Brevet FR3158576A1 — publié le 20250725

Procédé ou dispositif de détermination d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans un véhicule, le procédé comprenant la réception (31) d’une première erreur d’un modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision déterminée par une fonction de perte lors d’une phase d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur, la réception (33) de données d’image représentatives d’un ensemble d’images acquises par le système de vision et la détermination (34) d’une deuxième erreur par application de la fonction de perte aux données d’image. Un indicateur de conformité est déterminé (35) en fonction d’un résultat d’une comparaison de la deuxième erreur à une erreur seuil déterminée en fonction de la première erreur et un taux de non-conformités est mis à jour (36) en fonction de l’indicateur de conformité. Le défaut de calibration du système de vision est alors déterminé (37) en fonction du taux de non-conformités. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de détermination d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans un véhicule La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif d’alerte d’un conducteur d’un conducteur d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans un véhicule. Arrière-plan technologique De nombreux véhicules modernes sont équipés de systèmes d’aide à la conduite dits ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). De tels systèmes ADAS sont des systèmes de sécurité passifs et actifs conçus pour éliminer la part d'erreur humaine dans la conduite de véhicules de tous types. Les ADAS utilisent des technologies avancées pour assister le conducteur pendant la conduite et améliorer ainsi ses performances. Les ADAS utilisent une combinaison de technologies de capteurs pour percevoir l’environnement autour d’un véhicule, puis fournissent des informations au conducteur ou agissent sur certains systèmes du véhicule. Il existe plusieurs niveaux d’ADAS, tels que les caméras de recul et les capteurs d'angle mort, les systèmes d'alerte de franchissement de ligne, les régulateurs de vitesse adaptatifs ou encore les systèmes de stationnement automatique. Les ADAS embarqués dans un véhicule sont alimentés par des données obtenues d’un ou plusieurs capteurs embarqués tels que, par exemple, des caméras. Ces caméras permettent notamment de détecter et de situer d’autres usagers de la route ou d’éventuels obstacles présents autour d’un véhicule afin, par exemple : • d’adapter l’éclairage du véhicule en fonction de la présence d’autres usagers ; • de réguler de façon automatique la vitesse du véhicule ; • d’agir sur le système de freinage en cas de risque d’impact avec un objet. De plus, la qualité des données émises par un système de vision, c’est-à-dire la précision du positionnement des objets de la scène tridimensionnelle, a un impact direct sur le bon fonctionnement des systèmes d’aides à la conduite utilisant ces données. Il est alors important de maîtriser la précision d’un modèle de prédiction de distance et de position d’un objet de la scène, aussi bien à la suite d’un étalonnage du système de vision que durant toute la durée de vie du système de vision. En effet, un défaut du système de vision peut survenir durant sa durée de vie, qu’il soit provisoire ou permanent. 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 d’assurer la qualité des données issues du traitement d’une image acquise par un système de vision embarqué dans un véhicule. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière, notamment par l’amélioration de la sûreté de fonctionnement des système ADAS alimentés par des données obtenues d’une caméra grand angle. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans un véhicule, le système de vision comprenant un ensemble d’au moins une caméra, chaque caméra de l’ensemble étant disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception de données représentatives d’un taux de non-conformités et d’une première erreur d’un modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision, la première erreur étant déterminée par une fonction de perte lors d’une phase d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur ; - réception de données d’image représentatives d’un ensemble d’images acquises par le système de vision ; - détermination d’une deuxième erreur par application de la fonction de perte aux données d’image ; - détermination d’un indicateur de conformité en fonction d’un résultat d’une comparaison de la deuxième erreur à une erreur seuil, l’erreur seuil étant déterminée en fonction de la première erreur ; - mise à jour du taux de non-conformités en fonction de l’indicateur de conformité ; - détermination d’un défaut de calibration du système de vision en fonction d’un résultat d’une comparaison du taux de non conformités à une valeur seuil. Un tel procédé de détermination d’un défaut de calibration du système de vision permet ainsi de tester la qualité ou la précision de profondeurs prédites par le système de prédiction de profondeur à un instant courant en comparaison à la qualité ou la précision de profondeurs prédites par le système de prédiction de profondeur à l’issue de la phase d’apprentissage. En cas de plusieurs non-conformités récurrentes, un défaut de calibration du système de vision est alors déterminé ou détecté. Selon une variante du procédé, l’erreur seuil est proportionnelle à la première erreur, un rapport entre l’erreur seuil et la première erreur étant strictement supérieur à 1. