Brevet FR3161302A1 — publié le 20251017

Procédé ou dispositif d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule. En effet, le procédé comprend la réception (31) de séquences d’images, chaque séquence comprenant une image source et au moins une image de référence acquise à un instant temporel d’acquisition déterminé par rapport à un instant temporel d’acquisition de l’image source. Les images de référence sont filtrées (34) de manière à ne conserver que des images de référence comprenant un nombre de pixels différents de pixels d’une image source supérieur à une valeur seuil et le modèle de prédiction de profondeur est appris par minimisation (36) d’une erreur de perte déterminée à partir d’erreurs photométriques associées aux images de référence, les erreurs photométriques étant déterminées par comparaison de pixels d’images acquises à des pixels d’images générées à partir de profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur à partir de séquences d’images triées. La présente invention concerne les procédés et dispositifs d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un 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 détermination d’une profondeur et/ou de mesurage d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision. 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 associée à un pixel ou d’une distance séparant le système de vision d’un objet d’une scène tridimensionnelle. 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 de profondeur ou distance 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 embarquant le 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. Un système de vision comprenant une unique caméra, par la suite appelé système de vision monoculaire, utilise plusieurs images consécutives pour prédire des profondeurs associées à des pixels d’une des images. Ce système de vision monoculaire a pour défaut de ne pas être en mesure de prédire précisément des profondeurs associées à des pixels d’une image à partir d’images acquises depuis un même point de vue, c’est-à-dire acquise lorsque le système de vision monoculaire n’est pas en mouvement. En effet, lorsque ce système de vision monoculaire est embarqué dans un véhicule, la précision des profondeurs prédites par ce système de vision monoculaire embarqué n’est pas satisfaisante si le véhicule est à l’arrêt. Il convient donc d’apprendre le modèle de prédiction de profondeur associé à ce système de vision monoculaire à partir de séquences d’images acquises lorsque le véhicule l’embarquant est en mouvement. 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 phase d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur à partir d’images acquises par un système de vision se déplaçant dans une scène tridimensionnelle, le modèle de prédiction de profondeur étant notamment mis en œuvre par un réseau de neurones et 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’une caméra d’un système de vision. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, le système de vision comprenant une caméra disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle d’un environnement extérieur du véhicule, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception d’un lot d’images acquises par la caméra comprenant un ensemble d’images comprenant au moins une séquence d’images, chaque séquence d’images de l’ensemble d’images comprenant une image source et au moins une image de référence, chaque image de référence étant acquise à un instant temporel d’acquisition déterminé par rapport à un instant temporel d’acquisition de l’image source, - pour chaque image de référence de chaque séquence d’images : • détermination d’une différence photométrique associée à des pixels de l’image de référence par comparaison de l’image de référence à l’image source de la séquence d’images ; • sélection d’un ensemble de pixels dans l’image de référence, chaque pixel de l’ensemble de pixels ayant une différence photométrique associée supérieure à une première valeur seuil ; • suppression de l’image de référence dans le lot d’images si l’ensemble de pixels comprend un nombre de pixels inférieur à une deuxième valeur seuil ; - pour chaque image de référence non supprimée de chaque séquence d’images, détermination d’une erreur photométrique associée à l’image de référence non supprimée à partir : • d’une première erreur photométrique déterminée par comparaison de pixels d’une première image à des pixels de l’image de référence non supprimée, la première image étant générée à partir de l’image source et de premières profondeurs associées à des pixels de l’image source, et • d’une deuxième erreur photométrique déterminée par comparaison de pixels d’une deuxième image à des pixels de l’image source, la deuxième image étant générée à partir de l’image de référence non supprimée et de deuxièmes profondeurs associées à des pixels de l’image de référence non supprimée, les premières et deuxièmes profondeurs étant prédites par le modèle de prédiction de profondeur à partir des images source et de référence non supprimée ; - apprentissage du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir : • d’erreurs photométriques associées aux images de référence non supprimées dans le lot d’images, et • d’un nombre d’images de référence non supprimées comprises dans le lot d’images. Ce procédé d’apprentissage permet ainsi de supprimer des images de référence similaires à une image source, c’est-à-dire acquises depuis un même point de vue dans la scène tridimensionnelle. En effet, l’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur n’est pas efficace à partir d’images acquises par une caméra immobile ou statique dans la scène tridimensionnelle. La première valeur seuil permet notamment d’estimer une équivalence photométrique entre des pixels de deux images et la deuxième valeur seuil permet de qualifier deux images suffisamment similaires pour être acquises depuis un même point de vue. Selon une variante du procédé d’apprentissage, l’erreur photométrique