Brevet FR3159695A1 — publié le 20250829

L’invention concerne un procédé pour l’estimation de la distance, la nuit ou dans des conditions de luminosité faible, dans un champ de vision d’un véhicule comprenant une caméra (3), par un module (1) de traitement d’images, grâce à : un apprentissage préalable dudit module (1) à partir d’images d’entrainement, dans lesquelles un dispositif (5) d’éclairage projette un pattern (4), le module (1) générant des paramètres correspondant à des caractéristiques d’éléments (EP) du pattern (4) et d’éléments (EC) du contenu de la scène, selon la distance des éléments (EP, EC), puis établissant une cartographie de la distance des éléments dans une zone d’intérêt (ROI) de ces images ; un traitement, par ledit module (1), d’images de la caméra (3) lorsque ledit véhicule est en circulation, pour fournir une cartographie de la distance des éléments d’une zone de surveillance (ZS) de ces images, grâce auxdits paramètres. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé pour l’estimation de distance, élément informatique, programme d’ordinateur et système embarqué pour la mise en œuvre du procédé La présente invention est liée au domaine des véhicules motorisés, en particulier les automobiles, et plus particulièrement à la perception et l’estimation (évaluation) de la distance ou profondeur des éléments présents dans le champ de vision du véhicule, malgré des conditions de faible luminosité, comme la nuit par exemple. Un problème connu dans le domaine des véhicules à moteur et notamment de l’automobile concerne la visibilité la nuit ou dans des conditions de faible luminosité et notamment la perception des distances (ou de la profondeur). Des conditions défavorables, telles que la nuit (ou l’aube ou le crépuscule) ou des conditions météorologiques difficiles (neige, pluie, ciel sombre, orage, etc.), représentent un défi important pour diverses applications de vision par ordinateur. En effet, malgré les avancées significatives en matière de conduite autonome, les défis de la navigation nocturne persistent, notamment à cause de la complexité des scènes à analyser. La perception précise de la distance ou profondeur est particulièrement importante, surtout dans de faibles conditions de visibilité, par exemple pour fournir une aide ou assistance à la conduite ou pour les véhicules autonomes. Cette perception va au-delà des applications immédiates et a un impact profond sur la perception globale de la scène, en particulier la nuit. Les informations sur la distance (aussi appelée « profondeur » ou « depth » en anglais) sont un aspect crucial de la perception de la scène. Différentes solutions sont connues de l’art antérieur mais elles présentent toutes divers inconvénients. Par exemple, certaines solutions utilisent le LiDAR (pour l’anglais « Light Detecting and Ranging ») qui offre une grande précision de la profondeur de jour comme de nuit, mais son adoption généralisée est entravée par des coûts importants. D’autre part, les images thermiques ont démontré leur efficacité mais elles introduisent de nouveaux défis tels que le contraste et la résolution. Par ailleurs, les méthodes basées sur des caméras excellent à la lumière du jour mais échouent dans des conditions de faible luminosité, ce qui conduit au développement d’approches dédiées. Il est connu également des solutions connues sous le nom de « structure d’après le mouvement » (SfM, pour l’anglais « Structure from Motion ») qui exploite ou prédit les positions relatives des caméras dans une vidéo en même temps que l'estimation de la profondeur. Cependant, un défi important associé à la SfM est l’incohérence d’échelle et son écart par rapport à la réalité. Les tentatives pour remédier aux incohérences d’échelle ont pour l’instant introduit une perte sur la géométrie de la scène et/ou nécessiter d’utiliser d’autres propriétés physiques telles que la vitesse du véhicule. Les informations sur la profondeur peuvent également être obtenues avec les caméras RVB-D. Alors que certains s'appuient uniquement sur la stéréovision, d'autres utilisent en outre un motif projeté par laser infrarouge, appelé stéréovision active. Le principal défi de la stéréovision active est la correspondance de modèles entre la projection et la référence, traditionnellement abordée par les modèles mathématiques. Les progrès récents intègrent l'apprentissage automatique (« machine learning » en anglais) et l'apprentissage profond (« deep learning » en anglais). Contrairement aux méthodes d’estimation de profondeur monoculaires, la stéréovision active fournit des informations d'échelle dérivées de la distance entre la caméra et le projecteur. Cependant, des études ont indiqué une dégradation considérable des performances lorsqu'il est appliqué à l'extérieur en raison des conditions d'éclairage ambiant et des performances du projecteur. Dans de tels scénarios, l'estimation de la distance maximale et la précision de la reconstruction sont diminuées. De plus, l’utilisation de projecteurs infra-rouges présente également un surcoût, notamment pour l’utilisation sur un véhicule qui n’en est pas forcément équipé. La présente invention a donc pour but de fournir des solutions pour l’estimation de la distance pour un véhicule motorisé dans des conditions de faible luminosité qui soit précis et robuste, tout en limitant les surcoûts, notamment en termes d’équipements supplémentaires du véhicule. Ce but est atteint par un procédé pour l’estimation de la distance, ou profondeur, dans un champ de vision d’un véhicule, la nuit ou dans des conditions de luminosité faible, par un module de traitement d’images, ledit véhicule comprenant, d’une part, au moins un dispositif d'éclairage pour projeter au moins un motif lumineux dans ledit champ de vision et, d’autre part, au moins une caméra pour l’acquisition d’images dudit champ de vision, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend : - Un apprentissage préalable dudit module pour l’estimation de la distance à partir de données correspondant à une pluralité d’images dudit champ de vision, dites images d’entrainement, dans lesquelles un dispositif d’éclairage projette au moins un dessin contrasté, dit pattern, dans une zone de projection, pendant une phase préalable d’entrainement permettant audit module de générer une pluralité de paramètres appris correspondant à des caractéristiques d’éléments appartenant audit pattern et d’éléments appartenant au contenu de la scène capturée dans ces images d’entrainement, en fonction de la distance à laquelle se trouvent ces éléments, puis un établissement d’une cartographie de la distance de ces éléments dans au moins une zone d’intérêt au sein de ces images, puis, - Une acquisition et un traitement, par ledit module, lorsque ledit véhicule est en circulation la nuit ou dans des conditions de luminosité faible, d’images fournies par ladite caméra, pour fournir une cartographie de la distance des éléments contenus dans au moins une zone de surveillance au sein de ces images acquises en circulation, grâce