Brevet FR3151421A1 — publié le 20250124

L’invention concerne un procédé (100) de traitement d’une pluralité d’images acquises par une caméra embarquée sur un véhicule spécifique, chaque image de la pluralité d’images étant associée à un instant d’acquisition respectif, le procédé permettant notamment de déterminer (160) un indice de détection de véhicule prioritaire indiquant une probabilité qu’un véhicule détecté sur des images de la pluralité d’images soit un véhicule prioritaire. Figure de l’abrégé : [Fig. 2] Procédé de traitement d’une pluralité d’images acquises par une caméra embarquée sur un véhicule spécifique La présente divulgation concerne le domaine des fonctions d’aides à la conduite de véhicules. Dans le cadre de fonctions d’aide à la conduite de véhicules, et notamment dans le cadre de fonctions de conduite autonome de véhicules, il est avantageux de pouvoir détecter les véhicules prioritaires qui circulent, notamment pour leur faciliter le passage. Un véhicule prioritaire peut par exemple correspondre à un véhicule de police, un véhicule sanitaire tel qu’une ambulance ou un véhicule sanitaire léger, un camion de pompier, un engin de travaux, etc. Ces véhicules sont notamment pourvus de feux d’urgence clignotants et éventuellement de sirènes lorsqu’ils sont en intervention pour avertir les autres conducteurs de leur présence. La présente divulgation présente une solution permettant d’aider à la détection de ce type de véhicules lors de leur intervention. Résumé A cet égard, il est proposé un procédé de traitement d’une pluralité d’images acquises par une caméra embarquée sur un véhicule spécifique, chaque image de la pluralité d’images étant associée à un instant d’acquisition respectif, le procédé comprenant les opérations suivantes : - détecter au moins un véhicule circulant dans le même sens que le véhicule spécifique à partir de la pluralité d’images acquises ; - déterminer, pour un véhicule détecté, une pluralité de zones d’intérêt du véhicule partagées par des images de la pluralité d’images et étant susceptible de comprendre au moins un feu d’urgence clignotant d’un véhicule prioritaire ; - détecter les lumières présentes sur les images de la pluralité d’images ; - construire un historique indiquant, pour chaque image de la pluralité d’images, une présence ou une absence d’une lumière dans chacune des zones d’intérêt à partir des lumières détectées ; - déterminer, pour au moins une zone d’intérêt, un indice de confiance de zone à partir des informations associées à la zone d’intérêt concernée répertoriées dans l’historique ; et - déterminer un indice de détection de véhicule prioritaire indiquant une probabilité que le véhicule détecté soit un véhicule prioritaire à partir d’un indice de confiance de zone d’au moins une zone d’intérêt du véhicule détecté. Optionnellement, la détermination d’un indice de confiance de zone d’une zone d’intérêt comprend, lorsqu’une lumière de même couleur a été détectée sur plusieurs images de la pluralité d’images comme comprise au moins en partie dans la zone d’intérêt, une détermination d’au moins une caractéristique parmi : - une fréquence de clignotement de la lumière détectée ; - une variance de clignotement de la lumière détectée ; - une durée moyenne des phases pendant laquelle la lumière détectée est allumée ; ou - une durée moyenne des phases pendant laquelle la lumière détectée est éteinte. Selon cette option, l’indice de confiance associé à une zone d’intérêt du véhicule détecté est déterminé à partir de l’au moins une caractéristique. Optionnellement, un indice de confiance de zone est associé à une couleur spécifique, de sorte qu’une zone d’intérêt spécifique est associée à une pluralité d’indices de confiance lorsqu’une pluralité de lumières de couleurs différentes ont été détectées respectivement sur plusieurs images de la pluralité d’images comme présentes dans la zone d’intérêt. Optionnellement, le procédé comprend en outre les opérations suivantes : - déterminer, pour un véhicule détecté, au moins une région d’intérêt comprenant plusieurs zones d’intérêt ; - déterminer, pour chaque région d’intérêt, un indice de confiance de région, l’indice de confiance de région d’une région d’intérêt étant déterminé à partir d’au moins un indice de confiance de zone d’une zone d’intérêt appartenant à la région d’intérêt. Selon cette option, un indice de détection de véhicule prioritaire est déterminé à partir d’un indice de confiance de région d’au moins une région d’intérêt. Optionnellement, le procédé comprend en outre l’opération suivante : - classifier une zone d’intérêt comme étant active ou inactive en fonction d’une valeur d’un indice de confiance qui lui est associé. Dans cette option, un indice de