associée à l’image de référence est déterminée par la fonction suivante : Avec : • correspondant à l’erreur photométrique associée à l’image de référence non supprimée notée , • la première erreur photométrique déterminée pour un pixel dans l’image de référence, le pixel étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, et • la deuxième erreur photométrique déterminée pour le pixel dans l’image source de la séquence d’images comprenant l’image de référence non supprimée. Le fait de ne retenir que la valeur minimale parmi la première et la deuxième erreurs photométriques permet notamment de ne pas impacter l’apprentissage lorsqu’un objet de la scène tridimensionnelle est occlus dans l’une des images, c’est-à-dire lorsqu’une image comprend des pixels correspondant à cet objet et que l’autre image ne comprend pas de pixels correspondant à ce même objet. Selon une autre variante du procédé d’apprentissage, l’erreur de perte est égale à une moyenne de l’erreur photométrique déterminée pour chaque image de référence non supprimée. Selon encore une variante du procédé d’apprentissage, la différence photométrique associée à l’image de référence est définie par la fonction suivante : Avec : • correspondant à la différence photométrique associée à un pixel de l’image de référence non supprimée, l’image de référence étant notée , le pixel étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, • une valeur colorimétrique déterminée pour un pixel dans l’image de référence, et • une valeur colorimétrique déterminée pour le pixel dans l’image source de la séquence d’images comprenant l’image de référence. Selon une variante supplémentaire du procédé d’apprentissage, la première, respectivement la deuxième, erreur photométrique est déterminée par la fonction suivante : Avec : • la première erreur photométrique notée , respectivement la deuxième erreur photométrique notée , • une valeur colorimétrique du pixel dans l’image de référence, respectivement dans l’image source, étant un pixel défini par ses coordonnées en deux dimensions, • une valeur du pixel dans la première image, respectivement dans la deuxième image, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement dans lequel évolue le véhicule. Selon une variante additionnelle du procédé d’apprentissage, la première image, respectivement deuxième image, est générée par la fonction suivante : Avec : • les coordonnées d’un pixel de la première image, respectivement de la deuxième image, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de prédiction de direction associé à la caméra, • une matrice comprenant les paramètres extrinsèques, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans l’image source, respectivement dans l’image de référence, et de la profondeur qui lui est associée. Selon encore une variante du procédé d’apprentissage, le premier seuil est compris entre 1 et 2 lorsqu’une valeur colorimétrique d’un pixel est codée sur huit bits. Selon encore une autre variante du procédé d’apprentissage, le deuxième seuil est compris entre 60% et 90%. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif configuré pour apprendre un modèle de prédiction de profondeur par 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 détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur associé à 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 organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur utilisé dans le procédé de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif configuré pour apprendre un modèle de prédiction de 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. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à 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. Pour l’ensemble de la description, on entend par réception d’une image ou d’un lot d’images la réception de données représentatives d’une image ou d’un lot d’images. De manière générale, toute réception, détermination ou génération d’un objet ou d’une valeur reviennent à la réception, détermination ou génération de données représentatives de cet objet ou valeur. Ces raccourcis ont uniquement pour but de simplifier la description, néanmoins, les procédés décrits ci-dessous étant mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs, il est évident que les données d’entrée et de sortie des différentes étapes d’un procédé sont des données informatiques. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, le modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage à partir d’un lot d’images acquises par une caméra du système de vision associé au modèle de prédiction de profondeur. Le lot d’images comprend au moins une séquence d’images, chaque séquence d’images comprenant une image source et au moins une image de référence acquise à un instant temporel d’acquisition déterminé par rapport à un instant temporel d’acquisition de l’image source. Les images de référence sont d’abord filtrées. Pour chaque image de référence de d’une séquence d’images, une différence photométrique associée à des pixels de l’image de référence est déterminée par comparaison de l’image de référence à l’image source de la séquence d’images et un ensemble de pixels dans l’image de référence est sélectionné, chaque pixel de l’ensemble de pixels ayant une différence photométrique associée supérieure à une première valeur seuil. L’image est alors supprimée si l’ensemble de pixels comprend un nombre de pixels inférieur à une deuxième valeur seuil. Pour chaque image de référence non supprimée de la séquence d’images, une erreur photométrique associée à l’image de référence non supprimée est déterminée à partir d’une première et d’une deuxième erreurs photométriques déterminées par comparaison de pixels des images de référence non supprimée et source à respectivement une première et une deuxième images, les première et deuxième images étant générées à partir de l’image source, respectivement de l’image de référence non supprimée, et de profondeurs prédites pour ces images de référence non supprimée et source par le modèle de prédiction de profondeur. Le modèle de prédiction de profondeur est alors appris par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir des erreurs photométriques associées aux images de référence non supprimées dans ledit lot d’images et d’un nombre d’images de référence non supprimées comprises dans le lot d’images. 