Brevet FR3155340A1 — publié le 20250516

Procédé ou dispositif mettant en œuvre un procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule comprenant au moins deux caméras. Le procédé comprend la réception de première et deuxième images (41, 42), la génération d’une troisième et d’une quatrième images à partir de ces images par diminution de leur définition et la détermination de premières profondeurs associées aux pixels de la troisième image. Le procédé comprend également la détermination de boîtes englobantes (411, 414) associées à des objets présents sur la voie de circulation du véhicule et la détermination de deuxièmes profondeurs associées aux pixels de le première image inclus dans ces boîtes englobantes. Les premières profondeurs sont attribuées aux pixels de la première image en dehors des boîtes englobantes, permettant d’obtenir une profondeur pour tout pixel de la première image avec une plus grande précision dans les boîtes englobantes. Figure pour l’abrégé : Figure 4 Procédé et dispositif de détermination rapide d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule. La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’une profondeur par système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle d’un ou plusieurs systèmes embarqués dans un véhicule à partir de données de profondeur déterminées par un système de vision stéréoscopique 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 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 la qualité des données émises par un système de vision dépend donc le bon fonctionnement des périphériques d’aides à la conduite utilisant ces données. Un système de vision embarqué dans un véhicule permet de déterminer une profondeur ou une distance séparant le véhicule d’un objet présent dans l’environnement du véhicule. Cependant, lorsqu’un véhicule se déplace à vive allure, par exemple sur l’autoroute, le temps de prédiction de profondeurs est important. En effet, le temps de réaction d’un ADAS dépend du temps de traitement des images et du temps de prédiction d’une profondeur par le modèle de prévision associé au système de vision. Celui-ci doit donc être réduit afin de permettre au véhicule, via les contrôles de l’ADAS, de réagir rapidement et efficacement. 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 réactivité d’un modèle de prédiction de profondeur associé à 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 un véhicule. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule circulant sur une voie de circulation, le système de vision stéréoscopique comprenant une première caméra et une deuxième caméra, chacune disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent selon une même définition, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception de données représentatives d’une première et deuxième images acquises par respectivement la première et la deuxième caméras à un même instant temporel d’acquisition ; - rectification des première et deuxième images en fonction de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique, de manière à rendre des lignes épipolaires horizontales dans les première et deuxième images rectifiées ; - génération d’une troisième et d’une quatrième images à partir respectivement des première et deuxième images par diminution de la définition des première et deuxième images ; - détermination de premières profondeurs associées à des pixels de la troisième image à partir de premières disparités déterminées à partir des troisièmes et quatrièmes images ; - détermination d’un premier ensemble de pixels représentatif de la voie de circulation et d’un premier ensemble de boîtes englobantes dans la première image par traitement de la première image et d’un deuxième ensemble de pixels représentatif de la voie de circulation et d’un deuxième ensemble de boîtes englobantes dans la deuxième image par traitement de la deuxième image, chaque boîte englobante des premier et deuxième ensembles de boîtes englobantes étant associée à un objet de la scène tridimensionnelle ; - sélection d’un troisième ensemble de boîtes englobantes comprenant des boîtes englobantes du premier ensemble de boîtes englobantes chacune associée à un objet présent sur la voie de circulation et d’un quatrième ensemble de boîtes englobantes comprenant des boîtes englobantes du deuxième ensemble de boîtes englobantes chacune associée à un objet présent sur la voie de circulation ; - appairage des boîtes englobantes des troisième et quatrième ensembles de boîtes englobantes pour former un ensemble de paires de boîtes englobantes associées à un même objet, chaque paire de boîtes englobantes comprenant une boîte englobante du troisième ensemble de boîtes englobantes et une boîte englobante du quatrième ensemble de boîtes englobantes et redimensionnement des boîtes englobantes de chaque paire de boîtes englobantes en fonction de positions et tailles respectives des boîtes englobantes d’une même paire de boîtes englobantes ; - détermination de deuxièmes profondeurs associées à des pixels du troisième ensemble de boîtes englobantes à partir de deuxièmes disparités déterminées à partir des pixels des boîtes englobantes de chaque paire de boîtes englobantes ; et - association