Brevet FR3145848A1 — publié le 20240816

La présente invention concerne un procédé de transmission de donnée vidéo entre un premier et un deuxième dispositifs embarqués dans un véhicule, ledit procédé étant mis en œuvre par un processeur du premier dispositif, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention (31) d’une vidéo par le premier dispositif ; - obtention (32) d’au moins une région d’intérêt dans la vidéo, chaque région d’intérêt délimitant spatialement et temporellement un objet dans la vidéo ; - obtention (33) d’au moins une donnée vidéo à partir de la vidéo et de ladite au moins une région d’intérêt, chaque donnée vidéo correspondant à un objet de la vidéo délimité spatio-temporellement par une région d’intérêt ; - transmission (34) de ladite au moins une donnée vidéo à destination du deuxième dispositif. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de transmission d’une donnée vidéo entre deux dispositifs embarqués dans un véhicule La présente invention concerne les procédés et dispositifs de transmission d’une donnée vidéo entre un premier et un deuxième dispositifs embarqués dans un véhicule, notamment un véhicule autonome. Arrière-plan technologique Avec le développement de nouvelles technologies, de nombreux dispositifs ou systèmes d’aide à la conduite de véhicules, dits dispositifs ou systèmes ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System ») ont vu le jour. Selon les systèmes d’aide à la conduite embarqués dans un véhicule, le véhicule est en capacité de circuler avec un niveau d’autonomie déterminé. Le niveau d'autonomie d'un véhicule permet de déterminer les capacités d'un véhicule à circuler en se substituant plus ou moins au conducteur, et les conditions de cette autonomie. Cette capacité d'autonomie peut être réduite à certaines conditions (ville, autoroute, zones de stationnement par exemple). Un niveau d'autonomie est défini par différents critères établis par des organismes nationaux ou internationaux tels que l’ agence fédérale américaine chargée de la sécurité routière (ou en anglais « National Highway Traffic Safety Administration »), l'Organisation internationale des constructeurs automobiles (OICA) et la SAE International (Société internationale des Ingénieurs de l’Automobile, de l’anglais « Society of Automotive Engineers International »). Ces classifications diffèrent notamment à partir du niveau 3. Les 5 niveaux de la classification de l’agence fédérale américaine chargée de la sécurité routière sont : - niveau 0 : aucune automatisation, le conducteur du véhicule contrôle totalement les fonctions principales du véhicule (moteur, accélérateur, direction, freins) ; - niveau 1 : assistance au conducteur, l’automatisation est active pour certaines fonctions du véhicule, le conducteur gardant un contrôle global sur la conduite du véhicule ; le régulateur de vitesse fait partie de ce niveau, comme d’autres aides telles que l’ABS (système antiblocage des roues) ou l’ESP (électro-stabilisateur programmé) ; - niveau 2 : automatisation de fonctions combinées, le contrôle d’au moins deux fonctions principales est combiné dans l’automatisation pour remplacer le conducteur dans certaines situations ; par exemple, le régulateur de vitesse adaptatif combiné avec le centrage sur la voie permet à un véhicule d’être classé niveau 2, tout comme l’aide au stationnement (de l’anglais « Park assist ») automatique ; - niveau 3 : conduite autonome limitée, le conducteur peut céder le contrôle complet du véhicule au système automatisé qui sera alors en charge des fonctions critiques de sécurité ; la conduite autonome ne peut cependant avoir lieu que dans certaines conditions environnementales et de trafic déterminées (uniquement sur autoroute par exemple) ; - niveau 4 : conduite autonome complète sous conditions, le véhicule est conçu pour assurer seul l’ensemble des fonctions critiques de sécurité sur un trajet complet ; le conducteur fournit une destination ou des consignes de navigation mais n’est pas tenu de se rendre disponible pour reprendre le contrôle du véhicule ; - niveau 5 : conduite complètement autonome sans l’aide de conducteur dans toutes les circonstances. La classification de l’organisation internationale des constructeurs automobiles est semblable à celle listée ci-dessus, à la différence près qu’elle comporte 6 niveaux, le niveau 3 de la classification américaine étant divisé en 2 niveaux dans celle de l’organisation internationale des constructeurs