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. Le véhicule 10 se situe dans un environnement 1 correspondant, 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 au moins une caméra 11 embarquée, configurée pour acquérir des images d’une scène tridimensionnelle se déroulant dans l’environnement du véhicule 10 depuis une position d’observation courante. La caméra 11 forme un système de vision monoculaire si elle est utilisée seule comme illustré dans la FIG. 1 . La présente invention ne se limite cependant pas à un système de vision monoculaire comprenant une unique caméra mais s’étend à tout système de vision comprenant au moins une caméra, par exemple 1, 2, 3 ou 5 caméras. La caméra 11 dispose de paramètres intrinsèques, notamment : - une distance focale, - des distorsions qui sont dues aux imperfections du système optique de la caméra 11, - une direction de l’axe optique de la caméra 11, et - une résolution. Les paramètres intrinsèques caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, par la suite appelé « point », ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la caméra 11 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la caméra 11. 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, que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image ou au moment de la calibration. La caméra 11 est disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue défini, le 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 comme illustré dans la FIG. 1 . La caméra 11 fait par exemple l’acquisition d’images d’une scène tridimensionnelle se situant devant le véhicule 10, la première caméra 11 couvrant un champ d’acquisition 12. Un objet 13 est placé dans le champ d’acquisition 12 de la caméra 11, définissant un champ d’occlusion 14 pour le système de vision, un objet présent dans le champ d’occlusion 14 n’étant pas observable par la caméra 11 depuis sa position d’observation courante. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment, l’invention ne se limitant pas à l’observation d’une scène tridimensionnelle se déroulant devant le véhicule 10 embarquant la caméra 11. Selon un exemple de réalisation particulier, la caméra 11 est de type « grand angle », une caméra grand angle étant par exemple équipée d’un objectif conçu pour faire l’acquisition d’une image représentative d’une scène tridimensionnelle perçue selon un champ de vision plus large que celui d'une caméra standard, aussi appelé parfois objectif panoramique. En d'autres termes, un objectif grand angle permet de saisir une plus grande portion de la scène tridimensionnelle se déroulant devant ou autour de la caméra, ce qui est particulièrement utile dans des situations où il est nécessaire d'inclure davantage d'éléments dans le cadre de l’image acquise par cette caméra. L’angle α du champ de vision de la caméra 11 est par exemple égal à 120°, 145°, 180° ou 360°, alors qu’une caméra standard propose, par exemple, un champ de vision ouvert suivant un angle de 45° ou moins. Une telle caméra 11 correspond par exemple à une caméra équipée de miroirs ou encore à une caméra « fisheye » (en français « œil de poisson »). Les objectifs grand angle ont une distance focale plus courte par rapport aux objectifs standard, ce qui les rend adaptés pour faire l’acquisition d’images de paysages, d'architectures, de croisements de routes ou de tout autre sujet nécessitant une perspective étendue. Les caméras grand angle sont, par exemple, utilisées pour capturer des images immersives et dynamiques avec une profondeur de champ étendue. Une image acquise par la caméra 11 à un instant temporel d’acquisition se présente sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans l’image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de valeurs colorimétriques RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu ») ou TSL (Ton, Saturation, Luminosité). Chaque pixel de l’image acquise est représentatif d’un objet de la scène tridimensionnelle présent dans le champ de vision de la caméra 11. En effet, un pixel de l’image acquise est la plus petite unité visible et correspond à un point lumineux résultant de l'émission ou de la réflexion de la lumière par un objet physique présent dans la scène tridimensionnelle. Lorsque la lumière frappe cet objet, des photons sont émis ou réfléchis, captés par un capteur photosensible de la caméra 11 après passage à travers son objectif. Ce capteur divise la scène tridimensionnelle en une grille de pixels. Chaque pixel enregistre l'intensité lumineuse à un emplacement spécifique, capturant ainsi des détails visuels. La combinaison de millions de pixels crée une image représentant fidèlement l'objet physique observé par la caméra 11. Un point image précédemment présenté est ainsi un point d’une surface d’un objet de la scène tridimensionnelle. Lorsque le véhicule 10 est en mouvement, alors deux images acquises par la caméra 11 à deux instant temporels distincts représentent des vues d’une même scène tridimensionnelle prises à des points de vue ou positions d’observation différents, les positions d’observations de la caméra 11 étant distinctes. Sur cette scène tridimensionnelle se trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers ou objets immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers ou objets mobiles, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Selon un exemple de réalisation particulier, une image acquise par la caméra 11 comprend une distorsion égale à 0,5%, 0,8% ou supérieure à 1%. La mesure d’une telle distorsion correspond à la détermination d’un rapport entre : - l'écartement maximal d’un pixel de l'image d’une ligne droite