confiance de région d’une région d’intérêt est également déterminé à partir d’un poids calculé en fonction d’au moins l’un parmi : a) un positionnement des zones d’intérêt classifiées comme étant actives dans une région d’intérêt ; ou b) une couleur associée aux zones d’intérêt classifiées comme étant actives dans une région d’intérêt. Optionnellement, un véhicule détecté spécifique est une voiture ou un camion ; et l’au moins une région d’intérêt spécifique déterminé pour le véhicule détecté spécifique comprend au moins une région d’intérêt parmi : a) une première région d’intérêt correspondant à une partie supérieure du véhicule spécifique positionnée au niveau du toit sur l’image ; ou b) une deuxième région d’intérêt correspondant à une bande centrale du véhicule spécifique et s’étendant entre les deux feux avant du véhicule spécifique. Optionnellement, la deuxième région d’intérêt est dépourvue des clignotants du véhicule. Optionnellement, un véhicule détecté spécifique est une moto et la pluralité de zones d’intérêt de la moto comprend au moins une zone d’intérêt parmi : a) une première zone d’intérêt correspondant à une première bande latérale s’étendant d’une première extrémité du pare-brise de la moto et comprenant un premier rétroviseur de la moto ; b) une deuxième zone d’intérêt s’étendant entre deux extrémités du pare-brise de la moto situées sur un même plan horizontal ; ou c) une troisième zone d’intérêt correspondant à une deuxième bande latérale s’étendant d’une deuxième extrémité du pare-brise de la moto et comprenant un deuxième rétroviseur de la moto. Optionnellement, lorsque l’indice de détection de véhicule prioritaire est supérieur à un seuil de détection prédéterminé pour un véhicule détecté, le procédé comprend en outre l’opération suivante : - identifier le véhicule détecté comme correspondant à un véhicule prioritaire. La demande porte également sur un dispositif de traitement de données configuré pour mettre en œuvre l’un quelconque des procédés décrits dans la présente divulgation. La demande porte en outre sur un produit programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre de l’un quelconque des procédés présentés par la présente divulgation lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Enfin, la demande porte sur un support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre de l’un quelconque des procédés présentés par la présente divulgation lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Le procédé présenté par la présente divulgation permet ainsi de déterminer un indice indiquant une probabilité qu’un véhicule détecté par une caméra sur un véhicule soit un véhicule prioritaire. Il permet par ailleurs, dans certains exemples, de déterminer si le véhicule détecté est ou non un véhicule prioritaire. Le procédé est particulièrement avantageux pour des fonctions d’aides à la conduite puisque ces fonctions peuvent utiliser cette information pour agir en conséquence, et notamment pour faciliter le passage des véhicules prioritaires détecté le cas échéant. Par ailleurs, dans la mesure où le procédé s’appuie sur des fonctions de détection de véhicules et de détection de lumières préexistantes, son implémentation ne demande pas de modifier significativement l’architecture logicielle conséquente présente dans les véhicules utilisant des fonctions d’aides à la conduite et/ou des fonctions de conduite autonome. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : La représente schématiquement un exemple de dispositif de traitement de données pouvant être configuré pour la mise en œuvre d’un procédé de traitement d’une pluralité d’images acquises par une caméra embarquée sur un véhicule. La représente un exemple de logigramme d’un procédé de traitement d’une pluralité d’images acquises par une caméra embarquée sur un véhicule. La représente schématiquement une vue de la face avant d’une ambulance. La représente schématiquement une vue de la face avant d’une moto. La représente des exemples de motifs de zones d’intérêt auxquelles un poids peut être associé. Il est maintenant décrit en référence à la un dispositif de traitement de données 10 configuré pour mettre en œuvre les traitements décrits ci-après sur les images acquises par une caméra. Le dispositif de traitement 10 peut par exemple comprendre un calculateur 11 permettant la mise en œuvre de tout ou partie des traitements décrits ci-après et une mémoire 12 stockant les instructions de code exécutées par le calculateur. Le calculateur 11 peut par exemple être de type processeur, microprocesseur, microcontrôleur, FPGA, etc. La mémoire 12 peut par exemple comprendre une mémoire ROM (Read-Only Memory), une mémoire RAM (Random Access Memory), une mémoire EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory) ou tout autres types de moyens de stockage adaptés. La mémoire peut par exemple comprendre des moyens de stockage optique, électronique ou encore magnétique. Elle peut par exemple être adaptée pour stocker les images acquises par la caméra. La caméra capturant les images est embarquée sur un véhicule (non représenté). Il peut s’agir d’une caméra arrière de véhicule, par exemple de la caméra de recul du véhicule. Le dispositif de traitement de données 10 peut également être embarqué sur le véhicule avec la caméra ou être disposé à distance du véhicule. Dans ce deuxième cas, le véhicule comprend des moyens de communications sans fils adaptées pour communiquer les images acquises par la caméra embarquée sur le véhicule. En référence à la , il est présenté un exemple de procédé 100 de traitement d’une pluralité d’images acquises par une caméra embarquée sur un véhicule spécifique. Le procédé de traitement d’images selon la présente divulgation permet de déterminer un indice de détection de véhicule prioritaire indiquant une probabilité qu’un véhicule détecté sur les images acquises par la caméra soit un véhicule prioritaire. Comme expliqué précédemment, un véhicule prioritaire peut par exemple correspondre à un véhicule de police, un véhicule sanitaire tel qu’une ambulance ou un véhicule sanitaire léger, un camion de pompier, un engin de travaux, etc. Un véhicule prioritaire selon la présente divulgation est en particulier pourvu de feux d’urgence clignotants. Comme illustré par la , le procédé 100 comprend une opération 110 de détection d’au moins un véhicule circulant dans le même sens que le véhicule spécifique à partir de la pluralité d’images acquises par la caméra embarquée sur le véhicule spécifique. Des algorithmes de détection de véhicules circulant sont connus de l’Homme du Métier. Un exemple d’un de ces algorithmes est notamment décrit par le document Sultana, Fahmida & Naimur, S & Amin, Md. (2022). Traffic Participants Detection and Classification Using YOLO Neural Network. 09-18. 10.5281/zenodo.6844336. Ce type d’algorithme permet en général de délimiter les véhicules détectés sur les images par des cadres de limitations BB (généralement connus sous la dénomination anglaise « bounding box »), par exemple de forme rectangulaire, bien connus de l’Homme du Métier. Dans le cas où la caméra ayant acquis les images est une caméra située à l’arrière du véhicule, les véhicules détectés circulant dans le même sens que le véhicule spécifique sont visibles par leur face avant. En référence aux figures 3a et 3b, on a représenté un exemple de cadre de limitation BB entourant respectivement la face avant d’une ambulance et la face avant d’une moto qui pourraient par exemple être détectées par le procédé 100 lors de l’opération 110. Comme illustré par la , le procédé 100 comprend une opération 120 de détermination d’une pluralité de zones d’intérêt Z r sur un véhicule détecté à la suite de l’opération 110. Les zones d’intérêt Z r sont des zones du véhicule détecté présentes sur plusieurs images de la pluralité d’images acquises et avantageusement présentes sur chacune de ces images. Une zone d’intérêt Z r désigne une zone susceptible de comprendre au moins un feu d’urgence clignotant d’un véhicule prioritaire et de préférence exactement un feu d’urgence clignotant. L’opération 120 de détermination d’une pluralité de zones d’intérêt Z r sur un véhicule détecté à la suite de l’opération 110 peut avantageusement être effectuée pour chaque véhicule détecté. La position de la pluralité de zones d’intérêt Z r dépend du type (camion, voiture, moto, etc.) du véhicule détecté à l’étape 110. Dans cette mesure, l’opération 110 de détection d’au moins un véhicule peut comprendre une classification de l’au moins un véhicule détecté par type. Cette classification peut être notamment réalisée à partir d’une hauteur du véhicule, d’une largeur du véhicule, d’un nombre de roues du véhicule, d’algorithmes de classification utilisant des réseaux de neurones ou de l’apprentissage automatique, etc. Dans des premiers exemples dans lesquels le véhicule détecté correspond à une voiture ou à un camion, la pluralité de zones d’intérêt Z r peut comprendre au moins l’une parmi : - une première pluralité de zones d’intérêt Z R 1 positionnées au niveau du toit du véhicule détecté, avantageusement au niveau de la face avant du véhicule ; et/ou - une deuxième pluralité de zones d’intérêt Z R2 positionnées dans une bande centrale du véhicule détecté s’étendant entre les deux feux avant de ce véhicule. Ces premiers exemples sont notamment représentés sur la illustrant schématiquement une vue de face d’un camion d’ambulance dans laquelle la première pluralité