des premières profondeurs aux pixels de la première image non inclus dans une boîte englobante du troisième ensemble de boîtes englobantes. Les premières profondeurs sont attribuées aux pixels de la première image en dehors des boîtes englobantes, permettant d’obtenir une profondeur pour tout pixel de la première image avec une plus grande précision dans les boîtes englobantes. Ainsi, la distance séparant un objet présent sur la voie de circulation du véhicule est déterminée de manière plus fine et précise tandis que la distance d’objets situés en dehors de la voie de circulation du véhicule est déterminée plus grossièrement et plus rapidement. Un ADAS utilisant des donnée d’entrée telles que les profondeurs déterminées par le système de vision stéréoscopique pour déterminer la distance entre une partie du véhicule et un autre usager présent dans son environnement dispose alors de données précises et rapidement mises à jour. La réactivité de l’ADAS est alors augmentée, améliorant ainsi le fonctionnement de l’ADAS. Selon une variante du procédé, les coordonnées de pixels constituant les première et deuxième images étant définies dans un repère ayant pour origine un coin supérieur gauche des première et deuxième images respectivement, chaque paire de boîtes englobantes comprenant une première boîte englobante dans la première image et une deuxième boîte englobante dans la deuxième image, le redimensionnement comprend les étapes suivantes : - détermination de coordonnées du coin supérieur gauche, de largeur et de hauteur de la première boîte englobante et de coordonnées du coin supérieur gauche, de largeur et de hauteur de la deuxième boîte englobante, - détermination : • d’une abscisse minimale égale à la valeur minimale parmi les abscisses des coins supérieurs gauches de la première et de la deuxième boîte englobante, • d’une ordonnée minimale égale à la valeur minimale parmi les ordonnées des coins supérieurs gauches de la première et de la deuxième boîte englobante, • d’une largeur maximale à partir des largeurs de la première et de la deuxième boîte englobante, • d’une hauteur maximale à partir des hauteurs de la première et de la deuxième boîte englobante, et - assignation : • de l’abscisse minimale et de l’ordonnée minimale aux coordonnées des coins supérieurs gauches des première et deuxième boîtes englobantes, et • de la largeur maximale et de la hauteur maximale aux première et deuxième boîtes englobantes. Les boîtes englobantes d’une même paire de boîtes englobantes sont alors de taille égale et placées à une même position relative sur chacune des première et deuxième images. Le contenu de chaque boîte englobante d’une même paire de boîtes englobantes permet une analyse équivalente à celle de deux images, chaque image étant comprise dans respectivement chaque boîte englobante. Selon encore une variante, le procédé comprend un recadrage : - de la première image de manière à obtenir une première image dont la largeur et la hauteur sont chacune divisible par 32, lorsque la hauteur et/ou la largeur de la première image avant recadrage n’est pas divisible par 32, - de la deuxième image de manière à obtenir une deuxième image dont la largeur et la hauteur sont chacune divisible par 32, lorsque la hauteur et/ou la largeur de la deuxième image avant recadrage n’est pas divisible par 32. Selon une variante supplémentaire du procédé, une hauteur et une largeur de la première boîte englobante et de la deuxième boîte englobante après le redimensionnement sont divisibles par 32. Selon une autre variante du procédé, une première profondeur et une deuxième profondeur sont déterminées respectivement à partir des premières et deuxièmes disparités par la formule suivante : D(p) = f x B / d(p) Avec : • D(p) la première profondeur d’un pixel p de la troisième image, respectivement la deuxième profondeur d’un pixel p de la première image, • f une distance focale de la première caméra, • B une distance séparant la première caméra de la deuxième caméra, et • d(p) la première disparité déterminée pour un pixel p de la troisième image, respectivement la deuxième disparité déterminée pour un pixel p de la première image. Selon une variante du procédé, les première et deuxième disparités sont déterminées par mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutif. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique 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 détermination d’une profondeur par 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 schématiquement un dispositif configuré pour la détermination d’une profondeur par 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 une première et une deuxième images acquises par 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 détermination d’une profondeur par 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’une profondeur par un système de vision stéréoscopique 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 au moins deux caméras chacune disposée de manière à acquérir une image d’une scène selon un point de vue différent. A cet effet, le procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule comprend la réception de données représentatives d’une première et deuxième