de la première scène tridimensionnelle dont l’image est une ligne touchant le bord le plus long de la première image, soit au centre du bord de l’image, soit au niveau des angles du bord de l’image, et - la longueur de ce bord. Couramment, une distorsion est considérée, dans le monde de la photographie, comme : • négligeable si elle est inférieure à 0,3%, • peu sensible si elle est comprise entre 0,3% ou 0,4%, • sensible si elle est comprise entre 0,5% et 0,6%, • très sensible si elle est comprise entre 0,7% et 0,9%, et • gênante si elle est supérieure ou égale à 1% ou plus. Une distorsion en barillet est caractérisée par un pourcentage positif, tandis qu’une distorsion en croissant est caractérisée par un pourcentage négatif. Chaque image acquise par la caméra 11 est par exemple envoyée à un processeur, par exemple un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10, ou stockée dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. Elle est alors utilisée lors de la mise en œuvre d’un procédé de détermination d’une profondeur d’un de ses pixels et/ou lors de la mise en œuvre d’un procédé d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à cette caméra du système de vision. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 2 de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, 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 du système de vision embarqué dans le véhicule 10 ou par le dispositif 4 de la FIG. 4 . Dans une étape 21, au moins une image acquise par la caméra 11 est reçue. Dans une étape 22, des profondeurs associées à un ensemble de pixels d’une images reçue sont déterminées par le modèle de prédiction de profondeur à partir des au moins une images reçues. Chaque profondeur déterminée correspond alors à une distance séparant le véhicule 10 ou une partie du véhicule 10 d’un objet de la scène tridimensionnelle auquel est associé un pixel, la détermination d’une profondeur d’un pixel correspondant alors à un mesurage d’une distance séparant un objet du véhicule embarquant le système de vision. Si l’ADAS utilise ces profondeurs ou distances comme données 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. La FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeurs utilisé dans un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image, par exemple dans le procédé 2 de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé d’apprentissage 3 est par exemple mis en œuvre par le dispositif embarqué dans le véhicule 10 mettant en œuvre le procédé de détermination d’une profondeur pour le système de vision embarqué dans un véhicule 10 ou par le dispositif 4 de la FIG. 4 . Dans une étape 31, un lot d’images acquises par la caméra 11 est reçu. Le lot d’images comprend un ensemble d’images comprenant au moins une séquence d’images, chaque séquence d’images de cet ensemble d’images comprenant une image source et au moins une image de référence, chaque image de référence étant acquise à un instant temporel d’acquisition déterminé par rapport à un instant temporel d’acquisition de l’image source comprise dans la même séquence que l’image de référence. Selon un exemple de réalisation particulier, chaque séquence d’images est homogène et comprend une image source et un nombre déterminé d’images de référence, les images de la séquence formant une séquence ordonnée d’images acquises successivement par la caméra 11 et dont l’intervalle de temps séparant l’acquisition de deux images successives est constant, la fréquence d’acquisition d’images par la caméra 11 étant fixe. La position de l’image source dans la séquence d’images est notamment prédéfinie. Ainsi une séquence d’images comprend par exemple cinq images acquises successivement par la caméra 11 et acquises de la manière suivante : • une image source acquise à un instant temporel t, • une image de référence acquise à deux intervalles de temps précédant l’instant temporel t, soit à t-2i, i correspondant à l’intervalle de temps précédemment défini, • une image de référence acquise à un intervalle de temps précédant l’instant temporel t, soit à t-i, • une image de référence acquise à un intervalle de temps suivant l’instant temporel t, soit à t+i, et • une image de référence acquise à deux intervalles de temps suivant l’instant temporel t, soit à t+2i i étant un intervalle de temps précédemment défini. Bien évidemment l’invention ne se limite pas à ce type de séquence mais à toute séquence comprenant une image source et au moins une image de référence, chaque séquence n’étant pas nécessairement homogène. Selon un exemple de réalisation particulier, les images acquises sont filtrées au préalable de manière qu’aucune image ne comprenne de pixel correspondant à un objet dynamique, c’est-à-dire à un objet en mouvement dans la scène tridimensionnelle observée par la caméra 11 à l’instant temporel d’acquisition de l’image. En effet, la présence de pixels correspondants à un objet dynamique dans la scène tridimensionnelle détériore l’apprentissage, un système de vision monoculaire présentant des difficultés à estimer une profondeur pour un tel pixel car une disparité ou un flux optique déterminé entre des pixels de deux images associés à ce même objet comprend alors deux composantes, une première composante résultant d’un déplacement de la caméra 11 dans la scène tridimensionnelle, c’est-à-dire du véhicule 10, et une deuxième composante résultant d’un déplacement propre de l’objet dynamique dans la scène tridimensionnelle observée. A noter que dans le cas où une séquence comprend des images comprenant des pixels liés à des objets dynamiques ou des images acquises depuis un même point de vue, il est possible de les filtrer avec un procédé de filtrage ou avec l’aide d’un technicien. En effet, le tri d’une telle séquence ne requiert pas une analyse de chaque image de la séquence d’images mais une analyse de la séquence d’images elle-même, une séquence d’images correspondant à une vidéo. Pour la suite de la description, les images acquises sont considérées