Brevet FR3160796A1 — publié le 20251003

Procédé ou dispositif de traitement d’images d’une base de données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, la base de données d’apprentissage comprenant une séquence d’images acquises par une caméra du système de vision. En effet, le procédé comprend la sélection (21) de deux images consécutives dans la séquence correspondant à une image de référence et à une image candidate et l’application (22, 23) d’un masque déterminé à l’image de référence pour sélectionner un premier ensemble de pixels dans l’image de référence et à l’image candidate pour sélectionner un deuxième ensemble de pixels dans l’image candidate. Une erreur photométrique est déterminée (24) par comparaison des ensembles de pixels et l’image candidate est supprimée (25) de la séquence d’images lorsque l’erreur photométrique est inférieure à une valeur seuil. Figure pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif de traitement d’images d’une base de données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision. La présente invention concerne les procédés et dispositifs de traitement d’images d’une base de données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également les procédés et dispositifs d’acquisition de données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. Arrière-plan technologique De nombreux véhicules modernes sont équipés de systèmes d’aide à la conduite dits ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). De tels systèmes ADAS sont des systèmes de sécurité passifs et actifs conçus pour éliminer la part d'erreur humaine dans la conduite de véhicules de tous types. Les ADAS utilisent des technologies avancées pour assister le conducteur pendant la conduite et améliorer ainsi ses performances. Les ADAS utilisent une combinaison de technologies de capteurs pour percevoir l’environnement autour d’un véhicule, puis fournissent des informations au conducteur ou agissent sur certains systèmes du véhicule. Il existe plusieurs niveaux d’ADAS, tels que les caméras de recul et les capteurs d'angle mort, les systèmes d'alerte de franchissement de ligne, les régulateurs de vitesse adaptatifs ou encore les systèmes de stationnement automatique. Les ADAS embarqués dans un véhicule sont alimentés par des données obtenues d’un ou plusieurs capteurs embarqués tels que, par exemple, des caméras. Ces caméras permettent notamment de détecter et de situer d’autres usagers de la route ou d’éventuels obstacles présents autour d’un véhicule afin, par exemple : - d’adapter l’éclairage du véhicule en fonction de la présence d’autres usagers ; - de réguler de façon automatique la vitesse du véhicule ; - d’agir sur le système de freinage en cas de risque d’impact avec un objet. Une position d’un autre usager ou d’un obstacle est par exemple déterminée par un système de vision comprenant un modèle de prédiction d’une profondeur associée à un pixel ou d’une distance séparant le système de vision d’un objet d’une scène tridimensionnelle. Un tel modèle est par exemple appris à l’aide d’images, ces images étant obtenues d’une base de données universelle, par exemple Kitti® ou Sceneflow®. Kitti® par exemple fournit des images d’un environnement routier en centre-ville, mais une telle base de données ne comprend cependant pas l’intégralité des environnements routiers dans lequel peut évoluer un véhicule. Les données d’apprentissage sont alors inadaptées pour entraîner le modèle de prédiction pour un véhicule circulant dans d’autres environnements routiers. La qualité de l’entraînement du modèle de prédiction de profondeur ou distance est cependant très importante, en effet, les profondeurs ou distances prédites par le modèle de prédiction représentent par exemple des distances auxquelles se situent les autres usagers ou obstacles présents dans l’environnement routier du véhicule embarquant le système de vision et des ADAS. De la qualité des données émises par le système de vision dépend donc le bon fonctionnement des périphériques d’aides à la conduite utilisant ces données. Un système de vision comprenant une unique caméra, par la suite appelé système de vision monoculaire, utilise plusieurs images consécutives pour prédire des profondeurs associées à des pixels d’une des images. Ce système de vision monoculaire a pour défaut de ne pas être en mesure de prédire précisément des profondeurs associées à des pixels d’une image lorsque le véhicule sur lequel il est embarqué n’est pas en mouvement. En effet, la profondeur est obtenue par comparaison de positions de pixels correspondants à un même objet de la scène tridimensionnelle dans différentes images. Or, si le véhicule n’est pas en mouvement, alors les pixels associés à différents objets placés à différentes distance du système de vision monoculaire se situent toujours à la même position dans les images. Les profondeurs prédites par le modèle de prédiction ne sont alors pas fiables. De plus, le système de vision monoculaire présente des difficultés pour prédire la distance le séparant d’objets mobiles, ce qui peut perturber l’apprentissage, c’est-à-dire dégrader la qualité de l’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur lorsque des pixels correspondants à ces objets mobiles sont utilisés pour cette phase d’apprentissage. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la pertinence des données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision monoculaire embarqué dans un véhicule, permettant un apprentissage non perturbé par des séries d’images acquises lorsque le véhicule embarquant le système de vision n’est pas en mouvement ou présentant des pixels correspondants à des objets de la scène tridimensionnelle en mouvement. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière, notamment par l’amélioration de la sûreté de fonctionnement des système ADAS alimentés par des données obtenues d’un système de vision embarqué dans le véhicule. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de traitement d’images d’une base de données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, le système de vision comprenant au moins une caméra disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle dans un environnement du véhicule, la base de données d’apprentissage comprenant une séquence d’images ordonnées acquises à des instants temporels consécutifs par la caméra, le procédé étant mis en œuvre par un processeur et étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : A) sélection de deux images consécutives dans la séquence correspondant à une image de référence et à une image candidate, la image de référence précédant la première image candidate dans la séquence ; B) application d’un masque déterminé à l’image de référence pour sélectionner un premier ensemble de pixels dans l’image de référence ; C) application du masque déterminé à l’image candidate pour sélectionner un deuxième ensemble de pixels dans l’image candidate ; D) détermination d’une erreur photométrique par comparaison du premier ensemble de pixels au deuxième ensemble de pixels et comparaison de l’erreur photométrique à une valeur seuil ; E) suppression de l’image candidate de la séquence d’images lorsque l’erreur photométrique est inférieure à la valeur seuil pour mise à jour de la séquence d’images, dite séquence d’images mise à jour. Selon une variante, le procédé comprend en outre une réitération des étapes C, D et E en sélectionnant comme image candidate l’image correspondant à l’image suivant l’image de référence dans la séquence d’images mise à jour, tant que l’erreur photométrique est inférieure à la valeur seuil. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre une réitération des étapes B, C, D et E en sélectionnant : • comme image de référence l’image candidate, et • comme image candidate l’image correspondant à l’image suivant l’image de référence dans la séquence d’images mise à jour, lorsque l’erreur photométrique est supérieure à la valeur seuil. Selon encore une variante du procédé, une erreur photométrique est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur photométrique, • une valeur d’un pixel du premier ensemble de pixels, étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, • une valeur du pixel du deuxième ensemble de pixels, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement dans lequel évolue le véhicule. Selon une variante supplémentaire, le procédé comprend une étape de réduction de définition de chaque image de la séquence d’images. Selon encore une variante du procédé, la réduction de définition comprend une division d’un nombre de pixels verticaux et d’un nombre de pixels horizontaux de la chaque image par un facteur compris entre 3 et 7. Selon encore une autre variante du procédé, les premier et deuxième ensembles de pixels comprennent uniquement des pixels représentatifs d’objets statiques dans la scène tridimensionnelle. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de traitement d’images d’une base de données d’apprentissage d’un système de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 6 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de traitement d’images d’une base de données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un diagramme représentant l’évolution de la base de données durant le procédé de traitement d’images illustré dans la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif configuré pour traiter des images d’une base de données d’apprentissage d’un système de prédiction de profondeur associé au système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 5 illustre schématiquement différentes zones d’une image acquise par la caméra embarquée dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et FIG. 6 illustre un diagramme représentant une répartition de valeurs d’erreur photométrique en fonction de différentes situations dans lesquelles se trouve le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de traitement d’images d’une base de données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 6. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, un procédé de traitement d’images d’une base de données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, la base de données d’apprentissage comprenant une séquence d’images acquises par une caméra du système de vision. En effet, le procédé comprend la sélection de deux images consécutives dans la séquence correspondant à une image de référence et à une image candidate et l’application d’un masque déterminé à l’image de référence pour sélectionner un premier ensemble de pixels dans l’image de référence et à l’image candidate pour sélectionner un deuxième ensemble de pixels dans l’image candidate. Une erreur photométrique est déterminée par comparaison des ensembles de pixels et l’image candidate est supprimée de la séquence d’images lorsque l’erreur photométrique est inférieure à une valeur seuil. Un tel procédé permet ainsi d’obtenir une base de données adaptée à l’environnement routier et aux objets rencontré par le véhicule lorsqu’il circule. En effet, les types d’objet et les images associées à ces objets sont acquises par le système de vision d’un véhicule et sont donc représentatives de scènes réelles se déroulant autour d’un véhicule et telles que perçues par un tel système de vision embarqué. L’application du masque permet de sélectionner des parties d’images acquises par le système de vision dans lesquelles il y a peu de chances que se situe un objet mobile dans une scène tridimensionnelle, le masque étant alors considéré comme un masque d’objets statiques. La comparaison de l’erreur photométrique permet, quant à elle, de comparer des images consécutives et d’éliminer celles qui seraient acquises depuis une même position, c’est-à-dire quand le véhicule embarquant le système de vision n’est pas en mouvement. En effet, lorsque le véhicule n’est pas en mouvement, les images acquises sont similaires en dehors des pixels correspondant à des objets mobiles. L’erreur photométrique est alors quasi nulle. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le véhicule 10 se situe dans un environnement 1 correspondant, par exemple, à un environnement routier formé d’un réseau de routes accessibles pour le véhicule 10. Dans cet exemple, le véhicule 10 correspond à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi, par exemple, à un véhicule terrestre tel une automobile, un camion, un car, une moto. Enfin, le véhicule 10 correspond à un véhicule autonome ou non, c’est-à-dire un véhicule circulant selon un niveau d’autonomie déterminé ou sous la supervision totale du conducteur. Le véhicule 10 comprend avantageusement au moins une caméra 11 embarquée, configurée pour acquérir des images d’une scène tridimensionnelle se déroulant dans l’environnement du véhicule 10 depuis une position d’observation courante. La caméra 11 forme un système de vision monoculaire si elle est utilisée seule comme illustré dans la FIG. 1 . La présente invention ne se limite cependant pas à un système de vision monoculaire comprenant une unique caméra mais s’étend à tout système de vision comprenant au moins une caméra, par exemple 1, 2, 3 ou 5 caméras. La caméra 11 dispose de paramètres intrinsèques, notamment : - une distance focale, - des distorsions qui sont dues aux imperfections du système optique de la caméra 11, - une direction de l’axe optique de la caméra 11, et - une résolution. Les paramètres intrinsèques caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, par la suite appelé « point », ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la caméra 11 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la caméra 11. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la caméra. Les distorsions, qui sont dues aux imperfections du système optique telles que des défauts de forme et de positionnement des lentilles des caméras, vont dévier les faisceaux lumineux et donc induire un écart de positionnement pour le point projeté par rapport à un modèle idéal. Il est possible alors de compléter le modèle de caméra en y introduisant les trois distorsions qui génèrent le plus d’effets, à savoir les distorsions radiales, de décentrage et prismatiques, induites par des défauts de courbure, de parallélisme des lentilles et de coaxialité des axes optiques. Dans cet exemple, les caméras sont supposées parfaites, c’est-à-dire que les distorsions ne sont pas prises en compte, que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image ou au moment de la calibration. La caméra 11 est disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue défini, le point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10 comme illustré dans la FIG. 1 . La caméra 11 fait par exemple l’acquisition d’images d’une scène tridimensionnelle se situant devant le véhicule 10, la première caméra 11 couvrant un champ d’acquisition 12. Un objet 13 est placé dans le champ d’acquisition 12 de la caméra 11, définissant un champ d’occlusion 14 pour le système de vision, un objet présent dans le champ d’occlusion 14 n’étant pas observable par la caméra 11 depuis sa position d’observation courante. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment, l’invention ne se limitant pas à l’observation d’une scène tridimensionnelle se déroulant devant le véhicule 10 embarquant la caméra 11. Selon un exemple de réalisation particulier, la caméra 11 est de type « grand angle », une caméra grand angle étant par exemple équipée d’un objectif conçu pour faire l’acquisition d’une image représentative d’une scène tridimensionnelle perçue selon un champ de vision plus large que celui d'une caméra standard, aussi appelé parfois objectif panoramique. En d'autres termes, un objectif grand angle permet de saisir une plus grande portion de la scène tridimensionnelle se déroulant devant ou autour de la caméra, ce qui est particulièrement utile dans des situations où il est nécessaire d'inclure davantage d'éléments dans le cadre de l’image acquise par cette caméra. L’angle α du champ de vision de la caméra 11 est par exemple égal à 120°, 145°, 180° ou 360°, alors qu’une caméra standard propose, par exemple, un champ de vision ouvert suivant un angle de 45° ou moins. Une telle caméra 11 correspond par exemple à une caméra équipée de miroirs ou encore à une caméra « fisheye » (en français « œil de poisson »). Les objectifs grand angle ont une distance focale plus courte par rapport aux objectifs standard, ce qui les rend adaptés pour faire l’acquisition d’images de paysages, d'architectures, de croisements de routes ou de tout autre sujet nécessitant une perspective étendue. Les caméras grand angle sont, par exemple, utilisées pour capturer des images immersives et dynamiques avec une profondeur de champ étendue. Une image acquise par la caméra 11 à un instant temporel d’acquisition se présente sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans l’image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de valeurs colorimétriques RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu ») ou TSL (Ton, Saturation, Luminosité). Chaque pixel de l’image acquise est représentatif d’un objet de la scène tridimensionnelle présent dans le champ de vision de la caméra 11. En effet, un pixel de l’image acquise est la plus petite unité visible et correspond à un point lumineux résultant de l'émission ou de la réflexion de la lumière par un objet physique présent dans la scène tridimensionnelle. Lorsque la lumière frappe cet objet, des photons sont émis ou réfléchis, captés par un capteur photosensible de la caméra 11 après passage à travers son objectif. Ce capteur divise la scène tridimensionnelle en une grille de pixels. Chaque pixel enregistre l'intensité lumineuse à un emplacement spécifique, capturant ainsi des détails visuels. La combinaison de millions de pixels crée une image représentant fidèlement l'objet physique observé par la caméra 11. Un point image précédemment présenté est ainsi un point d’une surface d’un objet de la scène tridimensionnelle. Lorsque le véhicule 10 est en mouvement, alors deux images acquises par la caméra 11 à deux instant temporels distincts représentent des vues d’une même scène tridimensionnelle prises à des points de vue ou positions d’observation différents, les positions d’observations de la caméra 11 étant distinctes. Sur cette scène tridimensionnelle se trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers ou objets immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers ou objets mobiles, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Selon un exemple de réalisation particulier, une image acquise par la caméra 11 comprend une