Brevet FR3155343A1 — publié le 20250516

Procédé ou dispositif de génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule, le système de vision comprenant deux caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent. En effet, le procédé comprend la réception de données représentatives de deux images acquises par les deux caméras à un même instant temporel et la génération de deux images d’apprentissage, chaque image d’apprentissage étant obtenue à partir d’une des image acquise, par codage de données représentatives desdites images d’apprentissage, dans : • un premier canal obtenu à partir d’une application d’un premier filtre à une image acquise, • un deuxième canal obtenu à partir d’une application d’un deuxième filtre à une image acquise, • un troisième canal obtenu à partir d’une conversion en niveaux de gris d’une image acquise. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision. La présente invention concerne les procédés et dispositifs de génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule à partir d’images d’apprentissage acquises par le système de vision embarqué. 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. Une position d’un autre usager ou d’un obstacle est par exemple déterminée par un système de vision comprenant un modèle de prédiction d’une profondeur ou d’une distance. Un tel modèle est par exemple appris à l’aide d’images, ces images étant obtenues d’une base de données universelle, par exemple Kitti® ou Sceneflow®. Kitti® par exemple fournit des images d’un environnement routier en centre-ville, mais une telle base de données ne comprend cependant pas l’intégralité des environnements routiers dans lequel peut évoluer un véhicule. Les données d’apprentissage sont alors inadaptées pour entraîner le modèle de prédiction pour un véhicule circulant dans d’autres environnements routiers. La qualité de l’entraînement du modèle de prédiction est cependant très importante, en effet, les profondeurs ou distances prédites par le modèle de prédiction représentent par exemple des distances auxquelles se situent les autres usagers ou obstacles présents dans l’environnement routier du véhicule équipé du système de vision et des ADAS. De la qualité des données émises par le système de vision dépend donc le bon fonctionnement des périphériques d’aides à la conduite utilisant ces données. 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’améliorer la pertinence des données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour 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’un système de vision embarqué dans le véhicule. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule, le système de vision comprenant un ensemble de caméras comprenant une première caméra et une deuxième caméra disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, le procédé comprend les étapes suivantes : - réception de premières données représentatives d’une première image acquise par la première caméra et de deuxièmes données représentatives d’une deuxième image acquises par la deuxième caméra, les premières et deuxièmes données étant acquises à un même instant temporel et étant chacune codées dans trois canaux ; - génération de données représentatives d’une troisième image et d’une quatrième image par application d’un filtre d’extraction de contours à respectivement la première et la deuxième images, les données représentatives des troisième et quatrième images étant chacune codées dans un unique canal ; - génération de données représentatives d’une cinquième image et d’une sixième image par application d’un filtre d’inversion des couleurs à respectivement la troisième et la quatrième images, les données représentatives des cinquième et sixième images étant chacune codées dans un unique canal ; - génération de données représentatives d’une septième image et d’une huitième image par conversion respectivement des première et deuxième images en niveaux de gris, les données représentatives des septième et huitième images étant chacune codées dans un unique canal ; - génération d’une neuvième image et d’une dixième image par codage de données représentatives des neuvième et dixième images dans : • un premier canal obtenu à partir respectivement des données représentatives de la troisième image et des données représentatives de la quatrième image, • un deuxième canal obtenu à partir respectivement des données représentatives de la cinquième image et des données représentatives de la sixième image, • un troisième canal obtenu à partir respectivement des données représentatives de la septième image et des données représentatives de la huitième image. Les données représentatives des neuvième et dixième images sont ainsi similaires aux données représentatives des première et deuxième images et sont ainsi utilisables pour l’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule. Les données représentatives des neuvième et dixième images permettent alors un entraînement de ce modèle favorisant la prise en compte des données géométriques liées notamment aux contours extraits et diminuant l’influence des couleurs présentes dans les première et deuxième images. Selon une variante du procédé, les données représentatives des première et deuxième images sont codées sur huit bits dans chaque canal, chacun des trois canaux étant associé