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre une étape de réception de données météorologiques représentatives de conditions météorologiques d’un environnement du véhicule, une fréquence de test du système de vision étant déterminée en fonction des données météorologiques. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre une étape de contrôle d’affichage d’un contenu graphique sur un écran embarqué dans le véhicule, le contenu graphique comprenant des informations représentatives du défaut de calibration. Selon une variante supplémentaire du procédé, le système de vision est un système de vision stéréoscopique comprenant au moins deux caméras. Selon une autre variante du procédé, le système de vision est un système de vision monoscopique comprenant une unique caméra. Selon encore une variante du procédé, une caméra du système de vision est une caméra grand angle. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à au moins 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 4 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision stéréoscopique équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre schématiquement un système de vision monoscopique équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé détermination d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 ou de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif configuré pour déterminer détermination d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 ou de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, un procédé de détermination d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans un véhicule est par exemple mis en œuvre par un calculateur du système embarqué du véhicule contrôlant ce système de vision. En effet, le procédé comprend la réception de données représentatives d’une première erreur d’un modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision déterminée par une fonction de perte lors d’une phase d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur, la réception de données d’image représentatives d’un ensemble d’images acquises par le système de vision et la détermination d’une deuxième erreur par application de la fonction de perte aux données d’image. Un indicateur de conformité est déterminé en fonction d’un résultat d’une comparaison de la deuxième erreur à une erreur seuil déterminée en fonction de la première erreur et un taux de non-conformités est mis à jour en fonction de l’indicateur de conformité. Le défaut de calibration du système de vision est alors déterminé en fonction du taux de non-conformités. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision stéréoscopique équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le premier véhicule 10 se trouve dans un premier environnement 1 correspondant, par exemple, à un environnement routier formé d’un réseau de routes accessibles pour le premier véhicule 10. Dans cet exemple, le premier véhicule 10 correspond à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le premier véhicule 10 correspond ainsi, par exemple, à un véhicule terrestre tel une automobile, un camion, un car, une moto. Enfin, le premier véhicule 10 correspond à un véhicule autonome ou non, c’est-à-dire un véhicule circulant selon un niveau d’autonomie déterminé ou sous la supervision totale du conducteur. Le premier véhicule 10 comprend avantageusement au moins deux caméras embarquées, une première caméra 11 et une deuxième caméra 12, configurées pour acquérir des images d’une scène tridimensionnelle se déroulant dans l’environnement du premier véhicule 10 depuis des positions d’observation distinctes. La première caméra 11 et la deuxième caméra 12 forment un système de vision stéréoscopique lorsqu’elles sont utilisées ensemble comme illustré dans la FIG. 1 . La première caméra 11 forme un système de vision monoscopique lorsqu’elle est utilisée seule, de même la deuxième caméra 12 forme un autre système de vision monoscopique lorsqu’elle est utilisée seule. La présente invention s’étend cependant à tout système de vision comprenant au moins deux caméras, par exemple 2, 3 ou 5 caméras. Les paramètres intrinsèques de la première caméra 11 caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, par la suite appelé « point », ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la première caméra 11 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la première caméra 11. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la première caméra 11. Les paramètres intrinsèques de la première caméra 11 comprennent notamment une première distance focale f1 associée à la première caméra 11. Les paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12 caractérisent, quant à eux, la transformation qui associe, pour un point image, ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la deuxième caméra 12 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la deuxième caméra 12. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la deuxième caméra 12. Les paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12 comprennent notamment une deuxième distance focale f2 associée à la deuxième caméra 12. Les distorsions, qui sont dues aux imperfections du système optique telles que des défauts de forme et de positionnement des lentilles des caméras, vont dévier les faisceaux lumineux et donc induire un écart de positionnement pour le point projeté par rapport à un modèle idéal. Il est possible alors de compléter le modèle de caméra en y introduisant les trois distorsions qui génèrent le plus d’effets, à savoir les distorsions radiales, de décentrage et prismatiques, induites par des défauts de courbure, de parallélisme des lentilles et de coaxialité des axes optiques. Dans cet exemple, les caméras sont supposées parfaites, c’est-à-dire que les distorsions ne sont pas prises en compte, que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image ou au moment de la calibration. Ces deux caméras 11, 12 sont disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène selon un point de vue différent, le premier point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du premier véhicule 10 ou en haut du pare-brise du premier véhicule 10, le deuxième point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur droit du premier véhicule 10 ou en haut du pare-brise du premier véhicule 10. Dans le cas où les deux caméras sont situées en haut du pare-brise du véhicule, celles-ci sont alors placées à une certaine distance. Dans cet exemple, la première caméra 11 est située en haut du pare-brise du premier véhicule 10, la deuxième caméra 12 est située dans le rétroviseur droit du premier véhicule 10. Un premier repère est associé à la première caméra 11 : - la direction de l’axe x est définie horizontale et normale à l’axe optique de la première caméra 11. La distance B séparant le centre optique de la première caméra 11 de la projection du centre optique de la deuxième caméra 12 sur le plan horizontal passant par le centre optique de la première caméra 11 est appelée base de référence (en anglais « baseline ») ; - la direction de l’axe y est définie verticale et normale à l’axe optique de la première caméra 11 ; - la direction de l’axe z est définie orthogonale aux directions des axes x et y. Les trois axes x, y et z forment ainsi un repère orthonormé. Les paramètres extrinsèques liés à la position des caméras 11, 12 sont les paramètres suivants : - trois translations dans les directions x, y et z : Tx, Ty et Tz constituant le vecteur translation T ; et - trois rotations dans les directions x, y et z : θx, θy et θz. Les paramètres extrinsèques sont déterminés, par exemple, lors d’une phase de calibration du système de vision stéréoscopique comprenant la première caméra 11 et la deuxième caméra 12. Une contrainte principale du système de vision stéréoscopique utilisé dans l’automobile est, par exemple, la grande distance entre les deux caméras. En effet, pour pouvoir couvrir une plage de mesure de 200 mètres, la base de référence doit atteindre 60cm pour les caméras couramment utilisées dans ce domaine. Les première et deuxième caméras 11, 12 font l’acquisition d’images d’une scène se situant devant le premier véhicule 10, la première caméra 11 couvrant seule un premier champ d’acquisition 13, la deuxième caméra 12 couvrant seule un deuxième champ d’acquisition 14 et les deux caméras 11, 12 couvrant toutes deux un troisième champ d’acquisition 15. Les premier et troisième champs d’acquisition 13, 15 permettent ainsi une vision monoscopique de la scène par la première caméra 11, les deuxième et troisième champs d’acquisition 14, 15 permettent une vision monoscopique de la scène par la deuxième caméra 12 et le troisième champ d’acquisition 15 permet une vision stéréoscopique de la scène par le système de vision stéréoscopique composé des deux caméras 11, 12. Un obstacle 18 est placé dans le champ d’acquisition des caméras, par exemple dans le troisième champ d’acquisition 15. La présence de l’obstacle 18 définit un champ d’occlusion pour le système de vision stéréoscopique composé ici des trois champs 16, 17 et 19. Parmi ces trois champs, le champ 16 est visible depuis la deuxième caméra 12. La partie de la scène présente dans ce champ 16 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique comprenant la deuxième caméra 12. Le champ 17 est quant à lui visible depuis la première caméra 11. La partie de la scène présente dans ce champ 17 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique comprenant la première caméra 11. Enfin, le champ 19 n’est visible par aucune des caméras. La partie de la scène présente dans ce champ 19 n’est donc pas observable. Selon un exemple de réalisation particulier, le champ de vision de la deuxième caméra 12 couvre au moins la moitié du champ de vision de la première caméra 11. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision stéréoscopique pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le premier véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment. Les images acquises par les première et deuxième caméras 11, 12 à un instant temporel d’acquisition se présentent sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans chaque image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de coordonnées colorimétriques RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu ») ou TSL (Ton, Saturation, Luminosité). Chaque pixel d’une image acquise est représentatif d’un objet de la scène tridimensionnelle présent dans le champ de vision de la première ou de la deuxième caméra 11, 12. En effet, un pixel d’une image acquise est la plus petite unité visible et correspond à un point lumineux résultant de l'émission ou de la réflexion de la lumière par un objet physique présent dans la scène tridimensionnelle. Lorsque la lumière frappe cet objet, des photons sont émis ou réfléchis, captés par un capteur photosensible de la première ou de la deuxième caméra 11, 12 après passage à travers son objectif. Ce capteur divise la scène tridimensionnelle en une grille de pixels. Chaque pixel enregistre l'intensité lumineuse à un emplacement spécifique, capturant ainsi des détails visuels. La combinaison de millions de pixels crée une image représentant fidèlement l'objet physique observé par la première ou deuxième caméra 11, 12. Un point image précédemment présenté est ainsi un point d’une surface d’un objet de la scène tridimensionnelle