images acquises par respectivement une première et deuxième caméras de l’ensemble de caméras à un même instant temporel d’acquisition. Le procédé comprend également la génération d’une troisième et d’une quatrième images à partir respectivement des première et deuxième images par diminution de leur définition et la détermination de premières profondeurs associées aux pixels de la troisième image à partir des troisième et quatrième images. Le procédé comprend en outre la détermination de boîtes englobantes associées à des objets présents sur la voie de circulation du véhicule et la détermination de deuxièmes profondeurs associées aux pixels de le première image inclus dans ces boîtes englobantes. Les premières profondeurs sont attribuées aux pixels de la première image en dehors des boîtes englobantes, permettant d’obtenir une profondeur pour tout pixel de la première image avec une plus grande précision dans les boîtes englobantes. 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 détermination d’une profondeur par le système de vision stéréoscopique 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. Le véhicule 10 circule notamment sur une voie de circulation. Par exemple, le procédé est mis en œuvre lorsque le véhicule 10 circule sur une route à plusieurs voies et à vitesse élevée, par exemple une route nationale ou une autoroute. Dans ce type de situation, il est important de prédire les distances des objets présents aux alentours du véhicule 10 rapidement, en effet, le véhicule 10 se déplaçant à vitesse élevée il est important que les données relatives à son environnement soient rapidement mises à jour. Il est notamment important de connaître la présence et la position d’objets situés sur ou à proximité de la voie de circulation où circule le véhicule 10 afin d’alimenter par exemple un ADAS. Dans une première opération, des données représentatives d’une première 41 et deuxième 42 images acquises par respectivement la première 11 et la deuxième 12 caméras à un même instant temporel d’acquisition sont reçues, par exemple par un calculateur. Ces images ont par exemple la même résolution et les coordonnées des pixels de chaque image sont par exemple exprimées dans un référentiel dont l’origine est le coin supérieur gauche de chaque image. Selon un exemple de réalisation particulier, la première image 41 est recadrée lorsque sa largeur et/ou sa hauteur n’est pas divisible par 32 de manière à obtenir une première image 41 dont la largeur et la hauteur sont divisibles par 32. De même, la deuxième image 42 est recadrée lorsque sa largeur et/ou sa hauteur n’est pas divisible par 32 de manière à obtenir une deuxième image 42 dont la largeur et la hauteur sont divisibles par 32 Dans une deuxième opération, les première 41 et deuxième 42 images sont rectifiées en fonction de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique, de manière à rendre des lignes épipolaires horizontales dans les première 41 et deuxième 42 images rectifiées. Les première et deuxième images sont rectifiées suivant une méthode connue de l’homme du métier. Une telle méthode est décrite, par exemple, dans « Rectification Projective d’Images Stéréo non Calibrées Infrarouges avec prise en compte globale de la minimisation des distorsions » de Benoit Ducarouge, Thierry Sentenac, Florian Bugarin et Michel Devy du 16 juillet 2009. La méthode de rectification consiste à réorienter les lignes épipolaires pour qu’elles soient parallèles avec l’axe horizontal de l’image. Cette méthode est décrite par une transformation qui projette les épipoles à l’infini et dont les points correspondants sont nécessairement sur une même ordonnée. Un algorithme de rectification consiste, par exemple, en 4 étapes : - Faire pivoter (virtuellement) la première caméra 11 pour que l'épipole aille à l'infini le long de l'axe horizontal du repère qui lui est associé; - Appliquer la même rotation à la deuxième caméra pour se retrouver dans la configuration géométrique initiale; - Faire pivoter la deuxième caméra 12 de la rotation associée à la matrice de rotation ‘R’, correspondant au paramètre extrinsèque du système de vision stéréoscopique de départ; - Ajuster l'échelle dans les deux repères caméras. Il est à noter que la rectification simplifie la mise en correspondance des pixels des images stéréoscopiques, c’est-à-dire obtenues par un système de vision stéréoscopique. Le pixel correspondant dans la deuxième image 42 à un pixel de la première image 41 (et réciproquement) est positionné sur la même ligne. A partir de la connaissance de la géométrie épipolaire et donc d’une matrice fondamentale du système de vision stéréoscopique, l’objectif est alors de déterminer une paire de transformations projectives, appelée homographies, qui réorientent les projections épipolaires parallèlement aux lignes des images, donc à l’axe horizontal des caméras rectifiées. Dans la suite de la description de ce processus de détermination d’une profondeur, les première 41 et deuxième 42 images font références aux première et deuxième images rectifiées. Dans une troisième opération, une troisième et une quatrième images sont générées à partir respectivement des première 41 et deuxième 42 images par diminution de