distorsion égale à 0,5%, 0,8% ou supérieure à 1%. La mesure d’une telle distorsion correspond à la détermination d’un rapport entre : - l'écartement maximal d’un pixel de l'image d’une ligne droite de la première scène tridimensionnelle dont l’image est une ligne touchant le bord le plus long de la première image, soit au centre du bord de l’image, soit au niveau des angles du bord de l’image, et - la longueur de ce bord. Couramment, une distorsion est considérée, dans le monde de la photographie, comme : • négligeable si elle est inférieure à 0,3%, • peu sensible si elle est comprise entre 0,3% ou 0,4%, • sensible si elle est comprise entre 0,5% et 0,6%, • très sensible si elle est comprise entre 0,7% et 0,9%, et • gênante si elle est supérieure ou égale à 1% ou plus. Une distorsion en barillet est caractérisée par un pourcentage positif, tandis qu’une distorsion en croissant est caractérisée par un pourcentage négatif. Chaque image est par exemple envoyée à un processeur, par exemple un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10, ou stockée dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. Les images stockées constituent alors une base de données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans le véhicule 10. La base de données d’apprentissage comprend ainsi une séquence d’images ordonnées acquises à des instants temporels consécutifs par la caméra 11, une telle séquence d’images constituant, par exemple, une vidéo. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de traitement d’images d’une base de données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple de la base de données d’apprentissage comprenant les images acquises par la caméra 11 embarquée dans le véhicule 10 de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Selon un premier exemple de réalisation particulier, ce procédé est avantageusement mis en œuvre dans le véhicule 10, c’est-à-dire par un processeur, un calculateur ou une combinaison de calculateurs du système embarqué du véhicule 10, par exemple par le ou les calculateurs en charge du système de vision du véhicule 10. Selon un deuxième exemple de réalisation particulier, ce procédé est avantageusement mis en œuvre par un serveur distant du véhicule 10, lequel a reçu les images acquises par la caméra 11 embarqué dans le véhicule 10. Selon un exemple de réalisation particulier, le procédé comprend une étape de réduction de définition de chaque image de la séquence d’images. En effet, la réduction de définition des images permet un gain de temps lors du traitement de ces images. Une haute définition des images n’est, dans une certaine limite, pas importante car ce procédé permet de filtrer des images, c’est-à-dire de supprimer des images non nécessaires ou perturbant un procédé d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur, et non de déterminer des profondeurs associées à des pixels de ces images. Ainsi, la réduction de définition de ces images comprend une division d’un nombre de pixels verticaux et d’un nombre de pixels horizontaux de chaque image par un facteur compris, par exemple, entre 3 et 7. Ainsi, une image ayant une définition de deux mille pixels par deux mille pixels (2000x2000) est, par exemple, réduite à une image de trois-cents pixels par côté (300x300), cinq-cents pixels par côté (500x500) ou sept-cents pixels par côté (700x700). Il est à noter que dans le cas où la définition des images est réduite, celle-ci est par exemple réduite pour des images enregistrées dans une première base de données pour la mise en œuvre du procédé tandis que les images originelles sont sauvegardées dans une seconde base de données de manière à ensuite appliquer la sélection ou le filtre appliqué aux images de la première base de données aux images de la seconde base de données. Ainsi, le procédé de traitement d’images de la base de données d’apprentissage est exécuté rapidement sur des images « basse » définition tandis que les images « haute » définition sont préservées pour la mise en œuvre ultérieure du procédé d’apprentissage. Dans une étape 21 appelée étape « A », deux images consécutives sont sélectionnées dans la séquence d’images, les deux images correspondant à une image de référence et à une image candidate, l’image de référence précédant la première image candidate dans la séquence. Lors d’une première itération de l’étape A, l’image de référence est, par exemple, la première image de la séquence d’images, c’est-à-dire l’image la plus ancienne parmi les images de la séquence d’images acquise par la caméra 11. L’image candidate est alors l’image acquise juste après, c’est-à-dire la deuxième image la plus ancienne parmi les images de la séquence d’images acquise par la caméra 11. Lors d’itérations ultérieures de l’étape A, l’image de référence est une image de la séquence d’images et l’image candidate est l’image suivant l’image de référence. Dans une étape 22, appelée étape « B », un masque déterminé est appliqué à l’image de référence pour sélectionner un premier ensemble de pixels dans l’image de référence. Un tel masque est déterminé de manière à minimiser tout risque d’inclusion, parmi les pixels du premier ensemble de pixels, de pixels correspondants à un objet mobile dans la scène tridimensionnelle. Un tel masque est notamment déterminé en fonction de la position de la caméra 11 dans le véhicule 10 et de l’environnement du véhicule 10. La FIG. 5 illustre différentes zones d’une image acquise par la caméra 11, par exemple lorsqu’elle est positionnée en haut du pare-brise du véhicule 10. Le masque est par exemple déterminé de manière à exclure : • une première zone 51 comprenant des pixels correspondant au ciel, • une deuxième zone 52 comprenant des pixels correspondant à une partie du véhicule 10, ici le capot avant du véhicule 10, cette partie du véhicule 10 étant toujours statique dans les images acquises par la caméra 11, • une troisième zone 53 comprenant des pixels correspondant à des emplacements de la scène tridimensionnelle dans lesquels sont susceptibles d’être présents des objets mobiles tels que d’autres usagers. Ainsi, le masque permet de ne traiter que les pixels présents, par exemple, dans la quatrième zone 54. Celle-ci