de même définition. En effet, étant acquises par la même caméra 11, leur définition n’a pas lieu d’être différente. Cependant, dans le cas où la définition d’images d’une même séquence serait différente, il est possible d’ajouter une étape additionnelle consistant alors à redimensionner ou à rogner certaines images pour obtenir un séquence d’images comprenant uniquement des images de même définition, c’est-à-dire comprenant un même nombre de pixels selon leur hauteur et selon leur largeur. Pour chaque image de référence de chaque séquence d’images, dans une étape 32, une différence photométrique associée à des pixels de l’image de référence est déterminée par comparaison de l’image de référence à l’image source de la séquence d’images comprenant l’image de référence. La différence photométrique associée à une image de référence est, par exemple, définie par la fonction suivante : Avec : • correspondant à la différence photométrique associée à un pixel de l’image de référence non supprimée, l’image de référence étant notée , le pixel étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, • une valeur colorimétrique déterminée pour un pixel dans l’image de référence, et • une valeur colorimétrique déterminée pour le pixel dans l’image source de la séquence d’images comprenant l’image de référence. Toujours pour chaque image de référence de chaque séquence d’images, dans une étape 33, un ensemble de pixels est sélectionné dans l’image de référence, chaque pixel de l’ensemble de pixels ayant une différence photométrique associée supérieure à une première valeur seuil. Cette étape de sélection d’un ensemble de pixels revient à déterminer un masque de pixels variants de l’image source à l’image de référence, les pixels étant définis par leur position ou coordonnées en deux dimensions et qui sont identiques dans l’image source et dans l’image de référence. Le but est de déterminer si l’image de référence est acquise depuis un même point de vue que l’image source. Une image acquise depuis un même point de vue qu’une autre image et dans laquelle des pixels correspondent à des objets fixes de la scène tridimensionnelle observée comprend alors des pixels ayant la même valeur colorimétrique que les pixels de l’autre image. Si de très nombreux pixels de l’image sont similaires à des pixels de l’autre image, alors il est hautement probable que l’image ait été acquise depuis un même point de vue que l’autre image. Or il est nécessaire, pour garantir le bon apprentissage du modèle de prédiction de profondeur, de ne considérer que des images acquises depuis des points de vue différents. Selon un exemple de réalisation particulier, le premier seuil est compris entre 1 et 2 lorsqu’une valeur colorimétrique d’un pixel est codée sur huit bits. Un codage sur huit bits permet d’obtenir une valeur colorimétrique comprise entre 0 et 255, un premier seuil proche de 1,5 est alors particulièrement adapté pour comparer deux images acquises depuis un même point de vue avec une durée séparant les instants temporels d’acquisition des deux images très faible, par exemple avec une durée de 1/30 ème de seconde correspondant à deux images acquises consécutivement par une caméra faisant l’acquisition d’images à une fréquence de trente Hertz (30Hz). En effet, avec une telle fréquence d’acquisition d’images, une variation d’éclairage de la scène tridimensionnelle n’est pas perceptible. Afin de ne pas considérer les images de référence d’une séquence d’images acquises depuis un même point de vue que l’image source comprise dans cette même séquence d’images, dans une étape 34, l’image de référence est supprimée dans le lot d’images si l’ensemble de pixels comprend un nombre de pixels inférieur à une deuxième valeur seuil, en d’autres termes s’il est fort probable que cette image référence ait été acquise depuis le même point de vue que l’image de référence. Selon un exemple de réalisation particulier, le deuxième seuil est compris entre 60% et 90%. Le deuxième seuil est par exemple compris entre 60% et 70% pour une image ayant une grande largeur comparativement à sa hauteur, ce qui est par exemple le cas d’une caméra observant une scène large, ce qui est adapté à une utilisation en milieu urbain. Selon un autre exemple, le deuxième seuil est compris entre 80% et 90% si les images ont une largeur et une hauteur similaires, ce qui est par exemple le cas d’une caméra observant une scène lointaine devant le véhicule 10, ce qui est adapté à une utilisation sur voie rapide ou autoroute. La suite du procédé d’apprentissage ne considère donc que les images de référence du lot d’images qui n’ont pas été supprimées lors de l’étape 34. Pour chaque image de référence non supprimée d’une séquence d’images, dans une étape 35, une erreur photométrique associée à l’image de référence non supprimée est déterminée à partir : • d’une première erreur photométrique déterminée par comparaison de pixels d’une première image à des pixels de l’image de référence non supprimée, la première image étant générée à partir de l’image source de la séquence d’images comprenant l’image de référence et de premières profondeurs associées à des pixels de l’image source, et • d’une deuxième erreur photométrique déterminée par comparaison de pixels d’une deuxième image à des pixels de l’image source, la deuxième image étant générée à partir de l’image de référence non supprimée et de deuxièmes profondeurs associées à des pixels de l’image de référence non supprimée, les premières et deuxièmes profondeurs étant prédites par le modèle de prédiction de profondeur à partir des images source et de référence non supprimée. La détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra en mouvement à partir d’un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutifs est connue de l’homme du métier, par exemple avec monodepth2® décrit dans le document « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation » écrit par Clément Godard, Oisin Mac Aodha, Michael Firman et Gabriel Brostow et