Brevet FR3162894A1 — publié le 20251205

Procédé ou dispositif mettant en œuvre un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel par un modèle de prédiction de profondeur appris dans une phase d’apprentissage comprenant la réception (31) de première et deuxième images acquises par deux caméras d’un système de vision, le recadrage (32) de ces images pour générer une première et une deuxième images recadrées comprenant des pixels correspondants à des objets de la scène vus par les deux caméras, la prédiction (34) de premières profondeurs associées aux pixels de la première image recadrée par un autre modèle de prédiction de profondeur et l’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une différence entre les premières profondeurs et des deuxièmes profondeurs associées aux pixels de la première image recadrée prédites par le modèle de prédiction de profondeur. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de détermination d’une profondeur par un système de vision monoscopique appris par supervision d’un système de vision stéréoscopique La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’une profondeur par système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de mesurage d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision. Arrière-plan technologique De nombreux véhicules modernes sont équipés de systèmes d’aide à la conduite dits ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). De tels systèmes ADAS sont des systèmes de sécurité passifs et actifs conçus pour éliminer la part d'erreur humaine dans la conduite de véhicules de tous types. Les ADAS utilisent des technologies avancées pour assister le conducteur pendant la conduite et améliorer ainsi ses performances. Les ADAS utilisent une combinaison de technologies de capteurs pour percevoir l’environnement autour d’un véhicule, puis fournissent des informations au conducteur ou agissent sur certains systèmes du véhicule. Il existe plusieurs niveaux d’ADAS, tels que les caméras de recul et les capteurs d'angle mort, les systèmes d'alerte de franchissement de ligne, les régulateurs de vitesse adaptatifs ou encore les systèmes de stationnement automatique. Les ADAS embarqués dans un véhicule sont alimentés par des données obtenues d’un ou plusieurs capteurs embarqués tels que, par exemple, des caméras. Ces caméras permettent notamment de détecter et de situer d’autres usagers de la route ou d’éventuels obstacles présents autour d’un véhicule afin, par exemple : • d’adapter l’éclairage du véhicule en fonction de la présence d’autres usagers ; • de réguler de façon automatique la vitesse du véhicule ; • d’agir sur le système de freinage en cas de risque d’impact avec un objet. L’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à l’une de ces caméras est fastidieux et nécessite à la fois de nombreuses données d’apprentissage de bonne qualité. Les données d’apprentissage nécessaires à l’auto-supervision d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision monoscopique, c’est-à-dire les images acquises par une unique caméra, ne doivent pas comprendre des pixels correspondants à des objets dynamiques d’une scène tridimensionnelle observée et doivent également être acquises par la caméra en mouvement. Ainsi, les données d’apprentissage nécessitent un traitement au préalable pour permettre une auto-supervision de l’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision monoscopique. Aussi, il est préférable d’utiliser des données annotées pour effectuer un tel apprentissage. De plus, les méthodes connues d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision monoscopique nécessitent de travailler sur l’intégralité ou sur une grande partie des images acquises par la caméra du système de vision monoscopique, or un tel apprentissage nécessite une grande durée 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 qualité des données issues du traitement d’une image acquise par un système de vision, notamment par un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones permettant de déterminer une profondeur associée à un pixel correspondant à un objet situé dans le champ de vision d’une caméra. 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. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une première caméra d’un système de vision comprenant la première et une deuxième caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, la profondeur étant déterminée par un modèle de prédiction de profondeur associé à la première caméra, appelé modèle de prédiction monoscopique, mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que le modèle de prédiction monoscopique est appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception de données représentatives d’une première image et d’une deuxième image acquises par respectivement la première caméra et la deuxième caméra à un même instant temporel d’acquisition ; - recadrage des première et deuxième images pour générer une première image recadrée et une deuxième image recadrée, la première image recadrée comprenant des pixels de la première image correspondants à des objets de la scène tridimensionnelle vus à la fois par la première et par la deuxième caméra et la deuxième image recadrée comprenant des pixels de la