de zones d’intérêt Z R1 est identifiée par les références allant de Z1 R1 à Z5 R1 et la deuxième pluralité de zones d’intérêt Z R2 est identifiée par les références Z1 R2 et Z2 R2 . Les utilitaires et les véhicules sanitaires légers sont considérés comme correspondant au type de véhicule « voiture » dans la présente demande. Dans des deuxièmes exemples dans lesquels le véhicule détecté correspond à une moto, une pluralité de zones d’intérêt Z r peut comprendre au moins l’une parmi : - une première zone d’intérêt Z Rm1 correspondant à une première bande latérale s’étendant d’une première extrémité du pare-brise de la moto et comprenant un premier rétroviseur de la moto, - une deuxième zone d’intérêt Z Rm2 s’étendant entre deux extrémités du pare-brise de la moto situées sur un même plan horizontal, - une troisième zone d’intérêt Z Rm3 correspondant à une deuxième bande latérale s’étendant d’une deuxième extrémité du pare-brise de la moto et comprenant un deuxième rétroviseur de la moto. Ces deuxièmes exemples sont notamment représentés sur la illustrant schématiquement une moto vue de face. Comme illustré sur la , le procédé 100 comprend une opération 130 de détection des lumières présentes sur les images de la pluralité d’images, et avantageusement des lumières présentant une couleur correspondant à un feu d’urgence clignotant. Des algorithmes connus permettent de détecter des lumières sur les images. Notamment, une lumière peut par exemple être identifiée sur une image à partir de la colorimétrie des pixels de l’image. Il peut par exemple être prédéfini, dans un espace colorimétrique, des intervalles de valeurs de pixels associées à une lumière rouge, à une lumière bleue, à une lumière orange, ou à n’importe quelle lumière pouvant correspondre à une lumière présentant la couleur d’un feu d’urgence clignotant. De cette façon, des pixels présentant cette colorimétrie dans une image peuvent être identifiés comme appartenant à une lumière sur l’image. Une lumière sur une image associée à une couleur spécifique peut par exemple correspondre à l’ensemble des pixels voisins d’une image présentant une valeur comprise dans l’intervalle de valeurs associées à cette couleur spécifique. Comme illustré sur la , le procédé 100 comprend une opération 140 de construction d’un historique indiquant, pour chaque image de la pluralité d’images, une présence ou une absence d’une lumière dans chacune des zones d’intérêt Z r déterminées pour le véhicule détecté. L’opération 140 peut par exemple comprendre une identification 141, dans chaque image de la pluralité d’images, des lumières comprises au moins en partie dans une zone d’intérêt Z r du véhicule détecté puis une association 142 de cette lumière à cette zone d’intérêt dans l’historique. Il peut notamment être indiqué dans l’historique la couleur de la lumière associée à la zone d’intérêt et à l’image. Il s’agit, par cette opération, de déterminer quelles sont les lumières comprises au moins en partie dans une zone d’intérêt Z r du véhicule détecté susceptible de comprendre au moins un feu d’urgence clignotant du véhicule dans le but de déterminer si une zone d’intérêt peut s’apparenter à un feu d’urgence clignotant, permettant ainsi de déterminer si le véhicule détecté peut être un véhicule prioritaire. Ainsi, l’historique obtenu indique pour chaque zone d’intérêt, la présence ou l’absence de lumière pour chaque image, et éventuellement la couleur de la lumière présente dans la zone sur les images. Dans des exemples dans lesquels les pixels composant une lumière sont compris dans plusieurs zones d’intérêt Z r du véhicule sur une image, la lumière peut être associée à la zone d’intérêt Z r comprenant un pixel central de la lumière ou peut être associée à la zone d’intérêt Z r comprenant le plus grand nombre de pixels composant la lumière parmi les zones d’intérêt Z r comprenant des pixels de la lumière. Comme illustré sur la , le procédé comprend ensuite, une opération 150 de détermination, pour au moins une zone d’intérêt Z r , d’un indice de confiance de zone à partir des informations associées à la zone d’intérêt concernée répertoriées dans l’historique. Un indice de confiance de zone peut avantageusement être déterminé pour chaque zone d’intérêt Z r déterminée pour le véhicule détecté. Dans des exemples, la détermination 150 d’un indice de confiance de zone d’une zone d’intérêt Z r comprend, lorsqu’une lumière de même couleur a été détectée sur plusieurs images de la pluralité d’images comme comprise au moins en partie dans la zone d’intérêt Z r , une détermination 151 d’au moins une caractéristique parmi : - une fréquence de clignotement de la lumière détectée ; - une variance de clignotement de la lumière détectée ; - une