observée par le système de vision stéréoscopique comprenant les première et deuxième caméras 11, 12. Les images acquises par les première et deuxième caméras 11, 12 représentent des vues d’une même scène prises à des points de vue différents, les positions des caméras étant distinctes. Sur cette scène se trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers mobiles, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Selon un exemple de réalisation particulier, la première caméra 11 est de type « grand angle », une caméra grand angle étant par exemple équipée d’un objectif conçu pour faire l’acquisition d’une image représentative d’une scène tridimensionnelle perçue selon un champ de vision plus large que celui d'une caméra standard, aussi appelé parfois objectif panoramique. En d'autres termes, un objectif grand angle permet de saisir une plus grande portion de la scène tridimensionnelle se déroulant devant ou autour de la caméra, ce qui est particulièrement utile dans des situations où il est nécessaire d'inclure davantage d'éléments dans le cadre de l’image acquise par cette caméra. L’angle α du champ de vision de la première caméra 11 est par exemple égal à 120°, 145°, 180° ou 360°, alors qu’une caméra standard propose, par exemple, un champ de vision ouvert suivant un angle de 45° ou moins. Une telle première caméra 11 correspond par exemple à une caméra équipée de miroirs ou encore à une caméra « fisheye » (en français « œil de poisson »). Les objectifs grand angle ont une distance focale plus courte par rapport aux objectifs standard, ce qui les rend adaptés pour faire l’acquisition d’images de paysages, d'architectures, de croisements de routes ou de tout autre sujet nécessitant une perspective étendue. Les caméras grand angle sont, par exemple, utilisées pour capturer des images immersives et dynamiques avec une profondeur de champ étendue. Selon un exemple de réalisation particulier, l’image acquise par la première caméra 11 comprend une distorsion égale à 0,5%, 0,8% ou supérieure à 1%. La mesure d’une telle distorsion correspond à la détermination d’un rapport entre : - l'écartement maximal d’un pixel de l'image d’une ligne droite de la première scène tridimensionnelle dont l’image est une ligne touchant le bord le plus long de la première image, soit au centre du bord de l’image, soit au niveau des angles du bord de l’image, et - la longueur de ce bord. Couramment, une distorsion est considérée, dans le monde de la photographie, comme : • négligeable si elle est inférieure à 0,3%, • peu sensible si elle est comprise entre 0,3% ou 0,4%, • sensible si elle est comprise entre 0,5% et 0,6%, • très sensible si elle est comprise entre 0,7% et 0,9%, et • gênante si elle est supérieure ou égale à 1% ou plus. Une distorsion en barillet est caractérisée par un pourcentage positif, tandis qu’une distorsion en croissant est caractérisée par un pourcentage négatif. Les images acquises par les première et deuxième caméras 11, 12 sont, par exemple, envoyées à un calculateur d’un dispositif équipant le premier véhicule 10 ou stockées dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le premier véhicule 10. Des profondeurs associées à des pixels des images acquises par le système de vision stéréoscopique sont par exemple déterminées par un premier modèle de prédiction de profondeur, un tel modèle de prédiction de profondeur étant, par exemple, mis en œuvre par un réseau de neurones. Le premier modèle de prédiction de profondeur, pour être fiable et précis, est notamment appris dans une première phase d’apprentissage par minimisation d’une erreur déterminée par une première fonction de perte. Une telle première phase d’apprentissage est connue de l’homme du métier. Différentes méthodes sont connues et applicables en fonction des types des première et deuxième caméras 11, 12 et des paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique, par exemple la méthode décrite dans le document : « UnOS: Unified Unsupervised Optical-flow and Stereo-depth Estimation by Watching Videos » de Yang Wang, Peng Wang, Zhenheng Yang, Chenxu Luo, Yi Yang et Wei Xu publié en juin 2019. Cette méthode met en œuvre différentes opérations, une opération permettant notamment de déterminer une erreur photométrique par comparaison d’images générées à partir d’images acquises par le système de vision stéréoscopique et de profondeurs prédites pour des pixels de ces images à des images acquises par ce même système de vision stéréoscopique, la fonction permettant de déterminer cette erreur photométrique étant appelée fonction de perte, et une opération de minimisation de cette erreur photométrique en ajustant des paramètres du modèle de prédiction de profondeur. En fin d’apprentissage, une erreur résiduelle jugée acceptable subsiste, cette erreur correspond alors à la première erreur reçue durant un procédé de détermination d’un défaut de calibration du système de vision embarqué dans le premier véhicule 10. Un procédé de détermination d’un défaut de calibration du système de vision stéréoscopique embarqué dans le premier véhicule 10 est avantageusement mis en œuvre par le premier véhicule 10, c’est-à-dire par un processeur, un calculateur ou une combinaison de calculateurs du système embarqué du premier véhicule 10, par exemple par le ou les calculateurs en charge du système de vision stéréoscopique du premier véhicule 10 ou par le dispositif 4 de la FIG. 4 . La FIG. 2 illustre schématiquement un système de vision monoscopique équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le deuxième véhicule 20 se trouve dans un deuxième environnement 2 correspondant, par exemple, à un