-1 par l’algorithme de suivi. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le ou les objets détectés sont associés à au moins une des catégories de pistage suivantes : - alarme, - piste. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de prétraitement comprend également une étape de transformation de l’image selon une transformation géométrique. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape du traitement des segments d’image, lorsqu’une scène terrestre est observée, comprend les étapes suivantes, pour chacun des segments d’image: - conversion (2a) du segment d’image selon un premier, un deuxième et un troisième paramètre de conversion, trois segments d’image de sortie étant obtenus puis moyennés entre eux, - détermination d’une image des différences (2b) à partir du segment d’image et d’une moyenne glissante des segments d’image convertis, - conversion (2c) de l’image des différences selon un quatrième paramètre de conversion, - concaténation (2d) du segment d’image et de l’image des différences convertis. Procédé selon la revendication 7, dans lequel l’étape de conversion du segment d’image comprend les étapes suivantes : - détermination (A1) de trois jeux de paramètres, Pour chaque jeu de paramètres : - détermination d’une transformation (A2) à partir du jeu de paramètres, - application de la transformation (A3) sur le segment d’image. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape du traitement des segments d’image, lorsqu’une scène maritime est observée, comprend les étapes suivantes, pour chacun des segments d’image : - modification d’au moins un paramètre du segment d’image, - application d’une transformation affine par morceau sur le segment d’image modifié. Système de détection d’objets dans une scène maritime ou terrestre, le système comprenant : - au moins un capteur d’images (1) agencé pour acquérir plusieurs secteurs d’image d’une scène observée, - un module de traitement agencé et/ou programmé pour appliquer le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9.