Brevet FR3155189A1 — publié le 20250516

Procédé de suivi d’un véhicule voisin dans un environnement d’un véhicule principal mis en œuvre par un dispositif d’assistance de conduite du véhicule principal et relié à une caméra apte à acquérir des images selon un champ de vue et à des temps d’acquisition, le procédé comprenant: - détecter, à partir d’une première image acquise à un premier temps d’acquisition, un premier objet latéral par rapport au véhicule principal, - déterminer une donnée associée au premier objet détecté, - créer un objet virtuel associé à des paramètres comprenant une position actuelle associée à l’objet virtuel, ladite position actuelle étant estimée à partir de ladite donnée, - estimer, à partir de ladite position actuelle, une position future de l’objet virtuel, - mettre à jour les paramètres à partir de ladite position future avec, si un premier critère est satisfait, une mise à jour d’une longueur actuelle de l’objet virtuel. Figure de l’abrégé : Figure 9 Suivi anticipé d’objets latéraux La présente divulgation relève du domaine des systèmes d’assistance à la conduite et plus particulièrement de la détection automatique de véhicules dans des zones d’intérêt, notamment latérales. L’essor des Systèmes de Transports Intelligents (ou STI) a conduit au développement de nombreux systèmes embarqués dans les véhicules, notamment de transport routier. De tels systèmes embarqués incluent notamment des systèmes d’assistance à la conduite ou encore de conduite autonome. En particulier, la détection et/ou le suivi d’objets, dont des véhicules, joue un rôle important dans des problématiques telles que la fluidification du trafic, la sécurité routière ou encore la gestion de l’infrastructure routière (par exemple les panneaux à messages variables ou encore les radars automatiques). Dans le cadre des systèmes embarqués dans des véhicules autonomes ou semi-autonomes circulant dans un trafic routier (par exemple, sur une autoroute), une détection et un suivi anticipé d’objets environnant le véhicule concerné sont particulièrement importants afin d’éviter des collisions entre le véhicule concerné et d’autres véhicules par exemple. En particulier, dans des systèmes d’assistance au changement de voie ou de changement de voie automatique, une détection anticipée et un suivi fiable d’obstacles comme un terre-plein central ou un autre véhicule situé sur une voie voisine du véhicule concerné est requise. En effet, si le véhicule autonome concerné ne détecte pas (ou de façon insuffisamment anticipée ou stable) un autre véhicule situé sur une voie voisine et se décale, une collision risque d’avoir lieu entre les deux véhicules. Dans un tel contexte, la plupart des procédés de détection et de suivi de véhicules existants se basent sur des algorithmes de classification permettant d’identifier des véhicules à partir de séquences d’images ou de flux vidéo acquis par des capteurs de vision (typiquement, une caméra). De tels capteurs de vision sont en général disposés à l’avant et/ou à l’arrière du véhicule concerné, de sorte à acquérir des images et/ou séquences d’images d’un champ de vue (en anglais, « Field of View ») avant et/ou arrière du véhicule concerné. Les algorithmes de classification peuvent alors identifier un ou plusieurs véhicules voisins du véhicule concerné sur la base d’une reconnaissance frontale des véhicules voisins (c’est-à-dire en identifiant et classifiant des véhicules détectés dans le champ de vue à partir de leur face avant ou arrière). Cependant, de tels procédés de détection et de suivi utilisant des classifieurs de véhicules s’avèrent inefficaces lorsqu’une face avant ou arrière des véhicules voisins n’est pas encore détectable dans le champ de vue, quand bien même de tels véhicules voisins seraient partiellement visibles dans le champ de vue, par exemple via une face latérale partielle (ou un côté). Ainsi, si le véhicule concerné se situe sur une voie d’autoroute et qu’un véhicule voisin se situe relativement au niveau du (ou légèrement derrière le) véhicule concerné sur une voie voisine, une caméra placée à l’arrière du véhicule concerné capterait une portion latérale arrière du véhicule voisin. Dans une telle situation, la face avant du véhicule voisin n’est pas encore visible par la caméra placée à l’arrière du véhicule concerné, par exemple jusqu’à ce que le différentiel de vitesse entre le véhicule concerné et le véhicule voisin soit suffisamment grand pour que le véhicule concerné dépasse complètement le véhicule voisin. Jusqu’à ce qu’un tel dépassement complet se produise, le véhicule voisin se situe donc sensiblement au même niveau que le véhicule concerné et un changement de voie du véhicule concerné sur la voie voisine entraînerait une collision avec le véhicule voisin. Une telle situation de criticité n’est alors pas détectable par les procédés de classification existants. De plus, la plupart des procédés de suivi de véhicules existants s’appuient sur des dimensions prédéfinies associées à des types de véhicules détectés. De telles dimensions ne sont en général pas mises à jour, de sorte que même si un suivi d’un véhicule est mis en œuvre (e.g., par un classifieur), un tel suivi ne permet pas une connaissance fiable des dimensions du véhicule et donc un suivi précis de l’étendue de l’espace occupé par le véhicule détecté dans l’environnement du véhicule principal. Il existe donc un besoin de sécuriser la prise de décision des systèmes d’assistance à la conduite et/ou de conduite autonome, notamment dans un tel contexte de décision de changement de voie. En particulier, il existe un besoin d’une détection et d’un suivi et d’une connaissance anticipés et fiables de véhicules environnant un véhicule concerné avant même qu’une face avant ou arrière de tels véhicules environnants soient visibles dans un champ de vue d’un capteur de vision du véhicule concerné – et donc qu’un suivi classique de tels véhicules environnants par des classifieurs existants soit possible-. Résumé La présente divulgation vient améliorer une telle situation. Il est proposé un procédé de suivi d’au moins un véhicule voisin présent dans un environnement d’un véhicule principal, ledit véhicule voisin et ledit véhicule principal étant des véhicules automobiles, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif configuré pour assurer une fonction d’assistance à la conduite du véhicule principal, ledit dispositif étant relié à au moins une caméra embarquée sur le véhicule principal et apte à acquérir des images d’une scène environnant le véhicule principal selon au moins un champ de vue et à des temps d’acquisition, le procédé comprenant les étapes suivantes : - détecter, à partir d’au moins une première image acquise à un premier temps d’acquisition, un premier objet présentant un plan vertical s’étendant latéralement par rapport au véhicule principal, - déterminer, selon un système de coordonnées prédéfini, au moins une donnée relative à une première position associée au premier objet détecté, - créer un objet virtuel associé à un ensemble de paramètres comprenant au moins une position actuelle associée à l’objet virtuel, ladite position actuelle étant estimée à partir au moins de ladite donnée relative à la première position selon le système de coordonnées prédéfini, - estimer, à partir au moins de ladite position actuelle de l’objet virtuel, une position future de l’objet virtuel, et - mettre à jour les paramètres associés à l’objet virtuel à partir au moins de ladite position future, ladite mise à jour des paramètres associés à l’objet virtuel comprenant, si un premier critère est satisfait, une mise à jour d’une longueur actuelle de l’objet virtuel. Par conséquent, le procédé proposé permet la mise en œuvre d’un suivi anticipé d’un véhicule voisin au voisin principal, à savoir dès qu’un tel véhicule voisin entre, même partiellement, dans le champ de vue d’une caméra embarquée sur le véhicule principal. Autrement dit, le procédé proposé permet de suivre un véhicule voisin au véhicule principal malgré l’absence de visibilité d’une face frontale avant ou arrière du véhicule voisin sur laquelle la plupart des classifieurs existants s’appuient pour le suivi de véhicules. De plus, le procédé proposé permet de mettre en œuvre une mise à jour de la longueur du véhicule lors du processus de suivi. Ainsi, contrairement à la plupart des classifieurs existants, le procédé de suivi proposé ne s’appuie pas uniquement sur des dimensions préexistantes de véhicules, mais permet de mettre à jour les dimensions du véhicule. Par une fonction d’assistance à la conduite du véhicule principal, il est fait référence à une fonctionnalité d’un système embarqué sur le véhicule principal permettant d’assister, de guider voire de décider un guidage du véhicule principal. Une telle fonction d’assistance à la conduite peut être mise en œuvre dans le contexte d’un véhicule semi-autonome ou autonome par exemple, avec ou sans conducteur. Une fonction d’assistance à la conduite peut inclure une assistance à la conduite, au changement de voie, au dépassement d’un autre véhicule, ou encore au stationnement par exemple. Par un champ de vue, il est fait référence à une portion de l’environnement du véhicule principal couverte par le champ de la caméra. Dans le contexte d’une mise à jour de la longueur du véhicule, le champ de vue considéré est un champ de vue arrière du véhicule principal. Par des images acquises à des temps d’acquisition, il est fait référence à une succession continue ou discrétisée d’images (i.e., en deux dimensions) de la portion de l’environnement comprise dans le champ de vue, associée à une succession d’instants auxquels ces images ont été acquises. En particulier, le mouvement des éléments environnant le véhicule principal dans le temps implique un champ de vue couvrant un environnement évolutif : les véhicules et éléments voisins du véhicule principal présentent un mouvement relatif par rapport au véhicule principal (au fur et à mesure que le véhicule principal se déplace) et/ou un mouvement absolu dans l’environnement. Par un premier objet, il est fait référence à un objet détecté dans le champ de vue. En particulier, un tel objet peut être associé au mouvement (au moins relatif par rapport au véhicule principal) d’un corps mobile (i.e. non inerte) dans l’environnement du véhicule voisin. Un tel corps mobile peut par exemple être un autre véhicule, voisin du véhicule principal, un obstacle présent dans l’environnement ou encore à un oiseau par exemple. Un tel premier objet peut par exemple correspondre à un flot optique détecté sur l’image, à un ensemble de flots optiques coplanaires ou segment détecté sur l’image, à un polygone ou une instance détecté sur l’image (par exemple par un classifieur). En particulier, par un premier objet présentant un plan vertical s’étendant latéralement par rapport au véhicule principal, il est fait référence à un objet détecté dit latéral par rapport à véhicule principal. Autrement dit, dans le champ de vue, une vue dite latérale ou de biais de l’objet est détectée. Une telle face latérale est par exemple détectée dans le cas d’un véhicule voisin circulant sur une voie voisine du véhicule principal et étant en aval du véhicule principal. Par une donnée relative à une première position associée au premier objet détecté, il est fait référence à une mesure et/ou valeur estimée ou déterminée permettant de positionner l’objet détecté dans l’image acquise et/ou dans l’environnement. Une telle donnée peut par exemple correspondre à une distance entre l’objet détecté et le véhicule principal ou encore à des coordonnées en deux et/ou en trois dimensions. La première position peut par exemple faire référence à la position (dans l’environnement et/ou dans l’image) d’un point appartenant à l’objet détecté. Par un objet virtuel, il est fait référence à un objet virtuellement modélisé ou créé, superposable à une image acquise par la caméra. Un tel objet virtuel créé est en outre associé à l’objet détecté au sens où l’objet virtuel est estimé de sorte à être superposé sur un emplacement présumé occupé par le véhicule voisin détecté. Un tel objet virtuel est notamment caractérisé par une position dans l’environnement et/ou dans l’image. Un tel objet virtuel peut également être caractérisé par des dimensions de sorte à refléter des dimensions présumées du véhicule détecté. Ainsi, l’objet virtuel est créé de sorte à modéliser un espace d’occupation du corps voisin (e.g., un véhicule voisin) détecté via l’objet détecté. Par un ensemble de paramètres, il est fait référence à des valeurs de paramètres associées à un objet virtuel et donc à un espace d’occupation de l’objet virtuel. Un tel ensemble de paramètres peut alors inclure une position actuelle de l’objet virtuel, une vitesse actuelle de l’objet virtuel et/ou encore des dimensions actuelles associées à l’objet virtuel. Un tel ensemble de paramètres permettent alors de modéliser l’objet virtuel dans u repère de l’image et/ou de l’environnement. En particulier, la position actuelle associée à l’objet virtuel peut faire référence à la position d’un point de référence associé à l’objet virtuel, un tel point de référence étant par exemple modélisé comme appartenant à la face frontale (et donc à la tête) du véhicule voisin détecté. Une telle position actuelle peut notamment être imprécise en ce que la face avant du véhicule voisin détecté peut ne pas être visible dans le champ de vue au stade de la mise en œuvre du procédé proposé. Ainsi, la position actuelle peut être déterminée sur la base d’une ou plusieurs hypothèses fixant une telle position actuelle dans l’image, par exemple sur une bordure de l’image. Par une position future, il est fait référence à une position estimée ou prédite par un estimateur de données. En particulier, l’estimation ou la prédiction d’une telle position future peut être mise en œuvre sur la base au moins de données actuelles alimentées à l’estimateur. Dans un mode de réalisation, la position future de l’objet virtuel est prédite et/ou estimée par un filtre de Kalman à partir au moins, de la position actuelle de l’objet virtuel. Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif configuré pour assurer une fonction d’assistance à la conduite d’un véhicule principal, ledit dispositif étant relié à au moins une caméra embarquée sur le véhicule principal et apte à acquérir des images d’une scène environnant le véhicule principal selon au moins un champ de vue et à des temps d’acquisition, dans lequel le dispositif comprend au moins un circuit de traitement configuré pour mettre en œuvre un procédé de suivi d’au moins un véhicule voisin présent dans un environnement du véhicule principal. Selon un autre aspect, il est proposé un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé de suivi lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Selon un autre aspect, il est proposé un support d’enregistrement non transitoire stockant des instructions pour la mise en œuvre du procédé de suivi lorsqu’elles sont exécutées, via un programme, par au moins un processeur. Les caractéristiques exposées dans les paragraphes suivants peuvent, optionnellement, être mises en œuvre, indépendamment les unes des autres ou en combinaison les unes avec les autres : Dans un mode de réalisation, la mise à jour de la longueur actuelle de l’objet virtuel comprend un rallongement de la longueur de l’objet virtuel d’une valeur déterminée à partir d’un écart entre la position actuelle et la position future, tout en maintenant la position actuelle de l’objet virtuel constante. Par conséquent, la mise à jour des paramètres permet de reporter la différence de position entre une position actuelle et une position future prédite à partir d’au moins une telle position actuelle sur la longueur de l’objet virtuel. En particulier, la position actuelle est maintenue. Une telle méthode de suivi est alors particulièrement avantageuse notamment lorsqu’une face avant du véhicule voisin détecté n’est pas encore visible dans le champ de vue. En effet, lorsqu’une position actuelle de l’objet virtuel est par exemple associée à la position d’une face avant de l’objet virtuel (modélisant par exemple la face avant du véhicule voisin détecté), le maintien de la position actuelle permet de fidèlement modéliser les situations dans lesquelles le véhicule voisin n’est pas encore totalement visible (i.e., face avant comprise) dans le champ de vue. De plus, une fois la face avant du véhicule visible et détectable, par exemple par un classifieur, le procédé proposé permet avantageusement d’assurer une continuité de suivi du véhicule voisin, avec peu de variation entre l’emplacement de l’objet virtuel détecté par le classifieur et l’emplacement de l’objet virtuel détecté via le procédé proposé. Par ailleurs, le report d’une telle différence de position permet alors d’estimer une longueur du véhicule voisin détecté et donc de mettre à jour l’espace occupé par l’objet virtuel déjà créé. Ainsi, le procédé de suivi proposé permet de mettre à jour des paramètres de suivi d’un véhicule différents de la position future telle qu’estimée par exemple par des estimateurs de données. Dans un mode de réalisation, la mise à jour de la longueur actuelle de l’objet virtuel est mise en œuvre si une première comparaison entre la position future et la position actuelle indique une position reculée de l’objet virtuel dans la première image acquise par rapport à la position actuelle. Par conséquent, le procédé de suivi proposé permet la mise à jour de la longueur de l’objet virtuel modélisant le véhicule voisin sur la base d’une première comparaison des positions actuelle et prédite de l’objet virtuel. En particulier, lorsqu’il est détecté que l’objet virtuel recule dans l’image (par exemple, se traduisant par une composante latérale de la position future inférieure à une composante latérale de la position actuelle), un rallongement systématique de l’objet virtuel peut être mis en œuvre. En particulier, une telle mise à jour d’une longueur de l’objet virtuel peut s’appuyer seulement sur des paramètres actuels et des paramètres futurs associés à l’objet virtuel, sans requérir de nouvelle détection d’objet sur les images acquises. Dans un mode de réalisation, ladite donnée relative à la première position comprend une première distance latérale associée au premier objet détecté pour le premier temps d’acquisition, ladite première distance latérale étant déterminée à partir de mesures du premier objet détecté dans la première image acquise. Par conséquent, le procédé de suivi proposé permet de déterminer un écart latéral existant entre le corps voisin détecté par exemple, correspondant au véhicule voisin et le véhicule principal. La première position correspondant par exemple à la position d’un point spécifique du premier objet détecté peut notamment permettre de déduire une information concernant la proximité du véhicule voisin détecté dans l’environnement par rapport au véhicule principal. Par une première distance latérale, il est fait référence à un écart latéral ou de biais entre l’élément associé au premier objet détecté et le véhicule principal. Par exemple, dans le cas d’un véhicule principal et d’un véhicule voisin circulant sur deux voies de circulation parallèles (e.g., deux voies d’autoroute), la distance latérale correspond à l’écart latéral séparant les couloirs respectant occupés par les véhicules principal et voisin. Une telle distance latérale reflète ainsi un écart dans l’environnement entre les véhicules principal et voisin. Dans un mode de réalisation, la position future est associée à une distance latérale objet de l’objet virtuel. Par conséquent, une fois l’objet virtuel créé, son déplacement dans l’environnement peut être estimé, par exemple par un estimateur de données, de sorte que des paramètres prédits, ou futurs, tels qu’une position future et une distance latérale objet peuvent être estimés pour un tel objet virtuel. Dans un mode de réalisation, le procédé de suivi comprend en outre : - obtenir, à partir d’au moins une deuxième image acquise à un deuxième temps d’acquisition ultérieur au premier temps d’acquisition, une donnée relative à une deuxième position associée à un deuxième objet détecté, ladite donnée relative la deuxième position comprenant une deuxième distance latérale associée au deuxième objet détecté pour le deuxième temps d’acquisition, - si le deuxième objet détecté est déterminé comme appartenant à l’objet virtuel, comparer, dans une deuxième comparaison, la deuxième distance latérale et la distance latérale objet, dans lequel la mise à jour des paramètres associés à l’objet virtuel dépend en outre d’un résultat de la deuxième comparaison. Par conséquent, le procédé de suivi proposé permet de prendre en compte une évolution de l’occupation du véhicule voisin détecté dans l’environnement. Ainsi, sur une deuxième image acquise à un temps d’acquisition ultérieur au premier temps d’acquisition, le deuxième objet détecté diffère potentiellement du premier objet détecté et permet de mettre à jour l’évolution de l’espace occupé par le véhicule voisin dans l’environnement (par exemple, le véhicule voisin « entre de plus en plus » dans le champ de vue, ou encore le différentiel de vitesses entre les véhicules principal et voisin est tel que le véhicule principal a complètement dépassé le véhicule voisin et une face avant de ce dernier est à présent visible dans le champ de vue). La mise à jour proposée permet donc, en fonction d’un deuxième critère distinct du premier critère, de mettre à jour l’objet virtuel. Par un deuxième objet détecté, il est fait référence à un objet distinct, disjoint ou non du premier objet détecté sur une image acquise. Un tel deuxième objet détecté peut alors correspondre à une instance, un polygone, un flot optique, un segment reflétant un mouvement du véhicule voisin détecté dans l’environnement. La deuxième position associée à un tel deuxième objet détecté peut alors refléter un nouvel espace occupé par le véhicule voisin. Dans un mode de réalisation, si la deuxième distance latérale est strictement inférieure à la distance latérale objet, la mise à jour des paramètres associés à l’objet virtuel comprend une mise à jour de la position actuelle de l’objet virtuel, ladite mise à jour de la position actuelle incluant au moins une mise à jour d’une composante latérale de la position actuelle de l’objet virtuel correspondant à un repositionnement de l’objet virtuel. Par conséquent, la mise à jour de la longueur est conditionnée par une comparaison des distances latérales à partir des objets détectés successivement. En particulier, si la deuxième distance latérale est supérieure ou égale à la distance latérale estimée de l’objet virtuel, une mise à jour de la position actuelle de l’objet virtuel n’est pas requise en ce qu’il est considéré que le véhicule voisin entre progressivement dans le champ de vue. Ainsi, le procédé de suivi proposé prend avantage de l’absence potentielle de face frontale visible dans le champ de vue pour maintenir la position actuelle du véhicule (et donc éviter de modéliser un objet virtuel « reculant » dans l’image acquise) et compenser l’écart des positions actuelle et future par un rallongement latéral de la longueur du véhicule voisin. En particulier, le procédé permet avantageusement de corriger de potentielles surestimations des distances latérales déterminées et/ou prédites entre le véhicule voisin et le véhicule principal. Une telle correction permet ainsi au procédé de suivi de gagner en précision, et d’éviter des situations dangereuses, dans lesquelles le véhicule voisin se trouverait en fait plus près du véhicule voisin qu’estimé (deuxième distance latérale correspondant au deuxième objet détecté à un temps plus récent plus courte que la distance latérale objet estimée). Par conséquent, le procédé de suivi proposé permet de prendre en compte des imprécisions liées à la création de l’objet virtuel sur la base des paramètres et de la position actuelle. En effet, si la deuxième distance latérale est strictement inférieure à la distance latérale objet, l’objet virtuel estimé sur la base de la distance latérale objet ne reflète pas l’espace réellement occupé par le véhicule voisin et en particulier, la proximité du véhicule voisin avec le véhicule principal a été sous-estimée. Le procédé proposé permet alors de rectifier une telle situation, potentiellement critique (puisque le véhicule voisin est potentiellement plus proche du véhicule principal par rapport à l’emplacement modélisé par l’objet virtuel via la position actuelle), en mettant à jour la position latérale de l’objet virtuel de sorte à rendre compte de la proximité latérale réelle entre les véhicule voisin et principal. Ainsi, le procédé permet avantageusement de conserver une cohérence entre la mise en jour de l’objet virtuel et ce qui est détectable dans la deuxième image. Dans un mode de réalisation, si la deuxième distance latérale est strictement inférieure à la distance latérale objet, la mise à jour des paramètres associés à l’objet virtuel comprend une mise à jour de la position actuelle de l’objet virtuel, ladite mise à jour de la position actuelle incluant en outre une mise à jour d’une composante de hauteur de la position actuelle de l’objet virtuel correspondant à un repositionnement de l’objet virtuel. Une telle mise à jour de la composante de hauteur peut en outre reposer