environnement routier formé d’un réseau de routes accessibles pour le véhicule 20. Dans cet exemple, le deuxième véhicule 20 correspond à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le deuxième véhicule 20 correspond ainsi, par exemple, à un véhicule terrestre tel une automobile, un camion, un car, une moto. Enfin, le deuxième véhicule 20 correspond à un véhicule autonome ou non, c’est-à-dire un véhicule circulant selon un niveau d’autonomie déterminé ou sous la supervision totale du conducteur. Le deuxième véhicule 20 comprend avantageusement au moins une troisième caméra 21 embarquée configurée pour acquérir des images d’une scène tridimensionnelle se déroulant dans l’environnement du deuxième véhicule 20 depuis une position d’observation déterminée. La troisième caméra 21 forme un système de vision monoscopique. Les paramètres intrinsèques de la troisième caméra 21 caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, par la suite appelé « point », ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la troisième caméra 21 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la troisième caméra 21. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la troisième caméra 21. Les paramètres intrinsèques de la troisième caméra 21 comprennent notamment une troisième distance focale f3 associée à la troisième caméra 21. Les distorsions, qui sont dues aux imperfections du système optique telles que des défauts de forme et de positionnement des lentilles des caméras, vont dévier les faisceaux lumineux et donc induire un écart de positionnement pour le point projeté par rapport à un modèle idéal. Il est possible alors de compléter le modèle de caméra en y introduisant les trois distorsions qui génèrent le plus d’effets, à savoir les distorsions radiales, de décentrage et prismatiques, induites par des défauts de courbure, de parallélisme des lentilles et de coaxialité des axes optiques. Dans cet exemple, la troisième caméra 21 est supposée parfaite, c’est-à-dire que les distorsions ne sont pas prises en compte, que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image ou au moment de la calibration. Cette troisième caméra 21 est disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue déterminé, par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du deuxième véhicule 20 ou en haut du pare-brise du deuxième véhicule 20. Dans cet exemple, la troisième caméra 21 est située en haut du pare-brise du deuxième véhicule 20. La troisième caméra 21 fait l’acquisition d’images d’une scène se situant devant le deuxième véhicule 20, la troisième caméra 21 couvrant un champ d’acquisition 22 dans lequel est par exemple positionné un objet 23. La présence de l’objet 23 définit un champ d’occlusion 24 pour le système de vision monoscopique comprenant la troisième caméra 21. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision monoscopique pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le deuxième véhicule 20 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment. Les images acquises par la troisième caméra 21 à un instant temporel d’acquisition se présentent sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans chaque image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de coordonnées colorimétriques RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu ») ou TSL (Ton, Saturation, Luminosité). Chaque pixel de l’image acquise par la troisième caméra 21 est représentatif d’un objet de la scène tridimensionnelle présent dans le champ de vision de la troisième caméra 21. En effet, un pixel de l’image acquise est la plus petite unité visible et correspond à un point lumineux résultant de l'émission ou de la réflexion de la lumière par un objet physique présent dans la scène tridimensionnelle. Lorsque la lumière frappe cet objet, des photons sont émis ou réfléchis, captés par un capteur photosensible de la troisième caméra 21 après passage à travers son objectif. Ce capteur divise la scène tridimensionnelle en une grille de pixels. Chaque pixel enregistre l'intensité lumineuse à un emplacement spécifique, capturant ainsi des détails visuels. La combinaison de millions de pixels crée une image représentant fidèlement l'objet physique observé par la troisième caméra 21. Un point image est ainsi un point d’une surface d’un objet de la scène tridimensionnelle observée par la troisième caméra 21. Les images acquises par la troisième caméra 21 représentent des vues d’une même scène, par exemple acquises à différents instants temporels d’acquisition. Lorsque le deuxième véhicule 20 est en mouvement, alors ces images sont acquises par la troisième caméra 21 depuis différentes positions d’observation o points de vue. Sur cette scène tridimensionnelle se trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers mobiles, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Selon un exemple de réalisation particulier, la troisième caméra 21 est de type « grand angle ». L’angle β du champ de vision de la troisième caméra 21 est par exemple égal à 120°, 145°, 180° ou 360°. Une telle troisième caméra 21 correspond par exemple à une caméra équipée de miroirs ou encore à une caméra « fisheye » (en français « œil de poisson »). Selon un exemple de réalisation particulier, une image acquise par la troisième caméra 21 comprend une distorsion égale à 0,5%, 0,8% ou supérieure à 1%. Les images acquises par la troisième caméra 21 sont, par exemple, envoyées à un calculateur d’un dispositif équipant le deuxième véhicule 20 ou stockées dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le deuxième véhicule 20. Un procédé de détermination d’un défaut de calibration