auxdits paramètres appris pendant la phase d’entrainement. Ce but est également atteint par un élément informatique comprenant des moyens pour mettre en œuvre les étapes d'un procédé selon l’invention. Ce but est également atteint par un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un module de traitement d’images, font exécuter par ce module les étapes d'un procédé selon l'invention. Ce but est également atteint par un système d’assistance de véhicule comprenant : - un module de traitement d’images apte à effectuer les étapes du procédé selon l'invention ; - au moins un dispositif d’éclairage apte à projeter au moins un pattern dans le champ de vision; - au moins une caméra pour fournir des images acquises en circulation. Selon une autre particularité, lesdits paramètres appris correspondent à des caractéristiques représentatives de modifications d’éléments présents dans le pattern projeté par rapport à un pattern de référence, ces modifications étant dues à la distance, la forme et l’orientation des surfaces visibles d’éléments appartenant au contenu de la scène dans les images d’entrainement et correspondant à au moins un paramètre parmi la disparité, la forme et la taille des éléments appartenant au pattern projeté. Selon une autre particularité, le pattern de référence est appris implicitement par ledit module grâce à sa présence répétée dans les images d’entrainement lors de l’apprentissage préalable. Selon une autre particularité, le pattern de référence est fourni audit module au moins lors de l’apprentissage préalable. Selon une autre particularité, ladite zone d’intérêt est restreinte par rapport à ladite zone de projection au sein des images d’entrainement. Selon une autre particularité, lesdits paramètres appris qui sont utilisés pour fournir la cartographie de la distance des éléments contenus dans la zone de surveillance, au sein des images acquises en circulation, correspondent au moins à des caractéristiques de forme et/ou de taille d’éléments appartenant au contenu de la scène capturée dans les images. Selon une autre particularité, ledit pattern est également projeté dans une zone de projection dans ledit champ de vision, par ledit dispositif d’éclairage, pendant l’acquisition et le traitement, par ledit module, des images acquises en circulation par la caméra. Selon une autre particularité, ladite zone de surveillance possède des dimensions supérieures ou égales à celles de ladite zone d’intérêt au sein des images d’entrainement et/ou à celles de la zone de projection au sein desdites images acquises en circulation par la caméra. Selon une autre particularité, ladite zone de projection pendant l’acquisition et le traitement des images acquises en circulation par la caméra est restreinte à une partie du champ de vision qui est déterminée par un module de détection en fonction d’éléments contenus dans la scène capturée par ladite caméra. Selon une autre particularité, il est tiré avantage d’une projection, par au moins un dispositif d’éclairage d’au moins un deuxième pattern dans une deuxième zone de projection. Selon une autre particularité, le deuxième pattern possède un contenu identique au premier pattern mais avec une résolution identique ou différente. Selon une autre particularité, le deuxième pattern possède un contenu différent de celui du premier pattern. Selon une autre particularité, le premier pattern et le deuxième pattern sont projetés dans le champ de vision à des distances différentes du véhicule. Selon une autre particularité, ledit dispositif d’éclairage apte à projeter le pattern grâce au fait qu’il comporte une pluralité de sources lumineuses aptes à éclairer, chacune, une position restreinte du champ de vision avec une intensité variable, le pilotage combiné de ces intensités en fonction de ces positions permettant d’obtenir ledit pattern. D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description de divers modes de réalisation ci-après, faite en référence aux dessins annexés. En effet, pour compléter la description et pour permettre une meilleure compréhension de l'invention, un ensemble de dessins est fourni. Ces dessins illustrent un mode de réalisation de l'invention et font partie intégrante de la description, qui ne doit pas être interprétée comme limitant la portée de l'invention, mais simplement comme un exemple de la manière dont l'invention peut être réalisée. Les dessins comprennent les figures suivantes : FIG. 1 la FIG. 1 représente une vue schématique de dessus d’un véhicule équipé d’un système mettant en œuvre le procédé selon divers modes de réalisation de l’invention ; FIG. 2 la FIG. 2 représente une vue schématique d’un système mettant en œuvre le procédé selon certains modes de réalisation de l’invention ; FIG. 3 la FIG. 3 représente une vue schématique d’un système mettant en œuvre le procédé selon d’autres modes de réalisation de l’invention que la FIG. 2 ; FIG. 4 la FIG. 4 représente, en haut, un exemple de pattern de référence et, en bas, un exemple de pattern projeté sur une surface perpendiculaire à la caméra d’acquisition d’image avec sa déformation due aux composants du projecteur, selon certains modes de réalisation de l’invention ; FIG. 5 la FIG. 5 représente, à gauche, un exemple d’une partie d’un pattern de pattern projeté sur une surface qui est perpendiculaire à la caméra d’acquisition d’image et située à une première distance et, à droite, la même partie du pattern projeté sur la même surface mais à une seconde distance supérieure à la première distance ; FIG. 6 la FIG. 6 représente une vue d’une image acquise par une caméra et dans laquelle un pattern est projeté, avec des éléments du pattern et des éléments du contenu de la scène dans cette image, selon certains modes de réalisation de l’invention ; FIG. 7 la FIG. 7 représente, à gauche, une image acquise par une caméra en noir et blanc et, à droite, la cartographie de distance obtenue sur cette image par la mise en œuvre du procédé selon certains modes de réalisation de l’invention ; FIG. 8 la FIG. 8 représente schématiquement, en noir et blanc, des cartographies de distances réelles de trois scènes différentes, avec des éléments du contenu de ces scènes identifiés pour comparaison avec les figures 9 et 10 ; FIG. 9 la FIG. 9 représente schématiquement, en noir et blanc, des cartographies de distances des trois scènes de la FIG. 8 obtenues par la mise en œuvre du procédé selon certains modes de réalisation de l’invention utilisant la projection du pattern pendant l’entrainement et pendant l’acquisition d’images en circulation de ces scènes ; FIG. 10 la FIG. 10 représente schématiquement, en noir et blanc, des cartographies de distances des trois scènes de la FIG. 8 obtenues par la mise en œuvre du procédé selon d’autres modes de réalisation de l’invention que la FIG. 9 , utilisant la projection du pattern uniquement pendant l’entrainement mais pas lors de l’acquisition d’images en circulation de ces scènes. La présente invention concerne un procédé pour l’estimation de distance dans le champ de vision d’un véhicule, un élément informatique, un programme d’ordinateur et un système (embarqué dans le véhicule) pour la mise en œuvre du procédé. Cette estimation de la distance, ou profondeur, est réalisée par un module (1) de traitement d’images, dans un champ de vision d’un véhicule, la nuit ou dans des conditions de luminosité faible (en général inférieure à 20 lux, voire 10lux). En général, le véhicule comprend, d’une part, au moins un dispositif (5) d'éclairage pour projeter au moins un motif lumineux dans ledit champ de vision et, d’autre part, au moins une caméra (3) pour l’acquisition d’images dudit champ de vision. Un seul dispositif « d’éclairage » ou « de projection de pattern » suffit au modèle pour fonctionner. Dans un véhicule, cette projection peut être faite par l’un des dispositifs d’éclairage (i.e., les phares par exemple, notamment les feux de croisement) dont est équipé le véhicule, mais il est possible d’en utiliser un autre qui soit dédié au pattern. Cependant, la présente invention permet justement de tirer avantage des équipements déjà présents dans de nombreux véhicules, comme détaillé ci-après. La présente demande réfère à un module (1) de traitement d’images qui est entraîné au cours d’au moins un apprentissage et qui effectue une estimation de la distance au sein d’images acquises par une caméra (3) grâce à la projection d’un pattern par au moins un dispositif d’éclairage (5), mais également à une unité de contrôle (2) qui peut par exemple piloter les dispositifs d’éclairage du véhicule et qui peut intégrer des fonctions d’aide à la conduite, comme connu de l’art antérieur. En effet, en général une unité de contrôle (2) pilote les dispositifs d’éclairage du véhicule pour adapter l’éclairage aux conditions de circulation et à la luminosité, avec une action manuelle du conducteur ou non et les unités de contrôle modernes intègrent de plus en plus de fonctions avancées (« intelligentes ») notamment pour l’aide à la conduite ou la conduite autonome. L’homme de métier comprendra bien entendu que l’expression « module (1) de traitement d’images » est une définition fonctionnelle et réfère en fait à un modèle, notamment de réseaux de neurones, par exemple de type CNN (pour l’anglais « Convolutional Neural Network »). Un tel modèle peut par exemple être basé sur des transformeurs (ou « modèles auto-attentifs », « transformers » en anglais) conçus pour gérer des données séquentielles. Il a été constaté par la demanderesse de la présente demande que l’invention peut fonctionner avec un modèle classique, voire basique, comme par exemple le modèle connu dans l’art antérieur sous le nom de « U-net » ou avec des modèles dédiés à l’estimation de distance (comme par exemple les modèles connus dans l’art antérieur sous les noms de « Adabins » ou « depthformer ») et l’invention n’est pas limité au type de modèle utilisé dans le module (1). Concrètement, ce modèle (ou module) peut être mis en œuvre par l’unité de contrôle ou d’autres ressources de traitement de données (informatiques notamment). De plus, il peut s’agir en fait de plusieurs modules et/ou unités de contrôle dédiés aux différentes tâches ou fonctions et coopérant pour mettre en œuvre l’invention, ou alors d’une seule unité effectuant l’ensemble des tâches ou fonctions décrites dans la présente demande. Les figures illustrent donc une unité de contrôle (2) pour le pilotage des dispositifs (5) d’éclairage et distinct du module (1) de traitement d’images, mais on comprend que cette configuration n’est qu’un exemple non limitatif parmi d’autres. Il en est de même pour le module de détection (non illustré) décrit dans la présente demande comme étant apte à détecter des obstacles, objets ou caractéristiques de l’environnement ou de la scène, car un tel module (connu de l’art antérieur) peut être implémenté de la même manière. L’invention s’inscrit d’ailleurs avantageusement dans le contexte des véhicules déjà équipés d’une assistance à la conduite ou même d’un système de conduite autonome en fournissant une méthode et un système complémentaire aux systèmes existants (souvent plus coûteux en utilisant d’autre technologies de capteurs). Cette complémentarité permet de fournir une redondance des mesures et estimations effectuées, ce qui est indispensable dans le cas des véhicules autonomes. De plus, l’homme de métier comprend naturellement, par la nature des tâches effectuées que de telles unités, par exemple comportant des modules, comportera généralement au moins un processeur exécutant des instructions et que diverses formes d’implémentations sont possibles et qu’il n’est donc pas nécessaire de fournir des détails sur les types de matériels utilisables ou utilisés. Les dessins présentés sur les pages de figures sont fournis uniquement à titre d’exemple et de manière schématique et de manière fonctionnelle, de sorte que l’homme de métier pourra imaginer tout type de variantes à partir du contenu de la présente demande. Sauf définition contraire, tous les termes (y compris les termes techniques et scientifiques) utilisés dans le présent document doivent être interprétés conformément aux usages de la profession, notamment du domaine de l’éclairage et la signalisation de véhicules motorisés, en particulier les automobiles. Par exemple, le terme « champ de vision » (correspondant au terme anglosaxon « field of view », souvent exprimé en degrés) peuvent être utilisés sans impliquer de limitation particulière dans la présente demande. Il est également entendu que les termes d'usage courant doivent être interprétés comme étant usuels dans l'art concerné et non dans un sens idéalisé ou trop formel et ne doivent pas être interprétés de façon limitative, à moins qu'ils ne soient expressément définis comme tels dans le présent document. Le terme « en circulation » (« images acquises en circulation ») est utilisé ici pour désigner le fait qu’il s’agit d’images de scènes réelles lors de la mise en œuvre du procédé « sur le terrain » dans un véhicule prêt à circuler, mais le modèle ne nécessitant pas de connaître la vitesse du véhicule contrairement à certains modèles de l’art antérieur, ce terme n’est pas limitatif et surtout pas quant au fait que le véhicule se déplace ou non. Le terme circulation couvre donc par exemple également l’arrêt ou le stationnement. Dans la présente demande, comme généralement admis dans le domaine des demandes de brevet, les termes "comprend", « comporte » et « inclut » ainsi que leurs dérivés (tels que "comprenant", « comportant », etc.) ne doivent pas être compris dans un sens excluant, c'est-à-dire que ces termes ne doivent pas être interprétés comme excluant la possibilité que ce qui est décrit et défini puisse inclure d'autres éléments, étapes, etc. Par le terme « dispositif (5) d’éclairage », on entend dans la présente demande plus particulièrement les dispositifs qui permettent d’éclairer l’environnement du véhicule : - soit pour pouvoir voir, comme par exemple les feux de croisement (LB, selon la terminologie anglosaxonne « low beam ») ou les feux de route (HB, selon la terminologie anglosaxonne « high beam ») même si ces derniers sont généralement proscrits dans certaines conditions, notamment en agglomération, - soit pour pouvoir être vu, comme par exemple les feux de position (PL, selon la terminologie anglosaxonne « position light »), ou les feux diurnes (DRL, selon la terminologie anglosaxonne « day running light ») mais vu les distances auxquelles l’estimation de distance est généralement souhaitée, la projection de pattern concernera de préférence les feux de croisement (ou éventuellement les feux de route). La présente invention utilise la projection d’un « pattern » (4) ou « dessin contrasté » au sein des images de la scène dans laquelle l’estimation de la distance est réalisée par un module (1) ou « modèle » de traitement d’images. Le pattern peut être un dessin, un schéma, un motif, une image ou une forme, de préférence contrastée, c’est-à-dire présentant de préférence des contrastes (en général de luminosité) suffisants pour leur détection par ladite caméra malgré la faible luminosité. Le contraste peut être obtenu par une alternative de parties sombres et de parties plus claires et il n’est pas nécessaire d’utiliser un contraste aussi élevé que le noir et blanc représenté sur les figures qui ne sont pas limitatives sur ce point non plus. De préférence, la transition (les bords) entre les parties sombres et les parties claires sera par contre la plus nette possible pour faciliter la détection de déformations. De plus, le pattern peut comporter un motif récurrent ou une forme répétée comme par exemple le logo de la marque du véhicule. De préférence, le pattern comporte une forte concentration de discontinuités et de contrastes, notamment avec des bords et des coins. Ainsi, un damier est particulièrement avantageux puisqu’il présente une grande répétition de motifs contrastés avec des bords et des coins. Cependant, l’invention n’est pas limitée à cet exemple et le module est capable d’apprendre les déformations de divers types de pattern, même si l’apprentissage est plus rapide avec de tels motifs répétés. L’invention n’est pas donc limitée à l’exemple du damier illustré sur les figures car d’autres patterns peuvent bien entendu être utilisés, de préférence avec des zones de contraste facilement repérables. En effet, le damier a été choisi comme exemple en raison de sa capacité à présenter des discontinuités élevées et un fort contraste. La concentration dense de coins et de transitions dans le motif sert de caractéristiques facilement reconnaissables et détectables par le modèle, mais d’autres patterns moins réguliers sont utilisables. D’autre part, l’invention n’est pas limitée à l’utilisation d’un seul pattern à la fois ni à l’utilisation d’un seul pattern identique dans tous les scénarios. On notera que le terme « motif lumineux » est utilisé dans la présente demande pour désigner le fait que les dispositifs d’éclairage projettent des faisceaux lumineux de diverses formes (ou photométrie) selon les dispositifs et les configurations (et la règlementation). En effet, les divers dispositifs émettent un faisceau lumineux qui leur est propre et qui possède une forme particulière, définie par la photométrie. Par exemple, les feux de croisement possèdent souvent un faisceau éclairant une zone symétrique proche du véhicule (appelée « flat » en anglais) et une zone asymétrique plus éloignée (appelée « kink » en anglais) fournissant ainsi un motif lumineux particulier. Cependant, ce terme de motif n’est pas limitatif d’un motif au sens propre (qui peut s’interpréter à tort par exemple comme un schéma) et n’implique donc pas forcément une variation de la photométrie. De plus, il est connu de modifier les motifs lumineux par exemple pour économiser de l’énergie ou éclairer plus ou moins certaines parties du champ de vision dans le but de mieux identifier des objets ou des conditions de circulation (par exemple en ne conservant que le « flat » ou que l’éclairage nécessaire pour signaler le gabarit du véhicule). Le pattern (4) de l’invention pourra donc être projeté au sein du motif lumineux du dispositif (5) d’éclairage qui projette ce pattern ou en dehors de ce motif, notamment lorsque ce motif a été restreint pour d’autres raisons. En général, et de préférence, le pattern est projeté par le dispositif d’éclairage au sein de son motif lumineux, mais il est possible que le pattern soit projeté en dehors du motif projeté, notamment dans le cas où ce motif a été restreint par l’unité de contrôle pour d’autres raisons (économie d’énergie ou anti-éblouissement par exemple). De plus, le pattern n’étant nécessaire que pour l’apprentissage, il peut ne pas être projeté pendant le traitement des images en ligne (en circulation) qui sont utilisables grâce à l’éclairage fourni par le motif lumineux d’au moins un des dispositifs d’éclairage. De plus, on comprend que le pattern (4) peut avantageusement être projeté par des dispositifs (5) d’éclairage connus de l’art antérieur, comme les « phares pixelisés » qui comportent une pluralité de sources lumineuses aptes à éclairer, chacune, une position restreinte du champ de vision avec une intensité variable, le pilotage combiné de ces intensités en fonction de ces positions permettant d’obtenir ledit pattern (4). En effet, il est connu divers types de phares à multiples sources lumineuses contrôlables individuellement (formant donc des pixels) et qui permettent aisément de projeter un pattern (4) utilisable pour la mise en œuvre de la présente invention. Il est connu par exemple, notamment du document EP4251473, des dispositifs d’éclairage lumineux émettant de la lumière par pixels contrôlables individuellement (avec notamment comme avantage une fonction anti-éblouissement dans certaines zones du champ de vision, grâce à un pilotage avancé par une unité de contrôle). Ainsi, de préférence, au lieu de nécessiter qu’un projecteur spécifique supplémentaire ne doivent être prévu dans le véhicule pour projeter le pattern, l’invention permet de tirer avantage du fait que le véhicule comporte des dispositifs (5) d’éclairage dont au moins un est apte à projeter le pattern ce qui représente une économie intéressante, notamment par rapport aux autres méthodes de l’art antérieur utilisant d’autres technologies. Le modèle est capable d’apprendre avec une faible résolution et fournit des résultats satisfaisant avec une résolution de 320x320 (dans sa zone d’intérêt (ROI) ou sa zone de surveillance (ZS) décrites dans la présente demande), mais peut fonctionner avec des résolutions encore inférieures. Ainsi, la présente invention est apte à fonctionner sur certains véhicules sans nécessiter de modification de leur caméra ou dispositif d’éclairage, dont les résolutions sont généralement supérieures à celle nécessaire au modèle. En effet, les caméras ont en général des résolutions de l’ordre des mégapixels et les phares HD modernes possèdent des résolutions de plusieurs centaines ou milliers de pixel, voire des dizaines de milliers de