sur des informations de topologie du terrain dans l’environnement. Dans un mode de réalisation, la position actuelle de l’objet virtuel est associée à la position d’un premier point de référence appartenant à l’objet virtuel, ladite position d’un premier point de référence appartenant à l’objet virtuel étant déterminée de sorte que, dans le système de coordonnées prédéfini correspondant à un repère image dans les images acquises, le premier point de référence est positionné sur une bordure d’extrémité verticale de la première image. Par conséquent, la position actuelle permet de modéliser l’emplacement du véhicule voisin dans l’environnement malgré une vue latérale partielle du véhicule ainsi détecté. La position actuelle obéit alors à des contraintes en modélisant l’emplacement du véhicule voisin sur la bordure verticale de l’image. Par un premier point de référence, il est fait référence à un point estimé comme appartenant au véhicule voisin détecté dans l’environnement. En particulier, un tel premier point de référence peut modéliser l’emplacement d’une face avant du véhicule voisin (qui n’est potentiellement pas encore visible dans le champ de vue). Dans un mode de réalisation, l’objet virtuel est créé à partir de la position de l’objet virtuel et de dimensions prédéfinies associées à un type de véhicule automobile, au moins une dimension prédéfinie correspondant à la longueur de l’objet virtuel. Par conséquent, le procédé de suivi proposé permet de modéliser, via l’objet virtuel, un espace occupé par le véhicule voisin, malgré l’absence (du moins lors d’une itération initiale du procédé de suivi) d’informations relatives aux dimensions du véhicule détecté. Par la longueur de l’objet virtuel, il est fait référence à une longueur latérale de l’objet virtuel, un tel objet virtuel modélisant un véhicule voisin à partir d’un objet détecté de biais (selon un plan latéral) par rapport au véhicule principal. Dans un mode de réalisation, la position future de l’objet virtuel étant estimée à partir d’une pluralité de positions de l’objet virtuel respectivement déterminées pour les temps d’acquisition jusqu’à détection d’au moins une portion frontale du véhicule voisin dans le champ de vue de la caméra sur au moins une des images acquises. Par conséquent, le procédé de suivi proposé peut avantageusement être mis en œuvre de sorte avant qu’une face avant (ou frontale) du véhicule voisin soit visible, de sorte à permettre un suivi anticipé des véhicules voisins au véhicule principal. Ainsi, lorsqu’une face avant (ou portion frontale) du véhicule voisin devient visible dans le champ de vue, les classifieurs existants peuvent prendre le relais du suivi du véhicule par une mise à jour de l’objet virtuel. Dans un mode de réalisation, chacune des positions de la pluralité de positions de l’objet virtuel est associée à une valeur d’incertitude relative à une incertitude sur les conditions initiales, ladite valeur d’incertitude étant supérieure à un seuil d’incertitude prédéfini. Par conséquent, les paramètres déterminés pour modéliser l’objet virtuel sur la base d’une vue de biais du véhicule voisin détecté peuvent être affectés à une valeur d’incertitude plus importante qu’une valeur seuil, correspondant par exemple à une valeur d’incertitude de données déterminées par un classifieur classique. Ainsi, lorsque les paramètres déterminés dans le cadre du procédé proposé sont alimentés à un estimateur de données pour la prédiction d’une position future, un poids relatif à un degré d’erreur est affecté aux paramètres. Une telle valeur d’incertitude peut par exemple correspondre à une variance ou une covariance. Ainsi, lorsque l’estimateur prédisant la position future reçoit d’autres valeurs des paramètres présentant un plus faible degré d’incertitude, l’estimateur peut prédire la position future de l’objet virtuel sur la base de ces valeurs. Par exemple, lorsqu’une face avant du véhicule voisin devient visible dans le champ de vue, un classifieur de faces frontales de véhicules peut alors fournir à l’estimateur des données plus fiables que des données issues d’une estimation de position à partir d’un objet latéral détecté. Le procédé proposé permet alors d’effectuer une transition entre différentes sources de données permettant le suivi du véhicule voisin. Dans un mode de réalisation, les paramètres associés à l’objet virtuel sont mis à jour en maintenant un paramètre de l’objet virtuel constant. Par conséquent, le procédé proposé permet de maintenir une stabilité de l’objet virtuel lors de la mise à jour des paramètres assurant le suivi du véhicule voisin. En effet, le procédé proposé permet à la fois de mettre à jour une longueur et/ou une position de l’objet virtuel. Un paramètre associé à l’objet virtuel est alors maintenu constant, par exemple au moins une composante de la position associée à l’objet virtuel, lorsque la longueur de l’objet virtuel est mise à jour, ou un paramètre temporel associé à l’objet virtuel comme un temps de collision ou le produit de la vitesse par une distance de l’objet virtuel, lorsque la position de l’objet virtuel est mise à jour. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : FIG. 1 La FIG. 1 montre une schématisation d’un véhicule principal selon un mode de réalisation. FIG. 2 La FIG. 2 montre une vue aérienne d’une scène environnant le véhicule principal selon un mode de réalisation. FIG. 3 La FIG. 3 montre une schématisation d’un dispositif d’assistance à la conduite selon un mode de réalisation. FIG. 4 La FIG. 4 montre des étapes d’un procédé de suivi d’un véhicule selon un mode de réalisation. FIG. 5 La FIG. 5 montre une prise de vue d’une scène environnant le véhicule principal à un premier temps d’acquisition selon un mode de réalisation. FIG. 6 La FIG. 6 montre un objet virtuel de suivi créé selon un mode de réalisation. FIG. 7 La FIG. 7 montre une mise à jour de l’objet virtuel de suivi créé selon un mode de réalisation. FIG. 8 La FIG. 8 montre une prise de vue d’une scène environnant le véhicule principal à un deuxième temps d’acquisition selon un mode de réalisation. FIG. 9 La FIG. 9 montre une mise à jour de l’objet virtuel de suivi créé selon un mode de réalisation. FIG. 10 La FIG. 10 montre une prise de vue d’une scène environnant le véhicule principal à un troisième temps d’acquisition selon un mode de réalisation. FIG. 11 La FIG. 11 montre une mesure effectuée sur une prise de vue d’une scène environnant le véhicule principal à un premier temps d’acquisition selon un mode de réalisation. FIG. 12 La FIG. 12 montre un point de référence associé à un véhicule voisin selon un mode de réalisation. Il est fait référence à la FIG. 1 . La FIG. 1 schématise un véhicule principal VP. Le véhicule principal VP peut être un véhicule automobile. Aucune limitation n’est imposée sur le type de véhicule auquel appartient le véhicule principal VP. Le véhicule principal VP peut par exemple être un véhicule particulier, utilitaire, industriel, et peut par exemple correspondre à une voiture, un fourgon, un deux-roues un camion ou encore un bus. Le véhicule principal VP peut également être un véhicule tracté et tractant par exemple une remorque, une semi-remorque ou encore une caravane. Les dimensions du véhicule principal VP peuvent être comprises entre 2 mètres et 20 mètres en longueur, entre 0,5 mètre et 5 mètres en largeur et entre 1 mètre et 5 mètres en hauteur. Le véhicule principal VP est muni d’au moins un système embarqué assurant une pluralité de fonctions ou d’applications du véhicule principal VP. De telles fonctions peuvent par exemple correspondre à une régulation de vitesse, à une direction assistée, à un déploiement d’airbag automatisé, à un réglage automatique des phares… Le véhicule principal VP est en particulier muni d’un système embarqué permettant une détection d’objets environnant le véhicule principal VP, par exemple dans le cadre d’une fonction d’assistance à la conduite de type détection d’obstacles, assistance au changement de voie ou encore changement de voie automatique. Pour cela, le système embarqué du véhicule principal VP comprend un dispositif 2 d’assistance à la conduite. Le dispositif 2 est apte à assurer une fonction d’assistance à la conduite sur la base d’une pluralité de prises de vues (ou images) de l’environnement du véhicule principal VP. Pour cela, le dispositif 2 est notamment relié à un ou plusieurs capteurs de vision comme un appareil de prise de vues ou encore une caméra 1 (le capteur de vision sera considéré être une caméra 1 dans la suite de la description). Le dispositif 2 peut également être apte à transmettre ou communiquer des données, par exemple relatives à la fonction d’assistance à la conduite assurée. Pour cela, le dispositif 2 peut être relié à une interface 50 de communication. Dans un mode de réalisation particulier, l’interface 50 peut être intégrée au dispositif 2. Une telle interface 50 de communication peut par exemple être une interface homme-machine. L’interface 50 peut inclure un écran d’affichage, un écran tactile, un tableau de bord, et/ou encore un haut-parleur. Les données transmises par le dispositif 2 à l’interface 50 peuvent par exemple correspondre à des informations d’assistance indiquant au conducteur du véhicule principal VP qu’il peut ou non changer de voie. Il est maintenant fait référence à la FIG. 2 . La FIG. 2 illustre un environnement (ou une scène) ENV, dans lequel se situe le véhicule principal VP. La FIG. 2 est une vue aérienne d’une telle scène ENV. L’environnement ENV peut être défini dans un repère à trois dimensions (X,Y,Z), qualifié de « repère monde » tel qu’illustré sur les figures 1 et 2. L’origine d’un tel repère monde (X,Y,Z) est prédéfini et fixe dans l’environnement ENV. Le véhicule principal VP est considéré en mouvement dans la scène ENV. Une telle scène ENV correspond par exemple à une route ou une autoroute constituée de plusieurs voies de circulation. Ces voies de circulation peuvent notamment être parallèles les unes aux autres, comme représentées par les lignes verticales pointillées sur la FIG. 2 . La FIG. 2 illustre par exemple trois voies de circulation, le véhicule principal VP étant situé sur la voie de circulation du milieu. Le véhicule principal VP est considéré comme étant en mouvement selon la direction principale X du repère (X,Y,Z), une telle direction principale étant appelée direction longitudinale. Un tel mouvement est schématisé sur les figures 1 et 2 par une flèche accolée au véhicule principal VP. Le véhicule principal VP peut également avoir un mouvement selon une direction Y du repère (X,Y,Z), dite direction latérale. Un tel mouvement selon la direction Y, dit mouvement (ou déplacement) latéral, peut par exemple avoir lieu lorsque le véhicule principal VP change de voie de circulation. Un déplacement selon la direction Z, c’est-à-dire en hauteur, du véhicule principal VP est considéré absent ou négligeable. Le véhicule principal VP est donc considéré maintenu au sol et présente donc une hauteur selon la direction Z constante, correspondant à une dimension prédéfinie du véhicule principal VP. Dans un mode de réalisation, une telle hauteur selon la direction Z du véhicule principal VP peut varier de l’ordre du centimètre ou du décimètre, une telle variation de hauteur selon la direction Z étant par exemple liée à des amortisseurs du véhicule principal VP et/ou à des reliefs ou aspérités présents dans l’environnement ENV (notamment sur la voie de circulation du véhicule principal VP). Dans la suite de la description, une telle hauteur selon la direction Z du véhicule principal VP est considérée connue. La scène ENV environnant le véhicule principal VP comprend également d’autres éléments OV et véhicules VV1, VV2, VV3. Les véhicules VV1, VV2, VV3 sont des véhicules voisins du véhicule principal VP. De tels véhicules voisins VV1, VV2, VV3 sont, à l’instar du véhicule principal VP, des véhicules automobiles en mouvement dans la scène ENV. De tels véhicules voisins VV1, VV2, VV3 peuvent notamment avoir des dimensions et des caractéristiques de mouvement (en termes de vitesse ou d’accélération par exemple) similaires ou différentes du véhicule principal VP. Par exemple, la FIG. 2 peut représenter un véhicule principal VP en mouvement sur une voie d’autoroute et des véhicules voisins VV1, VV2, VV3 circulant sur les voies d’autoroute voisines de la voie empruntée par le véhicule principal VP. Les objets OV sont des éléments voisins du véhicule principal VP et peuvent faire référence à tout élément distinct d’un véhicule voisin VV1, VV2, VV3. Un élément voisin OV peut par exemple correspondre à un obstacle situé dans la scène comme un terre-plein central séparant deux voies de circulation, un