à une couleur différente. Un tel codage est généralement associé aux images dont les couleurs sont codées en RGB. Selon encore une variante du procédé, le filtre d’extraction de contours attribue une valeur comprise entre 0 et 1 à chaque pixel des troisième et quatrième images. Selon une variante supplémentaire du procédé, le filtre d’inversion de couleur attribue une valeur comprise entre 0 et 1 à chaque pixel des cinquième et sixième images, la valeur étant définie par la fonction suivante : c(p s ) = 1 – c(p e ) avec : • c(p s ) la valeur d’un pixel de la cinquième, respectivement sixième, image, et • c(p e ) la valeur d’un pixel de la troisième, respectivement quatrième, image, une position du pixel p e dans la cinquième, respectivement sixième, image correspondant à une position du pixel p s dans la troisième, respectivement quatrième, image. Selon une autre variante du procédé, une valeur de chaque pixel de la septième et respectivement huitième image est déterminée par la fonction suivante : c(p s ) = moyenne (c R (p e ) + c G (p e ) + c B (p e )) / 255 avec : • c(p s ) la valeur d’un pixel de la septième, respectivement huitième, image, • c R (p e ) la valeur d’un pixel p e dans un premier canal de la première, respectivement deuxième, image, une position du pixel p e dans la première, respectivement deuxième, image correspondant à une position du pixel p s dans la neuvième, respectivement dixième, image, • c G (p e ) la valeur du pixel p e dans un deuxième canal de la première, respectivement deuxième, image, et • c B (p e ) la valeur du pixel p e dans un troisième canal de la première, respectivement deuxième, image. Selon une variante supplémentaire du procédé, - les données représentatives de la neuvième image sont déterminées par la fonction suivante : (c 1 (p 9 ) ; c 2 (p 9 ) ; c 3 (p 9 )) = (255 x c(p 3) ; 255 x c(p 5 ) ; 255 x c(p 7 )) avec : • c 1 (p 9 ) une valeur d’un pixel p 9 dans un premier canal de la neuvième image, • c 2 (p 9 ) une valeur du pixel p 9 dans un deuxième canal de la neuvième image, • c 3 (p 9 ) une valeur du pixel p 9 dans un troisième canal de la neuvième image, • c(p 3 ) une valeur d’un pixel p 3 de la troisième image, une position du pixel p 3 dans la troisième image correspondant à une position du pixel p 9 dans la neuvième image, • c(p 5 ) une valeur d’un pixel p 5 de la cinquième image, une position du pixel p 5 dans la cinquième image correspondant à la position du pixel p 9 dans la neuvième image, • c(p 7 ) une valeur d’un pixel p 7 de la septième image, une position du pixel p 7 dans la septième image correspondant à la position du pixel p 9 dans la neuvième image, et - les données représentatives de la dixième image sont déterminées par la fonction suivante : (c 1 (p 10 ) ; c 2 (p 10 ) ; c 3 (p 10 )) = (255 x c(p 4 ) ; 255 x (p 6 ) ; 255 x (p 8 )), avec : • c 1 (p 10 ) une valeur d’un pixel p 10 dans un premier canal de la dixième image, • c 2 (p 10 ) une valeur du pixel p 10 dans un deuxième canal de la dixième image, • c 3 (p 10 ) une valeur du pixel p 10 dans un troisième canal de la dixième image, • c(p 4 ) une valeur d’un pixel p 4 de la quatrième image, une position du pixel p 4 dans la quatrième image correspondant à une position du pixel p 10 dans la dixième image, • c(p 6 ) une valeur d’un pixel p 6 de la sixième image, une position du pixel p 6 dans la sixième image correspondant à la position du pixel p 10 dans la dixième image, et • c(p 8 ) une valeur d’un pixel p 8 de la huitième image, une position du pixel p 8 dans la huitième image correspondant à la position du pixel p 10 dans la dixième image. Selo encore une autre variante, le procédé comprend en outre une étape d’entraînement du modèle d’apprentissage à partir d’un premier couple d’images comprenant les première et deuxième images et à partir d’un deuxième couple d’images comprenant les neuvième et dixième images. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour 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 équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un ensemble d’images générées par un procédé de génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif configuré pour générer des images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour 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 génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour 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. Le système de vision comprend un ensemble de caméras d’au moins deux caméras comprenant une première caméra et une deuxième caméra disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent. En effet, le procédé comprend la réception de données représentatives de deux images acquises par les première et deuxième caméras à un même instant temporel et la génération de deux images d’apprentissage, chaque image d’apprentissage étant obtenue à partir d’une des image acquise, par codage de données représentatives desdites images d’apprentissage, dans : • un premier canal obtenu à partir d’une application d’un premier filtre à une image acquise, • un deuxième canal obtenu à partir d’une application d’un deuxième filtre à une image acquise, • un troisième canal obtenu à partir d’une conversion en niveaux de gris d’une image acquise. Un tel procédé permet ainsi d’obtenir des images d’apprentissage dans un format similaire à un format des première et deuxième images et sont ainsi utilisables pour l’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule. Les images d’apprentissage générées permettent alors un entraînement de ce modèle de prédiction de profondeur favorisant la prise en compte des données géométriques liées notamment aux contours extraits et diminuant l’influence des couleurs présentes dans les images acquises par le système de vision. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Un environnement 1 correspond, par exemple, à un environnement routier formé d’un réseau de routes accessibles pour le véhicule 10. Dans cet exemple, le 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 véhicule 10 correspond ainsi, par exemple, à un véhicule terrestre tel une automobile, un camion, un car, une moto. Enfin, le 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 véhicule 10 comprend avantageusement un ensemble de caméras comprenant une première caméra 11 et une deuxième caméra 12 embarquées, chacune configurée pour acquérir des images d’une scène tridimensionnelle dans l’environnement 1 du véhicule 10. Cet ensemble de caméras forme le système de vision. Deux caméras sont illustrées sur la FIG. 1 . La présente invention ne se limite cependant pas à un système de vision comprenant deux caméras mais s’étend à tout système de vision comprenant 2 ou plus caméras, par exemple 2, 3, 4 ou 5 caméras. Les première 11 et deuxième 12 caméras disposent de paramètres intrinsèques connus. Ces paramètres se composent notamment de : - la distance focale f1 de la première caméra 11 ; - la distance focale f2 de la deuxième caméra 12 ; - les distorsions qui sont dues aux imperfections du système optique de chaque caméra ; - la direction C1 de l’axe optique de la première caméra 11 ; - la direction C2 de l’axe optique de la deuxième caméra 12 ; et - les résolutions respectives des caméras 11, 12. Les paramètres intrinsèques caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, les coordonnées caméra aux coordonnées pixel, dans chaque caméra. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la caméra. 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 ou que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image. Ces première 11 et deuxième 12 caméras sont disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, le premier point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10, le deuxième point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur droit du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du 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 véhicule 10, la deuxième caméra 12 est située dans le rétroviseur droit du véhicule 10. Un premier repère est associé à la première caméra 11 : - la direction de l’axe y est définie par la position de la deuxième caméra 12, de manière à placer la deuxième caméra 12 sur l’axe y de la première caméra 11. La distance B séparant les deux caméras 11, 12 est appelée base de référence (en anglais « baseline ») et la direction séparant les deux caméras 11, 12 est celle de l’axe y ; - la direction de l’axe x est définie orthogonale à celle de l’axe y et orthogonale à celle de l’axe optique C1 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 : - 3 translations dans les directions x, y et z : Tx, Ty et Tz constituant le vecteur translation T ; et - 3 rotations autour des axes x, y et z : Rx, Ry et Rz, constituant la matrice de rotation R. La détermination des paramètres extrinsèques est effectuée par exemple lors de la calibration du système de vision. On appelle système de vision stéréoscopique un système de vision comprenant une pluralité de caméras, par exemple la première caméra 11 et la deuxième caméra 12. Une contrainte principale d’un 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 11 et deuxième 12 caméras font l’acquisition d’images d’une scène tridimensionnelle se situant devant le 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 première 11 et deuxième 12 caméras 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 tridimensionnelle 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 première 11 et deuxième 12 caméras. 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 composé de 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 composé de la première caméra 11. Enfin, le champ 19 n’est visible depuis aucune des caméras. La partie de la scène présente dans ce champ 19 n’est donc pas observable. Lorsque le véhicule 10 est en mouvement, chacune des première 11 et deuxième 12 caméras forme un système de vision monoscopique. Selon un exemple de réalisation, les directions C1, C2 des axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra sont orientées non parallèlement de manière à obtenir le troisième champ d’acquisition 15 de l’environnement 1 le plus large possible. Selon un autre exemple de réalisation, les directions C1, C2 des axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra sont orientées parallèlement. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision, stéréoscopique ou monoscopique, pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment. Les images acquises par les première 11 et deuxième 12 caméras à un instant temporel d’acquisition donné 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). Les images acquises par les première 11 et deuxième 12 caméras à un même instant temporel représentent des vues d’une même scène prises à des points de vue différents, les position des caméras étant distinctes. Sur cette scène se trouvent par exemple des objets, chaque objet appartenant à un type d’objet tel que : - 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. Ces images sont envoyées à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10 ou stockées dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. Un processus de génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour le système de vision embarqué dans le véhicule 10 est avantageusement mis en œuvre par le véhicule 10, c’est-à-dire par un calculateur ou une combinaison de calculateurs du système embarqué du véhicule 10, par exemple par le ou les calculateurs en charge du système de vision du véhicule 10. Une profondeur prédite est par exemple une distance, exprimée en mètres, séparant le système de vision d’un objet présent dans un champ de vision de la première 11 et/ou de la deuxième 12 caméra. Dans une première opération, des premières données représentatives d’une première image acquise par la première caméra 11 et des deuxièmes données représentatives d’une deuxième image acquises par la deuxième caméra12 sont reçues. Les première et deuxièmes images sont acquises par respectivement la première caméra 11 et la deuxième caméra 12 à un même instant temporel, les premières et deuxièmes données sont alors acquises à un même instant temporel. Les premières et deuxièmes données sont chacune codées dans trois canaux, correspondant par exemple à un modèle de codage des images en RGB ou en TSL. Selon un exemple de réalisation particulier, les données représentatives des première et deuxième images sont codées sur huit bits dans chaque canal, chacun des trois canaux étant associé à une couleur différente. Un premier canal est alors associé à la couleur rouge, un deuxième canal est associé à la couleur verte et un troisième canal est associé à la couleur bleue. Le codage sur huit bits permet alors d’attribuer à tout pixel des première et deuxième images une valeur associée à chaque couleur, en d’autres termes dans chaque canal, comprise entre 0 et 255. Ainsi, tout pixel des première et deuxième images, défini par sa position dans respectivement la première ou la deuxième image, comprend trois valeurs permettant de lui attribuer une couleur, chacune des valeurs étant codée dans l’un des premier, deuxième et troisième canaux. Dans une deuxième opération, des données représentatives d’une troisième image 31 et d’une quatrième image sont générées par application d’un filtre d’extraction de contours à respectivement la première et la deuxième images. Un tel filtre d’extraction est connu de l’homme du métier, il correspond par exemple à un filtre de Canny. Selon un premier mode de réalisation particulier, une valeur d’un pixel des troisième 31 et quatrième images correspondant à un contour dans respectivement la première et la deuxième images est par exemple codée dans un unique canal et égale à 1, correspondant par exemple à un pixel blanc. Une valeur d’un pixel des troisième 31 et quatrième images ne correspondant pas à un contour dans respectivement la première et la deuxième images est par exemple codée dans ce même canal et égale à 0, correspondant par exemple à un pixel noir. La FIG. 3 illustre ainsi ce mode de réalisation particulier pour lequel toute valeur d’un pixel des troisième 31 et quatrième images a alors une valeur égale à 0 ou 1 codée dans un unique canal. Selon un deuxième mode de réalisation particulier, les valeurs des pixels des troisième 31 et quatrième images sont comprises entre 0 et 255 et sont codées dans un unique canal. On remarque ici que le deuxième mode de réalisation peut être obtenu soit en utilisant un filtre d’extraction de contours attribuant une valeur comprise entre 0 et 255 à chaque pixel des troisième et quatrième images, soit en appliquant le premier mode de réalisation puis en multipliant par 255 les valeurs des pixels des troisième et quatrième images précédemment générées. Dans une troisième opération, des données représentatives d’une cinquième image 32 et d’une sixième image sont générées par application d’un filtre d’inversion des couleurs à respectivement la troisième 31 et la quatrième images. Les données représentatives des cinquième et sixième images sont alors chacune codées dans un unique canal. Une cinquième image 32 ainsi obtenue est illustrée dans la FIG. 3 . Selon le premier mode de réalisation particulier précédemment décrit, le filtre d’inversion de couleur attribue une valeur comprise entre 0 et 1 à chaque pixel des cinquième et sixième images, la valeur étant définie par la fonction suivante : c(p s ) = 1 – c(p e ) avec : • c(p s ) la valeur d’un pixel de la cinquième 32, respectivement sixième, image, et • c(p e ) la valeur d’un pixel de la troisième 31, respectivement quatrième, image, une position du pixel p e dans la cinquième 32, respectivement sixième, image correspondant à une position du pixel p s dans la troisième 31, respectivement quatrième, image. Toute valeur d’un pixel des cinquième 32 et sixième images a alors une valeur égale à 0 ou 1 codée dans un unique canal. Les cinquième 32 et sixième images correspondent alors à