pixel. D’autre part, un pattern par exemple sous forme d’un damier dont les cases (ou cellules) mesurent 2x2 pixels s’avère suffisant pour le fonctionnement du modèle, ce qui lui permet de distinguer le pattern même à des résolutions plus faibles. La mise en œuvre de l’invention n’est donc avantageusement pas limitante en ce qui concerne les spécifications techniques des dispositifs utilisés. Dans certains modes de réalisation, au moins l’un des dispositifs (5) d'éclairage du véhicule comporte un arrangement matriciel de pixels lumineux (2) en lignes et colonnes. Par exemple la matrice peut comprendre au moins 1000 à 2000 sources lumineuses et il est maintenant connu des dispositif dits HD (haute définition) qui possèdent plus 4000 sources, voire 25000 ou carrément 50000 sources. D’une manière générale, l’invention repose sur une méthode utilisant au moins : - Un apprentissage préalable dudit module (1) pour l’estimation de la distance à partir de données correspondant à une pluralité d’images dudit champ de vision, dites images d’entrainement, dans lesquelles un dispositif (5) d’éclairage projette au moins un dessin contrasté, dit pattern (4), dans une zone de projection (ZP), pendant une phase préalable d’entrainement permettant audit module (1) de générer une pluralité de paramètres appris correspondant à des caractéristiques d’éléments (EP) appartenant audit pattern (4) et d’éléments (EC) appartenant au contenu de la scène capturée dans ces images d’entrainement, en fonction de la distance à laquelle se trouvent ces éléments (EP, EC), puis un établissement d’une cartographie de la distance de ces éléments dans au moins une zone d’intérêt (ROI) au sein de ces images, puis, - Une acquisition et un traitement, par ledit module (1), lorsque ledit véhicule est en circulation la nuit ou dans des conditions de luminosité faible, d’images fournies par ladite caméra (3), pour fournir une cartographie de la distance des éléments contenus dans au moins une zone de surveillance (ZS) au sein de ces images acquises en circulation, grâce auxdits paramètres appris pendant la phase d’entrainement. La FIG. 7 illustre, dans la partie de gauche, une image acquise de nuit où la plupart des éléments de la scène sont très difficiles à distinguer et leurs distances quasiment impossibles à estimer tandis que, dans la partie gauche, la cartographie obtenue grâce au procédé montre que les éléments de la scène sont mieux reconnus et que les distances sont estimées correctement. Certains modes de réalisation concernent donc un procédé reposant au moins sur cette méthode et certains modes de réalisation concernent un élément informatique comprenant des moyens pour mettre en œuvre ce procédé. De tels moyens peuvent par exemple être un programme d’ordinateur. Ainsi, certains modes de réalisation concernent un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un module (1) de traitement d’images, font exécuter par ce module (1) le procédé décrit dans la présente demande. On comprend donc qu’en intégrant un tel module (1) de traitement d’images ou un tel modèle dans les moyens de traitement de données présent dans un véhicule, on obtient un système d’assistance à la conduite pour véhicule motorisé. Ainsi, certains modes de réalisation concernent un système d’assistance de véhicule comprenant : - un module (1) de traitement d’images apte à effectuer les étapes du procédé; - au moins un dispositif (5) d’éclairage apte à projeter au moins un pattern (4) dans le champ de vision; - au moins une caméra (3) pour fournir des images acquises en circulation. Dans certains de ces modes de réalisation du système, ledit dispositif (5) d’éclairage est apte à projeter le pattern grâce au fait qu’il comporte une pluralité de sources lumineuses aptes à éclairer, chacune, une position restreinte du champ de vision avec une intensité variable, le pilotage combiné de ces intensités en fonction de ces positions permettant d’obtenir ledit pattern (4). D’autre part, le système peut en fait être intégré au véhicule lui-même et certains modes de réalisation concernent donc un véhicule comprenant les mêmes moyens que ceux du système décrit ci-dessus. La FIG. 1 illustre de manière schématique et non limitative un exemple d’un tel véhicule ou système projetant un pattern (4) dans une zone de projection (ZP) dans laquelle un région d’intérêt (ROI) est utilisée pour l’entrainement tandis qu’une zone de surveillance (ZS) plus large est utilisée pour l’estimation de la distance selon certains modes de réalisation, comme expliqué ci-après. La FIG. 2 illustre de manière schématique et non limitative un exemple d’un tel système comprenant une caméra (3) pour fournir les images du champ de vision au module (1) de traitement d’images et un dispositif (5), piloté dans cet exemple par une unité de contrôle (2) pour projeter le pattern (4) dans le champ de la caméra. La FIG. 3 illustre un autre exemple non limitatif d’autres modes de réalisation du système qui comportent deux dispositifs (5) pilotés par une unité de contrôle comprenant un module (1) de traitement d’image pour projeter des patterns permettant à une caméra (3) d’acquérir des images de la scène et des patterns pour les fournir au module (1) permettant l’estimation des distances dans la scène. Sur la base de ces exemples, on comprend que de nombreuses variantes sont possibles. D’autre part, on comprend que l’entrainement permet en fait au modèle d’apprendre des paramètres de reconnaissance de caractéristiques dues à la distance. Ces paramètres appris sont désignés ici comme étant générés parce qu’ils sont ensuite stockés en mémoire pour être utilisés lors du traitement des images acquises en circulation. Dans divers modes de réalisation, les apprentissages par l'unité de contrôle (2) comportent l'utilisation d'un algorithme d'apprentissage automatique par ordinateur, par exemple par des réseaux de neurones. L’apprentissage est dit « préalable » car il précède les étapes du procédé qui sont mises en œuvre lors de la circulation du véhicule (d’acquisition, calcul, détection, comparaison, etc.), mais on notera que cet apprentissage peut soit être réalisé avant l’installation sur le véhicule, soit être réalisé après cette installation de sorte que l’apprentissage soit réalisé en conditions réelles. Cet apprentissage peut donc se faire avec des images issues de simulation ou d’images réelles acquises, soit avant la mise en circulation (« hors-ligne » ou « offline » en anglais), soit par exemple par le véhicule en circulation (« en ligne » ou « online » en anglais). Une fois que les résultats correspondants sont validés, les paramètres (et valeurs) obtenus pendant l’entrainement sont utilisés pour mettre en œuvre divers modes de réalisation du procédé « en ligne » (« online » en anglais) lorsque le véhicule est en circulation. D’autre part, pour ce procédé « en ligne », les étapes mises en œuvre par le module (ou l’unité de contrôle) lorsque le véhicule est en circulation peuvent être effectuées en permanence (par exemple dès que la luminosité