automobiles. Certains dispositifs ou systèmes ADAS requièrent des données issues de vidéos capturées par plusieurs caméras positionnées à différents endroits du véhicule. Par exemple, un système ADAS bien connu est d’assister le conducteur d’un véhicule au changement de voie de circulation (système LD pour « Lane Departure » en anglais). Un tel système a besoin de vidéos capturées par des caméras situées le plus souvent sur la gauche et la droite du véhicule pour que le système ADAS puisse prendre une décision en connaissant l’environnement proche du véhicule. Il est commun que la mise en œuvre de systèmes ADAS utilisent des dispositifs distants les uns des autres communiquant à travers un bus de communication pour centraliser vers un même processus des données capturées par différents capteurs logés dans des endroits différents d’un véhicule. Des données sont ainsi obtenues à partir de capteurs d’un premier dispositif. Certaines de ces données (ou l’ensemble de ces données) sont traitées localement par un processeur du premier dispositif. Certaines de ces données ou l’ensemble de ces données ou des données issues de ces données obtenues à partir de capteurs peuvent aussi être transmises sur ce bus de communication à un deuxième dispositif distant pour traitement. Il est très souvent intéressant de transmettre des données d’un dispositif source vers un dispositif destination pour enrichir les données locales capturées par le dispositif destination. Ce dispositif destination peut ainsi mette en œuvre des fonctionnalités sur la base des données qu’il obtient localement mais aussi des données qu’il reçoit via la bus de communication. Par exemple ce dispositif destination peut mettre en œuvre un système ADAS, tel que le système LD, qui requiert la fusion de données capturées localement et de données reçues via le bus de communication. Les données transmises d’un dispositif vers un autre correspondent généralement à des flux à faible débit pour permettre leur circulation facile sur le bus de communication. Par contre, un problème se pose lorsque ces données transmises deviennent volumineuses telles que des données vidéos. Dans ce cas, il est connu de dupliquer une vidéo capturée par une caméra d’un premier dispositif pour que la vidéo capturée soit à la fois traitée localement par un processeur du premier dispositif et transmise à un deuxième dispositif via le bus de communication. La duplication de vidéo n’est pas une solution satisfaisante car la copie de la vidéo ne peut habituellement pas être transmise du fait de la faible bande passante des bus de communication allouée à cette transmission. Par ailleurs, la duplication est consommatrice en ressources de calcul et de stockage temporaire. Cette solution est réservée pour mettre en œuvre des fonctionnalités qui ne requiert qu’un faible nombre de flux vidéo à transmettre c’est-à-dire qui ne requiert qu’un nombre réduit de données vidéo issues de caméras distances les unes des autres. Une autre solution est de compresser les données à transmettre avant de les transmettre. Par exemple, des codeurs vidéo de type HEVC (ISO/IEC 23008-2 High Efficiency Video Coding, ITU-T Recommendation H.265, https://www.itu.int/rec/T-REC-H.265-202108-P/en). Toutefois l’introduction de ces codeurs induit des temps de latence et une perte de qualité des vidéos dès lors que l’on augmente le taux de compression. L’état de la technique ne fournit pas une solution satisfaisante pour retransmettre des données vidéo d’un premier dispositif vers un deuxième dispositif embarqués d’un véhicule via un bus de communication. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est de retransmettre des données vidéo entre dispositifs embarqués d’un véhicule. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la mise en œuvre des systèmes ADAS. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de transmission de donnée vidéo entre un premier et un deuxième dispositifs embarqués dans un véhicule. Le premier dispositif obtient une vidéo et au moins une région d’intérêt dans la vidéo, chaque région d’intérêt délimitant spatialement et temporellement un objet dans la vidéo. Le premier dispositif obtient aussi au moins une donnée vidéo à partir de la vidéo et de ladite au moins une région d’intérêt, chaque donnée vidéo correspondant à un objet de la vidéo délimité par une région d’intérêt. Le premier dispositif transmet ensuite ladite au moins une donnée vidéo à destination du deuxième dispositif. Le procédé permet de ne transmettre que des sous-flux de données vidéo qui correspondent à des objets spatio-temporels de la vidéo qui sont les plus significatifs du point de vue de l’utilisation qui en est faite par le deuxième dispositif. Ainsi, par exemple, si la fonctionnalité mise en œuvre par le deuxième dispositif consiste à la détection d’obstacles autour du véhicule, seules les données vidéo correspondant à des objets en mouvement se déplaçant en direction du véhicule peuvent être circonscrits par des régions d’intérêt et seules les données vidéo à l’intérieur de ces régions d’intérêt spatio-temporelles peuvent être transmises au deuxième dispositif. La présente invention permet ainsi de réduire significativement la bande passante requise pour la transmission de vidéo capturée par un premier dispositif car seules les données vidéo pertinentes pour le deuxième dispositif sont transmises tout en conservant la qualité maximale de ces données vidéo. Selon une variante, au moins une région d’intérêt est obtenue par une analyse sémantique de la vidéo. L’analyse sémantique de la vidéo capturée par le premier dispositif permet d’isoler des objets de la vidéo qui correspondent, par exemple, à des objets en mouvement qui se rapprochent du véhicule. Selon une variante, l’analyse sémantique de la vidéo est basée sur un modèle de prédiction de positions d’objets mis en œuvre par un réseau de neurones entraîné. Cette variante est particulièrement avantageuse car en entrainant un réseau de neurones avec des situations routières multiples, le réseau de neurones entrainé peut détecter les objets dans la vidéo qui sont requis par la fonctionnalité mise en œuvre par le deuxième dispositif. Selon une variante, ladite au moins une donnée vidéo est sérialisée et transmise sur un bus de communication dédié. Cette variante permet de séparer les transmissions des données vidéo entre les premier et deuxième dispositifs et les transmissions d’autres données. Cette variante ne pénalise pas les transmissions d’autres données entre dispositifs qui sont mise en œuvre sur un autre bus de communication. Selon une variante, ladite au moins une donnée vidéo est transmise sur un bus de communication non dédié. Cette variante évite de mettre en œuvre un bus de communication dédié à la seule transmission des données vidéo. Elle facilite la mise en œuvre de la transmission de données vidéo entre dispositifs. Selon une variante, le premier dispositif comprend une caméra. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de transmission de donnée vidéo entre un premier et un deuxième dispositifs embarqués dans un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 3 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un environnement de communication entre dispositifs embarqués dans une véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif configuré pour transmettre des données vidéo entre un premier et un deuxième dispositifs embarqués dans un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de transmission de donnée vidéo entre un premier et un deuxième dispositifs embarqués dans un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de transmission de donnée vidéo entre un premier et un deuxième dispositifs embarqués dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 3. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. illustre schématiquement un environnement de communication entre un premier et un deuxième dispositifs embarqués dans un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le véhicule 1 est par exemple un véhicule automobile. Selon d’autres exemples, le véhicule correspond à un car, un bus, un camion ou encore un véhicule utilitaire, c’est-à-dire un véhicule de type terrestre motorisé. Le véhicule correspond par exemple à un véhicule équipé d’un ou plusieurs systèmes ADAS. Un premier dispositif 10 communique avec un deuxième dispositif 11 via un bus de communication 1041. Dans une première opération, le dispositif 10 obtient une vidéo V à partir d’une caméra. La vidéo V est une séquence temporelle d’images capturées par la caméra. Le véhicule embarque avantageusement au moins une caméra, positionnée de manière à acquérir une ou plusieurs images de l’environnement du véhicule pendant que le véhicule circule sur une route ou est en cours de manœuvre, c’est-à-dire que le champ de vision de chaque caméra comprend une portion de l’environnement proche de ce véhicule lorsqu’il est en activité. Chaque caméra comprend