respectivement un négatif de la troisième 31 et de la quatrième images, les pixels noirs des troisième 31 et quatrième images devenant des pixels blancs dans respectivement les cinquième 32 et sixième images et les pixels blancs des troisième 31 et quatrième images devenant des pixels noirs dans respectivement les cinquième 32 et sixième images. Selon le deuxième mode de réalisation particulier, le filtre d’inversion de couleur attribue une valeur comprise entre 0 et 255 à chaque pixel des cinquième et sixième images, la valeur étant définie par la fonction suivante : c(p s ) = 255 – c(p e ) avec : • c(p s ) la valeur d’un pixel de la cinquième 32, respectivement sixième, image, et • c(p e ) la valeur d’un pixel de la troisième 31, respectivement quatrième, image, une position du pixel p e dans la cinquième 32, respectivement sixième, image correspondant à une position du pixel p s dans la troisième 31, respectivement quatrième, image. Dans une quatrième opération, des données représentatives d’une septième image 33 et d’une huitième image sont générées par conversion respectivement des première et deuxième images en niveaux de gris. Les données représentatives des septième et huitième images sont alors chacune codées dans un unique canal. Une telle septième image 33 est par exemple illustrée dans la FIG. 3 . Selon le premier mode de réalisation particulier précédemment décrit, une valeur de chaque pixel de la septième 33 et respectivement huitième image est déterminée par la fonction suivante : c(p s ) = moyenne (c R (p e ) + c G (p e ) + c B (p e )) / 255 avec : • c(p s ) la valeur d’un pixel de la septième, respectivement huitième, image, • c R (p e ) la valeur d’un pixel p e dans un premier canal de la première, respectivement deuxième, image, une position du pixel p e dans la première, respectivement deuxième, image correspondant à une position du pixel p s dans la neuvième, respectivement dixième, image, • c G (p e ) la valeur du pixel p e dans un deuxième canal de la première, respectivement deuxième, image, et • c B (p e ) la valeur du pixel p e dans un troisième canal de la première, respectivement deuxième, image. Selon ce premier mode de réalisation particulier, toute valeur d’un pixel des septième 33 et huitième images a alors une valeur comprise entre 0 ou 1 codée dans un unique canal. Selon le deuxième mode de réalisation, une valeur de chaque pixel de la septième 33 et respectivement huitième image est déterminée par la fonction suivante : c(p s ) = moyenne (c R (p e ) + c G (p e ) + c B (p e )) avec : • c(p s ) la valeur d’un pixel de la septième, respectivement huitième, image, • c R (p e ) la valeur d’un pixel p e dans un premier canal de la première, respectivement deuxième, image, une position du pixel p e dans la première, respectivement deuxième, image correspondant à une position du pixel p s dans la neuvième, respectivement dixième, image, • c G (p e ) la valeur du pixel p e dans un deuxième canal de la première, respectivement deuxième, image, et • c B (p e ) la valeur du pixel p e dans un troisième canal de la première, respectivement deuxième, image. Selon ce deuxième mode de réalisation, toute valeur d’un pixel des septième 33 et huitième images a alors une valeur comprise entre 0 ou 255 codée dans un unique canal. Dans une cinquième opération, une neuvième image et d’une dixième image sont générées par codage de données représentatives des neuvième et dixième images dans : • un premier canal obtenu à partir respectivement des données représentatives de la troisième image et des données représentatives de la quatrième image, • un deuxième canal obtenu à partir respectivement des données représentatives de la cinquième image et des données représentatives de la sixième image, et • un troisième canal obtenu à partir respectivement des données représentatives de la septième image et des données représentatives de la huitième image. Selon le premier mode de réalisation, les données représentatives de la neuvième image sont déterminées par la fonction suivante : (c 1 (p 9 ) ; c 2 (p 9 ) ; c 3 (p 9 )) = (255 x c(p 3) ; 255 x c(p 5 ) ; 255 x c(p 7 )) avec : • c 1 (p 9 ) une valeur d’un pixel p 9 dans un premier canal de la neuvième image, • c 2 (p 9 ) une valeur du pixel p 9 dans un deuxième canal de la neuvième image, • c 3 (p 9 ) une valeur du pixel p 9 dans un troisième canal de la neuvième image, • c(p 3 ) une valeur d’un pixel p 3 de la troisième image, une position du pixel p 3 dans la troisième image correspondant à une position du pixel p 9 dans la neuvième image, • c(p 5 ) une valeur d’un pixel p 5 de la cinquième image, une position du pixel p 5 dans la cinquième image correspondant à la position du pixel p 9 dans la neuvième image, • c(p 7 ) une valeur d’un pixel p 7 de la septième image, une position du pixel p 7 dans la septième image correspondant à la position du pixel p 9 dans la neuvième image, et - les données représentatives de la dixième image sont déterminées par la fonction suivante : (c 1 (p 10 ) ; c 2 (p 10 ) ; c 3 (p 10 )) = (255 x c(p 4 ) ; 255 x (p 6 ) ; 255 x (p 8 )), avec : • c 1 (p 10 ) une valeur d’un pixel p 10 dans un premier canal de la dixième image, • c 2 (p 10 ) une valeur du pixel p 10 dans un deuxième canal de la dixième image, • c 3 (p 10 ) une valeur du pixel p 10 dans un troisième canal