descend sous un seuil, par exemple de 20 lux ou 10 lux) ou uniquement suite à la détection de conditions particulières par un système d’aide à la conduite. Dans certains modes de réalisation, lesdits paramètres appris correspondent à des caractéristiques représentatives de modifications d’éléments (EP) présents dans le pattern (4) projeté par rapport à un pattern (4r) de référence, ces modifications étant dues à la distance, la forme et l’orientation des surfaces visibles d’éléments (EC) appartenant au contenu de la scène dans les images d’entrainement et correspondant à au moins un paramètre parmi la disparité, la forme et la taille des éléments (EP) appartenant au pattern (4) projeté. Dans certains de ces modes de réalisation, le pattern (4r) de référence est appris implicitement par ledit module (1) grâce à sa présence répétée dans les images d’entrainement lors de l’apprentissage préalable. Dans d’autres modes de réalisation, le pattern (4r) de référence est fourni audit module (1) au moins lors de l’apprentissage préalable, tandis que pendant le traitement des images réelles acquises, ce pattern (4r) de référence n’est plus nécessaire et peut être fourni ou non au module (1) ou modèle. Le terme « disparité » désigne ici une différence de position déduite grâce à la distance connue entre le projecteur (5) et la caméra (3). Ce terme est connu dans le domaine mais n’a jamais été utilisé pour un pattern projeté par un phare de véhicule et utilisé par un module de traitement traitant les images d’une caméra du véhicule. De plus, le pattern (4) permet au module de reconnaitre les formes et/ou les tailles des éléments du pattern projeté, ce qui est particulièrement avantageux pour l’estimation de la distance. La FIG. 4 illustre, dans sa partie haute, un pattern (4r) de référence et, dans sa partie basse, un pattern tel que projeté dans une zone de projection (ZP), avec les déformations généralement observées (dues aux propriétés optiques du dispositif d’éclairage) et notamment la dégradation du pattern sur les bords. Ainsi, l’utilisation d’une zone d’intérêt (ROI) restreinte à l’intérieur de la zone de projection (ZP) est préférée pour optimiser l’apprentissage. Ainsi, dans certains modes de réalisation, ladite zone d’intérêt (ROI) est restreinte par rapport à ladite zone de projection (ZP) au sein des images d’entrainement. De plus, le pattern projeté se déforme également en fonction de la distance comme l’illustre la FIG. 5 dans laquelle la partie de gauche montre une partie de pattern projeté sur une surface perpendiculaire à l’axe de la caméra qui se trouve à 10 mètres de distance de la caméra, alors que la partie de droite montre cette même partie du pattern lorsque la surface se trouve à 100 mètres de la caméra. On comprend donc que la taille des éléments (EP) du pattern, comme la taille des cases ou cellules dans cet exemple du damier dans la FIG. 5 , fournit une information utile au modèle pour estimer la distance de la surface sur laquelle est projeté une partie du pattern. D’autre part, la FIG. 6 illustre la projection du pattern dans une scène réelle plus complexe et montre les déformations des éléments (EP) en fonction de l’orientation des surfaces sur laquelle est projeté le pattern. On voit que si la surface est horizontale, les cases du damier se déforment en rectangles ou trapèzes et si la surface est courbe, les cases se déforment en conséquence. Ces éléments (EP) du pattern fournissent donc des informations sur les éléments (EC) appartenant au contenu de la scène, notamment l’orientation, la forme et la distance de leurs surfaces. Ainsi, la FIG. 6 illustre également les éléments (EC) du contenu de la scène que le modèle peut reconnaître en dehors de la zone de projection du pattern (par exemple l’arbre à gauche ou le mur à droite). Dans certains modes de réalisation, lesdits paramètres appris qui sont utilisés pour fournir la cartographie de la distance des éléments contenus dans la zone de surveillance (ZS), au sein des images acquises en circulation, correspondent au moins à des caractéristiques de forme et/ou de taille d’éléments (EC) appartenant au contenu de la scène capturée dans les images. En effet, même en l’absence de pattern, le module est capable d’utiliser la taille et la forme des éléments pour estimer leur distance, comme expliqué ci-dessus et détaillé ci-après. Dans certains modes de réalisation, ledit pattern (4) est également projeté dans une zone de projection (ZP) dans ledit champ de vision, par ledit dispositif (5) d’éclairage, pendant l’acquisition et le traitement, par ledit module (1), des images acquises en circulation par la caméra (3). En effet, il a été observé que le module entrainé avec le pattern était capable d’estimer les distances même en l’absence du pattern, même si ses performances sont parfois dégradées en fonction du contenu du champ de vision. Ainsi, il est possible de ne pas utiliser le pattern du tout ou de limiter son utilisation, par exemple en ne le projetant pendant un certain temps (par exemple pour éviter l’éblouissement d’un véhicule circulant en sens inverse) et/ou ne le projetant que dans une partie du champ (pour éviter aussi l’éblouissement dans une partie du champ tout en estimant la distance dans le reste du champ ou pour améliorer l’estimation de la distance uniquement dans une partie du champ, par exemple définie suite à une détection d’obstacle par un autre module. Les figures 8, 9 et 10 illustrent cette capacité. La FIG. 8 correspond à une cartographie réelle des distances dans une scène, tandis que la FIG. 9 correspond à une cartographie obtenue avec la projection du pattern à la fois pendant l’entrainement et pendant l’acquisition de cette scène. On y voit que tous les éléments (EC) du contenu de la scène sont reconnus avec une estimation correcte de la distance. La FIG. 10 quant à elle illustre une cartographie obtenue avec la projection du pattern uniquement pendant l’entrainement mais pas pendant l’acquisition « en ligne » de l’image de cette scène. On y voit que la plupart des éléments (EC) de la scène sont reconnus mais que les éléments particuliers EC1 et EC6 sont particulièrement flous et que l’élément EC5 n’est pas reconnu du tout. On comprend donc que le modèle fonctionne même en l’absence du pattern pour l’estimation « en circulation » mais qu’il est plus performant si le pattern reste présent pendant l’acquisition « en circulation ». D’autre part, dans certains modes de réalisation, ladite zone de surveillance (ZS) possède des dimensions supérieures ou égales à celles de ladite zone d’intérêt (ROI) au sein des images d’entrainement et/ou à celles de la zone de projection (ZP) au sein desdites images acquises en circulation par la caméra (3). Une telle configuration est représentée par exemple sur la FIG. 1 et un exemple de résultat est illustré sur la FIG. 6 . En effet, il a pu être observé que même en entrainant le module sur une région d’intérêt restreinte, il était capable de traiter un champ plus large après la phase d’entrainement. Ainsi, il