correspond, dans cet exemple, à l’espace devant le véhicule 10 dans lequel aucun autre usager ne devrait être présent. Les pixels correspondent donc, par exemple, au revêtement de la route ou à la surface sur laquelle évolue le véhicule 10. Ainsi, le masque est déterminé en fonction du type du véhicule 10 et de la position de la caméra 11. Il est également déterminé, par exemple, en fonction d’un type d’environnement routier dans lequel évolue le véhicule 10. Un type d’environnement routier appartient par exemple à un ensemble de types d’environnement routiers comprenant : - un centre-ville en agglomération, - une agglomération (hors centre-ville), - une départementale ou une nationale en milieu rural, - une route à accès réglementé, et - une autoroute. En effet, un autre usager est susceptible d’être positionné devant le véhicule 10 à une distance inférieure à cinq mètres (5m) en milieu urbain alors qu’aucun usager n’est susceptible d’être positionné à cette distance du véhicule 10 lorsque celui-ci circule sur autoroute. Il est à noter que le masque couvre une ou plusieurs zones dans une image en fonction de sa détermination. Ainsi, l’exemple illustré dans la FIG. 5 comprend un masque couvrant une unique zone 54 continue, l’invention ne se limitant cependant pas à cet exemple, le masque pouvant couvrir deux, trois ou plus zones distinctes. Dans une étape 23, le masque est appliqué à l’image candidate pour sélectionner un deuxième ensemble de pixels dans l’image candidate. Le masque appliqué à l’image candidate est le même que celui appliqué à l’image de référence. Ainsi, le nombre de pixels du premier ensemble de pixels est égal au nombre de pixels du deuxième ensemble de pixels. Un pixel de l’image candidate correspondant à un pixel de l’image de référence est un pixel ayant les mêmes coordonnées dans l’image candidate que le pixel dans l’image de référence. Si un pixel de l’image de référence est inclus dans le premier ensemble de pixels, alors le pixel lui correspondant dans l’image candidate est inclus dans le deuxième ensemble de pixels et si un pixel de l’image de référence n’est pas inclus dans le premier ensemble de pixels, alors le pixel lui correspondant dans l’image candidate n’est pas non-plus inclus dans le deuxième ensemble de pixels Selon la détermination du masque, les premier et deuxième ensembles de pixels comprennent uniquement des pixels représentatifs d’objets statiques dans la scène tridimensionnelle. Dans une étape 24, une erreur photométrique est déterminée par comparaison du premier ensemble de pixels au deuxième ensemble de pixels. Selon un exemple de réalisation particulier, l’erreur photométrique est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur photométrique, • une valeur colorimétrique d’un pixel du premier ensemble de pixels, étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, • une valeur colorimétrique du pixel du deuxième ensemble de pixels, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement dans lequel évolue le véhicule (10). Cette fonction est connue de l’homme du métier et est par exemple présentée dans le document « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation » écrit par Clément Godard, Oisin Mac Aodha, Michael Firman et Gabriel Brostow et publié en aout 2019. Selon un autre exemple de réalisation particulier, l’erreur photométrique est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur photométrique, • une valeur colorimétrique d’un pixel du premier ensemble de pixels, étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, et • une valeur colorimétrique du pixel du deuxième ensemble de pixels. Ainsi, chaque pixel du premier ensemble de pixels est comparé au pixel du deuxième ensemble de pixels lui correspondant, c’est-à-dire ayant les mêmes coordonnées dans l’image candidate que le pixel dans l’image de référence. Dans une première situation, si le véhicule est statique, alors les pixels correspondant aux objets statiques dans la scène tridimensionnelle sont identiques dans l’image de référence et dans l’image candidate, c’est-à-dire que, par exemple, les valeurs colorimétriques qui leur sont associées sont égales. Dans ce cas, l’erreur photométrique déterminée pour un pixel correspondant à cet objet statique est nulle. Même si le masque est déterminé de manière à minimiser les chances qu’un objet mobile soit présent dans le champ de vision de la caméra 11 associé aux pixels couverts par le masque, il reste possible qu’un objet mobile y soit présent sur certaines images. Dans cette deuxième situation, des pixels des premier ensemble et deuxième ensemble de pixels correspondent à cet objet mobile. Cet objet étant mobile et les images de référence et candidate étant acquises à deux instants temporels distincts, alors les pixels correspondant à l’objet mobile ne sont pas à la même position ou aux mêmes coordonnées dans les images de référence et candidate. La comparaison des pixels correspondants deux à deux génère alors des erreurs photométriques lorsqu’au moins un des deux pixels correspondants correspond à l’objet mobile. A l’inverse, si le véhicule 10 est mobile dans une troisième situation, les pixels des premier et deuxième ensembles de pixels correspondent majoritairement à des objets statiques de la scène tridimensionnelle, donc en mouvement relatif par rapport au véhicule 10 mobile. Ainsi, d’une image à l’autre, les valeurs des pixels correspondant à ces objets statiques en mouvement relatif par rapport au véhicule 10 mobile changent en permanence. L’erreur photométrique pour chaque pixel compris dans le masque est alors importante, sa valeur dépendant cependant de l’apparence comme de la texture associée à l’objet statique correspondant au pixel et/ou de la vitesse de déplacement du véhicule 10. Une valeur seuil est alors définie pour déterminer si l’erreur photométrique est représentative d’une situation dans laquelle le véhicule 10 est à l’arrêt, c’est-à-dire immobile par rapport à la scène tridimensionnelle, ou en mouvement, c’est-à-dire mobile par rapport à la scène tridimensionnelle. La valeur seuil est définie de manière à identifier deux cas de figure, un premier dans lequel le véhicule 10 est à l’arrêt, ce premier cas de figure