panneau d’indication ou encore un oiseau volant dans la scène ENV. Comme illustré sur la FIG. 2 , le véhicule principal VP est considéré muni d’une caméra 1 positionnée à l’arrière du véhicule principal VP. Dans un autre mode de réalisation (non représenté sur la FIG. 2 ), la caméra 1 peut être positionnée à l’avant du véhicule principal VP ou plusieurs caméras 1 peuvent être positionnées à la fois à l’avant et à l’arrière du véhicule principal VP. Dans le contexte de la présente description, la caméra 1 est considérée positionnée à l’arrière du véhicule principal VP et le champ de vue FOV est un champ de vue arrière du véhicule principal VP. La caméra 1 permet de capter des images (ou prises de vues) de la scène ENV du véhicule principal VP selon un champ de vue FOV (ou en anglais « Field of View »). Un tel champ de vue FOV dépend notamment du type de caméra 1 utilisé et du positionnement de la caméra 1 dans (ou sur) le véhicule principal VP. En référence à la FIG. 2 , le champ de vue FOV recouvre une partie de la scène ENV, de sorte qu’une portion limitée de la scène ENV est capturée selon le champ de vue FOV. Ainsi, sur la FIG. 2 , le champ de vue FOV représenté recouvre une portion de la voie de circulation dans laquelle se situe le véhicule principal VP et des portions respectives des voies de circulation voisines. En particulier, le champ de vue FOV recouvre une portion de la scène ENV dans laquelle se situe intégralement le véhicule voisin VV2 et une portion de la scène ENV dans laquelle se situe partiellement (zone grisée non hachurée) le véhicule voisin VV1. À titre d’exemple, comme illustré sur la FIG. 2 , une extrémité arrière gauche du véhicule voisin VV1 (par exemple incluant la roue arrière gauche du véhicule voisin VV2) appartient au champ de vue FOV. Cependant, un point repère W, par exemple situé au niveau du milieu de la face avant du véhicule, n’est pas dans le champ de vue FOV sur la FIG. 2 . Le véhicule voisin VV3 n’est pas visible dans le champ de vue FOV du véhicule principal VP. Une portion du véhicule voisin VV1 n’est pas visible dans le champ de vue FOV du véhicule principal VP. Les parties non visibles des véhicules voisins VV1, VV3 dans le champ de vue FOV sont représentés sur la FIG. 2 par des zones rayées. Un objet voisin OV, par exemple un oiseau, peut être visible dans le champ de vue FOV. Dans le contexte d’une scène ENV telle que représentée en figure 2 selon le repère (X,Y,Z), il est par exemple considéré que le véhicule principal VP se déplace à une vitesse principale connue. Pour faciliter la suite de la description, une telle vitesse principale peut être considérée de norme V VP constante. Le véhicule voisin VV1 est considéré comme se déplaçant à une vitesse voisine inconnue du dispositif 2 d’assistance à la conduite du véhicule principal VP. Dans le mode de réalisation décrit par la suite, il peut être considéré que la norme V VP de la vitesse voisine est inférieure à la norme V VP de la vitesse principale . Sous une telle hypothèse et sous l’hypothèse que la vitesse voisine du véhicule voisin VV1 reste sensiblement constante sur un intervalle de temps considéré, à l’instar de la vitesse principale du véhicule principal VP, l’écart de distance selon la direction longitudinale X entre le véhicule principal VP et le véhicule voisin VV1 augmentera dans le temps, de sorte qu’à un temps futur, le dépassement du véhicule principal VP sur le véhicule voisin VV1 sera tel que le véhicule voisin VV1 sera intégralement compris dans le champ de vue (arrière) FOV du véhicule principal VP, comme c’est le cas initial du véhicule voisin VV2. Une telle évolution de l’appartenance du véhicule voisin VV1 au champ de vue FOV du véhicule principal VP dans le temps est illustrée sur les figures 5, 8 et 10. Il est fait référence aux figures 5, 8 et 10. Les figures 5, 8 et 10 schématisent des prises de vue de la scène ENV environnant le véhicule principal VP selon le champ de vue FOV de la caméra 1 du véhicule principal VP, telle que positionnée sur la FIG. 2 . Afin de faciliter la lisibilité des figures 5, 8 et 10, seule la portion du véhicule voisin VV1 visible dans le champ de vue FOV est représentée sur les figures 5, 8 et 10, le véhicule voisin VV2 et l’élément voisin OV de la FIG. 2 inclus dans le champ de vue FOV ne sont pas représentés sur les prises de vue des figures 5, 8 et 10. Les figures 5, 8 et 10 peuvent correspondre à des images successivement acquises par la caméra 1 à des instants (ou temps d’acquisition) successifs T1, T2 et T3. Chacun des instants T1, T2 et T3 peuvent par exemple être espacés d’une ou plusieurs millisecondes dans le temps. Chacune des images correspond à un ensemble de pixels aux coordonnées définissables dans un repère à deux dimensions (y,z), dit « repère image » tel que représenté sur les figures 5, 8 et 10. Par exemple, le pixel le plus en bas et le plus à gauche de chaque image acquise par la caméra 1 peut correspondre à l’origine du repère image (y,z). Dans d’autres modes de réalisation, le pixel central de l’image acquise par la caméra 1, le centre optique de l’image, le pixel de l’image associé à l’emplacement de la caméra 1 dans l’environnement ENV ou encore le pixel correspondant à un point de fuite C’ de l’image acquise peut être considéré comme l’origine du repère (y,z). La résolution des images acquises (et donc les pixels) est la même pour toutes les images acquises et dépend notamment des propriétés de la caméra 1. La FIG. 5 schématise une image acquise par la caméra 1 à l’instant T1, correspondant par exemple à une configuration de la scène ENV et du champ de vue FOV illustrée en FIG. 2 . Ainsi, seule une première portion dite latérale du véhicule voisin VV1 est visible sur l’image de la FIG. 5 , une telle première portion latérale incluant notamment la roue arrière gauche du véhicule voisin VV1. La FIG. 8 schématise une image acquise par la caméra 1 à l’instant T2 succédant à l’instant T1. À un tel instant T2, une deuxième portion latérale du véhicule voisin VV1 plus grande que la première portion latérale est visible sur l’image de la FIG. 8 , une telle deuxième portion latérale incluant notamment toujours la roue arrière gauche, et partiellement la roue avant gauche du véhicule voisin VV1. Autrement dit, le différentiel de vitesse entre le véhicule principal VP et le véhicule voisin VV1 entre les instants T1 et T2 est tel que le véhicule voisin VV1 « entre de plus en plus » dans le champ de vue FOV de la caméra 1 entre les instants T1 et T2. La FIG. 10 schématise une image acquise par la caméra 1 à l’instant T3 succédant à l’instant T2. À un tel instant T3, l’intégralité du véhicule voisin VV1 est visible sur l’image de la FIG. 10 . En particulier, un point repère W représenté sur la FIG. 2 et positionné sur la face frontale avant du véhicule voisin VV1 est devenu visible sur l’image acquise, un tel point repère W correspondant au pixel w sur l’image de la FIG. 10 . Autrement dit, le différentiel de vitesse entre le véhicule principal VP et le véhicule voisin VV1 entre les instants T2 et T3 est tel que le véhicule voisin VV1 « est intégralement entré » dans le champ de vue FOV de la caméra 1 entre les instants T2 et T3. Dans le contexte d’une fonction d’assistance à la conduite assurée par le dispositif 2, visant par exemple à assister le véhicule principal VP dans une manœuvre de changement de voie, un processus de détection et de suivi de véhicules environnant le véhicule principal VP est requis, de sorte à ce que le véhicule principal VP ne se déplace pas sur une voie de circulation voisine s’il risque d’entrer en collision avec un des véhicules environnants. Des techniques existantes de détection et de suivi de véhicules environnant le véhicule principal VP reposent notamment sur l’utilisation de classifieurs, basés par exemple sur des méthodes de réseaux de neurones à convolution (ou en anglais « Convolutional N eural Networks » ou CNN), de K plus proches voisins (ou en anglais « K-Nearest Neighbors » ou KNN) ou encore machines à vecteurs de support (ou en anglais « Support Vector Machine » ou SVM). De tels classifieurs permettant la détection et le suivi des véhicules environnant le véhicule principal VP s’appuient en particulier sur la détection et la classification d’une vue (ou face) frontale (avant ou arrière) des véhicules environnant le véhicule principal VP. L’utilisation de tels classifieurs peut notamment comprendre une phase d’apprentissage sur la base d’une pluralité d’images représentant des vues frontales de divers types de véhicules. Ainsi, en référence à la FIG. 2 , une vue frontale avant du véhicule voisin VV2 appartenant au champ de vue FOV de la caméra 1, la détection et le suivi du véhicule voisin VV2 peut être mise en œuvre sur la base de techniques de classification existantes. Il en va de même pour le véhicule voisin VV1 sur l’image de la FIG. 10 à l’instant T3. Cependant, les positionnements du véhicule voisin VV1 représentés sur la FIG. 2 et les figures 5 et 8 correspondent à des situations dans lesquelles les classifieurs existants ne parviennent pas à détecter ou suivre efficacement le véhicule voisin VV1, ou en tout cas, non sans engendrer des coûts et/ou temps de calcul significatifs, du fait de l’absence de vue frontale visible du véhicule voisin VV1 sur les prises de vues des figures 5 et 8 (le point repère W de la FIG. 2 positionné sur la face frontale avant du véhicule voisin VV1 n’étant pas encore visible dans le champ de vue FOV de la caméra 1 à ces stades). Ces situations correspondent pourtant à des situations critiques durant lesquelles le véhicule principal VP pourrait entrer en collision avec le véhicule voisin VV1 si le véhicule principal VP change de position et se déplace sur la voie du véhicule voisin VV1, en l’absence d’information d’assistance au changement de voie indiquant que le véhicule voisin VV1 est détecté près d’une telle position. Un procédé de suivi anticipé du véhicule voisin VV1 est alors proposé et détaillé sur la FIG. 4 pour détecter et suivre le véhicule voisin VV1, et notamment au stade des situations représentées aux figures 2, 5 et 8. Un tel stade est dit « anticipé » en ce qu’une face frontale du véhicule suivi peut n’être pas encore visible dans le champ de vue FOV. Un tel procédé de suivi anticipé du véhicule voisin VV1 est mis en œuvre par un système d’assistance à la conduite représenté en FIG. 3 . Il est maintenant fait référence à la FIG. 3 . La FIG. 3 représente une schématisation d’un système embarqué d’un véhicule principal VP. En particulier, un tel système embarqué correspond à un système d’assistance à la conduite du véhicule principal VP. Le système d’assistance à la conduite du véhicule principal VP permet notamment d’assurer une fonction d’assistance au changement de voie ou de changement de voie automatique du véhicule principal VP, lorsque le véhicule principal VP se déplace sur une voie de circulation comme représenté par exemple en FIG. 2 . Le système comprend tout d’abord le dispositif 2 d’assistance à la conduite. Le dispositif 2 comprend lui-même une unité 20 de détection d’objets sur des images acquises, une unité 30 de détermination de paramètres associés aux objets détectés par l’unité 20, une unité 40 de création d’objets virtuels associé aux objets détectés, une unité 50 d’estimation de données, comme un filtre de Kalman, (par exemple par fusion, par apprentissage et/ou par prédiction de données) pour le suivi d’objets virtuels créés et une unité 60 de mise à jour de paramètres associés à l’objet virtuel créé. Le dispositif 2 d’assistance à la conduite est en outre relié, d’une part à un capteur de vision de type appareil de prise de vues ou caméra 1. Le dispositif 2 peut aussi comprendre une unité d’entrée (non représentée sur la FIG. 3 ) permettant au dispositif 2 de recevoir en temps sensiblement réel un flux de données en provenance de la caméra 1. Un tel flux de données correspond à une succession, discrète ou continue, d’images (ou prises de vue) de la scène ENV selon le champ de vue FOV de la caméra 1. Chaque image reçue est associée à un temps d’acquisition de l’image par la caméra 1. Chaque image peut être horodatée. D’autre part, le dispositif 2 d’assistance à la conduite peut être relié à une interface 70 de communication. Une telle interface 70 peut correspondre à une interface homme-machine intégrée au système embarqué du véhicule principal VP. Une telle interface 70 peut également être intégrée au dispositif 2. L’interface 70 de communication peut également être une interface distante. L’interface 70 de communication peut comprendre un écran d’affichage, un écran tactile, un tableau de bord ou encore un haut-parleur, permettant de transmettre, par