durée moyenne des phases pendant laquelle la lumière détectée est allumée ; ou - une durée moyenne des phases pendant laquelle la lumière détectée est éteinte. Dans ces exemples, un indice de confiance de zone associé à une zone d’intérêt Z r du véhicule détecté est déterminé à partir de l’au moins une caractéristique obtenue lors de l’opération 151. Ces caractéristiques permettent de déterminer le comportement des lumières associées à une zone d’intérêt Z r , et en particulier leur caractère éventuellement clignotant. En effet, par définition, un feu d’urgence clignotant n’est pas toujours allumé, de sorte qu’une lumière ne sera pas détectée sur les images capturées par la caméra embarquée pour lesquelles le feu clignotant est éteint. Ainsi, en analysant notamment la fréquence d’allumage et d’extinction d’une zone d’intérêt Z r , il est possible de déterminer un indice de confiance traduisant une probabilité que la zone d’intérêt comprenne un feu d’urgence clignotant. Dans des exemples, lorsqu’aucune lumière n’est détectée comme comprise au moins en partie dans une zone d’intérêt Z r sur la pluralité d’images, l’indice de confiance de zone associé à la zone d’intérêt Z r peut être déterminé comme égal à 0. Dans des exemples, une zone d’intérêt Z r est associée à une pluralité d’indices de confiance lorsqu’une pluralité de lumières de couleurs différentes ont été détectées respectivement sur plusieurs images de la pluralité d’images comme présentes dans la zone d’intérêt. Dans ces exemples, chaque indique de confiance de la pluralité d’indice de confiance associés à une zone d’intérêt Z r spécifique est associé à une couleur respective parmi la pluralité de couleurs différentes des lumières détectées dans la zone d’intérêt Z r spécifique. Comme illustré sur la , le procédé comprend une opération 160 de détermination d’un indice de détection de véhicule prioritaire indiquant une probabilité que le véhicule détecté soit un véhicule prioritaire à partir d’un indice de confiance de zone d’au moins une zone d’intérêt Z r du véhicule détecté. Avantageusement, l’indice de détection de véhicule prioritaire peut être déterminé à partir de chacun des indices de confiance de zone déterminés à l’issue de l’opération 150. Par ailleurs, les opérations 120 à 160 peuvent être effectuées pour chaque véhicule détecté à l’issue de l’opération 110. Le procédé selon la présente divulgation combine ainsi astucieusement des fonctions logicielles préexistantes de détection de lumières sur une image et de détection de véhicules par analyse d’image afin de déterminer un indice indiquant une probabilité qu’un véhicule détecté soit un véhicule prioritaire. Le procédé présenté vient donc répondre à une situation pratique d’aide à la conduite, particulièrement avantageuse dans le cadre de la conduite autonome, qui demande de détecter les véhicules prioritaires en intervention circulant à proximité d’un véhicule considéré, par exemple pour faciliter leur passage, et ainsi garantir la sécurité routière. Dans des exemples, le procédé peut en outre comprendre une opération 161 d’identification du véhicule détecté comme correspondant à un véhicule prioritaire lorsque l’indice de détection de véhicule prioritaire est supérieur à un seuil de détection prédéterminé. Dans des exemples, au moins une zone d’intérêt Z r , et avantageusement chacune des zones d’intérêt Z r , d’un véhicule détecté est dépourvue d’au moins l’un parmi : un phare du véhicule détecté et un clignotant du véhicule détecté. Cela permet d’augmenter la fiabilité de l’indice de détection de véhicule prioritaire déterminé à l’issue du procédé 100 pour un véhicule détecté. En effet, les clignotants du véhicule détecté pourraient être considérés comme une lumière clignotante de feu d’urgence et ainsi réduire la robustesse du procédé. Dans des exemples, il peut être déterminé pour un véhicule détecté au moins une région d’intérêt R. Une région d’intérêt R peut comprendre ou être composé de plusieurs zones d’intérêt Z r , comme illustré sur dans laquelle une première région d’intérêt R1v comprend la première pluralité de zones d’intérêt Z R1 tandis qu’une deuxième région d’intérêt R2v comprend la deuxième pluralité de zones d’intérêt Z R2 . Dans des exemples, préalablement à l’opération 160 de détermination de l’indice de détection, le procédé 100 peut comprendre une opération 155 de détermination d’un indice de confiance de région associé à une région d’intérêt R. L’indice de confiance de région associé à une région d’intérêt R est déterminé à partir d’au moins un indice de confiance de zone d’une zone d’intérêt Z r appartenant à la région d’intérêt R. Dans des exemples, un indice de confiance d’une région d’intérêt R est associé à une