est possible de limiter la projection du pattern à une zone d’intérêt (ROI) pendant l’entrainement mais d’utiliser une zone de surveillance plus large (ZS) pour l’utilisation en circulation. De plus, comme démontré par les FIG. 8 , 9 et 10, le modèle correctement entrainé avec un pattern peut ensuite fonctionner en son absence, ce qui lève un certain nombre de contraintes sur l’étendue de la zone de surveillance (ZS), même si les performances sont réduites en l’absence du pattern. Les modes de réalisation projetant le pattern également pour les images acquises en circulation sont donc préférés, notamment parce que les caractéristiques identifiées par le modèle peuvent alors correspondre également à la disparité comme expliqué plus haut. De plus, grâce à la présence du pattern, les performances du modèle sont nettement améliorées grâce aux informations fournies par les modifications de forme et/ou de taille du pattern (4) qui sont dues à sa projection sur les éléments (EC) appartenant au contenu de la scène. Ces modes de réalisation sont donc nettement préférés pour une estimation de distance efficace malgré la faible luminosité ambiante. Le modèle est en effet alors capable de distinguer également des caractéristiques représentatives de modifications d’éléments (EP) présents dans le pattern (4) projeté par rapport au pattern (4r) de référence, ces modifications étant dues à la distance, la forme et l’orientation des surfaces visibles d’éléments (EC) appartenant au contenu de la scène dans les images d’entrainement et correspondant à au moins un paramètre parmi la disparité, la forme et la taille des éléments (EP) appartenant au pattern (4) projeté. Ces paramètres concernant les éléments (EP) du pattern facilite l’identification des éléments (EC) du contenu de la scène et améliore le résultat (en termes de rapidité et de précision). Dans certains de ces modes de réalisation avantageux, ladite zone de projection (ZP) pendant l’acquisition et le traitement des images acquises en circulation par la caméra (3) est restreinte à une partie du champ de vision qui est déterminée par un module de détection en fonction d’éléments (EC) contenus dans la scène capturée par ladite caméra (3). Le module de détection peut par exemple détecter des véhicules circulant en sens inverse et ainsi empêcher la projection du pattern sur ces véhicules pour éviter un éblouissement ou détecter un obstacle imprévu et au contraire projeter spécifiquement le pattern sur cet obstacle. Cela permet d’améliorer l’estimation de la distance sur cette zone de projection (ZP) et la zone de surveillance (ZS) peut alors soit être limitée à cette zone de projection (ou même restreinte à une zone à l’intérieur de cette zone de projection), mais le modèle reste capable de continuer à estimer la distance en-dehors de cette zone de projection limitée et il n’est donc pas nécessaire de limiter la zone de surveillance (ZS), sauf en cas de nécessité pour accélérer le temps de calcul par exemple. De tels modes de réalisation permettent par exemple pour cibler des zones dans le champ de vision où l’estimation devient cruciale ou limiter l’utilisation de ressources de calcul par exemple au profit d’autres fonctions ou pour économiser de l’énergie. Enfin, dans certains modes de réalisation, le procédé comporte une projection, par au moins un dispositif (5) d’éclairage, d’au moins un deuxième pattern, par exemple dans une deuxième zone de projection (ou dans la même zone comme illustré sur la FIG. 3 ). Une même zone permet une superposition des patterns et permet par exemple de bénéficier de la présence du pattern à certains endroits de la scène par l’un des dispositifs alors qu’un obstacle empêche la projection du pattern sur ces endroits par l’autre dispositif. Des patterns différents permettent de combiner les avantages des deux patterns sur la reconnaissance des caractéristiques du contenu de la scène. Dans certains de ces modes de réalisation, le deuxième pattern possède un contenu identique au premier pattern (4) mais avec une résolution identique ou différente. L’utilisation de différentes résolutions présentent également des avantages en termes de précision de l’estimation et du temps de traitement. Dans d’autres de ces modes de réalisation, le deuxième pattern possède un contenu différent de celui du premier pattern (4). Cela permet notamment de doubler la quantité d'information qui peut être extraite du pattern. Par exemple, le premier pattern peut comporter des raies verticales tandis que le second comporte des raies horizontales. Leur combinaison fournit un quadrillage en damier excellent pour l’estimation de la distance, tout en garantissant une bonne cartographie de distance même si un obstacle cache l’un des deux patterns sur une partie du champ de vision. Dans certains modes de réalisation, le premier pattern (4) et le deuxième pattern sont projetés dans le champ de vision à des distances différentes du véhicule. Ainsi, l’optimisation de l’estimation de distance par la présence de pattern « en circulation » peut être obtenue sur une plus grande partie du champ de vision. On comprend de la présente demande que le pattern est défini au moment de l’entrainement car le modèle l'apprend implicitement mais il peut également être fourni à l’entrainement et/ou en circulation (e.g., conditions réelles et traitement d’images acquises). De plus, certains modes de réalisation permettent l’application sélective du pattern à des régions d’intérêt spécifiques au sein d’une scène. Cette application ciblée pourrait s'avérer particulièrement utile dans l’assistance à la conduite ou la conduite autonome, dans des scenarios nécessitant l'obtention d'informations précises sur la distance d'objets spécifiques, comme par exemple la détection de marchandises perdues sur les autoroutes. Comme la netteté des bords est généralement importante quelle que soit la distance, le modèle est entraîné pour apprendre à détecter les bords. De plus, le modèle permet une représentation précise des surfaces dans les cartes de profondeur, permettant ainsi d’identifier les zones planaires telles que les routes et les bâtiments, mais aussi de faciliter la reconstruction des surfaces d'objets, par exemple pour d'éventuelles tâches de classification. On comprend de la présente demande que la présente invention permet de tirer parti des phares pixelisés des véhicules modernes capables de projeter des patterns facilement (bien que d’autres moyens de projeter le pattern soient envisageables et donc dans la portée de la présente demande, par exemple avec des masques devant les phares). De nombreux tests ont pu démontrer l’efficacité du procédé, mettant en évidence des améliorations notables et robustes de la perception de la profondeur à l’intérieur et au-delà des zones éclairées. La polyvalence du procédé a de plus été confirmée par sa mise en œuvre dans un modèle classique comme le modèle U-net mais également dans des modèles plus complexes avec des architectures de pointe comme le modèle Adabins et le modèle