exemple par une information visuelle, haptique et/ou sonore, des indications relatives à une assistance à la conduite du véhicule principal VP. En particulier, l’interface de communication permet de transmettre un état de détection d’un véhicule voisin du véhicule principal VP ou encore une indication relative à une possibilité de changement de voie du véhicule principal VP. Une telle information transmise par l’interface 70 peut par exemple correspondre à une représentation visuelle aérienne estimée des positionnements respectifs du véhicule principal VP et des éléments voisins appartenant au champ de vue FOV en temps réel (e.g., telle que représentée sur la FIG. 2 ), un stimulus audio alertant d’un risque de collision, ou encore une superposition d’un objet virtuel OV1 mis en évidence et mis à jour en temps réel sur un flux d’images provenant la caméra 1, comme illustré par exemple sur les figures 6, 7 et 9. Les unités 20, 30, 40, 50 et 60 du dispositif 2 comprennent chacune un circuit de traitement incluant au moins un processeur (21, 31, 41, 51, 61) et une unité mémoire (22, 32, 42, 52, 62) afin de mettre en œuvre une ou plusieurs étapes du procédé de suivi anticipé d’un véhicule voisin VV1, qui sera décrit dans la FIG. 4 . En particulier, chaque unité de traitement 20, 30, 40, 50 et 60 du dispositif 2 peut s’appuyer sur des données traitées et/ou obtenues par d’autres unités afin de mettre en œuvre une ou plusieurs étapes du procédé de suivi anticipé d’un véhicule voisin VV1, comme illustré par les flèches de la FIG. 3 . Il est maintenant fait référence à la FIG. 4 . La FIG. 4 illustre une succession d’étapes de mise en œuvre d’un procédé de suivi anticipé d’un véhicule voisin VV1 par un système incluant un dispositif 2 d’assistance à la conduite d’un véhicule principal VP tel que représenté sur la FIG. 3 . En particulier, le procédé de suivi anticipé d’un véhicule voisin VV1 décrit en FIG. 4 comprend une phase de détection d’un objet associé au véhicule voisin VV1 et une phase, de suivi, à proprement parler, du véhicule voisin VV1 à partir de l’objet détecté. À une étape 400, le dispositif 2 reçoit une pluralité d’images (ou de prises de vue) associées à des temps d’acquisition respectifs des images en provenance de la caméra 1. De telles images peuvent notamment être reçues de façon continue, par exemple via un flux vidéo. Dans un tel cas, à l’étape 400, le dispositif 2 peut discrétiser le flux vidéo reçu de sorte à obtenir un ensemble d’images discrètes horodatées associées à des temps d’acquisition respectifs. Les étapes 410 à 450 décrites par la suite sont mises en œuvre à partir d’un objet détecté sur une image acquise - par exemple un premier objet détecté OBJ1 - à un temps d’acquisition donné - par exemple le premier temps d’acquisition T1 -. À une étape 410, un premier objet OBJ1 est détecté sur au moins une des images acquises. En référence à la FIG. 5 , un tel premier objet OBJ1 détecté est représenté sur l’image correspondant au premier temps d’acquisition T1. Dans un mode de réalisation, le premier objet détecté OBJ1 est un objet dit latéral dans l’image acquise, en ce que le premier objet détecté OBJ1 appartient à un plan latéral de l’image, un tel plan latéral étant par exemple parallèle au plan (X,Z) dans le repère monde (X,Y,Z). La détection d’un tel premier objet latéral OBJ1 est alors dite anticipée en ce que celle-ci a lieu avant qu’une face avant du véhicule voisin VV1 ne soit visible. En particulier, à l’étape 410, le premier objet OBJ1 détecté correspond à un corps non inerte. Autrement dit, le premier objet détecté OBJ1 correspond à un corps en mouvement dans l’environnement ENV (et donc, dans le repère monde (X,Y,Z)) et présentant une vitesse (par exemple, une vitesse dite longitudinale correspondant à un déplacement selon l’axe X dans le repère monde (X,Y,Z) et/ou une vitesse dite latérale correspondant à un déplacement selon l’axe Y et/ou une vitesse de rotation). Le premier objet OBJ1 peut être détecté à l’étape 410 sur une première image (par exemple, l’image de la FIG. 5 ) par traitement d’une ou plusieurs images successivement acquises. Dans un mode de réalisation, le premier objet OBJ1 peut par exemple être détecté par un classifieur apte à détecter un objet latéral OBJ1 sur l’image acquise, par exemple un classifieur détectant une portion latérale d’un véhicule, comme un détecteur de roue de véhicule. En variante, le premier objet OBJ1 peut être détecté par homographies sur au moins deux images successivement acquises, de sorte à identifier un ou plusieurs ensembles connexes, ou flots optiques, de vitesse relativement homogènes sur les images dans un intervalle de temps délimité. Selon une telle variante, la détection du premier objet OBJ1 inclut alors de déterminer un déplacement de pixels à une vitesse sensiblement commune d’une image à la suivante, ou flot optique. Chaque flot optique peut être déterminé par appariement de points entre plusieurs images successives, par exemple par la méthode de Lucas-Kanade. Les flots optiques déterminés peuvent notamment être segmentés en un ou plusieurs segments ayant un point ou une ligne de fuite commun(e) et appartenant à des plans latéraux dans le champ de vue FOV. Autrement dit, l’image acquise peut être segmentée en un ou plusieurs segments, chaque segment définissant un groupement de flots optiques (et donc un groupement de pixels ayant sensiblement la même vitesse et décrivant un même mouvement dans un intervalle de temps donné). Ainsi, à l’étape 410, le premier objet détecté OBJ1 est un ensemble de pixels pouvant être formé par une instance, un contour, un polygone ou encore un rectangle (ou en anglais, un « bou n ding box ») détecté et classifié par un classifieur par segmentation d’objets dans l’image acquise par exemple. En variante, le premier objet détecté OBJ1 est un ensemble de pixels pouvant être formé par un flot optique ou segment incluant plusieurs flots optiques. En particulier, l’ensemble de pixels formant le premier objet détecté OBJ1 peut être un ensemble de pixels coplanaires parallèles à un plan latéral dans le repère monde (X,Y,Z). À une étape 420, une donnée relative à une première position du premier objet détecté OBJ1 peut être déterminée par le dispositif 2. En particulier, une telle donnée relative à la première position du premier objet OBJ1 peut être une première distance latérale d lat,1 associée au premier objet détecté OBJ1. Une telle première distance latérale d lat,1 peut notamment être déterminée à partir de valeurs, mesures, estimations ou données associées au premier objet détecté OBJ1 sur la première image acquise. Dans un mode de réalisation, une telle première distance latérale d lat,1 peut par exemple être une valeur fixée de façon approximative compte tenu d’une zone de l’image acquise dans laquelle se trouve le premier objet détecté OBJ1. Dans un mode de réalisation, une telle première distance latérale d lat,1 peut être déterminée à partir d’un nombre de lignes au sol visibles sur la première image acquise entre une ligne verticale VL centrale de l’image (par exemple, la ligne verticale en pointillés) et une ligne au sol au niveau de laquelle se trouve le premier objet détecté OBJ1, par exemple dans le cas de véhicules se trouvant sur des voies d’autoroute. Dans un mode de réalisation, la première distance latérale d lat,1 peut être déterminée à partir de données associées au premier objet détecté OBJ1 et/ou mesurées sur la première image acquise, comme une taille (en pixels) du premier objet détecté OBJ1 et/ou un angle entre un pixel appartenant au premier objet détecté OBJ1 et un pixel de référence prédéfini sur la première image acquise. De telles données peuvent être estimées par un classifieur ayant détecté le premier objet OBJ1. De telles données peuvent également être estimées à partir de mesures effectuées sur la première image acquise. Par exemple, la première distance latérale d lat,1 peut être déterminée à partir de l’estimation d’une première position associée à l’objet détecté OBJ1. Une telle première position peut par exemple être une position d’un premier pixel de référence b1 appartenant à l’objet détecté OBJ1. Un tel premier pixel de référence b1 est par exemple représenté sur la FIG. 5 . Dans un mode de réalisation, un tel premier pixel de référence b1 peut être identifié par le classifieur d’objet comme étant la roue du véhicule par exemple. En variante, le premier pixel de référence b1 peut être identifié par mesure d’un angle minimal θmin, tel que représenté sur la FIG. 11 . Pour mesurer un tel angle minimal θmin, il est considéré un point de fuite C’ de la première image acquise, un tel point de fuite coïncidant avec le centre optique de la première image acquise sur la FIG. 11 , ainsi qu’un axe vertical VL passant par un tel point de fuite C’. Le premier pixel de référence b1 peut alors être sélectionné parmi l’ensemble des pixels formant l’objet détecté OBJ1, de sorte que l’angle formé entre d’une part, l’axe vertical VL et d’autre part, l’axe formé entre le point de fuite C’ et un tel pixel de référence b1, soit minimal θmin. Le premier pixel de référence b1 ainsi obtenu possède alors une première position dans la première image acquise, qui peut être relevée par les coordonnées du point b1 dans le repère image (y,z). À partir de telles coordonnées dans le repère image (y,z), la première position associée à l’objet détecté OBJ1 peut être estimée dans le repère monde (X,Y,Z). En particulier, les coordonnées de la première position dans le repère monde (X,Y,Z) peuvent être déterminées, à partir des coordonnées du premier pixel de référence b1 dans le repère image (y,z) et des caractéristiques prédéfinies de la caméra 1, sur la base du modèle sténopé (ou en anglais, « pinhole model »). L’application du modèle sténopé de sorte à obtenir les coordonnées associées au premier objet détecté OBJ1 dans le repère monde (X,Y,Z) repose notamment sur plusieurs hypothèses de calcul liées aux propriétés de la caméra 1 ainsi qu’à l’environnement ENV associé au repère monde (X,Y,Z). Pour cela, des paramètres extrinsèques classiques de la caméra 1 peuvent être considérés. Une caméra 1 de type « Fish-eye » peut être utilisée. De plus, une hypothèse monde plat (ou en anglais « flat world assumption ») peut être considérée. Autrement, un géoréférencement de l’environnement ENV par balisage au sol ou d’autres relevés topographiques peut également être considéré. Dans le contexte du modèle sténopé appliqué, les distorsions géométriques éventuellement induites par le système optique de la caméra 1 peuvent être négligées. Dans un autre mode de réalisation, la détermination des coordonnées associées au premier objet détecté OBJ1 dans le repère monde (X,Y,Z) peut comprendre une correction de la distorsion de l’objectif de la caméra 1. La première distance latérale d lat,1 associée au premier objet détecté OBJ1 (réelle, exprimée en mètres) peut alors être directement déduite à partir de la coordonnée selon l’axe Y de la première position selon le repère monde (X,Y,Z). La première distance latérale d lat,1 associée au premier objet détecté OBJ1 peut notamment être obtenue par calcul de la différence entre la coordonnée selon l’axe Y de la première position selon le repère monde (X,Y,Z) et la coordonnée selon l’axe Y d’un point d’origine de la caméra 1 du véhicule principal VP, par exemple confondu avec le point de fuite C’, le centre optique de l’image, ou encore un point sur l’image associé à l’emplacement de la caméra 1 dans l’environnement ENV. En variante, une combinaison des méthodes susmentionnées peut être mise en œuvre à l’étape 420 afin de déterminer la première distance latérale d lat,1 associée au premier objet détecté OBJ1. À l’issue de l’étape 420, le premier objet détecté OBJ1 sur la première image acquise au premier temps d’acquisition T1 peut alors être associé à une donnée relative à une première position du premier objet OBJ1. En particulier, une telle donnée peut être une première distance latérale d lat, 1 . Une telle première distance latérale d lat,1 correspond notamment à une estimation d’un écart latéral séparant le véhicule principal VP de l’objet détecté OBJ1. Autrement dit, l’étape 420 permet d’estimer un écart latéral réel (c’est-à-dire dans l’environnement ENV) entre le véhicule principal VP et un corps mobile voisin correspondant au premier objet détecté OBJ1 (un tel corps voisin étant par exemple un véhicule voisin VV1 du véhicule principal VP). Dans la suite de la description, il est considéré qu’un tel corps mobile voisin correspondant au premier objet détecté OBJ1 est un véhicule voisin VV1. À une étape 430, un ensemble de paramètres associés au véhicule voisin VV1 ainsi