couleur spécifique, de sorte qu’une région d’intérêt spécifique est associée à une pluralité d’indices de confiance. Un indice de confiance d’une région d’intérêt R associé à une couleur spécifique est déterminé à partir d’au moins un indice de confiance de zone associé à cette couleur spécifique et associé à une zone d’intérêt Z r appartenant à la région d’intérêt R. Dans les exemples comprenant l’opération 155 de détermination d’un indice de confiance de région, l’indice de détection de véhicule prioritaire du véhicule détecté est déterminé à partir d’au moins un indice de confiance de région associé à au moins une région d’intérêt R du véhicule détecté. Avantageusement, l’indice de détection de véhicule prioritaire pour un véhicule détecté peut être déterminé à partir d’une pluralité d’indices de confiance de région associés à au moins une région d’intérêt R déterminé pour ce véhicule. Notamment, dans des exemples, l’indice de détection de véhicule prioritaire pour un véhicule spécifique peut être déterminé à partir de l’indice de confiance de région présentant la valeur la plus élevée parmi les indices associés aux régions d’intérêt R déterminées pour le véhicule spécifique. Les autres indices de confiance de région ne sont donc pas retenus dans la détermination de l’indice de détection de véhicule prioritaire de façon à réduire le nombre d’opérations mathématiques effectuées pour déterminer cet indice, ce qui réduit la complexité du procédé tout en permettant une exécution plus rapide. Par ailleurs, les véhicules prioritaires présentent rarement des feux d’urgences dans deux régions d’intérêts R différentes de sorte que prendre en compte les indices de confiance calculés dans plusieurs régions d’intérêts R pour déterminer l’indice de détection n’est pas toujours pertinent. On comprend ici que dans la mesure où la caméra embarquée sur le véhicule acquiert des images en temps réel, les indices de confiance associés aux zones d’intérêt Z r et éventuellement aux régions d’intérêt R et l’indice de détection de véhicule prioritaire d’un véhicule détecté par le procédé 100 peuvent être mis à jour à chaque nouvelle image acquise. Il est donc opéré un suivi des véhicules détectés avec une modification des différents indices au fur et à mesure de l’acquisition des images afin de mettre à jour l’indice de détection de véhicule prioritaire en temps réel. Dans des exemples, le procédé 100 peut également comprendre une opération 152 de classification d’une zone d’intérêt Z r comme étant active ou inactive en fonction d’un indice de confiance de zone associé à cette zone d’intérêt Z r . Notamment, l’indice de confiance de zone peut être comparé à un seuil d’activation de sorte que la zone d’intérêt est classifiée comme active lorsque l’indice de confiance de zone est supérieur au seuil d’activation. Le seuil d’activation utilisé peut correspondre à un seuil en hystérésis. Par ailleurs, on comprend qu’une zone classifiée comme active peut ensuite être classifiée comme inactive lorsque l’indice de confiance de zone est recalculé à l’acquisition d’une nouvelle image par la caméra embarquée. Dans des exemples dans lesquels un indice de confiance de zone d’une zone d’intérêt Z r est associé à une couleur spécifique, la zone d’intérêt Z r peut être classifiée comme active ou inactive pour la couleur spécifique. Cette classification est effectuée en fonction de l’indice de confiance de zone associé à la couleur spécifique. La zone d’intérêt est donc classifiée comme active pour la couleur spécifique lorsque l’indice de confiance associé à cette couleur est supérieur au seuil d’activation. Dans des exemples, un indice de confiance de région d’une région d’intérêt R peut être déterminé à partir d’un poids obtenu en fonction : - d’un positionnement des zones d’intérêt Z r classifiées comme actives dans la région d’intérêt ; et/ou - d’une couleur associée aux zones d’intérêt classifiées Z r comme actives dans la région d’intérêt. Dans des exemples, le poids peut évoluer proportionnellement avec le nombre de zones d’intérêt actives dans la région d’intérêt R. Dans des exemples, le poids peut évoluer proportionnellement au nombre de couleurs différentes pour lesquelles les zones d’intérêt d’une région sont actives dans la région d’intérêt R. Dans des exemples, lorsque plusieurs zones d’intérêt sont actives pour des couleurs différentes, le poids obtenu est plus important que lorsque ces zones sont actives pour une seule couleur. Dans des exemples, un poids peut être assigné à des motifs formés par une sélection de zones d’intérêt Z r de sorte que lorsque les zones d’intérêt Z r formant un motif sont classifiées comme actives, le poids utilisé pour déterminer l’indice de confiance de la