la définition des première et deuxième images. La réduction de la largeur et de la hauteur des première 41 et deuxième 42 images se fait avec un même facteur d’échelle afin de ne pas générer de distorsion dans les troisième et quatrième images. Ainsi, en travaillant sur des images de moindre définition, le nombre d’images par secondes (en anglais « Frame Per Second » ou « FPS ») traitées peut être augmenté, pour par exemple atteindre une vitesse de traitement d’image de l’ordre de 50 images par secondes. Dans une quatrième opération, un quatrième ensemble de pixels de la quatrième image correspondant à un troisième ensemble de pixels de la troisième image est déterminé et des premières disparités associant les pixels du troisième ensemble de pixels aux pixels du quatrième ensemble de pixels sont obtenues, par exemple par mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutif, cette opération est appelée « appariement stéréo » (en anglais « feature matching »). L'appariement stéréo ou l'estimation de la disparité est l’opération de recherche des pixels dans les vues stéréoscopiques qui correspondent à un même point 3D dans la scène. La géométrie épipolaire rectifiée simplifie cette opération de recherche de correspondance sur une même ligne épipolaire. Il n'est pas nécessaire de calculer les coordonnées du point 3D pour trouver le pixel correspondant sur la même ligne de l'autre image. La disparité d’un pixel est la distance d entre un pixel et sa correspondance dans l'autre image. Les premières disparités sont ici horizontales, les troisième et quatrième images étant obtenues des première 41 et deuxième 42 images précédemment rectifiées. La donnée de sortie de cette opération est une disparité représentative d’un déplacement entre chaque pixel du troisième ensemble de pixels de la troisième image et un quatrième pixel correspondant à chaque troisième pixel dans la quatrième image. Dans une cinquième opération, des premières profondeurs associées à des pixels de la troisième image sont déterminées à partir de premières disparités déterminées à partir des troisièmes et quatrièmes images. Selon un exemple de réalisation particulier, les premières profondeurs sont déterminées à partir des premières disparités par la fonction suivante : D(p) = f x B / d(p) Avec : • D(p) la première profondeur d’un pixel p de la troisième image, • f une distance focale de la première caméra 11, • B une distance séparant la première caméra 11 de la deuxième caméra 12, et • d(p) la première disparité déterminée pour un pixel p de la troisième image. Ainsi, une première disparité est déterminée pour chaque pixel de la troisième image, déterminant ainsi une première profondeur associée à chaque pixel de la troisième image. Une distance séparant les objets de la scène tridimensionnelle présents dans le champ de vision de la première caméra 11 du véhicule 10 est alors déterminée. La première profondeur est alors appelée profondeur panoptique. En effet, la première profondeur est déterminée très rapidement et pour l’intégralité de la troisième image. Comme illustré dans la FIG. 4 , dans une sixième opération, un premier ensemble de pixels 410 représentatif de la voie de circulation et un premier ensemble de boîtes englobantes 411, 412, 413, 414 sont déterminés dans la première image 41 par traitement de la première image 41. De manière similaire, dans une septième opération, un deuxième ensemble de pixels 420 représentatif de la voie de circulation et un deuxième ensemble de boîtes englobantes 421, 422, 423, 424 est déterminé dans la deuxième image 42 par traitement de la deuxième image 42. Chaque boîte englobante des premier et deuxième ensembles de boîtes englobantes est alors associé à un objet de la scène tridimensionnelle. Ces déterminations de boîtes englobantes et de voie de circulation à partir d’images sont connues de l’homme du métier, les sixième et septième opérations sont par exemple mises en œuvre à l’aide de l’algorithme YOLOPv2® appliqué aux première 41 et deuxième 42 images stéréographiques. Dans une huitième opération, un troisième ensemble de boîtes englobantes 411, 414 comprenant des boîtes englobantes du premier ensemble de boîtes englobantes 411, 412, 413, 414 chacune associée à un objet présent sur la voie de circulation est sélectionné. De manière similaire, dans une neuvième opération, un quatrième ensemble de boîtes englobantes 421, 424 comprenant des boîtes englobantes du deuxième ensemble de boîtes englobantes 421, 422, 423, 424 chacune associée à un objet présent sur la voie de circulation est sélectionné. Une boîte englobante de la première image 41 est par exemple associée à un objet présent sur la voie de circulation lorsque des pixels inclus dans une boîte englobante de la première image 41 correspondent à des pixels inclus dans le premier ensemble de pixels 410 et une boîte englobante de la deuxième image 42 est par exemple associée à un objet présent sur la voie de circulation lorsque des pixels inclus dans une boîte englobante de la deuxième image 42 correspondent à des pixels inclus dans le deuxième ensemble de pixels 420. Dans une dixième opération, des boîtes englobantes des troisième et quatrième ensembles de boîtes englobantes