avantageusement un système optique associé à une grille de capteurs photosensibles (formant par exemple un capteur photosensible de type CCD (de l’anglais « Charge-Coupled Device » ou en français « Dispositif à transfert de charges » ou CMOS (de l’anglais « Complementary Metal-Oxide-Semiconductor » ou en français « semiconducteur d’oxyde de métal complémentaire »)) permettant l’acquisition d’image(s) d’une partie de l’environnement proche du véhicule. Une image acquise par chaque caméra correspond à une grille de pixels, à chaque pixel étant associée un niveau de gris (par exemple un niveau de gris dont la valeur est comprise entre 0 et 255 si les premières données de l’image sont codées sur 8 bits), ou un niveau de gris par canal de couleur, par exemple un niveau de gris par canal RGB (de l’anglais « Red, Green, Blue » ou en français « Rouge, vert, bleu »). Les données associées à chaque pixel d’une image d’une vidéo capturée par une caméra forment un ensemble de données appelées données vidéo. La résolution de chaque caméra est par exemple égale à 1920 x 1080 pixels (résolution dite Full HD (ou « pleine haute définition » en français) ou supérieure, par exemple égale à 2304 x 1296 pixels ou encore 2560 x 1440 pixels. Selon un autre exemple, la résolution est inférieure à 1920 x 1080 pixels, par exemple égale à 640 x 480 pixels. Les images acquises par chaque caméra sont acquises à une fréquence déterminée, par exemple à une fréquence de 1, 10, 24, 30, 50, 60, 100 ou plus images par seconde. Selon une variante, l’acquisition d’une ou plusieurs images par une caméra est faite à la réception d’une requête par la caméra, par exemple à la réception d’une requête émise par un processeur du dispositif 10 ou 11. Dans une deuxième opération, le dispositif 10 obtient au moins une région d’intérêt ROI dans la vidéo V. Chaque région d’intérêt ROI délimite spatialement et temporellement un objet dans la vidéo V c’est-à-dire que chaque région d’intérêt ROI délimite un sous-ensemble de pixels voisins spatialement. Les limites d’un objet délimité peuvent évoluer spatio-temporellement, c’est-à-dire que l’ensemble des pixels formant un objet peut diminuer ou s’agrandir d’une image à l’autre de la vidéo. La durée de vie d’un objet dans la vidéo peut être variable, c’est-à-dire qu’une région d’intérêt ROI peut apparaître au cours de la vidéo V dès qu’un objet ciblé apparaît dans la vidéo V et peut aussi disparaître dès qu’un objet suivi disparaît de la vidéo V. Selon un exemple de réalisation, une région d’intérêt est représentée spatio-temporellement par des rectangles dont les dimensions évoluent temporellement. Dans une troisième opération, le dispositif 10 obtient au moins une donnée vidéo DV à partir de la vidéo V et de ladite au moins une région d’intérêt ROI. Chaque donnée vidéo DV correspond à un objet de la vidéo V délimité spatio-temporellement par une région d’intérêt ROI. Dans une quatrième opération, le dispositif 10 transmet ladite au moins une donnée vidéo DV à destination du dispositif 11. Ladite au moins une donnée vidéo DV est avantageusement transmise à destination du dispositif 11 via un bus de communication, par exemple un bus de données multiplexées 1041, par exemple un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3), PCI (de l’anglais Peripheral Component Interconnect). Selon une variante de la troisième opération, ladite au moins une région d’intérêt ROI est obtenue par une analyse sémantique de la vidéo. Selon une variante de la troisième opération, l’analyse sémantique de la vidéo V est basée sur l’utilisation d’une méthode d’apprentissage automatique, aussi appelée méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), par exemple une méthode d’apprentissage profond (de l’anglais « deep learning »). Une telle méthode se base sur un ou plusieurs modèles de prédictions temporelles de position d’objets dans la vidéo V dont les paramètres ou coefficients ont été appris pendant une phase d’apprentissage. Selon un exemple, le réseau de neurones correspond à un réseau de neurones de type réseau neuronal convolutif, également appelé réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution et noté CNN ou ConvNet (de l’anglais « Convolutional Neural Networks »). Un tel réseau correspond à un réseau de neurones artificiels acycliques (de l’anglais « feed-forward »). Un tel réseau neuronal convolutif comprend une partie convolutive mettant en œuvre une ou plusieurs couches de convolution et une