région R correspond au poids assigné au motif considéré. Le motif peut être un motif géographique (disposition des zones d’intérêt actives dans la région d’intérêt R) et/ou un motif colorimétrique (une seule ou plusieurs zones d’intérêt actives pour différentes couleurs). Un exemple de motif auquel il peut être associé un poids peut par exemple correspondre à un motif comprenant une première zone d’intérêt classifiée comme active et une deuxième zone d’intérêt classifiée comme active, la première et la deuxième zone d’intérêt étant séparée l’une de l’autre par au moins une zone classifiée comme inactive. Plusieurs exemples de ce type de motifs sont représentés en illustrant les zones d’intérêt Z R1 associé à la première région d’intérêt R1v. Dans les exemples illustrés en , les zones d’intérêt Z R1 remplies sont considérées comme étant les zones classifiées comme actives tandis que les zones d’intérêt Z R1 vides sont considérées comme étant les zones classifiées comme inactives. Dans un exemple particulier, un indice de confiance de région d’une région d’intérêt R spécifique peut correspondre à la valeur maximum de l’indice de confiance de zone des zones d’intérêt Z r comprises ou composant la région d’intérêt R spécifique multipliée au poids obtenu à partir du positionnement et/ou à partir de la couleur des zones d’intérêt Z r de la région d’intérêt R spécifique classifiées comme actives. Dans des exemples dans lesquels les zones d’intérêt Z r peuvent être activées pour différentes couleurs, l’opération 161 d’identification du véhicule détecté comme correspondant à un véhicule prioritaire peut être effectuée : - lorsque l’indice de détection de véhicule prioritaire est supérieur à un seuil de détection prédéterminé, et - lorsqu’un indice de confiance associé à une couleur spécifique correspondant à une couleur utilisée par les véhicules prioritaires au niveau de la zone géographique dans laquelle le véhicule spécifique embarquant la caméra circule est supérieur à un seuil prédéterminé. En effet, la couleur des feux d’urgences clignotant des véhicules prioritaires dépend notamment de la législation de la zone géographique dans laquelle le véhicule circule, cette législation pouvant être différente en fonction des pays. Par conséquent, prendre en compte la couleur des lumières sélectionnées comme pouvant correspondre à un feu d’urgence clignotant dans l’identification d’un véhicule prioritaire permet de s’adapter aux différentes couleurs utilisées par les véhicules prioritaires dans les différentes zones géographiques du monde. Cela permet ainsi d’éviter les identifications erronées lorsque les couleurs identifiées sur le véhicule détecté et les couleurs utilisées par les véhicules prioritaires dans la zone géographique dans laquelle le véhicule spécifique embarquant la caméra circule ne correspondent pas. Ainsi, le procédé présenté par la présente divulgation permet de déterminer un indice indiquant une probabilité qu’un véhicule détecté par une caméra sur un véhicule soit un véhicule prioritaire, et dans certains exemples, permet de déterminer si le véhicule détecté est ou non un véhicule prioritaire. Le procédé est donc particulièrement avantageux dans la mesure où des fonctions d’aides à la conduite peuvent utiliser cette information pour agir en conséquence, et notamment pour faciliter le passage des véhicules prioritaires détecté le cas échéant. Par ailleurs, dans la mesure où le procédé 100 s’appuie sur des fonctions de détection de véhicules et de détection de lumières préexistantes, son implémentation ne demande pas de modifier significativement l’architecture logicielle conséquente présente dans les véhicules utilisant des fonctions d’aides à la conduite et/ou des fonctions de conduite autonome. Procédé de traitement d’une pluralité d’images acquises par une caméra embarquée sur un véhicule spécifique, chaque image de la pluralité d’images étant associée à un instant d’acquisition respectif, le procédé comprenant les opérations suivantes : - détecter (110) au moins un véhicule circulant dans le même sens que le véhicule spécifique à partir de la pluralité d’images acquises ; - déterminer (120), pour un véhicule détecté, une pluralité de zones d’intérêt (Z r ) du véhicule partagées par des images de la pluralité d’images et étant susceptible de comprendre au moins un feu d’urgence clignotant d’un véhicule prioritaire ; - détecter (130) les lumières présentes sur les images de la pluralité d’images ; - construire (140) un historique indiquant, pour chaque image de la pluralité d’images, une présence ou une absence d’une lumière dans chacune des zones d’intérêt (Z r ) à partir des lumières détectées ; - déterminer (150), pour au moins une zone d’intérêt (Z r ), un indice de confiance de zone à partir des informations associées à la zone d’intérêt (Z r ) concernée répertoriées dans l’historique ; et - déterminer (160) un indice de détection de véhicule prioritaire indiquant une probabilité que le véhicule détecté soit un véhicule prioritaire à partir d’un indice de confiance de zone d’au moins une zone d’intérêt (Z r ) du véhicule détecté. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, la détermination (160) d’un indice de confiance de zone d’une zone d’intérêt (Z r ) comprend, lorsqu’une lumière de même couleur a été détectée sur plusieurs images de la pluralité d’images comme comprise au moins en partie dans la zone d’intérêt (Z r ), une détermination (151) d’au moins une caractéristique parmi : - une fréquence de clignotement de la lumière détectée ; - une variance de clignotement de la lumière détectée ; - une durée moyenne des phases pendant laquelle la lumière détectée est allumée ; ou - une durée moyenne des phases pendant laquelle la lumière détectée est éteinte ; et l’indice de confiance associé à une zone d’intérêt (Z r ) du véhicule détecté est déterminé à partir de l’au moins une caractéristique. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel un indice de confiance de zone est associé à une couleur spécifique, de sorte qu’une zone d’intérêt (Z r ) spécifique est associée à une pluralité d’indices de confiance lorsqu’une pluralité de lumières de couleurs différentes ont été détectées respectivement sur plusieurs images de la pluralité d’images comme présentes dans la zone d’intérêt (Z r ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le procédé comprend en outre les opérations suivantes : - déterminer, pour un véhicule détecté, au moins une région d’intérêt (R) comprenant plusieurs zones d’intérêt ; - déterminer (155), pour chaque région d’intérêt, un indice de confiance de région, l’indice de confiance de région d’une région d’intérêt étant déterminé à partir d’au moins un indice de confiance de zone d’une zone d’intérêt appartenant à la région d’intérêt ; et dans lequel un indice de détection de véhicule prioritaire est déterminé à partir d’un indice de confiance de région d’au moins une région d’intérêt. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le procédé comprend en outre l’opération suivante : - classifier (152) une zone d’intérêt (Z r ) comme étant active ou inactive en fonction d’une valeur d’un indice de confiance qui lui est associé ; et un indice de confiance de région d’une région d’intérêt (R) est également déterminé à partir d’un poids calculé en fonction d’au moins l’un parmi : a) un positionnement des zones d’intérêt (Z r ) classifiées comme étant actives dans une région d’intérêt ; ou b) une couleur associée aux zones d’intérêt (Z r ) classifiées comme étant actives dans une région d’intérêt. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 ou 5, dans lequel un véhicule détecté spécifique est une voiture ou un camion ; et l’au moins une région d’intérêt (R) spécifique déterminé pour le véhicule détecté spécifique comprend au moins une région d’intérêt (R) parmi : a) une première région d’intérêt (R1v) correspondant à une partie supérieure du véhicule spécifique positionnée au niveau du toit sur l’image ; ou b) une deuxième région d’intérêt (R2v) correspondant à une bande centrale du véhicule spécifique et s’étendant entre les deux feux avant du véhicule spécifique. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la deuxième région d’intérêt (R2v) est dépourvue des clignotants du véhicule. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel un véhicule détecté spécifique est une moto et la pluralité de zones d’intérêt (Z r ) de la moto comprend au moins une zone d’intérêt (Z r ) parmi : a) une première zone d’intérêt (Z Rm1 ) correspondant à une première bande latérale s’étendant d’une première extrémité du pare-brise de la moto et comprenant un premier rétroviseur de la moto ; b) une deuxième zone d’intérêt (Z Rm2 ) s’étendant entre deux extrémités du pare-brise de la moto situées sur un même plan horizontal ; ou c) une troisième zone d’intérêt (Z Rm3 ) correspondant à une deuxième bande latérale s’étendant d’une deuxième extrémité du pare-brise de la moto et comprenant un deuxième rétroviseur de la moto. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, lorsque l’indice de détection de véhicule prioritaire est supérieur à un seuil de détection prédéterminé pour un véhicule détecté, le procédé comprend en outre l’opération suivante : - identifier (161) le véhicule détecté comme correspondant à un véhicule prioritaire. Dispositif de traitement de données (10) configuré pour mettre en œuvre l’un quelconque des procédés selon les revendications 1 à 9.