détecté peut être déterminé et/ou estimé par le dispositif 2. De tels paramètres peuvent notamment être estimés à partir de la première distance latérale d lat,1 associée au premier objet détecté OBJ1 et correspondant au véhicule voisin VV1. De tels paramètres peuvent par exemple inclure une position actuelle associée au véhicule voisin VV1 détecté, une vitesse actuelle associée au véhicule voisin VV1 détecté et/ou des dimensions actuelles associées au véhicule voisin VV1. Ainsi, à l’étape 430, la détermination d’un ensemble de paramètres associés au véhicule voisin VV1 peut inclure de déterminer une vitesse actuelle associé au véhicule voisin VV1. Dans un mode de réalisation, une telle vitesse actuelle peut par exemple être une vitesse de rotation estimée à partir de l’observation de l’évolution d’un point situé sur la roue par le classifieur de roue. En variante, une telle vitesse actuelle peut par exemple être déduite à partir de la première distance latérale d lat,1 associée au premier objet détecté OBJ1 telle que déterminée à l’étape 420, ainsi que d’une donnée temporelle iTTC associée au premier objet détecté OBJ1. Une telle donnée temporelle iTTC peut être relative à une grandeur inverse d’un temps de collision associé au premier objet détecté OBJ1. Dans le cas d’un premier objet détecté OBJ1 correspondant à un segment (i.e., à un ensemble de flots optiques), une telle donnée temporelle iTTC associée à chaque segment peut par exemple être déterminée par une des méthodes décrites dans les documents WO 2018059629, WO 2018059631 et WO 2018059632. Ainsi, à l’étape 430, une vitesse actuelle associé au véhicule voisin VV1 peut être déterminée comme étant une vitesse associée au premier objet détecté OBJ1 : où : - est une vitesse relative (par rapport au véhicule principal VP) associée au premier objet détecté OBJ1 (exprimées en mètres par seconde), - est la distance latérale associée au premier objet détecté OBJ1 (exprimée en mètres), et - iTTC est la donnée temporelle associée au premier objet détecté OBJ1 (exprimée comme l’inverse d’un temps). De plus, à l’étape 430, la détermination d’un ensemble de paramètres associés au véhicule voisin VV1 peut inclure de déterminer des dimensions actuelles associées au véhicule voisin VV1. Dans un mode de réalisation, de telles dimensions actuelles peuvent être prédéfinies par des dimensions préexistantes classiquement observées chez des véhicules. De telles dimensions préexistantes peuvent par exemple correspondre à une longueur prédéfinie L1, une largeur prédéfinie L2 et une hauteur prédéfinie H. Enfin, à l’étape 430, la détermination d’un ensemble de paramètres associés au véhicule voisin VV1 peut inclure de déterminer une position actuelle associée au véhicule voisin VV1. En particulier, une telle position actuelle peut être associée à un point estimé sur le véhicule voisin VV1, par exemple un premier point de référence W 1 associé au véhicule voisin VV1. Un tel premier point de référence W 1 peut notamment être associé au centre d’une face avant (non visible sur l’image acquise de la FIG. 5 ) du véhicule voisin VV1. Ainsi, l’estimation de la position actuelle associée au véhicule voisin VV1 peut revenir à estimer les coordonnées (X_W 1 ,Y_W 1 ,Z_W 1 ) du premier point de référence W 1 dans le repère monde (X,Y,Z). Autrement dit, dans un mode de réalisation : Pour estimer les coordonnées (X_W 1 ,Y_W 1 ,Z_W 1 ) du premier point de référence W 1 , dans un mode de réalisation représenté par la FIG. 12 , le dispositif 2 peut s’appuyer sur les coordonnées (X_C, Y_C) d’un point central C de la caméra 1 dans le repère monde (X,Y,Z), un tel point central C correspondant par exemple au centre optique ou à un point associé à l’emplacement de la caméra 1 ou d’un capteur de la caméra 1 dans l’environnement ENV (la projection d’un tel point central C résultant en le point C’ sur la FIG. 5 ). Le dispositif 2 peut également s’appuyer sur les dimensions préexistantes L1, L, H du véhicule voisin VV1, sur la première distance latérale déterminée à l’étape 420, sur la focale de la caméra 1 et sur la taille du capteur sz_capt notamment. Le dispositif 2 peut alors déterminer, en appliquant le modèle sténopé ainsi que le théorème de Thalès : où : - ( ) sont les coordonnées du premier point de référence W 1 dans le repère monde (X,Y,Z), - ( , ) sont les coordonnées du point central C de la caméra 1 dans le repère monde (X,Y,Z), - est la première distance latérale associée au premier objet détecté OBJ1, - est la composante selon l’axe X de la focale de la caméra 1, - est la taille réelle du capteur, et - est la largeur prédéfinie du véhicule voisin VV1. De telles coordonnées dans le repère monde (X,Y,Z) du premier point de référence W 1 peuvent notamment être déterminées en considérant que le point central C est confondu avec le centre de l’image acquise. Les déformations optiques peuvent être considérées négligées. Par ailleurs, la focale est considérée identique sur les deux axes – vertical VL et horizontal - de l’image. En particulier, les formules susmentionnées décrivant les coordonnées du premier point de référence W 1 dépendent du positionnement relatif du véhicule voisin VV1 par rapport au véhicule principal VP. Enfin, une coordonnée Z_W du premier point de référence W 1 selon l’axe Z dans le repère monde (X,Y,Z) peut être déterminée comme correspondant à la moitié de la hauteur prédéfinie du véhicule voisin VV1, à savoir Z_W = H/2. En variante, la coordonnée Z_W peut correspondre à la coordonnée selon l’axe Z de la première position associée au premier objet détecté OBJ1. La coordonnée Z_W peut notamment correspondre à la hauteur dans le repère monde (X,Y,Z) du point le plus proche du sol dont la projection dans le repère image (y,z) appartient au premier objet détecté OBJ1. Ainsi, à l’issue de l’étape 430, le dispositif 2 peut obtenir un ensemble de paramètres (actuels) ( , , ) associés au véhicule voisin VV1 (et donc au premier objet détecté OBJ1). En particulier les paramètres ( , , ) sont associés à un temps d’acquisition donné – à savoir au premier temps d’acquisition T1 ici -, correspondant à un certain positionnement et à certaines conditions cinématiques du véhicule voisin VV1 dans l’environnement ENV, estimés à partir du premier objet détecté OBJ1 à un tel premier temps d’acquisition T1. Optionnellement, à l’issue de l’étape 430, une étape (non représentée sur la FIG. 4 ), peut inclure de vérifier la plausibilité de la détection d’un véhicule voisin VV1 à partir de l’objet détecté OBJ1 ainsi que des paramètres ( , , ) déterminés à partir du premier objet détecté OBJ1. Un test de plausibilité peut alors être optionnellement mis en œuvre, de sorte à par exemple : - vérifier que la vitesse actuelle reflète un corps voisin se déplaçant de façon plausiblement similaire un véhicule voisin VV1 et/ou dans une direction proche de celle du véhicule principal VP, - vérifier qu’une hauteur de l’ensemble de pixels formant le premier objet détecté OBJ1 a une hauteur plausible pour appartenir à un véhicule voisin VV1 (par exemple, un premier objet détecté OBJ1 correspondant au mouvement d’un oiseau capturé dans le champ de vue FOV aura potentiellement une hauteur n’appartenant pas à un intervalle de valeurs de hauteur plausible déterminé comme correspondant à un véhicule). À une étape 440, le dispositif 2 peut vérifier si le véhicule voisin VV1 et/ou le premier objet détecté OBJ1 correspond à un véhicule déjà précédemment détecté par le dispositif 2, de sorte à associer le premier objet détecté avec un objet déjà suivi. De façon générale, à tout temps d’acquisition donné, les paramètres associés à un véhicule détecté, tels que déterminés à l’étape 430, permettent au dispositif 2 d’estimer un espace d’occupation de l’environnement ENV par le véhicule détecté. Par exemple, un tel espace d’occupation du véhicule détecté peut être estimé à partir de la position du véhicule (par exemple estimée par un classifieur classique ou déterminée à l’étape 430) ainsi que des dimensions associées à ce véhicule (par exemple les dimensions préexistantes). Un tel espace d’occupation peut par exemple correspondre à un ensemble de coordonnées selon le repère monde (X,Y,Z) dans l’environnement ENV associé au véhicule détecté. À titre d’exemple, en référence à la FIG. 2 , le véhicule voisin VV2 est déjà détecté par le dispositif 2 au premier temps d’acquisition T1, par exemple par un classifieur classique détectant et suivant les faces frontales des véhicules. Un espace d’occupation correspondant à un ensemble de positions dans l’environnement ENV est alors déjà stocké par le dispositif 2 au stade du premier temps d’acquisition T1, en association avec un tel véhicule voisin VV2. Ainsi, au premier temps d’acquisition T1, une position associée à un objet détecté au premier temps d’acquisition T1, par exemple la première position associée au premier objet détecté OBJ1 à l’étape 410, peut alors être comparée à l’espace d’occupation associé au véhicule voisin VV2, de sorte à vérifier si l’objet détecté au premier temps d’acquisition T1 correspond au mouvement du véhicule voisin VV2. Ainsi, à l’étape 440, une vérification d’objet détecté peut par exemple être mise en œuvre en comparant la première position associée au premier objet détecté OBJ1 et/ou l’ensemble de paramètres associés au véhicule voisin VV1 estimés à partir du premier objet détecté OBJ1 avec un ou plusieurs espaces d’occupation (i.e., un ou plusieurs ensembles de coordonnées) respectivement associés à un ou plusieurs corps (e.g., des véhicules) précédemment détectés et stockés par le dispositif 2. Si, à l’étape 440, une telle première position associée au premier objet détecté OBJ1 et/ou la position actuelle du véhicule voisin VV1 est comprise dans un espace d’occupation stocké par le dispositif 2, alors le dispositif 2 détermine que le premier objet détecté OBJ1 (et donc le véhicule voisin VV1) correspond à un objet d’intérêt connu (e.g., un véhicule déjà suivi) du dispositif, qui a déjà été détecté à un temps précédent le premier temps d’acquisition T1. Le dispositif 2 n’a alors pas besoin de créer un nouvel objet virtuel associé au premier objet détecté OBJ1 et peut s’appuyer sur les données déjà associées à l’objet d’intérêt connu. Les étapes 400 à 440 permettent alors de procéder à un suivi (ou en anglais « tracking ») d’un tel objet d’intérêt (par exemple, le véhicule voisin VV1) associé au premier objet détecté OBJ1. Le suivi d’un objet d’intérêt inclut notamment l’estimation de paramètres futurs associés à un tel objet d’intérêt (par exemple, une position future, des dimensions futures, une vitesse future etc.) et la mise à jour de l’objet d’intérêt. Pour cela, à une étape 450, les paramètres ( , , ) associés au véhicule voisin VV1 et au premier temps d’acquisition T1 tels que déterminés à partir du premier objet détecté OBJ1 peuvent être alimentés à un filtre de Kalman (par exemple un filtre de Kalman Étendu ou en anglais « Extended Kalman Filter » ou EKF). Un tel filtre de Kalman est notamment configuré pour estimer des paramètres futurs (ou prédits) ( , , ) d’un objet d’intérêt à partir au moins de paramètres actuels ( , , ) fournis par le dispositif 2. Une fois un objet d’intérêt détecté et suivi, le filtre de Kalman ou tout autre estimateur de données peut estimer des paramètres futurs associés à l’objet d’intérêt. Par exemple, à l’issue de l’étape 450, l’alimentation des paramètres ( , , ) associés au véhicule voisin VV1 au filtre de Kalman permet un suivi du véhicule voisin VV1 sur la base de prédictions successives du filtre de Kalman quant à une position et une vitesse du véhicule voisin VV1 dans l’environnement ENV. En particulier, une distance latérale objet (correspondant à un écart latéral évoluant entre le véhicule principal VP et le véhicule voisin VV1 suivi) peut être prédite. Ainsi, tout objet d’intérêt suivi par le dispositif 2 peut être associé, selon l’instant considéré, à une distance latérale objet donnée, ainsi qu’à un ensemble de paramètres prédits permettant d’estimer une position et un mouvement de l’objet d’intérêt suivi par rapport au véhicule principal VP, au fur et à mesure que l’objet d’intérêt se déplace dans l’environnement ENV. À une étape 470, à partir des paramètres futurs estimés pour un véhicule suivi, le dispositif peut ensuite procéder à une mise à jour des paramètres associés au véhicule suivi correspondant à l’espace d’occupation. Une telle étape 470 de mise à jour des paramètres associés à un véhicule déjà détecté sera décrite en détail dans la suite de la description. Si, à l’étape 440, la première position associée au premier objet détecté OBJ1 et/ou la position actuelle du véhicule voisin VV1 n’est pas comprise