du système de vision stéréoscopique embarqué dans le deuxième véhicule 20 est avantageusement mis en œuvre par le deuxième véhicule 20, c’est-à-dire par un processeur, un calculateur ou une combinaison de calculateurs du système embarqué du deuxième véhicule 20, par exemple par le ou les calculateurs en charge du système de vision monoscopique du deuxième véhicule 20 ou par le dispositif 4 de la FIG. 4 . Des profondeurs associées à des pixels des images acquises par le système de vision monoscopique sont par exemple déterminées par un deuxième modèle de prédiction de profondeur, un tel modèle de prédiction de profondeur étant, par exemple, mis en œuvre par un réseau de neurones. Le deuxième modèle de prédiction de profondeur, pour être fiable et précis, est notamment appris dans une deuxième phase d’apprentissage par minimisation d’une erreur déterminée par une deuxième fonction de perte. Une telle deuxième phase d’apprentissage est connue de l’homme du métier. Différentes méthodes sont connues et applicables en fonction du type de la troisième caméra 21, par exemple la méthode décrite dans le document : « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation » de Clément Godard, Oisin Mac Aodha, Michael Firman et Gabriel Brostow publié en août 2019, ou encore, pour les caméras grand angle, « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion » de Igor Vasiljevic, Vitor Guizilini, Rares Ambrus, Sudeep Pillai, Wolfram Burgard, Greg Shakhnarovich et Adrien Gaidon publié en aout 2020. De manière générale, tout système de vision auto supervisé ou auto appris, c’est-à-dire dont le modèle de prédiction de profondeur est appris à partir d’images acquises par le système de vision lui-même et sans utiliser des données d’apprentissage annotées, comprend une fonction de perte permettant d’évaluer la performance du modèle de prédiction de profondeur et d’améliorer sa précision par une méthode itérative mise en œuvre durant une phase d’apprentissage et visant à minimiser une erreur déterminée par la fonction de perte. En fin de phase d’apprentissage, une erreur résiduelle correspondant à une erreur minimale obtenue durant la phase d’apprentissage subsiste, cette erreur résiduelle correspondant alors à la première erreur reçue durant un procédé de détermination d’un défaut de calibration du système de vision embarqué dans le premier véhicule 10. Optionnellement, les phases d’apprentissage sont mises en œuvre après une phase de calibration des caméras du système de vision. La calibration d’une caméra d’un système de vision est également connue de l’homme du métier, et est par exemple décrite dans le document suivant « A Flexible New Technique for Camera Calibration » de Zhengyou Zhang publié en décembre 1998, ou encore dans ce document : « Single View Point Omnidirectional Camera Calibration from Planar Grids », de Christopher Mei et Patrick Rives publié en avril 2007. La FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans le premier véhicule 10 de la FIG. 1 ou dans le deuxième véhicule 20 de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Dans la description associée à la FIG. 3 , le terme « véhicule 10, 20 » fait référence indifféremment au premier véhicule 10 de la FIG. 1 ou au deuxième véhicule 20 de la FIG. 2 , le procédé 3 de détermination d’un défaut de calibration d’un système de vision étant à la fois applicable à un système de vision stéréoscopique et à un système de vision monoscopique. De manière similaire, le terme « phase d’apprentissage » fait référence à la première phase d’apprentissage lorsque « le véhicule » fait référence au premier véhicule 10 tandis qu’il fait référence à la deuxième phase d’apprentissage lorsque « le véhicule » fait référence au deuxième véhicule 20. Le procédé 3 est par exemple mis en œuvre par le dispositif embarqué dans le véhicule 10, 20 mettant en œuvre le procédé de détermination d’une profondeur par système de vision embarqué ou par le dispositif 4 de la FIG. 4 . Dans une étape 31, des données représentatives d’un taux de non-conformités et d’une première erreur d’un modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision sont reçues. La première erreur est déterminée par une fonction de perte lors d’une phase d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur telle que décrite en référence aux figures 1 ou 2. Selon un exemple de réalisation particulier, le taux de non-conformités est par exemple égal à 0 en début de procédé. Lorsque les étapes suivantes, c’est-à-dire de 33 à 37, sont répétées ou itératives, alors le taux de non-conformités est le taux précédemment déterminé, par exemple à partir des dernières itérations. Plus de détails sur ce calcul sont apportés ci-après dans la description de l’étape 36. Dans une étape 33, des données d’image représentatives d’un ensemble d’images acquises par le système de vision sont reçues. Le nombre d’images dépend notamment du type de système de vision. Dans une étape 34, une deuxième erreur est déterminée par application de la fonction de perte aux données d’image. La fonction de perte est la même fonction de perte que celle utilisée durant la phase d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur. Ainsi, la deuxième erreur correspond à une erreur courante, déterminée dans les conditions courantes d’utilisation du système de vision. Dans une étape 35, un indicateur de conformité est déterminé en fonction d’un résultat d’une comparaison de la deuxième erreur à une erreur seuil, l’erreur seuil étant déterminée en fonction de la première erreur. Ainsi, la première erreur correspond à l’erreur minimale obtenue en fin de phase