DepthFormer. On comprend donc que la présente invention n’est pas limitée à ces exemples de modèles et pourra être utilisée avec d’autres types de modèles passés, présents et futurs. La présente demande décrit diverses caractéristiques techniques et avantages en référence aux figures et/ou à divers modes de réalisation. L’homme de métier comprendra que les caractéristiques techniques d’un mode de réalisation donné peuvent en fait être combinées avec des caractéristiques d’un autre mode de réalisation à moins que l’inverse ne soit explicitement mentionné ou qu’il ne soit évident que ces caractéristiques sont incompatibles ou que la combinaison ne fournisse pas une solution à au moins un des problèmes techniques mentionnés dans la présente demande. De plus, les caractéristiques techniques décrites dans un mode de réalisation donné peuvent être isolées des autres caractéristiques de ce mode à moins que l’inverse ne soit explicitement mentionné. Liste détaillée des références dans les figures : 1 module de traitement d’images 2 unité de contrôle 3 caméra 4 pattern 4r pattern de référence 5 dispositif d’éclairage Procédé pour l’estimation de la distance, ou profondeur, dans un champ de vision d’un véhicule, la nuit ou dans des conditions de luminosité faible, par un module (1) de traitement d’images, ledit véhicule comprenant, d’une part, au moins un dispositif (5) d'éclairage pour projeter au moins un motif lumineux dans ledit champ de vision et, d’autre part, au moins une caméra (3) pour l’acquisition d’images dudit champ de vision, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend : - Un apprentissage préalable dudit module (1) pour l’estimation de la distance à partir de données correspondant à une pluralité d’images dudit champ de vision, dites images d’entrainement, dans lesquelles un dispositif (5) d’éclairage projette au moins un dessin contrasté, dit pattern (4), dans une zone de projection (ZP), pendant une phase préalable d’entrainement permettant audit module (1) de générer une pluralité de paramètres appris correspondant à des caractéristiques d’éléments (EP) appartenant audit pattern (4) et d’éléments (EC) appartenant au contenu de la scène capturée dans ces images d’entrainement, en fonction de la distance à laquelle se trouvent ces éléments (EP, EC), puis un établissement d’une cartographie de la distance de ces éléments dans au moins une zone d’intérêt (ROI) au sein de ces images, puis, - Une acquisition et un traitement, par ledit module (1), lorsque ledit véhicule est en circulation la nuit ou dans des conditions de luminosité faible, d’images fournies par ladite caméra (3), pour fournir une cartographie de la distance des éléments contenus dans au moins une zone de surveillance (ZS) au sein de ces images acquises en circulation, grâce auxdits paramètres appris pendant la phase d’entrainement. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdits paramètres appris correspondent à des caractéristiques représentatives de modifications d’éléments (EP) présents dans le pattern (4) projeté par rapport à un pattern (4r) de référence, ces modifications étant dues à la distance, la forme et l’orientation des surfaces visibles d’éléments (EC) appartenant au contenu de la scène dans les images d’entrainement et correspondant à au moins un paramètre parmi la disparité, la forme et la taille des éléments (EP) appartenant au pattern (4) projeté. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le pattern (4r) de référence est appris implicitement par ledit module (1) grâce à sa présence répétée dans les images d’entrainement lors de l’apprentissage préalable. Procédé selon la revendication 2 ou 3, caractérisé en ce que le pattern (4r) de référence est fourni audit module (1) au moins lors de l’apprentissage préalable. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite zone d’intérêt (ROI) est restreinte par rapport à ladite zone de projection (ZP) au sein des images d’entrainement. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lesdits paramètres appris qui sont utilisés pour fournir la cartographie de la distance des éléments contenus dans la zone de surveillance (ZS), au sein des images acquises en circulation, correspondent au moins à des caractéristiques de forme et/ou de taille d’éléments (EC) appartenant au contenu de la scène capturée dans les images. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ledit pattern (4) est également projeté dans une zone de projection (ZP) dans ledit champ de vision, par ledit dispositif (5) d’éclairage, pendant l’acquisition et le traitement, par ledit module (1), des images acquises en circulation par la caméra (3). Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite zone de surveillance (ZS) possède des dimensions supérieures ou égales à celles de ladite zone d’intérêt (ROI) au sein des images d’entrainement et/ou à celles de la zone de projection (ZP) au sein desdites images acquises en circulation par la caméra (3). Procédé selon l’une des revendications 7 ou 8, caractérisé en ce que ladite zone de projection (ZP) pendant l’acquisition et le traitement des images acquises en circulation par la caméra (3) est restreinte à une partie du champ de vision qui est déterminée par un module de détection en fonction d’éléments (EC) contenus dans la scène capturée par ladite caméra (3). Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comporte une projection, par au moins un dispositif (5) d’éclairage d’au moins un deuxième pattern dans une deuxième zone de projection. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que le deuxième pattern possède un contenu identique au premier pattern (4) mais avec une résolution identique ou différente. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que le deuxième pattern possède un contenu différent de celui du premier pattern (4). Procédé selon l’une des revendications 10 à 12, caractérisé en ce que le premier pattern (4) et le deuxième pattern sont projetés dans le champ de vision à des distances différentes du véhicule. Elément informatique comprenant des moyens pour mettre en œuvre les étapes d'un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un module (1) de traitement d’images, font exécuter par ce module (1) les étapes d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13. Système d’assistance de véhicule comprenant : - un module (1) de traitement d’images apte à effectuer les étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13; - au moins un dispositif (5) d’éclairage apte à projeter au moins un pattern (4) dans le champ de vision; - au moins une caméra (3) pour fournir des images acquises en circulation. Système (1) selon la revendication précédente, dans lequel ledit dispositif (5) d’éclairage est apte à projeter le pattern grâce au fait qu’il comporte une pluralité de sources lumineuses aptes à éclairer, chacune, une position restreinte du champ de vision avec une intensité variable, le pilotage combiné de ces intensités en fonction de ces positions permettant d’obtenir ledit pattern (4).