deuxième image correspondants auxdits objets de la scène tridimensionnelle vus à la fois par la première et par la deuxième caméra, les première et deuxième images recadrées ayant la même définition ; - entraînement d’un modèle de prédiction de profondeur associé aux première et deuxième caméras, dit modèle de prédiction stéréoscopique, à partir des première et deuxième images recadrées ; - prédiction de premières profondeurs associées aux pixels de la première image recadrée par le modèle de prédiction stéréoscopique à partir des première et deuxième images recadrées ; et - apprentissage du modèle de prédiction monoscopique sur une partie de la première image par minimisation d’un résultat d’une comparaison des premières profondeurs à des deuxièmes profondeurs prédites par le modèle de prédiction monoscopique à partir de la première image recadrée et associées aux pixels de la première image recadrée. Un tel procédé d’apprentissage gagne en efficience grâce au redimensionnement des images pour ne traiter que des pixels situés dans un champ de vision commun aux deux caméras. Le modèle de prédiction monoscopique ainsi appris permet de prédire avec précision la profondeur d’un pixel d’une image acquise par l’une des caméras du système de vision y compris lorsque ce pixel correspond à un objet de la scène tridimensionnelle vu uniquement par l’une des caméras. La profondeur associée à ce pixel correspond aussi à une distance séparant le véhicule embarquant la caméra d’un objet de la scène tridimensionnelle associé à ce pixel. De plus, le modèle de prédiction monoscopique permettant la prédiction de profondeur associée à un pixel d’une image d’une seule caméra est appris sous supervision de données annotées, ces données annotées correspondant à des données générées par le système de vision lui-même et l’annotation étant obtenue via le modèle de prédiction stéréoscopique associé au système de vision stéréoscopique comprenant plusieurs caméras. Selon une variante du procédé, l’apprentissage est obtenu par minimisation de la fonction suivante représentative d’une erreur de recalage : Avec : - une perte de recalage de la première profondeur par rapport à la deuxième profondeur ; - un pixel de la première image recadrée ; - la deuxième profondeur prédite pour le pixel ; et - la première profondeur prédite pour le pixel . Selon une variante supplémentaire du procédé, la première image comprend une distorsion symétrique par rapport à son axe médian vertical, la partie de la première image étant alors une moitié de la première image. Selon une autre variante du procédé, l’étape d’apprentissage du modèle de prédiction stéréoscopique comprend en outre les étapes de : - prédiction de profondeurs associées aux pixels de la première image recadrée par le modèle de prédiction stéréoscopique à partir des première et deuxième images recadrées ; - génération d’une troisième image à partir de la première image recadrée et des premières profondeurs ; - détermination d’une erreur de reconstruction par comparaison des deuxième image recadrée et troisième image ; et - apprentissage du modèle de prédiction stéréoscopique par minimisation de l’erreur de reconstruction. Selon encore une variante du procédé, le recadrage des première et deuxième images comprend un rognage des première et deuxième images en fonction de coordonnées d’au moins un pixel image déterminées par une fonction de transformation appliquée à un pixel de la première image, dit premier pixel, une profondeur déterminée étant associée au premier pixel et/ou par une fonction de transformation inverse appliquée à un pixel de la deuxième image, dit deuxième pixel, la profondeur déterminée étant associée au deuxième pixel, la fonction de transformation déterminant des coordonnées dans la deuxième image d’un pixel correspondant au premier pixel en fonction des coordonnées du premier pixel dans la première image et de la profondeur associée au premier pixel, et la fonction de transformation inverse déterminant des coordonnées dans la première image d’un pixel correspondant au deuxième pixel en fonction des coordonnées du deuxième pixel dans la deuxième image et de la profondeur associée au deuxième pixel. Selon encore une autre variante du procédé, la fonction de transformation et la fonction de transformation inverse sont définies par des équations mathématiques. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif d’apprentissage d’un modèle 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 détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction monoscopique associé à un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage du modèle de prédiction monoscopique utilisé dans le procédé de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre schématiquement des images reçues et/ou générées durant le procédé d’apprentissage de la FIG. 3 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 5 illustre schématiquement un dispositif configuré pour déterminer une profondeur d’un pixel d’une image acquise par un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et FIG. 6 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage du modèle de prédiction stéréoscopique utilisé dans le procédé d’apprentissage de la FIG. 3 