d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur. Celle-ci est alors idéale et correspond à un système de vision parfaitement calibré. Selon un exemple de réalisation particulier, l’erreur seuil est proportionnelle à la première erreur, ainsi l’erreur seuil est égale à 1,5x, 2x ou 3x la première erreur. Ainsi, le rapport entre l’erreur seuil et la première erreur étant strictement supérieur à 1. En effet, si le rapport valait 1 ou moins alors l’indicateur de conformité représenterait une non-conformité y compris lorsque le système de vision met en œuvre un modèle de prédiction de profondeur juste appris. L’indicateur de conformité est, selon un premier mode de réalisation particulier, égal au rapport entre la deuxième erreur et l’erreur seuil. Selon un deuxième mode de réalisation particulier, l’indicateur de conformité est égal à 1 lorsque la deuxième erreur est supérieure à l’erreur seuil et égal à 0 sinon. Dans une étape 36, le taux de non-conformités est mis à jour en fonction de l’indicateur de conformité. Par exemple, le taux de non-conformité est égal à la moyenne des N derniers indicateurs de conformité incluant l’indicateur de conformité déterminé à l’étape 35 lorsque ce procédé est mis en œuvre de manière itérative, le nombre N étant par exemple défini par un utilisateur ou un fabricant. Par exemple, le nombre N est égal à 10 ou à 100. Ainsi, le taux de non-conformités est représentatif d’un nombre de deuxièmes erreurs dernièrement déterminées supérieures à l’erreur seuil. Il est à noter que dans cet exemple, les N derniers indicateurs de conformité sont par exemple enregistrés ou stockés en mémoire du dispositif mettant en œuvre le procédé. Selon un autre exemple de réalisation particulier, le taux de non-conformités est égal à la moyenne ou à une moyenne pondérée du taux de non-conformités reçu et de l’indicateur de conformité, par exemple déterminé à partir de la fonction suivante : T’ = 0,9 x T + 0,1 x I c , avec : • T’ le taux de non-conformités mis à jour, • T le taux de non-conformités reçu à l’étape 31, et • I c l’indicateur de conformité déterminé à l’étape 35. Selon le deuxième mode de réalisation particulier, I c = E 2 / E s , avec : • I c l’indicateur de conformité déterminé à l’étape 35, • E 2 la deuxième erreur, et • E s l’erreur seuil. Dans une étape 37, un défaut de calibration du système de vision est déterminé en fonction d’un résultat d’une comparaison du taux de non-conformités à une valeur seuil. La valeur seuil est par exemple définie de manière à déterminer un défaut de calibration du système de vision lorsque le taux de non-conformités est représentatif d’un nombre d’indicateurs de conformité supérieur à un seuil. En effet, le but n’est pas de déterminer un défaut de non-conformités dès la première non-conformité déterminée mais lorsque plusieurs non-conformités sont déterminées sur un certain nombre N de tests par exemple. Selon un exemple de réalisation particulier, le procédé 3 de détermination d’un défaut de calibration du système de vision comprend en outre une étape de réception 32 de données météorologiques représentatives de conditions météorologiques d’un environnement 1, 2 du véhicule 10, 20, une fréquence de test du système de vision étant déterminée en fonction des données météorologiques. En effet, un défaut de calibration survient par exemple quand une lentille ou un objectif d’une caméra est couvert de gouttes d’eau transparente, ce qui arrive plus fréquemment par temps de pluie par exemple. Ainsi, les données météorologiques sont par exemple obtenues par analyse d’une image acquise par le système de vision, dans laquelle il est possible de percevoir que l’environnement dans lequel circule le véhicule 10, 20 est humide, ou encore reçues d’un système embarqué du véhicule 10, 20 lorsque des essuie-vitres sont par exemple en fonctionnement. Selon un autre exemple de réalisation particulier, le procédé 3 de détermination d’un défaut de calibration du système de vision comprend en outre une étape de contrôle d’affichage d’un contenu graphique sur un écran embarqué dans le véhicule 10, 20, le contenu graphique comprenant des informations représentatives du défaut de calibration lorsque celui-ci est déterminé. Un tel écran fait par exemple partie d’un système d’infodivertissement embarqué dans le véhicule 10, 20 et se situe dans l’habitacle du véhicule 10, 20, il est par exemple disposé sur une planche de bord ou une console centrale. Cet écran est alors en liaison avec le dispositif mettant en œuvre le procédé 3 de détermination d’un défaut de calibration du système de vision, par exemple via une liaison filaire de type bus de communication. Selon encore un exemple de réalisation particulier, des données sont émises à un système d’aide à la conduite dits ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé ») recevant pour données d’entrée les des profondeurs prédites par le système de vision embarqué dans le véhicule 10, 20. Ces données sont par exemple représentatives du défaut de calibration lorsque celui-ci est déterminé. L’ADAS bascule alors, par exemple, dans un mode dégradé ou de sécurité, afin de continuer à fonctionner avec des données en entrée non garanties, voire est désactivé. De manière similaire à l’exemple précédent, l’ADAS est en liaison avec le dispositif mettant en œuvre le procédé 3 de détermination d’un défaut de calibration du système de vision, par exemple via une liaison filaire de type bus de communication. Un tel procédé de détermination d’un défaut de calibration du système de vision permet ainsi de tester la qualité ou la précision de profondeurs prédites par le système de prédiction de profondeur à