de la dixième image, • c(p 4 ) une valeur d’un pixel p 4 de la quatrième image, une position du pixel p 4 dans la quatrième image correspondant à une position du pixel p 10 dans la dixième image, • c(p 6 ) une valeur d’un pixel p 6 de la sixième image, une position du pixel p 6 dans la sixième image correspondant à la position du pixel p 10 dans la dixième image, et • c(p 8 ) une valeur d’un pixel p 8 de la huitième image, une position du pixel p 8 dans la huitième image correspondant à la position du pixel p 10 dans la dixième image. Selon le deuxième mode de réalisation, les données représentatives de la neuvième image sont déterminées par la fonction suivante : (c 1 (p 9 ) ; c 2 (p 9 ) ; c 3 (p 9 )) = (c(p 3) ; c(p 5 ) ; c(p 7 )) avec : • c 1 (p 9 ) une valeur d’un pixel p 9 dans un premier canal de la neuvième image, • c 2 (p 9 ) une valeur du pixel p 9 dans un deuxième canal de la neuvième image, • c 3 (p 9 ) une valeur du pixel p 9 dans un troisième canal de la neuvième image, • c(p 3 ) une valeur d’un pixel p 3 de la troisième image, une position du pixel p 3 dans la troisième image correspondant à une position du pixel p 9 dans la neuvième image, • c(p 5 ) une valeur d’un pixel p 5 de la cinquième image, une position du pixel p 5 dans la cinquième image correspondant à la position du pixel p 9 dans la neuvième image, • c(p 7 ) une valeur d’un pixel p 7 de la septième image, une position du pixel p 7 dans la septième image correspondant à la position du pixel p 9 dans la neuvième image, et - les données représentatives de la dixième image sont déterminées par la fonction suivante : (c 1 (p 10 ) ; c 2 (p 10 ) ; c 3 (p 10 )) = (c(p 4 ) ; (p 6 ) ; (p 8 )), avec : • c 1 (p 10 ) une valeur d’un pixel p 10 dans un premier canal de la dixième image, • c 2 (p 10 ) une valeur du pixel p 10 dans un deuxième canal de la dixième image, • c 3 (p 10 ) une valeur du pixel p 10 dans un troisième canal de la dixième image, • c(p 4 ) une valeur d’un pixel p 4 de la quatrième image, une position du pixel p 4 dans la quatrième image correspondant à une position du pixel p 10 dans la dixième image, • c(p 6 ) une valeur d’un pixel p 6 de la sixième image, une position du pixel p 6 dans la sixième image correspondant à la position du pixel p 10 dans la dixième image, et • c(p 8 ) une valeur d’un pixel p 8 de la huitième image, une position du pixel p 8 dans la huitième image correspondant à la position du pixel p 10 dans la dixième image. Les données représentatives des neuvième et dixième images présentent alors une structure similaire aux données représentatives des première et deuxième image, chaque pixel comprenant des valeurs codées sur trois canaux, ces valeurs étant par exemple comprises entre 0 et 255. Selon un exemple de réalisation particulier, dans une sixième opération, des données représentatives des neuvième et dixième images sont transmises, par exemple à une mémoire ou à un calculateur associé au système de vision embarqué dans du véhicule 10, ou à un serveur distant accessible à une pluralité de véhicules embarquant des systèmes de vision similaires. Ces derniers bénéficient alors d’images d’apprentissage pertinentes permettant d’entraîner le modèle de prédiction de profondeur qu’ils embarquent. Selon un exemple de réalisation particulier, dans une septième opération, le modèle d’apprentissage est entraîné à partir d’un premier couple d’images comprenant les première et deuxième images et/ou à partir d’un deuxième couple d’images comprenant les neuvième et dixième images Le modèle de prédiction de profondeur pour le système de vision embarqué dans le véhicule 10 prédit des profondeurs associées aux pixels d’un couple d’images stéréoscopiques. Les données représentatives des neuvième et dixième images étant similaires aux données représentatives des première et deuxième image, ce modèle de prédiction est alors en mesure d’utiliser en donnée d’entrée un premier couple d’images stéréoscopiques acquises par les première 11 et deuxième 12 caméras ou un deuxième couple d’images d’apprentissage générées à partir d’images stéréoscopiques acquises par les première 11 et deuxième 12 caméras via les opérations précédemment décrites, notamment si le modèle de prédiction de profondeur utilise les canaux du couple d’images d’entrée consécutivement, c’est-à-dire que le modèle de prédiction de profondeur compare des valeurs attribuées à un même canal des images d’entrée à la fois. Le modèle de prédiction de profondeur entraîné à l’aide de couples d’images générées selon le processus précédemment décrit est alors davantage sensible aux caractéristiques géométriques présentes dans les images qu’il reçoit en entrée, les caractéristiques géométriques comprenant notamment des contours. En effet, les neuvième et dixième images sont dépourvues de caractéristiques associées à des couleurs, chacun des premier et deuxième canaux de ces images ne contenant que des valeurs de pixels associées à des caractéristiques géométriques, les contours, et le troisième canal contenant des valeurs de pixels associées à un niveau de gris, définissant ainsi une image monochrome. L’entraînement d’un tel modèle de prédiction de profondeur à partir des images d’apprentissage précédemment générées est également appelé auto-supervision et est connu de l’homme du métier, par exemple à travers