correspondant aux première et deuxième situations, et un deuxième cas de figure où le véhicule 10 est en mouvement et correspondant à la troisième situation. En effet, : • dans la première situation, l’erreur photométrique est nulle ou quasiment nulle, • dans la deuxième situation, l’erreur photométrique est faible mais non nulle, et • dans la troisième situation, l’erreur photométrique est importante et supérieure à celle déterminée dans la deuxième situation. Il est alors possible de définir la valeur seuil de manière à ce qu’elle soit comprise entre une erreur photométrique déterminée dans la deuxième situation et à une erreur photométrique déterminée dans la troisième situation. La FIG. 6 illustre des répartitions de valeurs d’erreur photométrique L p en fonction des différentes situations présentées ci-dessus. Un premier ensemble 61 de valeurs comprend les valeurs d’erreur photométrique L p déterminées dans la première situation et un deuxième ensemble 62 de valeurs comprend les valeurs d’erreur photométrique L p déterminées dans la deuxième situation. La valeur seuil ε doit alors être définie pour être supérieure aux valeurs comprises dans ces deux ensembles 61, 62 et ainsi englober ces deux situations correspondant à un véhicule 10 à l’arrêt. Un troisième ensemble 63 de valeurs comprend les valeurs d’erreur photométrique L p déterminées dans la troisième situation, c’est-à-dire quand le véhicule 10 est en mouvement. La valeur seuil ε doit alors être définie pour être inférieure aux valeurs comprises dans ce troisième ensemble 63. L’erreur photométrique précédemment déterminée par comparaison des premier et deuxième ensembles de pixels est ensuite comparée à la valeur seuil. Dans une étape 25, l’image candidate est supprimée de la séquence d’images lorsque l’erreur photométrique est inférieure à la valeur seuil pour mise à jour de la séquence d’images, dite séquence d’images mise à jour. En effet, si l’erreur photométrique est inférieure à la valeur seuil, cela correspond à une situation dans laquelle le véhicule 10 n’est pas en mouvement. L’image candidate est alors à supprimer car l’apprentissage du modèle de prédiction à partir des images de référence et candidate serait source d’erreur. En effet, une profondeur prédite à partir de deux images prises consécutivement lorsque le véhicule 10 est immobile a de grandes chances d’être erronée. De plus, si le modèle de prédiction de profondeur est couplé à un modèle de prédiction de mouvement du véhicule 10, c’est-à-dire un modèle prédisant le déplacement du véhicule entre les instants temporels correspondant aux acquisitions des images de référence et candidate, alors le mouvement du véhicule prédit entre ces deux instants temporels est lui-même erroné. Selon un exemple de réalisation particulier, les étapes C, D et E sont ensuite réitérées tant que la base de données présente des images suivant les images de référence et candidate et tant que l’erreur photométrique est inférieure à la valeur seuil. Une image candidate est alors à nouveau sélectionnée, l’image candidate étant l’image correspondant à l’image suivant l’image de référence dans la séquence d’images mise à jour. Celle-ci est alors différente de l’image candidate qui a été supprimée lors de l’étape 25. Elle correspond à l’image acquise par la caméra 11 à l’instant temporel suivant l’instant temporel d’acquisition de l’image de référence dans la séquence d’images mise à jour. Ainsi, à la suite de plusieurs itérations des étapes C, D et E, toutes les images correspondant aux images suivant l’image de référence et étant identifiées comme acquises lorsque le véhicule 10 est à l’arrêt, c’est-à-dire acquise du même point de vue que celui de l’image de référence, sont supprimées de la base de données. Selon encore un exemple de réalisation particulier, les étapes B, C, D et E sont réitérées tant que la base de données présente des images suivant les images de référence et candidate et lorsque l’erreur photométrique est supérieure à la valeur seuil. Un nouveau couple d’images de référence et candidate est sélectionné dans la base de données mise à jour. Une image de référence est sélectionnée et correspond à l’image candidate précédemment sélectionnée, et une image candidate est sélectionnée et correspond à l’image suivant l’image de référence nouvellement sélectionnée dans la séquence d’images mise à jour. Ainsi, la nouvelle image de référence correspond à une image différente de l’image de référence initiale, le véhicule s’étant déplacé entre les instants d’acquisition de ces deux images. La base de données est alors balayée dans son intégralité de manière à ne garder que les images acquises lorsque le véhicule 10 est en mouvement et à supprimer toute image acquise depuis un même point de vue qu’une image déjà acquise, c’est-à-dire acquises lorsque le véhicule 10 est à l’arrêt. La FIG. 3 illustre un diagramme représentant l’évolution de la base de données durant le procédé de traitement d’images, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Initialement, la base de données 3a comprend, dans cet exemple, neuf images acquises par la caméra 11 embarquée dans le véhicule 10. Lors de l’initialisation du procédé de traitement des images, l’image 31 est sélectionnée comme image de référence et l’image 32 est sélectionnée comme image candidate. L’image 31 correspond à l’image la plus ancienne acquise par la caméra 11 et l’image 32 correspond à celle acquise à l’instant temporel suivant l’instant temporel d’acquisition de la première image 31 le plus proche. Après application du masque aux deux images 31, 32, les pixels du premier ensemble de pixels de l’image 31 sélectionnée comme image de référence sont comparés aux pixels du deuxième ensemble de pixels de l’image 32 sélectionnée comme l’image candidate. L’erreur photométrique déterminée dans cet exemple est inférieure à la valeur seuil. L’image 32 est alors supprimée de la base de données 3a pour obtenir la base de données mise à jour 3b. Le procédé est alors réitéré avec la base de données mise à jour 3b devenant la base de données 3b, l’image de référence étant toujours l’image 31 et l’image candidate correspondant désormais à l’image 33. Les pixels du premier