publié en aout 2019 ou avec un algorithme appelé NRS décrit dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion » rédigé par Igor Vasiljevic, Vitor Guizilini, Rares Ambrus, Sudeep Pillai, Wolfram Burgard, Greg Shakhnarovich et Adrien Gaidon, publié en aout 2020. Il est à noter que la prédiction de profondeur par le modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision monoculaire, c’est-à-dire ne comprenant que la caméra 11, est précise pour un pixel correspondant à un objet statique, mais est beaucoup moins précise pour un pixel correspondant à un objet dynamique. La génération d’une première image à partir d’une image source acquise par la caméra 11 consiste en la reprojection d’un pixel de l’image source acquise à un premier instant temporel dans la scène tridimensionnelle sous forme d’un point, puis à projeter ce point dans le plan image de la caméra 11 à sa position à un deuxième instant temporel d’acquisition correspondant à l’instant temporel d’acquisition de l’image de référence, de manière à obtenir une image correspondant à une vue de la scène tridimensionnelle depuis le point de vue de la caméra 11 au deuxième instant temporel d’acquisition. Le plan image de la caméra 11 correspond à un plan défini dans le référentiel de la caméra 11, normal à l’axe optique de la caméra 11 et situé à la distance focale de la caméra 11. Ainsi, la première image générée à partir de l’image source est comparable à l’image de référence. De manière similaire, la deuxième image générée à partir de l’image de référence est comparable à l’image source. Les positions de la caméra 11 aux premier et deuxième instants temporels d’acquisition n’étant pas confondues lorsque le véhicule 10 est en mouvement et des objets pouvant masquer d’autres objets de la scène voire se déplacer entre les deux instants temporels d’acquisition, les images générées ne sont pas identiques aux images acquises par la caméra 11. De plus, la prédiction des profondeurs incluant la prédiction d’un mouvement de la caméra 11 entre le premier et le deuxième instants temporels, tout comme les modèles utilisés pour générer les images, ne sont pas exempts d’erreurs. Ainsi, la comparaison d’une image générée à une image acquise permet d’évaluer la pertinence des différents modèles employés et des valeurs de profondeurs prédites. Selon un exemple de réalisation particulier, la première image, respectivement deuxième image, est générée par la fonction suivante : Avec : • les coordonnées d’un pixel de la première image, respectivement de la deuxième image, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de prédiction de direction associé à la caméra 11, • une matrice comprenant les paramètres extrinsèques, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans l’image source, respectivement dans l’image de référence, et de la profondeur qui lui est associée. Selon une première variante, le modèle de prédiction de direction correspond à une matrice intrinsèque de la caméra 11. Cette première variante est notamment applicable aux caméras sténopé et calibrées. Selon une deuxième variante, le modèle de prédiction de direction correspond à un modèle appris mettant en œuvre un second réseau de neurones. Un tel modèle de prédiction de direction est connu de l’homme du métier, il est notamment présenté dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion ». Cette deuxième variante est adaptée aux caméras grand angle ou de type « œil de poisson » ou encore aux caméras non calibrées. Selon cette deuxième variante, une étape de prédiction de direction associée aux pixels du premier bloc et aux pixels du deuxième bloc est nécessaire. La matrice comprenant les paramètres extrinsèques de la caméra 11 en mouvement peut être obtenue de plusieurs manières. Par exemple à partir de données émises par un système d’aide à la conduite du véhicule 10, appelé système ADAS, ou à partir de capteurs embarqués dans le véhicule 10. Selon un autre exemple, les paramètres extrinsèques correspondant au mouvement de la caméra 11 entre les premier et deuxième instants temporels sont déterminés dans une étape additionnelle par un modèle de prédiction de mouvement, par exemple par celui présenté dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion ». Une première et/ou une deuxième erreurs photométrique est d’autant plus faible que le modèle de prédiction de profondeur est précis, c’est-à-dire que son apprentissage est efficace. A l’inverse, si le modèle de prédiction de profondeur manque de précision, par exemple parce que son entraînement n’est pas abouti, alors une première et/ou une deuxième erreur photométrique est non négligeable. Selon un premier mode de réalisation particulier, les première et deuxième erreurs photométriques sont respectivement déterminées par la fonction suivante : Avec : • la première erreur photométrique notée , respectivement la deuxième erreur photométrique notée , étant un pixel défini par ses coordonnées en deux dimensions, • une valeur du pixel dans l’image de référence non supprimée, respectivement dans l’image source, • une valeur du pixel dans la première image, respectivement dans lla deuxième image, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement dans lequel évolue le véhicule 10. Selon un deuxième mode de réalisation particulier, les premières et deuxièmes erreurs photométriques comprennent une détermination d’une erreur de reconstruction d’une image générée, l’erreur de reconstruction étant déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur de reconstruction, notée pour un pixel de la première image, respectivement l’erreur de construction pour un pixel de la deuxième image , • est une profondeur associée au pixel dans la première image, respectivement dans la deuxième image ; • est une matrice de paramètres ; • est l’ordre d’un gradient de lissage ; • une norme L1 des gradients de profondeur du second ordre est calculée avec =1 , et =2 ; • et sont les dimensions des première et deuxième images ; • est un hyperparamètre