sont appairées pour former un ensemble de paires de boîtes englobantes associées à un même objet, chaque paire de boîtes englobantes comprenant une boîte englobante du troisième ensemble de boîtes englobantes et une boîte englobante du quatrième ensemble de boîtes englobantes. Ainsi, chaque paire de boîtes englobantes comprend une première boîte englobante dans la première image 41 et une deuxième boîte englobante dans la deuxième image 42, chacune associée à un même objet de la scène tridimensionnelle. Dans une onzième opération, les boîtes englobantes de chaque paire de boîtes englobantes sont redimensionnées en fonction de positions et tailles respectives des boîtes englobantes d’une même paire de boîtes englobantes. Selon un exemple de réalisation particulier dans lequel les coordonnées de pixels constituant les première 41 et deuxième 42 images sont définies dans un repère ayant pour origine un coin supérieur gauche des première 41 et deuxième 42 images respectivement, chaque paire de boîtes englobantes comprenant une première boîte englobante 411, 414 dans la première image et une deuxième boîte englobante 421, 424 dans la deuxième image, le redimensionnement comprend les douzième, treizième et quatorzième opérations suivantes. Dans une douzième opération et selon cet exemple particulier de réalisation, les coordonnées du coin supérieur gauche, la largeur et la hauteur de la première boîte englobante 411, 414 et les coordonnées du coin supérieur gauche, la largeur et la hauteur de la deuxième boîte englobante 421, 424 sont déterminées. Dans une treizième opération, sont déterminées une abscisse minimale égale à la valeur minimale parmi les abscisses des coins supérieurs gauches de la première et de la deuxième boîte englobante, une ordonnée minimale égale à la valeur minimale parmi les ordonnées des coins supérieurs gauches de la première et de la deuxième boîte englobante, une largeur maximale à partir des largeurs de la première et de la deuxième boîte englobante et une hauteur maximale à partir des hauteurs de la première et de la deuxième boîte englobante. Dans une quatorzième opération, sont alors assignées l’abscisse minimale et l’ordonnée minimale aux coordonnées des coins supérieurs gauches des première 411, 414 et deuxième 421, 424 boîtes englobantes, et la largeur maximale et de la hauteur maximale aux première et deuxième boîtes englobantes. Par exemple pour une première paire de boîtes englobantes comprenant la première boîte englobante 411 et la deuxième boîte englobante 421, sont déterminées les coordonnées du coin supérieur gauche ( ; ), la largeur et la hauteur de la première boîte englobante 411 et les coordonnées du coin supérieur gauche ( ; ), la largeur et la hauteur de la deuxième boîte englobante 421. Sont ensuite déterminées une abscisse minimale x min égale à la valeur minimale parmi les abscisses des coins supérieurs gauches de la première et de la deuxième boîte englobante, soit x min = min( ; ), une ordonnée minimale y min égale à la valeur minimale parmi les ordonnées des coins supérieurs gauches de la première et de la deuxième boîte englobante, soit y min = min( ; ), une largeur maximale w max à partir des largeurs de la première et de la deuxième boîte englobante, soit w max = max( ; ) et une hauteur maximale h max à partir des hauteurs de la première et de la deuxième boîte englobante, sois h max = max( ; ). Sont alors assignées l’abscisse minimale x min et l’ordonnée minimale y min aux coordonnées des coins supérieurs gauches des première 411, 414 et deuxième 421, 424 boîtes englobantes, et la largeur maximale w max et de la hauteur maximale h max aux première et deuxième boîtes englobantes. Selon un autre exemple de réalisation particulier, afin que la largeur et la hauteur des boîtes englobantes soit divisible par 32 (voir précédemment l’exemple de réalisation particulier dans lequel le nombre de pixels des première et deuxième images est divisé par 32 lors de l’opération de génération des troisième et quatrième images), la largeur maximale w max et la hauteur maximale h max sont obtenues par les fonction suivantes : w max = max( ; ) + 32 - max( ; )%32 et h max = max( ; ) - max( ; )%32, %32 représentant l’opération consistant à récupérer le reste d’une division par 32. Ainsi, selon cet exemple de réalisation particulier, chaque boîte englobante redimensionnée a une largeur et une hauteur divisibles par 32. Dans une quinzième opération, un sixième ensemble de pixels de la deuxième image 42 correspondant à un cinquième ensemble de pixels de la première image 41 est déterminé et des deuxièmes disparités associant les pixels du cinquième ensemble de pixels aux pixels du sixième ensemble de pixels sont obtenues, par exemple comme précédemment par mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutif. Il est à noter que le cinquième ensemble de pixels est inclus dans le troisième ensemble de boîtes englobantes et que le quatrième ensemble de boîtes englobantes, est que les correspondances des pixels sont garanties par l’appairage et le redimensionnement des boîtes englobantes. En effet, les boîtes englobantes d’une même paire de boîtes englobantes fonctionnent comme deux images stéréoscopiques extraites