ensemble de pixels sont alors inchangés tandis que les pixels du deuxième ensemble de pixels correspondent désormais à des pixels de l’image 33 sélectionnée comme image candidate. Comme précédemment, dans cet exemple, l’erreur photométrique est inférieure à la valeur seuil. L’image 33 est alors supprimée de la base de données 3b pour obtenir la base de données mise à jour 3c. Le procédé est réitéré avec la base de données mise à jour 3c devenant la base de données 3c, l’image de référence étant toujours l’image 31 et l’image candidate correspondant désormais à l’image 34. Les pixels du premier ensemble de pixels sont alors inchangés tandis que les pixels du deuxième ensemble de pixels correspondent désormais à des pixels de l’image 34 sélectionnée comme image candidate. Cette fois ci, dans cet exemple, l’erreur photométrique est supérieure à la valeur seuil. L’image 34 est alors sélectionnée comme nouvelle image de référence, la base de données 3c restant inchangée. Le procédé est réitéré avec la base de données 3c, l’image de référence étant désormais l’image 34 et l’image candidate correspondant désormais à l’image 35. Les pixels du premier ensemble de pixels sont alors ceux de l’image 34 compris dans le masque tandis que les pixels du deuxième ensemble de pixels correspondent désormais à des pixels de l’image 35 sélectionnée comme image candidate. Comme précédemment, dans cet exemple, l’erreur photométrique est supérieure à la valeur seuil. L’image 35 est alors sélectionnée comme nouvelle image de référence, la base de données 3c restant inchangée. Le procédé est réitéré avec la base de données 3c, l’image de référence étant désormais l’image 35 et l’image candidate correspondant désormais à l’image 36. Les pixels du premier ensemble de pixels sont alors ceux de l’image 35 compris dans le masque tandis que les pixels du deuxième ensemble de pixels correspondent désormais à des pixels de l’image 36 compris dans le masque, l’image 36 étant sélectionnée comme image candidate. L’erreur photométrique déterminée dans cet exemple est inférieure à la valeur seuil. L’image 36 est alors supprimée de la base de données 3c pour obtenir la base de données mise à jour 3d. Le procédé est réitéré avec la base de données mise à jour 3d devenant la base de données 3d, l’image de référence étant toujours l’image 35 et l’image candidate correspondant désormais à l’image 37. Les pixels du premier ensemble de pixels sont alors inchangés tandis que les pixels du deuxième ensemble de pixels correspondent désormais à des pixels de l’image 37 sélectionnée comme image candidate. Comme précédemment, dans cet exemple, l’erreur photométrique est inférieure à la valeur seuil. L’image 37 est alors supprimée de la base de données 3d pour obtenir la base de données mise à jour 3e. Le procédé est réitéré avec la base de données mise à jour 3e devenant la base de données 3e, l’image de référence étant toujours l’image 35 et l’image candidate correspondant désormais à l’image 38. Les pixels du premier ensemble de pixels sont alors inchangés tandis que les pixels du deuxième ensemble de pixels correspondent désormais à des pixels de l’image 38 sélectionnée comme image candidate. Comme précédemment, dans cet exemple, l’erreur photométrique est inférieure à la valeur seuil. L’image 38 est alors supprimée de la base de données 3e pour obtenir la base de données mise à jour 3f. Le procédé est réitéré avec la base de données mise à jour 3f devenant la base de données 3f, l’image de référence étant toujours l’image 35 et l’image candidate correspondant désormais à l’image 39. Les pixels du premier ensemble de pixels sont alors inchangés tandis que les pixels du deuxième ensemble de pixels correspondent désormais à des pixels de l’image 39 sélectionnée comme image candidate. Cette fois ci, dans cet exemple, l’erreur photométrique est supérieure à la valeur seuil. L’image 39 est alors conservée dans la base de données 3f et l’image 39 étant la dernière image de la base de données 3f, le procédé de traitement d’images prend fin. La base de données initiale 3a a ainsi été filtrée pour obtenir la base de données finale 3f ne comprenant que des images acquises à des positions du véhicule 10 différentes, le véhicule 10 étant en mouvement entre les instants temporels d’acquisition de ces différentes images 31, 34, 35 et 39 constituant la base de données mise à jour ou base de données d’apprentissage. Selon un exemple de réalisation particulier, le modèle de prédiction de profondeur est entraîné à partir de la base de données mise à jour. L’entraînement d’un tel modèle de prédiction de profondeur est notamment connu de l’homme du métier. En effet, de nombreux modèles de prédiction de profondeur sont mis en œuvre par des réseaux de neurones convolutifs. Chaque réseau de neurones convolutif est alors entraîné, c’est-à-dire que ses paramètres d’entrée sont ajustés, par exemple par minimisation de fonctions de perte, par exemple déterminées à partir d’erreurs de reconstruction ou à partir d’erreurs photométriques. L’entraînement d’un tel modèle de prédiction de profondeur à partir de la base de données d’apprentissage est également appelé auto-supervision et est connu de l’homme du métier, par exemple à travers l’utilisation d’algorithmes tels monodepth2® présenté dans le document « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation », ou Depthmotion® présenté dans le document « Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video » écrit par Tinghui Zhou, Matthew Brown, Noah Snavely et David G. Lowe et publié en aout 2017, pour un modèle de prédiction associé à un système de vision monoculaire. Cette base de données d’apprentissage est ainsi utilisée pour ajuster les paramètres du modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision embarqué dans le véhicule, fiabilisant les profondeurs prédites et augmentant la robustesse du modèle de prédiction de profondeur. En effet, les images de la base de données d’apprentissage ayant été filtrées, le procédé d’apprentissage ne sera pas perturbé par des données source d’erreur telles que des images acquises à différents instants temporels mais depuis un même point de vue ou des images comprenant des objets