partie densément connectée mettant par exemple en œuvre une ou plusieurs couches de neurones densément connectées (ou entièrement connectés) assurant la classification des informations selon un modèle de type MLP (de l’anglais « Multi Layers Perceptron » ou en français « Perceptrons multicouches ») par exemple. Le réseau de neurones de type CNN permet de prédire temporellement la position d’un objet dans une image de la vidéo V délimité spatialement par une région d’intérêt ROI. La détermination de la prédiction temporelle de la position d’un objet dans une image de la vidéo V appartient plus généralement à un processus mis en œuvre par le dispositif 11, par exemple un processus de fusion des données vidéo correspondant à ces objets de la vidéo V, en fonction du résultat de prédiction de position de ces objets. L’analyse sémantique de la vidéo V s’effectue en deux phases distinctes. La première phase correspond à une phase dite d’apprentissage ou d’entrainement d’un ou plusieurs modèles de prédiction temporelle de positions d’objets dans des images de la vidéo V et la deuxième phase correspond à une phase dite de production ou de prédiction. La phase d’apprentissage peut être réalisée en amont en présentant à un réseau de neurones dédié à un processus particulier mis en œuvre par le dispositif 11, des vidéos représentant des situations routières et des résultats de régions d’intérêt définies dans ces vidéos. L’apprentissage du réseau neuronal consiste alors à déterminer des paramètres d’un modèle de prédiction de positions d’objets dans la vidéo de manière à minimiser une fonction de coût qui quantifie la qualité de la prédiction des positions de ces objets, c’est-à-dire la qualité de régions d’intérêt obtenues, par rapport aux résultats de régions d’intérêt définies dans ces vidéos. Le réseau de neurones est alors dit entraîné. Plusieurs réseaux de neurones peuvent ainsi être entrainés, chacun correspondant à des régions d’intérêt qui définissent des positions d’objets dans une vidéo qui sont utilisés par un processus du dispositif 11. La phase de production est mise en œuvre par un processeur du dispositif 10. A cet effet, le dispositif 10 doit connaître quel est le réseau de neurones utilisé pour prédire des positions d’objets dans une vidéo capturée et quels sont les paramètres de ce réseau de neurones. Le réseau de neurones (et les paramètres associés) peuvent être choisis de manière à ce que les objets résultant de la segmentation d’une vidéo capturée par le réseau de neurones correspondent à des objets utilisés par le processus du dispositif 11. Le processeur du dispositif 10 peut alors déterminer des prédictions de positions d’objets dans une vidéo capturée, c’est-à-dire déterminer des régions d’intérêt ROI, en présentant une vidéo capturée en entrée du réseau de neurones paramétré. Des données de modèles qui définissent un voire plusieurs réseaux de neurones entrainés peut ainsi être mémorisées par le dispositif 10, par exemple sous forme de table. Le dispositif 10 peut alors recevoir à partir d’un réseau de communication un signal de commande de la part du dispositif 11 lui indiquant quel est le réseau de neurones à utiliser. illustre schématiquement le dispositif 10 configuré pour transmettre des donnée vidéo à destination du deuxième dispositif 11, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 10 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des opérations décrites en relation avec la et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 10 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 10, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 10 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 10 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 101 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 10. Le processeur 101 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 10 comprend en outre au moins une mémoire 103 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 103. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 10 est couplé en communication avec d’autres dispositifs, par exemple le deuxième dispositif 11 ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 10 comprend un bloc 102 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud » (nuage en français). Les éléments d’interface du bloc 102 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Des données sont par exemples chargées vers le dispositif 10 via l’interface du bloc 102 en utilisant un réseau Wi-Fi® tel que selon IEEE 802.11, un réseau ITS G5 basé sur IEEE 802.11p ou un réseau mobile tel qu’un réseau 4G (ou 5G) basé sur la norme LTE (de l’anglais Long Term Evolution) définie par le consortium 3GPP notamment un réseau LTE-V2X. Selon une variante, des données de modèles de prédiction temporelle de positions d’objets dans une vidéo peuvent être reçus via un élément d’interface du bloc 102. Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 10 comprend une interface de communication 104 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tel que le dispositif 11) via un canal de communication 1041. L’interface de communication 104 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 1041. L’interface de communication 104 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458), Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3) ou PCI (de l’anglais Peripheral Component Interconnect). Des signaux de commande indiquant un réseau de neurones et/ou des données vidéo peuvent être émis via le canal (bus) de communication 1041. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 10 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes tels qu’un écran d’affichage 105, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 106 et/ou d’autres périphériques 107 via respectivement des interfaces de d’entrée/sortie 1051, 1061 et 1071. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 10. Le dispositif 10 comprend au moins une caméra. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, ladite au moins une caméra est un périphérique 107 en communication avec le dispositif 10 via l’interface d’entrée/sortie 1071. illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de transmission de donnée vidéo entre un premier et un deuxième dispositifs embarqués dans un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le véhicule ou par le dispositif 10 de la . Dans une première étape 31, le dispositif 10 obtient une vidéo V à partir d’une caméra. Dans une deuxième étape 32, le dispositif 10 obtient au moins une région d’intérêt ROI dans la vidéo V. Dans une troisième étape 33, le dispositif 10 obtient au moins une donnée vidéo DV à partir de la vidéo V et de ladite au moins une région d’intérêt ROI. Dans une quatrième étape 34, le dispositif 10 transmet ladite au moins une donnée vidéo DV à destination du dispositif 11. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec la s’appliquent aux étapes du procédé de la . Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de transmission de donnée vidéo entre un premier et un deuxième dispositifs embarqués dans un véhicule qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 10 de la . Procédé de transmission de donnée vidéo entre un premier et un deuxième dispositifs embarqués dans un véhicule, ledit procédé étant mis en œuvre par un processeur du premier dispositif, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention (31) d’une vidéo par le premier dispositif ; - obtention (32) d’au moins une région d’intérêt dans la vidéo, chaque région d’intérêt délimitant spatialement et temporellement un objet dans la vidéo ; - obtention (33) d’au moins une donnée vidéo à partir de la vidéo et de ladite au moins une région d’intérêt, chaque donnée vidéo correspondant à un objet de la vidéo délimité spatio-temporellement par une région d’intérêt ; - transmission (34) de ladite au moins une donnée vidéo à destination du deuxième dispositif. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite au moins une région d’intérêt est obtenue par une analyse sémantique de la vidéo. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’analyse sémantique de la vidéo est basée sur un modèle de prédiction de positions d’objets mis en œuvre par un réseau de neurones entraîné. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel ladite au moins une donnée vidéo est sérialisée et transmise sur un bus de communication dédié. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel ladite au moins une donnée vidéo est transmise sur un bus de communication non dédié. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel le premier dispositif comprend une caméra. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Dispositif (10) de transmission de donnée vidéo entre un premier et un deuxième dispositifs embarqués dans un véhicule, ledit dispositif (10) comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule comprenant le dispositif (10) selon la revendication 9.