dans un espace d’occupation stocké par le dispositif 2, alors le dispositif 2 peut procéder à une étape 460 de création d’un objet virtuel OV1 associé au premier objet détecté OBJ1 (et donc au véhicule voisin VV1 détecté). Un exemple d’objet virtuel OV1 créé à partir du premier objet détecté OBJ1 est illustré en FIG. 6 . En particulier, l’objet virtuel OV1 peut être créé à partir des paramètres ( , ) déterminés à l’étape 430. Par exemple, à partir des coordonnées (X_W 1 , Y_W 1 , Z_W 1 ) déterminées du premier point de référence W 1 et en utilisant le modèle de la caméra 1, un premier point de référence virtuel w 1 ayant des coordonnées (yw 1 ,zw 1 ) dans le repère image (y,z) peut être placé sur l’image acquise, comme représenté sur la FIG. 6 . En particulier, le point virtuel w 1 peut être positionné dans le repère image (y,z) sous plusieurs hypothèses : - le premier objet détecté OBJ1 correspond à une portion arrière du véhicule voisin VV1 (e.g., il comprend une roue arrière du véhicule voisin VV1), - le point de référence virtuel w 1 est considéré positionné sur une bordure latérale de l’image acquise. Autrement dit, la portion latérale visible sur l’image acquise est considérée comme représentant toute la longueur du véhicule voisin VV1 à l’état considéré sur l’image acquise et le premier point de référence W 1 est considéré positionné sur la face avant du véhicule voisin VV1. Dans un autre mode de réalisation, le premier point de référence virtuel w 1 peut être placé ailleurs que sur la bordure latérale de l’image, par exemple à l’intérieur de l’image ou encore en dehors de l’image. Ainsi, en référence à la FIG. 6 , si le pixel situé le plus en bas à gauche de l’image acquise est considéré comme étant l’origine du repère image (y,z) et que le véhicule voisin VV1 est détecté comme étant sur le côté latéral droit du véhicule principal VP (comme illustré sur les figures 2 et 5 à 12), on a yw 1 = 0, comme illustré sur la FIG. 6 . De plus, la coordonnée zw 1 du premier point de référence virtuel w 1 selon l’axe z peut être déterminée à partir de la coordonnée selon l’axe z de la première position pour déterminer la distance latérale , dans le repère image. Autrement dit, le point de référence virtuel w 1 peut avoir la même hauteur selon l’axe z, que l’objet détecté OBJ1. Dans un mode de réalisation, la correspondant à la hauteur zw 1 du point de référence virtuel w 1 selon l’axe z peut être prédéfinie et stockée par le dispositif 2 comme correspondant à une hauteur du sol prédéfinie. Dans un mode de réalisation, la hauteur zw 1 peut également différer de la hauteur de l’objet détecté OBJ1. À partir d’un tel point de référence virtuel w 1 positionné sur l’image acquise et des dimensions actuelles associées au véhicule (correspondant ici aux dimensions préexistantes L1, L2, H) associées au véhicule voisin VV1, l’objet virtuel OV1 peut être créé, en ayant pour coordonnées (yw 1 ,zw 1 ) dans l’espace à deux dimensions (y,z). En particulier, l’objet virtuel OV1 peut sensiblement inclure le premier objet détecté OBJ1, puisque celui-ci est identifié comme correspondant, au moins partiellement au véhicule voisin VV1 détecté sur l’image acquise. Un tel objet virtuel OV1 est par exemple représenté sur la figure 6. L’objet virtuel OV1 créé correspondant alors à une modélisation, sur l’image acquise (donc dans le repère image (y,z)), de l’espace d’occupation dans la première image acquise du véhicule voisin VV1 détecté à partir du premier objet détecté OBJ1. La position actuelle du véhicule voisin VV1 peut, de façon équivalente, faire référence à la position du point de référence W 1 ou à la position de référence virtuelle w 1 . Optionnellement, les coordonnées (yw 1 ,zw 1 ) de l’objet virtuel OV1 ainsi créé peuvent être alimentées au filtre de Kalman, en association avec les paramètres ( , , ), le véhicule voisin VV1 détecté et le premier temps d’acquisition T1. Ainsi, des paramètres prédits associées à l’objet virtuel OV1 créé peuvent être estimés au fur et à mesure que l’objet d’intérêt (typiquement, le véhicule voisin VV1) correspondant à l’objet virtuel OV1 se déplace dans l’environnement ENV. En particulier, une distance latérale objet peut être associée à l’objet virtuel OV1. Par exemple, au premier temps d’acquisition T1 ayant permis la création de l’objet virtuel OV1 à partir du premier objet détecté OBJ1, la distance latérale objet peut correspondre à la première distance latérale . La valeur de la distance latérale objet peut ensuite évoluer selon les prédictions successives de l’estimateur de données estimant le mouvement du véhicule voisin VV1 suivi (et modélisé par l’objet virtuel OV1). Optionnellement, un tel objet virtuel OV1 associé à un véhicule voisin VV1 détecté peut alors être affiché sur l’interface 50 de communication correspondant à un écran d’affichage, par exemple en superposant l’objet virtuel OV1 sur un affichage du flux d’images en provenance de la caméra 1, comme illustré sur la figure 6. Ainsi, un conducteur du véhicule principal VP peut rapidement identifier l’espace d’occupation du véhicule voisin VV1 détecté dans son champ de vue FOV. En particulier, à l’instar de la première position associée à l’objet détecté OBJ1, de la distance latérale associée à l’objet détecté OBJ1 ou encore des paramètres ( , , ) associé au véhicule voisin VV1, un tel objet virtuel OV1, tel que représenté en FIG. 6 , est associé à un temps d’acquisition donné – ici le premier temps d’acquisition T1 – lié à un certain positionnement et à certaines conditions cinématiques du véhicule voisin VV1 dans l’environnement ENV, estimés à partir de l’objet détecté OBJ1 à un tel premier temps d’acquisition T1. Il est à présent considéré le procédé de suivi anticipé de la FIG. 4 à un deuxième temps d’acquisition T2, ultérieur au premier temps d’acquisition T1. Par exemple, une première mise en œuvre des étapes susmentionnées ayant conduit à la création d’un objet virtuel OV1 associé au premier temps d’acquisition T1 et à un premier objet détecté OBJ1, un deuxième temps d’acquisition T2 est considéré. Au deuxième temps d’acquisition T2, un deuxième objet OBJ2 peut être détecté à l’étape 410. Un tel deuxième objet OBJ2 peut par exemple être détecté sur une deuxième image acquise à une étape 400 lors du deuxième temps d’acquisition T2, la deuxième image étant distincte de la première image sur laquelle le premier objet OBJ1 a été détecté. La détection d’un tel deuxième objet OBJ2 sur une deuxième image est par exemple représentée sur la FIG. 8 . Le premier objet OBJ1 associé au premier temps d’acquisition T1 y est également représenté à titre de comparaison. Comme précédemment décrit, une deuxième distance latérale associée au deuxième objet détecté OBJ2 peut être déterminée à l’étape 420, un deuxième point de référence W 2 et des paramètres ( , ) associés au deuxième objet détecté OBJ2 peuvent être déterminés à l’étape 430. À l’étape 440, la vérification d’objet est mise en œuvre sur le deuxième objet détecté OBJ2, de sorte à identifier si le deuxième objet détecté OBJ2 peut être associé à un objet virtuel existant (déjà créé). En particulier, à l’étape 440, il peut être déterminé que le deuxième objet détecté OBJ2 au deuxième temps d’acquisition T2 peut être associé, de par ses paramètres ( , ) déterminés à l’étape 430, au mouvement du véhicule voisin VV1 déjà précédemment détecté par le dispositif 2 (à savoir au premier temps d’acquisition T1), et représenté par l’objet virtuel OV1, comme illustré sur les figures 6, 7 et 9. À l’étape 450, les paramètres ( , ) associés au deuxième objet détecté OBJ2 peuvent également être alimentés au filtre de Kalman. Ainsi, les paramètres prédits ( , , ) par le filtre de Kalman pour l’objet virtuel OV1peuvent notamment prendre en compte les paramètres ( , ) associés au deuxième objet détecté OBJ2. Il est à présent détaillé l’étape 470 de mise à jour de l’objet virtuel OV1 associé au véhicule voisin VV1 au deuxième temps d’acquisition T2. Une telle étape 470 de mise à jour de l’objet virtuel OV1 permet notamment, à l’issue de l’étape 470, d’obtenir un ensemble de paramètres (p n+1 * ,v n+1 * ,s n+1 * ) permettant de caractériser la position et le mouvement de l’objet virtuel OV1 (et donc du véhicule voisin VV1) dans l’environnement ENV au deuxième temps d’acquisition T2. L’objet virtuel OV1 à mettre à jour est associé à des paramètres actuels ( , , ) à mettre à jour. L’étape 470 de mise à jour de l’objet virtuel OV1 prend notamment en compte l’état et les paramètres prédits (ou futurs) (p n+1 , v n+1 , s n+1 ) de l’objet virtuel OV1 fournis par l’estimateur de données. De tels paramètres prédits (p n+1 , v n+1 , s n+1 ) reflètent une estimation, par exemple fournie par le filtre de Kalman du dispositif 2, de l’état du véhicule voisin VV1 tel que prédit à partir des données issues du premier temps d’acquisition T1. En particulier, l’état prédit de l’objet virtuel OV1 peut également inclure une distance latérale objet d lat,OV1 prédite, correspondant à un écart latéral estimé via le filtre de Kalman entre le véhicule voisin VV1 et le véhicule principal VP au deuxième temps d’acquisition T2. Dans le contexte du procédé proposé, l’étape 470 de mise à jour de l’objet virtuel 407 comprend des sous-étapes 471, 472 de mise à jour d’une longueur de l’objet virtuel OV1 selon un premier critère prédéfini et des sous-étapes 473, 474 de mise à jour d’une position de l’objet virtuel OV1 selon un deuxième critère prédéfini. À une sous-étape 471, les paramètres prédits, ou futurs, (p n+1 , v n+1 , s n+1 ) de l’objet virtuel OV1 tels qu’estimés par le filtre de Kalman sont comparés aux paramètres actuels ( , , ) de l’objet virtuel OV1. En particulier, la position actuelle p n associée à l’objet virtuel OV1 et la position future p n+1 estimée pour l’objet virtuel OV1 sont comparées. Si, à la sous-étape 471, un premier critère est satisfait à la suite d’une telle comparaison entre la position actuelle p n et la position future p n+1 , une mise à jour 472 des dimensions actuelles s n , et en particulier d’une longueur actuelle s n (X), de l’objet virtuel OV1 est mise en œuvre. En particulier, un tel premier critère est satisfait si la position future p n+1 prédite pour l’objet virtuel OV1 indique que l’objet virtuel OV1 a reculé dans l’environnement ENV par rapport à sa position actuelle p n . Par exemple, l’objet virtuel OV1 peut être considéré comme ayant une position reculée par rapport à sa position actuelle p n si la composante latérale de sa position prédite p n+1 (X) est inférieure à la composante latérale sa position actuelle p n (X) dans le repère (X,Y,Z). Dans un tel cas, le dispositif 2 maintient l’état de l’objet virtuel OV1 à l’exception de ses dimensions actuelles s n en mettant en œuvre un rallongement systématique de la longueur de l’objet virtuel OV1 associé au véhicule voisin VV1. À la sous-étape 472, la mise à jour d’une longueur actuelle s n de l’objet virtuel OV1 est alors mise en œuvre. Les dimensions actuelles de l’objet virtuel OV1 associé au véhicule voisin VV1 sont alors mises à jour en modifiant une longueur associée au véhicule voisin VV1, une telle longueur étant par exemple la coordonnée selon X des dimensions : avec : où : - est une différence de longueur (exprimée en mètres), - est la longueur mise à jour du véhicule voisin VV1 dans le repère monde, - est la longueur actuelle du véhicule voisin VV1 dans le repère monde, - est la coordonnée selon l’axe X de la position du point de référence prédit W 2 par le filtre de Kalman dans le repère monde, - est la coordonnée selon l’axe X de la position du premier point de référence W 1 dans le repère monde. En particulier, la longueur correspond à une composante longitudinale (selon l’axe X) des dimensions associées à l’objet virtuel OV1. Autrement dit, la sous-étape étape 472 comprend un rallongement de la longueur de l’objet virtuel OV1 modélisant le véhicule voisin VV1. La différence de position du point de référence W associé à une face avant du véhicule voisin VV1 entre une position actuelle et une position prédite est alors reportée en longueur . En particulier, un tel rallongement à l’étape 472 est mis en œuvre avec : où : - est le point de référence mis à jour associé à l’objet virtuel mis à jour OV*, - est le premier point de référence associé à l’objet virtuel OV1 avant mise à jour. Autrement dit, la mise à jour de la longueur du véhicule voisin VV1 à l’étape 472 est mise en œuvre tout en maintenant la position d’une face avant de l’objet virtuel OV*. Ainsi, la mise à jour de l’objet virtuel OV1 en OV* permet de mettre à jour une longueur du véhicule voisin VV1 en empêchant l’objet virtuel OV1 de « reculer » dans l’image acquise. En particulier, la