des première 41 et deuxième 42 images, leur appairage permettant d’avoir des pixels associés à un même objet de la scène tridimensionnelle et le redimensionnement permettant de conserver l’ensemble des pixels associés à ce même objet. Les deuxièmes disparités sont ici horizontales, les première 41 et deuxième 42 images étant précédemment rectifiées (deuxième opération). Dans une seizième opération, des deuxièmes profondeurs associées à des pixels du troisième ensemble de boîtes englobantes sont déterminées à partir de deuxièmes disparités déterminées à partir des pixels des boîtes englobantes de chaque paire de boîtes englobantes. Selon un exemple de réalisation particulier, les deuxièmes profondeurs sont déterminées à partir des deuxièmes disparités par la fonction suivante : D(p) = f x B / d(p) Avec : • D(p) la deuxième profondeur d’un pixel p de la première image, • f une distance focale de la première caméra 11, • B une distance séparant la première caméra 11 de la deuxième caméra 12, et • d(p) la deuxième disparité déterminée pour un pixel p de la première image. Ainsi, une deuxième disparité est déterminée pour chaque pixel de la première image inclus dans une boîte englobante associée à un objet présent sur ou aux alentours de la voie de circulation du véhicule 10. Une distance séparant les objets présents sur la voie de circulation du véhicule 10 présents dans le champ de vision de la première caméra 11 du véhicule 10 est alors déterminée. Dans une dix-septième opération, les premières profondeurs sont associées aux pixels de la première image 41 non inclus dans une boîte englobante du troisième ensemble de boîtes englobantes 411, 414. La détermination des deuxièmes profondeurs est effectuée sur une première image 41 dont la définition est supérieure à celle de la troisième image. La deuxième profondeur déterminée est alors plus précise mais aussi plus longue à déterminer. L’intérêt de ne définir précisément cette deuxième profondeur que dans le troisième ensemble de boîtes englobantes, c’est-à-dire uniquement pour les objets présents sur ou à proximité de la voie de circulation du véhicule 10, est de ne pas prédire de deuxième profondeur pour le reste de la première image, permettant alors un gain de temps. Selon la diminution de résolution de la première image pour générer la troisième image, une même première profondeur associée à un pixel de la troisième image est, par exemple, associée à plusieurs pixels de la première image, ces mêmes pixels de la première image 41 étant réunis en un seul pixel dans la troisième image. Ainsi, ce processus permet de déterminer une profondeur pour chaque pixel de la première image. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 2 de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule circulant sur une voie de circulation, par exemple le véhicule de la FIG. 1 . Le système de vision comprend au moins deux caméras 11, 12, chacune disposée de manière à acquérir une image d’une scène selon un point de vue différent à un même instant temporel, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé 2 est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs embarqués dans le véhicule 10, par exemple par un calculateur contrôlant le système de vision stéréoscopique. Dans une étape 21, le calculateur reçoit des données représentatives d’une première image acquise par la première caméra 11 à un instant temporel d’acquisition et d’une deuxième image acquise par la deuxième caméra 12 au même instant temporel d’acquisition. Les deux images reçues correspondent à deux vues d’une même scène se déroulant aux alentours du véhicule 10. Dans une étape 22, les première et deuxième images sont rectifiées en fonction de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique, de manière à rendre des lignes épipolaires horizontales dans les première et deuxième images rectifiées. Dans une étape 23, une troisième et une quatrième images sont générées à partir respectivement des première et deuxième images par diminution de la définition des première et deuxième images. Dans une étape 24, des premières profondeurs associées à des pixels de la troisième image sont déterminées à partir de premières disparités déterminées à partir des troisièmes et quatrièmes images. Dans une étape 25, un premier ensemble de pixels (410) représentatif de la voie de circulation et un premier ensemble de boîtes englobantes (411, 412, 413, 414) sont déterminés dans la première image (41) par traitement de la première image (41) et un deuxième ensemble de pixels (420) représentatif de la voie de circulation et un deuxième ensemble de boîtes englobantes (421, 422, 423, 424) sont déterminés dans la deuxième image (42) par traitement de la deuxième image (42), chaque boîte englobante des premier et deuxième ensembles de boîtes englobantes étant associée à un objet de la scène tridimensionnelle. Dans une étape 26, un troisième ensemble de boîtes englobantes comprenant des boîtes englobantes du premier ensemble de boîtes englobantes chacune associée à un objet présent sur la voie de circulation et un quatrième ensemble de boîtes englobantes comprenant des boîtes englobantes du deuxième ensemble de boîtes englobantes chacune associée à un