l’utilisation d’algorithmes tels que UnOs® pour un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision stéréoscopique. Ces images d’apprentissage sont ainsi utilisées pour ajuster les paramètres du modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision embarqué dans le véhicule 10, fiabilisant les profondeurs prédites et augmentant la robustesse du modèle de prédiction de profondeur. Si un ADAS utilise des profondeurs prédites par ce modèle de prédiction comme donnée d’entrée pour déterminer la distance entre une partie du véhicule 10, par exemple le pare-chocs avant, et un autre usager présent sur la route, l’ADAS est alors en mesure de déterminer précisément cette distance. Par exemple, si l’ADAS a pour fonction d’agir sur un système de freinage du véhicule 10 en cas de risque de collision avec un autre usager de la route et que la distance séparant le véhicule 10 de ce même usager de la route diminue fortement, alors l’ADAS est en mesure de détecter ce rapprochement soudain et d’agir sur le système de freinage du véhicule 10 pour éviter un éventuel accident, y compris si l’autre usager n’est vu que par une seule caméra. La sécurité des usagers est ainsi améliorée. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 2 de génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule comprenant une première caméra 11 et une deuxième caméra 12, par exemple dans le véhicule 10 de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé 2 est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le véhicule 10 ou par le dispositif 4 de la FIG. 4 . Dans une étape 21, des premières données représentatives d’une première image acquise par la première caméra 11 et de deuxièmes données représentatives d’une deuxième image acquises par la deuxième 12 caméras sont reçues. Les premières et deuxièmes données sont notamment acquises à un même instant temporel et sont chacune codées dans trois canaux. Dans une étape 22, des données représentatives d’une troisième image 31 et d’une quatrième image sont générées par application d’un filtre d’extraction de contours à respectivement la première et la deuxième images, les données représentatives des troisième et quatrième images étant chacune codées dans un unique canal. Dans une étape 23, des données représentatives d’une cinquième image 32 et d’une sixième image sont générées par application d’un filtre d’inversion des couleurs à respectivement la troisième 31 et la quatrième images, les données représentatives des cinquième et sixième images étant chacune codées dans un unique canal. Dans une étape 24, des données représentatives d’une septième image 33 et d’une huitième image sont générées par conversion respectivement des première et deuxième images en niveaux de gris, les données représentatives des septième et huitième images étant chacune codées dans un unique canal. Dans une étape 25, une neuvième image et une dixième image sont générées par codage de données représentatives des neuvième et dixième images dans : • un premier canal obtenu à partir respectivement des données représentatives de la troisième image et des données représentatives de la quatrième image, • un deuxième canal obtenu à partir respectivement des données représentatives de la cinquième image et des données représentatives de la sixième image, et • un troisième canal obtenu à partir respectivement des données représentatives de la septième image et des données représentatives de la huitième image. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec les figures 1 et 3 s’appliquent aux étapes du procédé 2 de la FIG. 2 . La FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour la génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans le véhicule 10 de la première figure, 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, par exemple un calculateur. Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et 3 et/ou étapes décrites en regard de la FIG. 2 . 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 (système de projection) 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 génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule à partir d’images acquises par le système de vision embarqué, qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 4 de la FIG. 4 . Procédé de génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule, le système de vision comprenant un ensemble de caméras comprenant une première caméra (11) et une deuxième caméra (12) disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (21) de premières données représentatives d’une première image acquise par la première caméra (11) et de deuxièmes données représentatives d’une deuxième image acquises par la deuxième caméra (12), lesdites premières et deuxièmes données étant acquises à un même instant temporel et étant chacune codées dans trois canaux ; - génération (22) de données représentatives d’une troisième image (31) et d’une quatrième image par application d’un filtre d’extraction de contours à respectivement la première et la deuxième images, lesdites données représentatives des troisième et quatrième images étant chacune codées dans un unique canal ; - génération (23) de données représentatives d’une cinquième image (32) et d’une sixième image par application d’un filtre d’inversion des couleurs à respectivement la troisième (31) et la quatrième images, lesdites données représentatives des cinquième et sixième images étant chacune codées dans un unique canal ; - génération (24) de données représentatives d’une septième image (33) et d’une huitième image par conversion respectivement des première et deuxième images en niveaux de gris, lesdites données représentatives des septième et huitième images étant chacune codées dans un unique canal ; et - génération (25) d’une neuvième image et d’une dixième image par codage de données représentatives desdites neuvième et dixième images dans : • un premier canal obtenu à partir respectivement des données représentatives de la troisième image et des données représentatives de la quatrième image, • un deuxième canal obtenu à partir respectivement des données représentatives de la cinquième image et des données représentatives de la sixième image, et • un troisième canal obtenu à partir respectivement des données représentatives de la septième image et des données représentatives de la huitième image. Procédé selon la revendication 1, pour lequel lesdites données représentatives des première et deuxième images sont codées sur huit bits dans chaque canal, chacun desdits trois canaux étant associé à une couleur différente. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, pour lequel le filtre d’extraction de contours attribue une valeur comprise entre 0 et 1 à chaque pixel des troisième et quatrième images. Procédé selon la revendication 3, pour lequel le filtre d’inversion de couleur attribue une valeur comprise entre 0 et 1 à chaque pixel des cinquième (32) et sixième images, ladite valeur étant définie par la fonction suivante : c(p s ) = 1 – c(p e ) avec : • c(p s ) la valeur d’un pixel de la cinquième, respectivement sixième, image, et • c(p e ) la valeur d’un pixel de la troisième (31), respectivement quatrième, image, une position du pixel p e dans la cinquième, respectivement sixième, image correspondant à une position du pixel p s dans la troisième, respectivement quatrième, image. Procédé selon la revendication 4, pour lequel une valeur de chaque pixel de la septième (33) et respectivement huitième image est déterminée par la fonction suivante : c(p s ) = moyenne (c R (p e ) + c G (p e ) + c B (p e )) / 255 avec : • c(p s ) la valeur d’un pixel de la septième, respectivement huitième, image, • c R (p e ) la valeur d’un pixel p e dans un premier canal de la première, respectivement deuxième, image, une position du pixel p e dans la première, respectivement deuxième, image correspondant à une position du pixel p s dans la neuvième, respectivement dixième, image, • c G (p e ) la valeur du pixel p e dans un deuxième canal de la première, respectivement deuxième, image, et • c B (p e ) la valeur du pixel p e dans un troisième canal de la première, respectivement deuxième, image. Procédé selon la revendication 5, pour lequel - les données représentatives de la neuvième image sont déterminées par la fonction suivante : (c 1 (p 9 ) ; c 2 (p 9 ) ; c 3 (p 9 )) = (255 x c(p 3) ; 255 x c(p 5 ) ; 255 x c(p 7 )) avec : • c 1 (p 9 ) une valeur d’un pixel p 9 dans un premier canal de la neuvième image, • c 2 (p 9 ) une valeur du pixel p 9 dans un deuxième canal de la neuvième image, • c 3 (p 9 ) une valeur du pixel p 9 dans un troisième canal de la neuvième image, • c(p 3 ) une valeur d’un pixel p 3 de la troisième image, une position du pixel p 3 dans la troisième image correspondant à une position du pixel p 9 dans la neuvième image, • c(p 5 ) une valeur d’un pixel p 5 de la cinquième image, une position du pixel p 5 dans la cinquième image correspondant à la position du pixel p 9 dans la neuvième image, • c(p 7 ) une valeur d’un pixel p 7 de la septième image, une position du pixel p 7 dans la septième image correspondant à la position du pixel p 9 dans la neuvième image, et - les données représentatives de la dixième image sont déterminées par la fonction suivante : (c 1 (p 10 ) ; c 2 (p 10 ) ; c 3 (p 10 )) = (255 x c(p 4 ) ; 255 x (p 6 ) ; 255 x (p 8 )), avec : • c 1 (p 10 ) une valeur d’un pixel p 10 dans un premier canal de la dixième image, • c 2 (p 10 ) une valeur du pixel p 10 dans un deuxième canal de la dixième image, • c 3 (p 10 ) une valeur du pixel p 10 dans un troisième canal de la dixième image, • c(p 4 ) une valeur d’un pixel p 4 de la quatrième image, une position du pixel p 4 dans la quatrième image correspondant à une position du pixel p 10 dans la dixième image, • c(p 6 ) une valeur d’un pixel p 6 de la sixième image, une position du pixel p 6 dans la sixième image correspondant à la position du pixel p 10 dans la dixième image, et • c(p 8 ) une valeur d’un pixel p 8 de la huitième image, une position du pixel p 8 dans la huitième image correspondant à la position du pixel p 10 dans la dixième image. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre une étape d’entraînement du modèle d’apprentissage à partir d’un premier couple d’images comprenant les première et deuxième images et à partir d’un deuxième couple d’images comprenant les neuvième et dixième images. 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 génération d’image d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule (10), 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) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.