un instant courant en comparaison à la qualité ou la précision de profondeurs prédites par le système de prédiction de profondeur à l’issue de la phase d’apprentissage. En cas de plusieurs non-conformités récurrentes, un défaut de calibration du système de vision est alors déterminé ou détecté, permettant par exemple d’alerter le conducteur du véhicule embarquant le système de vision afin qu’il puisse prendre en considération une éventuelle défaillance du système de vision. De même, un ADAS alimenté par des profondeurs est par exemple basculé dans un mode de fonctionnement dégradé afin de préserver un niveau de sécurité adéquat. Un utilisateur du véhicule 10, 20 est alors en mesure de planifier une opération de maintenance, une calibration ou simplement un nettoyage du système de vision embarqué dans le véhicule 10, 20 afin de retrouver un système de vision opérationnel tel qu’il était à l’issue de la phase d’apprentissage. La FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour la détermination d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans le premier véhicule 10 de la FIG. 1 ou dans le deuxième véhicule 20 de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 4 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10 ou dans le deuxième véhicule 20, par exemple un calculateur. Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 ou 2 et/ou étapes décrites en regard de la FIG. 3 . Des exemples d’un tel dispositif 4 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 4, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 4 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 4 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 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 4. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 4 comprend en outre au moins une mémoire 41 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 41. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 4 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires (par exemple d’autres calculateurs) 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 4 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 42 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 »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. L’interface de communication 43 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) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 440, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 450 et/ou d’autres périphériques 460 via respectivement les interfaces de sortie 44, 45, 46. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 4. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de détection d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans un véhicule, qui inclurait des étapes secondaires sans pour autant 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 4 de la FIG. 4 . Procédé de détermination d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans un véhicule (10, 20), le système de vision comprenant un ensemble d’au moins une caméra, chaque caméra dudit ensemble étant disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception (31) de données représentatives d’un taux de non-conformités et d’une première erreur d’un modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision, la première erreur étant déterminée par une fonction de perte lors d’une phase d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur ; - réception (33) de données d’image représentatives d’un ensemble d’images acquises par le système de vision ; - détermination (34) d’une deuxième erreur par application de la fonction de perte aux données d’image ; - détermination (35) d’un indicateur de conformité en fonction d’un résultat d’une comparaison de la deuxième erreur à une erreur seuil, l’erreur seuil étant déterminée en fonction de la première erreur ; - mise à jour (36) du taux de non-conformités en fonction de l’indicateur de conformité ; - détermination (37) d’un défaut de calibration du système de vision en fonction d’un résultat d’une comparaison du taux de non-conformités à une valeur seuil. Procédé selon la revendication 1, pour lequel l’erreur seuil est proportionnelle à la première erreur, un rapport entre l’erreur seuil et la première erreur étant strictement supérieur à 1. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant en outre une étape de réception (32) de données météorologiques représentatives de conditions météorologiques d’un environnement (1, 2) du véhicule (10, 20), une fréquence de test du système de vision étant déterminée en fonction des données météorologiques. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, comprenant en outre une étape de contrôle d’affichage d’un contenu graphique sur un écran embarqué dans le véhicule (10, 20), ledit contenu graphique comprenant des informations représentatives du défaut de calibration. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel le système de vision est un système de vision stéréoscopique comprenant au moins deux caméras. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel le système de vision est un système de vision monoscopique comprenant une unique caméra. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel une caméra du système de vision est une caméra grand angle. 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. Dispositif (4) de détection d’un défaut de calibration d’un système de vision embarqué dans un véhicule (10, 20), ledit dispositif (4) comprenant une mémoire (41) associée à au moins un processeur (40) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (10, 20) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.