objet présent sur la voie de circulation sont déterminées. Dans une étape 27, des boîtes englobantes des troisième et quatrième ensembles de boîtes englobantes sont appairées pour former un ensemble de paires de boîtes englobantes associées à un même objet, chaque paire de boîtes englobantes comprenant une boîte englobante du troisième ensemble de boîtes englobantes et une boîte englobante du quatrième ensemble de boîtes englobantes et des boîtes englobantes de chaque paire de boîtes englobantes sont redimensionnées en fonction de positions et tailles respectives des boîtes englobantes d’une même paire de boîtes englobantes. Dans une étape 28, des deuxièmes profondeurs associées à des pixels du troisième ensemble de boîtes englobantes sont déterminées à partir de deuxièmes disparités déterminées à partir des pixels des boîtes englobantes de chaque paire de boîtes englobantes. Dans une étape 29, des premières profondeurs sont associées aux pixels de la première image non inclus dans une boîte englobante du troisième ensemble de boîtes englobantes. Chaque pixel de la première image (41) dispose alors d’une profondeur, une première profondeur déterminée rapidement et grossièrement pour un pixel non inclus dans une boîte englobante du troisième ensemble de boîtes englobantes, et une deuxième profondeur déterminée plus finement et plus précisément pour un pixel inclus dans une boîte englobante du troisième ensemble de boîtes englobantes. L’ensemble des profondeurs associées aux pixels de la première image est ainsi déterminé plus rapidement que s’il avait été déterminé intégralement à partir d’une première et deuxième images avec leur définition initiale. La distance d’un objet présent sur la voie de circulation du véhicule, déterminée par la profondeur d’un pixel associé à ce même objet, est déterminée précisément tout en minimisant le temps de détermination d’une profondeur d’un pixel de la première image. Un ADAS utilisant des donnée d’entrée telles que les profondeurs déterminées par le système de vision stéréoscopique pour déterminer la distance entre une partie du véhicule, par exemple le pare-chocs avant, et un autre usager présent sur la route, dispose alors de données précises et rapidement mises à jour. La réactivité de l’ADAS est alors augmentée, améliorant ainsi le fonctionnement de l’ADAS. La FIG. 3 illustre schématiquement un dispositif 3 configuré pour la détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 3 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 3 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et 4 et/ou étapes décrites en regard de la FIG. 2 . Des exemples d’un tel dispositif 3 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 3, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 3 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 3 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 30 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 3. Le processeur 30 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 3 comprend en outre au moins une mémoire 31 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 31. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 3 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 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 32 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 3 comprend une interface de communication 33 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 330. L’interface de communication 33 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 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 340, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 350 et/ou d’autres périphériques 360 (système de projection) via respectivement les interfaces de sortie 34, 35, 36. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 3. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de mesure d’une distance par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 3 de la FIG. 3 . Procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule (10) circulant sur une voie de circulation, le système de vision stéréoscopique comprenant une première caméra (11) et une deuxième caméra (12), chacune disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent selon une même définition, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception (21) de données représentatives d’une première (41) et deuxième (42) images acquises par respectivement la première (11) et la deuxième (12) caméras à un même instant temporel d’acquisition ; - rectification (22) des première et deuxième images en fonction de paramètres extrinsèques dudit système de vision stéréoscopique, de manière à rendre des lignes épipolaires horizontales dans les première et deuxième images rectifiées ; - génération (23) d’une troisième et d’une quatrième images à partir respectivement des première et deuxième images par diminution de la définition des première et deuxième images ; - détermination (24) de premières profondeurs associées à des pixels de la troisième image à partir de premières disparités déterminées à partir des troisièmes et quatrièmes images ; - détermination (25) d’un premier ensemble de pixels (410) représentatif de ladite voie de circulation et d’un premier