mise à jour des dimensions s n de l’objet virtuel à la sous-étape 472 conserve la vitesse actuelle constante. Ainsi, les paramètres à jour ( , ) à l’issue de la sous-étape 472 satisfont : Une telle mise à jour de la longueur de l’objet virtuel OV1 associée au véhicule voisin VV1 à la sous-étape 472 est représentée sur la FIG. 7 . Si, à la sous-étape 471, le premier critère n’est pas satisfait, aucune mise à jour de la longueur n’est mise en œuvre et l’étape 470 de mise à jour de l’objet virtuel OV1 se poursuit avec les sous-étapes 473, 474. À une sous-étape 473, une mise à jour de la position p n de l’objet virtuel OV1 est mise en œuvre si un deuxième critère est satisfait. Un tel deuxième critère dépend notamment d’une deuxième comparaison entre la deuxième distance latérale d lat,2 déterminée à partir du deuxième objet détecté OBJ2 et la distance latérale objet d lat,OV1 estimée pour l’objet virtuel OV1. En particulier, si, à la sous-étape 473, la deuxième distance latérale d lat,2 est strictement inférieure à la distance latérale objet d lat,OV1 , une sous-étape de mise à jour 474 de la position actuelle p n de l’objet virtuel OV1 est mise en œuvre, l’objet virtuel OV1 étant repositionné de sorte que sa distance latérale objet d lat,OV1 * à jour soit minimale (i.e., d lat,OV1 * = min(d lat,OV1 , d lat,2 )). En effet, une telle mise à jour 474 permet de rectifier une distance latérale objet d lat,OV1 entre le véhicule voisin VV1 et le véhicule principal VP ayant été surestimée lors de la précédente itération et une mise à jour de la position de l’objet virtuel OV1 est requise. La mise à jour de la position actuelle du véhicule voisin VV1 inclut alors notamment au moins une mise à jour d’une composante latérale (à savoir selon l’axe Y dans le repère monde (X,Y,Z)) de la position actuelle du véhicule voisin VV1. Dans un mode de réalisation, la mise à jour de la position actuelle p n peut également inclure une mise à jour d’autres composantes de la position actuelle p n , par exemple une composante de hauteur p n (Z). À une sous-étape 474, si le deuxième critère est satisfait, la mise à jour d’une telle position à jour inclut d’associer un point de référence mis à jour associé à l’objet virtuel mis à jour OV*, un tel point de référence mis à jour étant différent du premier point de référence . La détermination du point de référence mis à jour repose alors sur la deuxième distance latérale . Le positionnement d’un tel point de référence mis à jour respectent notamment les mêmes contraintes sur l’image que pour le premier point de référence . En particulier, la mise à jour des paramètres à la sous-étape 474 conserve un flux image constant. Ainsi, les paramètres à jour ( , ) à l’issue de la sous-étape 474 peuvent satisfaire : En particulier, l’expression des paramètres à jour ( , ) à l’issue de la sous-étape 474 dépend de la définition de la position et des points de référence w 1 , w 2 *. Par exemple, si le point correspond à la position d’un premier point de référence w 1 positionné au milieu de l’objet virtuel OV1, alors les paramètres à jour ( , ) à l’issue de la sous-étape 474 peuvent satisfaire la relation suivante : Dans un mode de réalisation, à la sous-étape 474, la taille peut également être mise à jour, par exemple pour conserver un espace d’occupation constant de l’objet virtuel à jour OV* dans l’image : Une telle mise à jour 474 de la position de l’objet virtuel OV1 de sorte à obtenir un objet virtuel à jour OV* est illustrée sur la FIG. 9 , pour laquelle le deuxième est satisfait (la deuxième distance latérale d lat,2 est inférieure à la distance latérale objet d lat,OV1 . Ainsi, une telle mise à jour 474 modifie la position p n , la distance latérale objet d lat,OV1 et ainsi la vitesse v n de l’objet virtuel OV1, tout en conservant un paramètre de l'objet virtuel OV1 constant, par exemple le temps de collision, l’ITTC, ou . Si, à la sous-étape 473, la distance latérale objet d lat,OV1 est inférieure à la deuxième distance latérale d lat,2 , la mise à jour 474 de la position de l’objet virtuel OV1 et une mise à jour de l’objet virtuel OV1 directement sur la base des prédictions (p n+1 , v n+1 , s n+1 ) estimées par le filtre de Kalman peut être mise en œuvre à une étape de mise à jour classique 475 de l’objet virtuel OV1. Ainsi, le procédé de suivi anticipé décrit par la FIG. 4 permet un suivi anticipé du véhicule voisin avant qu’une face frontale du véhicule voisin VV1 soit visible dans le champ de vue FOV. En particulier, le procédé proposé permet une mise à jour spécifique de la longueur et/ou de la position de l’objet virtuel OV1 modélisant le véhicule voisin VV1 de sorte à compenser et diminuer des valeurs surestimées de distance latérale séparant le véhicule voisin VV1 et le véhicule principal VP, qui peut engendrer des situations dangereuses (par exemple, une surestimation de la distance latérale positionne le véhicule voisin VV1 plus loin du véhicule principal qu’il ne l’est en réalité). Par ailleurs, la mise à jour d’une longueur de l’objet virtuel OV1 peut être mise en œuvre même en l’absence de nouvelle détection (par exemple, d’un deuxième objet détecté OBJ2). Optionnellement, le procédé de suivi anticipé tel que proposé peut être mis en œuvre en combinaison avec un suivi mis en œuvre par un classifieur. Autrement dit, le procédé de suivi anticipé décrit à la FIG. 4 peut être mis en œuvre même lorsqu’une face frontale du véhicule voisin VV1 devient visible, par exemple au troisième temps d’acquisition T3 sur la FIG. 10 . En variante, le procédé de suivi anticipé peut être mis en œuvre tant qu’un suivi, du moins fiable, du véhicule voisin VV1 n’est pas encore possible, par exemple tant qu’une face frontale du véhicule voisin VV1 n’est pas encore visible (par exemple, dans les scénarios des premier et deuxième temps d’acquisition T1, T2). Pour cela, les paramètres alimentés au filtre de Kalman à l’étape 440 peuvent être associés à une valeur de variance choisie de sorte que lorsque des paramètres estimés par un classifieur de face frontale sont alimentés au filtre de Kalman, les paramètres estimés via le procédé de suivi anticipé proposé ne soient plus significatives pour le filtre pour prédire les paramètres. Le procédé de la FIG. 4 peut donc être itéré tant que des images sont acquises par le dispositif 2, ou tant que les paramètres alimentés au filtre de Kalman sont utilisés pour prédire les paramètres (par exemple, tant que des données provenant de classifieurs, ayant une plus faible valeur d’incertitude et donc une plus faible variance ou covariance par exemple ne sont pas encore alimentées au filtre de Kalman). Procédé de suivi d’au moins un véhicule voisin (VV1) présent dans un environnement (ENV) d’un véhicule principal (VP), ledit véhicule voisin (VV1) et ledit véhicule principal (VP) étant des véhicules automobiles, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif (2) configuré pour assurer une fonction d’assistance à la conduite du véhicule principal (VP), ledit dispositif (2) étant relié à au moins une caméra (1) embarquée sur le véhicule principal (VP) et apte à acquérir des images d’une scène environnant le véhicule principal (VP) selon au moins un champ de vue (FOV) et à des temps d’acquisition (T1, T2, T3), le procédé comprenant les étapes suivantes : - détecter (410), à partir d’au moins une première image acquise à un premier temps d’acquisition (T1), un premier objet (OBJ1) présentant un plan vertical s’étendant latéralement par rapport au véhicule principal (VP), - déterminer, selon un système de coordonnées prédéfini (X,Y,Z), au moins une donnée relative à une première position associée au premier objet détecté (OBJ1), - créer (460) un objet virtuel (OV1) associé à un ensemble de paramètres (pn,vn,sn) comprenant au moins une position actuelle (pn) associée à l’objet virtuel (OV1), ladite position actuelle (pn) étant estimée (430) à partir au moins de ladite donnée relative à la première position selon le système de coordonnées prédéfini, - estimer (440), à partir au moins de ladite position actuelle de l’objet virtuel (pn), une position future (pn+1) de l’objet virtuel (OV1), et - mettre à jour (470, (pn+1*,vn+1*,sn+1*)) les paramètres associés à l’objet virtuel (OV1) à partir au moins de ladite position future (pn+1), ladite mise à jour (470) des paramètres associés à l’objet virtuel (OV1) comprenant, si un premier critère est satisfait (471), une mise à jour (472, sn+1*) d’une longueur actuelle (sn(X)) de l’objet virtuel (OV1). Procédé selon la revendication 1, dans lequel la mise à jour de la longueur actuelle de l’objet virtuel (OV1) comprend un rallongement de la longueur de l’objet virtuel (OV1) d’une valeur déterminée à partir d’un écart (δ) entre la position actuelle (pn) et la position future (pn+1), tout en maintenant la position actuelle (pn) de l’objet virtuel (OV1) constante. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la mise à jour de la longueur actuelle de l’objet virtuel (OV1) est mise en œuvre si une première comparaison entre la position future (pn+1) et la position actuelle (pn) indique une position reculée de l’objet virtuel (OV1) dans la première image acquise par rapport à la position actuelle (pn). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ladite donnée relative à la première position comprend une première distance latérale (dlat,1) associée au premier objet détecté (OBJ1) pour le premier temps d’acquisition (T1), ladite première distance latérale (dlat,1) étant déterminée à partir de mesures du premier objet détecté (OBJ1) dans la première image acquise. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la position future (pn+1) est associée à une distance latérale objet (dlat,OV1) de l’objet virtuel (OV1). Procédé selon la revendication précédente, comprenant en outre : - obtenir, à partir d’au moins une deuxième image acquise à un deuxième temps d’acquisition (T2) ultérieur au premier temps d’acquisition (T1), une donnée relative à une deuxième position associée à un deuxième objet détecté (OBJ2), ladite donnée relative la deuxième position comprenant une deuxième distance latérale (dlat,2) associée au deuxième objet détecté (OBJ2) pour le deuxième temps d’acquisition (T2), - si le deuxième objet détecté (OBJ2) est déterminé comme appartenant à l’objet virtuel (OV1), comparer, dans une deuxième comparaison, la deuxième distance latérale (dlat,2) et la distance latérale objet (dlat,OV1), dans lequel la mise à jour (470, (pn+1*,vn+1*,sn+1*)) des paramètres associés à l’objet virtuel (OV1) dépend en outre d’un résultat de la deuxième comparaison. Procédé selon la revendication 6, dans lequel, si la deuxième distance latérale (dlat,2) est strictement inférieure à la distance latérale objet (dlat,OV1), la mise à jour (470, (pn+1*,vn+1*,sn+1*)) des paramètres associés à l’objet virtuel (OV1) comprend une mise à jour (474, pn+1*) de la position actuelle (pn) de l’objet virtuel (OV1), ladite mise à jour (474, pn+1*) de la position actuelle (pn) incluant au moins une mise à jour d’une composante latérale (pn(Y)) de la position actuelle (pn) de l’objet virtuel (OV1) correspondant à un repositionnement de l’objet virtuel (OV1). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la position actuelle (pn) de l’objet virtuel (OV1) est associée à la position d’un premier point de référence (w1) appartenant à l’objet virtuel, ladite position d’un premier point de référence (w1) appartenant à l’objet virtuel (OV1) étant déterminée de sorte que, dans le système de coordonnées prédéfini correspondant à un repère image (x,y) dans les images acquises, le premier point de référence (w1) est positionné sur une bordure d’extrémité verticale de la première image. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les paramètres (pn,vn,sn) associés à l’objet virtuel (OV1) sont mis à jour (470, (pn+1*,vn+1*,sn+1*)) en maintenant un paramètre de l’objet virtuel (OV1) constant ( ). Dispositif (2) configuré pour assurer une fonction d’assistance à la conduite d’un véhicule principal (VP), ledit dispositif (2) étant relié à au moins une caméra (1) embarquée sur le véhicule principal (VP) et apte à acquérir des images d’une scène environnant le véhicule principal (VP) selon au moins un champ de vue (FOV) et à des temps d’acquisition (T1, T2, T3), dans lequel le dispositif (2) comprend au moins un circuit de traitement (20, 30, 40, 50, 60) configuré pour mettre en œuvre un procédé de suivi d’au moins un véhicule voisin (VV1) présent dans un environnement (ENV) du véhicule principal (VP) selon l’une des revendications 1 à 9. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 9 lorsque ce programme est exécuté par au moins un processeur (21, 31, 41, 51, 61).