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un réseau de neurones 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 détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur associé à une caméra, dit modèle de prédiction monoscopique, mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision comprenant plusieurs caméras est mis en œuvre par au moins un processeur. En effet, le modèle de prédiction monoscopique est appris dans une phase d’apprentissage comprenant la réception d’une première image et d’une deuxième image acquises par deux caméras du système de vision et le recadrage des première et deuxième images pour générer une première et une deuxième images recadrées comprenant des pixels correspondants à des objets de la scène tridimensionnelle vus par les deux caméras. Des premières profondeurs associées aux pixels de la première image recadrée sont alors prédites par un modèle de prédiction de profondeur associé aux deux caméras, dit modèle de prédiction stéréoscopique, à partir des deux images recadrées et après apprentissage du modèle de prédiction stéréoscopique. Le modèle de prédiction monoscopique est alors appris sur une moitié de la première image par minimisation d’un résultat d’une comparaison des premières profondeurs et de deuxièmes profondeurs prédites par le modèle de prédiction monoscopique à partir de la première image recadrée et associées aux pixels de la première image recadrée. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Un tel environnement 1 correspond, par exemple, à un environnement routier formé d’un réseau de routes accessibles pour le véhicule 10. Dans cet exemple, le véhicule 10 correspond à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi, par exemple, à un véhicule terrestre tel une automobile, un camion, un car, une moto. Enfin, le véhicule 10 correspond à un véhicule autonome ou non, c’est-à-dire un véhicule circulant selon un niveau d’autonomie déterminé ou sous la supervision totale du conducteur. Le véhicule 10 comprend avantageusement au moins deux caméras embarquées, une première caméra 11 et une deuxième caméra 12, configurées pour acquérir des images d’une scène tridimensionnelle se déroulant dans l’environnement du véhicule 10 depuis des positions d’observation distinctes. La première caméra 11 et la deuxième caméra 12 forment un système de vision stéréoscopique lorsqu’elles sont utilisées ensemble comme illustré dans la FIG. 1 . La première caméra 11 forme un système de vision monoscopique lorsqu’elle est utilisée seule, de même la deuxième caméra 12 forme un autre système de vision monoscopique lorsqu’elle est utilisée seule. La présente invention s’étend cependant à tout système de vision comprenant au moins deux caméras, par exemple 2, 3 ou 5 caméras. Les paramètres intrinsèques de la première caméra 11 caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, par la suite appelé « point », ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la première caméra 11 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la première caméra 11. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la première caméra 11. Les paramètres intrinsèques de la première caméra 11 comprennent notamment une première distance focale f1 associée à la première caméra 11. Les paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12 caractérisent, quant à eux, la transformation qui associe, pour un point image, ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la deuxième caméra 12 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la deuxième caméra 12. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la deuxième caméra 12. Les paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12 comprennent notamment une deuxième distance focale f2 associée à la deuxième caméra 12. 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. Selon un exemple de réalisation particulier, la première caméra 11 et/ou la deuxième caméra 12 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'objets dans le cadre de l’image acquise par cette caméra. L’angle α du champ de vision de la première 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 première 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. Ces deux caméras 11, 12 sont disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène selon un point de vue différent, le premier point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10, le deuxième point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur droit du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10. Dans le cas où les deux caméras sont situées en haut du pare-brise du véhicule, celles-ci sont alors placées à une certaine distance. Dans cet exemple, la première caméra 11 est située en haut du pare-brise du véhicule 10, la deuxième caméra 12 est située dans le rétroviseur droit du véhicule 10. Un premier repère est associé à la première caméra 11 : - la direction de l’axe x est définie horizontale et normale à l’axe optique de la première caméra 11. La distance B séparant le centre optique de la première caméra 11 de la projection du centre optique de la deuxième caméra 12 sur le plan horizontal passant par le centre optique de la première caméra 11 est appelée base de référence (en anglais « baseline ») ; - la