dynamiques perturbateurs. L’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur est ainsi fiabilisé. Si un ADAS utilise des profondeurs prédites par ce modèle de prédiction comme données d’entrée pour déterminer la distance entre une partie du véhicule 10, par exemple le pare-chocs avant, et un autre usager présent sur la route, l’ADAS est alors en mesure de déterminer précisément cette distance. Par exemple, si l’ADAS a pour fonction d’agir sur un système de freinage du véhicule 10 en cas de risque de collision avec un autre usager de la route et que la distance séparant le véhicule 10 de ce même usager de la route diminue fortement, alors l’ADAS est en mesure de détecter ce rapprochement soudain et d’agir sur le système de freinage du véhicule 10 pour éviter un éventuel accident. La sécurité des usagers est ainsi améliorée. Cette base de données peut en outre être partagée, par exemple en l’enregistrant sur un serveur distant accessible à une pluralité de véhicules embarquant un système de vision similaire. Chacun de ces véhicules bénéficie alors d’une base de données d’apprentissage pertinente permettant d’entraîner le modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision qu’il embarque. La FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour traiter des images d’une base de données d’apprentissage d’un système de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 4 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur associé au système de vision. Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et 4 et/ou étapes décrites en regard des figures 2 et 3. Des exemples d’un tel dispositif 4 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 4, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 4 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 4 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 4. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 4 comprend en outre au moins une mémoire 41 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 41. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 4 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires (par exemple d’autres calculateurs) et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 42 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 440, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 450 et/ou d’autres périphériques 460 via respectivement les interfaces de sortie 44, 45, 46. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 4. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé d’acquisition de données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule, qui inclurait des étapes secondaires sans pour autant sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 4 de la FIG. 4 . Procédé de traitement d’images d’une base de données d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule (10), le système de vision comprenant au moins une caméra (11) disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle dans un environnement du véhicule (10), ladite base de données d’apprentissage comprenant une séquence d’images ordonnées acquises à des instants temporels consécutifs par la caméra (11), ledit procédé étant mis en œuvre par un processeur et étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : A) sélection (21) de deux images consécutives dans ladite séquence correspondant à une image de référence et à une image candidate, ladite image de référence précédant ladite première image candidate dans ladite séquence ; B) application (22) d’un masque déterminé à l’image de référence pour sélectionner un premier ensemble de pixels dans l’image de référence ; C) application (23) dudit masque déterminé à l’image candidate pour sélectionner un deuxième ensemble de pixels dans l’image candidate ; D) détermination (24) d’une erreur photométrique par comparaison dudit premier ensemble de pixels audit deuxième ensemble de pixels et comparaison de ladite erreur photométrique à une valeur seuil ; E) suppression (25) de l’image candidate de ladite séquence d’images lorsque ladite erreur photométrique est inférieure à ladite valeur seuil pour mise à jour de ladite séquence d’images, dite séquence d’images mise à jour. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une réitération des étapes C, D et E en sélectionnant comme image candidate l’image correspondant à l’image suivant l’image de référence dans ladite séquence d’images mise à jour, tant que l’erreur photométrique est inférieure à la valeur seuil. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant en outre une réitération des étapes B, C, D et E en sélectionnant : • comme image de référence l’image candidate, et • comme image candidate l’image correspondant à l’image suivant l’image de référence dans ladite séquence d’images mise à jour, lorsque l’erreur photométrique est supérieure à la valeur seuil. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel une erreur photométrique est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur photométrique, • une valeur colorimétrique d’un pixel du premier ensemble de pixels, étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, • une valeur colorimétrique du pixel du deuxième ensemble de pixels, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement dans lequel évolue le véhicule (10). Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, lequel comprend une étape de réduction de définition de chaque image de ladite séquence d’images. Procédé selon la revendication 5, pour lequel ladite réduction de définition comprend une division d’un nombre de pixels verticaux et d’un nombre de pixels horizontaux de ladite chaque image par un facteur compris entre 3 et 7. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel les premier et deuxième ensembles de pixels comprennent uniquement des pixels représentatifs d’objets statiques dans la scène tridimensionnelle. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (4) de traitement d’images d’une base de données d’apprentissage d’un système de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule (10), ledit dispositif (4) comprenant une mémoire (41) associée à au moins un processeur (40) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.