dépendant de l’environnement dans lequel évolue le véhicule 10 ; et • est une valeur colorimétrique du pixel dans la première image, respectivement deuxième image. Cette deuxième fonction est généralement utilisée pour traiter la discontinuité à la bordure des objets (en anglais « edge aware smoothness »). L’erreur photométrique est ainsi définie, par exemple, à partir des erreurs photométriques et erreurs de reconstruction précédemment définies. Selon le premier mode de réalisation particulier, l’erreur photométrique associée à chaque image de référence non supprimée est déterminée par la fonction suivante : Avec : • correspondant à l’erreur photométrique associée à l’image de référence non supprimée notée , • la première erreur photométrique déterminée pour un pixel dans l’image de référence, le pixel étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, et • la deuxième erreur photométrique déterminée pour le pixel dans l’image source de la séquence d’images comprenant l’image de référence non supprimée. Selon le deuxième mode de réalisation particulier, l’erreur photométrique associée à chaque image de référence non supprimée est déterminée par la fonction suivante : Avec : • correspondant à l’erreur photométrique associée à l’image de référence non supprimée notée , • la première erreur photométrique déterminée pour un pixel dans l’image de référence, le pixel étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, • la deuxième erreur photométrique déterminée pour le pixel dans l’image source de la séquence d’images comprenant l’image de référence non supprimée, • l’erreur de reconstruction associée à la première image, et • l’erreur de reconstruction associée à la deuxième image. Dans une étape 36, le modèle de prédiction de profondeur est appris par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir : • d’erreurs photométriques associées aux images de référence non supprimées dans le lot d’images, et • d’un nombre d’images de référence non supprimées comprises dans le lot d’images. L’erreur de perte est, par exemple, égale à une moyenne de l’erreur photométrique déterminée pour chaque image de référence non supprimée. Elle est par exemple déterminée par la fonction suivante : Avec : • correspondant à l’erreur de perte, • correspondant à l’erreur photométrique associée à l’image de référence non supprimée notée , et • correspondant au nombre d’images de référence non supprimées dans le lot d’images. L’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur consiste en l’ajustement de paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif mettant en œuvre le modèle de prédiction de profondeur afin de minimiser l’erreur de perte précédemment calculée. Selon un exemple de réalisation particulier, si l’erreur de perte déterminée pour le lot d’images n’est pas nulle, un algorithme de gradient descendant est utilisé. Un tel algorithme est connu de l’homme du métier et est, par exemple, mis en œuvre à l’aide de la fonction loss.backward() dans Pytorch®. Un objet visible dans le champ de vision de la caméra 11 au premier instant temporel d’acquisition et masqué dans le champ de vision de la caméra 11 au deuxième instant temporel d’acquisition ou inversement n’impacte pas l’erreur de perte grâce à la fonction min, ce procédé est donc insensible aux occlusions. L’apprentissage n’est effectué qu’à partir de comparaison d’images acquises depuis des points de vue différents et pour lesquelles la première ou deuxième erreur photométrique associée à des pixels correspondants à un objet dynamique est négligeable. Un tel procédé d’apprentissage permet ainsi d’apprendre un modèle de prédiction de profondeur à partir de séquences d’images acquises par une caméra du système de vision, la caméra étant en mouvement. Ainsi, le modèle de prédiction de profondeur utilisé pour la prédiction de profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra du système de vision est fiabilisé grâce à ce procédé d’apprentissage. Cet apprentissage est réalisé à partir de données acquises par le système de vision embarqué et ne nécessite donc pas de données annotées par un autre système embarqué ou de stockage d’une bibliothèque d’images d’apprentissage. De plus, les données d’apprentissage sont représentatives des données reçues lorsque le système est en fonctionnement ou en production, en effet les données d’apprentissage sont représentatives d’environnements réels dans lesquels évolue, ou se déplace, le véhicule embarquant le système de vision, ces données d’apprentissage sont donc particulièrement pertinentes car représentatives de conditions de mise en œuvre d’un procédé de prédiction de profondeur réelles. La FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour apprendre un modèle de prédiction de profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule et/ou pour prédire une profondeur associée à un pixel d’une image acquise par une caméra, 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 associé au système de vision stéréoscopique. Le dispositif 4 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 des figures 2 et 3. Des exemples d’un tel dispositif 4 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 4, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 4 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 4 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 4. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 4 comprend en outre au moins une mémoire 41 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 41. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 4 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires (par exemple d’autres calculateurs) et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 42 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 440, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 450 et/ou d’autres périphériques 460 via respectivement les interfaces de sortie 44, 45, 46. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 4. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de détermination de profondeur d’un pixel d’une image acquise par un système de vision, et/ou de mesurage d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision, la profondeur et/ou la distance étant prédite et/ou mesurée via un modèle de prédiction de profondeur appris selon le procédé d’apprentissage décrit ci-dessus, qui inclurait des étapes secondaires sans pour autant sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 4 de la FIG. 4 . Procédé d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision embarqué dans un véhicule (10), le système de vision comprenant une caméra (11) disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle d’un environnement extérieur du véhicule (10), ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception (31) d’un lot d’images acquises par la caméra (11) comprenant un ensemble d’images comprenant au moins une séquence d’images, chaque séquence d’images dudit ensemble d’images comprenant une image source et au moins une image de référence, chaque image de référence étant acquise à un instant temporel d’acquisition déterminé par rapport à un instant temporel d’acquisition de ladite image source, - pour chaque image de référence de ladite chaque séquence d’images : • détermination (32) d’une différence photométrique associée à des pixels de ladite image de référence par comparaison de ladite image de référence à l’image source de ladite séquence d’images ; • sélection (33) d’un ensemble de pixels dans ladite image de référence, chaque pixel dudit ensemble de pixels ayant une différence photométrique associée supérieure à une première valeur seuil ; • suppression (34) de ladite image de référence dans ledit lot d’images si ledit ensemble de pixels comprend un nombre de pixels inférieur à une deuxième valeur seuil ; - pour chaque image de référence non supprimée de ladite chaque séquence d’images, détermination (35) d’une erreur photométrique associée à ladite image de référence non supprimée à partir : • d’une première erreur photométrique déterminée par comparaison de pixels d’une première image à des pixels de ladite image de référence non supprimée, ladite première image étant générée à partir de l’image source et de premières profondeurs associées à des pixels de l’image source, et • d’une deuxième erreur photométrique déterminée par comparaison de pixels d’une deuxième image à des pixels de ladite image source, ladite deuxième image étant générée à partir de l’image de référence non supprimée et de deuxièmes profondeurs associées à des pixels de l’image de référence non supprimée, lesdites premières et deuxièmes profondeurs étant prédites par le modèle de prédiction de profondeur à partir des images source et de référence non supprimée ; - apprentissage (36) du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir : • d’erreurs photométriques associées aux images de référence non supprimées dans ledit lot d’images, et • d’un nombre d’images de référence non supprimées comprises dans ledit lot d’images. Procédé selon la revendication 1, pour lequel l’erreur photométrique associée à l’image de référence est déterminée par la fonction suivante : Avec : • correspondant à l’erreur photométrique associée à l’image de référence non supprimée notée , • la première erreur photométrique déterminée pour un pixel dans l’image de référence, le pixel étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, et • la deuxième erreur photométrique déterminée pour le pixel dans l’image source de la séquence d’images comprenant l’image de référence non supprimée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, pour lequel l’erreur de perte est égale à une moyenne de ladite erreur photométrique déterminée pour chaque image de référence non supprimée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel la différence photométrique associée à ladite image de référence est définie par la fonction suivante : Avec : • correspondant à la différence photométrique associée à un pixel de l’image de référence non supprimée, l’image de référence étant notée , le pixel étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, • une valeur colorimétrique déterminée pour un pixel dans l’image de référence, et • une valeur colorimétrique déterminée pour le pixel dans l’image source de la séquence d’images comprenant l’image de référence. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel la première, respectivement la deuxième, erreur photométrique est déterminée par la fonction suivante : Avec : • la première erreur photométrique notée , respectivement la deuxième erreur photométrique notée , • une valeur colorimétrique du pixel dans l’image de référence non supprimée, respectivement dans l’image source, étant un pixel défini par ses coordonnées en deux dimensions, • une valeur du pixel dans la première image, respectivement dans la deuxième image, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement dans lequel évolue le véhicule (10). Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel la première image, respectivement deuxième image, est générée par la fonction suivante : Avec : • les coordonnées d’un pixel de la première image, respectivement de la deuxième image, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de prédiction de direction associé à la caméra (11), • une matrice comprenant les paramètres extrinsèques, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans l’image source, respectivement dans l’image de référence non supprimée, et de la profondeur qui lui est associée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel le premier seuil est compris entre 1 et 2 lorsqu’une valeur colorimétrique d’un pixel est codée sur huit bits. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, pour lequel le deuxième seuil est compris entre 60% et 90%. Dispositif (4) configuré pour apprendre un modèle de prédiction de profondeur par 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 8. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.