ensemble de boîtes englobantes (411, 412, 413, 414) dans la première image (41) par traitement de la première image (41) et d’un deuxième ensemble de pixels (420) représentatif de ladite voie de circulation et d’un deuxième ensemble de boîtes englobantes (421, 422, 423, 424) dans la deuxième image (42) par traitement de la deuxième image (42), chaque boîte englobante desdits premier et deuxième ensembles de boîtes englobantes étant associée à un objet de la scène tridimensionnelle ; - sélection (26) d’un troisième ensemble de boîtes englobantes comprenant des boîtes englobantes du premier ensemble de boîtes englobantes chacune associée à un objet présent sur ladite voie de circulation et d’un quatrième ensemble de boîtes englobantes comprenant des boîtes englobantes du deuxième ensemble de boîtes englobantes chacune associée à un objet présent sur ladite voie de circulation ; - appairage (27) des boîtes englobantes des troisième et quatrième ensembles de boîtes englobantes pour former un ensemble de paires de boîtes englobantes associées à un même objet, chaque paire de boîtes englobantes comprenant une boîte englobante dudit troisième ensemble de boîtes englobantes et une boîte englobante dudit quatrième ensemble de boîtes englobantes et redimensionnement des boîtes englobantes de chaque paire de boîtes englobantes en fonction de positions et tailles respectives des boîtes englobantes d’une même paire de boîtes englobantes ; - détermination (28) de deuxièmes profondeurs associées à des pixels du troisième ensemble de boîtes englobantes à partir de deuxièmes disparités déterminées à partir des pixels des boîtes englobantes de chaque paire de boîtes englobantes ; et - association (29) des premières profondeurs aux pixels de la première image non inclus dans une boîte englobante du troisième ensemble de boîtes englobantes. Procédé selon la revendication 1, les coordonnées de pixels constituant les première (41) et deuxième (42) images étant définies dans un repère ayant pour origine un coin supérieur gauche des première et deuxième images respectivement, chaque paire de boîtes englobantes comprenant une première boîte englobante (411, 414) dans la première image et une deuxième boîte englobante (421, 424) dans la deuxième image, ledit redimensionnement comprenant les étapes suivantes : - détermination de coordonnées du coin supérieur gauche, de largeur et de hauteur de la première boîte englobante (411, 414) et de coordonnées du coin supérieur gauche, de largeur et de hauteur de la deuxième boîte englobante (421, 424), - détermination : • d’une abscisse minimale égale à la valeur minimale parmi les abscisses des coins supérieurs gauches de la première et de la deuxième boîte englobante, • d’une ordonnée minimale égale à la valeur minimale parmi les ordonnées des coins supérieurs gauches de la première et de la deuxième boîte englobante, • d’une largeur maximale à partir des largeurs de la première et de la deuxième boîte englobante, • d’une hauteur maximale à partir des hauteurs de la première et de la deuxième boîte englobante, et - assignation : • de l’abscisse minimale et de l’ordonnée minimale auxdites coordonnées des coins supérieurs gauches des première et deuxième boîtes englobantes, et • de la largeur maximale et de la hauteur maximale aux première et deuxième boîtes englobantes. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, comprenant un recadrage : - de la première image (41) de manière à obtenir une première image (41) dont la largeur et la hauteur sont chacune divisible par 32, lorsque la hauteur et/ou la largeur de la première image (41) avant recadrage n’est pas divisible par 32, - de la deuxième image (42) de manière à obtenir une deuxième image (42) dont la largeur et la hauteur sont chacune divisible par 32, lorsque la hauteur et/ou la largeur de la deuxième image (42) avant recadrage n’est pas divisible par 32. Procédé selon la revendication 3 en dépendance de la revendication 2, pour lequel une hauteur et une largeur de la première boîte englobante et de la deuxième boîte englobante après ledit redimensionnement sont divisibles par 32. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel une première profondeur et une deuxième profondeur sont déterminées respectivement à partir des premières et deuxièmes disparités par la formule suivante : D(p) = f x B / d(p) Avec : • D(p) la première profondeur d’un pixel p de la troisième image, respectivement la deuxième profondeur d’un pixel p de la première image (41), • f une distance focale de la première caméra (11), • B une distance séparant la première caméra (11) de la deuxième caméra (12), et • d(p) la première disparité déterminée pour un pixel p de la troisième image, respectivement la deuxième disparité déterminée pour un pixel p de la première image (41). Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel lesdites première et deuxième disparités sont déterminées par mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutif. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 7. Dispositif (4) de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique 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 6. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.