direction de l’axe y est définie verticale et normale à l’axe optique de la première caméra 11 ; - la direction de l’axe z est définie orthogonale aux directions des axes x et y. Les trois axes x, y et z forment ainsi un repère orthonormé. Les paramètres extrinsèques liés à la position des caméras 11, 12 sont les paramètres suivants : - trois translations dans les directions x, y et z : Tx, Ty et Tz constituant le vecteur translation T ; et - trois rotations dans les directions x, y et z : θx, θy et θz. Une matrice extrinsèque du système de vision comprend alors les paramètres extrinsèques précédemment définis. A noter que les première et deuxième caméras 11, 12 sont disposées de manière à disposer l’axe optique C1 de la première caméra 11 dans un premier plan parallèle à un deuxième plan comprenant l’axe optique C2, ces deux plans étant distants d’une distance H suivant la direction verticale z. Ainsi, l’angle θ de rotation est défini entre les deux axes optiques et comprend uniquement la composante θz. Les paramètres extrinsèques sont déterminés, par exemple, lors d’une phase de calibration du système de vision stéréoscopique comprenant la première caméra 11 et la deuxième caméra 12. Une contrainte principale du système de vision stéréoscopique utilisé dans l’automobile est, par exemple, la grande distance entre les deux caméras. En effet, pour pouvoir couvrir une plage de mesure de 200 mètres, la base de référence doit atteindre 60cm pour les caméras couramment utilisées dans ce domaine. Les deux caméras 11, 12 font l’acquisition d’images d’une scène se situant devant le véhicule 10, la première caméra 11 couvrant seule un premier champ d’acquisition 13, la deuxième caméra 12 couvrant seule un deuxième champ d’acquisition 14 et les deux caméras 11, 12 couvrant toutes deux un troisième champ d’acquisition 15. Les premier et troisième champs d’acquisition 13, 15 permettent ainsi une vision monoscopique de la scène par la première caméra 11, les deuxième et troisième champs d’acquisition 14, 15 permettent une vision monoscopique de la scène par la deuxième caméra 12 et le troisième champ d’acquisition 15 permet une vision stéréoscopique de la scène par le système de vision stéréoscopique composé des deux caméras 11, 12. Un obstacle 18 est placé dans le champ d’acquisition des caméras, par exemple dans le troisième champ d’acquisition 15. La présence de l’obstacle 18 définit un champ d’occlusion pour le système de vision stéréoscopique composé ici des trois champs 16, 17 et 19. Parmi ces trois champs, le champ 16 est visible depuis la deuxième caméra 12. La partie de la scène présente dans ce champ 16 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique comprenant la deuxième caméra 12. Le champ 17 est quant à lui visible depuis la première caméra 11. La partie de la scène présente dans ce champ 17 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique comprenant la première caméra 11. Enfin, le champ 19 n’est visible par aucune des caméras. La partie de la scène présente dans ce champ 19 n’est donc pas observable. Selon un exemple de réalisation particulier, le champ de vision de la deuxième caméra 12 couvre au moins la moitié du champ de vision de la première caméra 11. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision stéréoscopique pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment. Les images acquises par les caméras 11, 12 à un instant temporel d’acquisition se présentent sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans chaque image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de coordonnées colorimétriques RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu ») ou TSL (Ton, Saturation, Luminosité). Selon un exemple de réalisation particulier, une image acquise par la première caméra 11 et/ou par la deuxième caméra 12 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. Dans la présente invention, en cas de distorsion, la distorsion dans une image acquise par la première caméra 11 est considérée symétrique par rapport à au moins un axe d’une image acquise par cette première caméra 11, par exemple la distorsion est symétrique par rapport à un axe médian vertical d’une image acquise par la première caméra 11. Selon d’autres variantes, la distorsion est symétrique par rapport à un axe médian horizontale de la première caméra 11 voire à la fois symétrique par rapport à l’axe médian horizontal et par rapport à l’axe médian vertical d’une image acquise par la première caméra 11. 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 pixel de l’image acquise est représentatif d’un objet de la scène tridimensionnelle présent dans le champ de vision de la caméra. 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 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. Un point image précédemment présenté est ainsi un point d’une surface d’un objet de la scène tridimensionnelle. Les images acquises par les caméras 11, 12 représentent des vues d’une même scène prises à des points de vue différents, les positions des caméras étant distinctes. Sur cette scène se trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers mobiles, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Selon un exemple de réalisation particulier, un champ de vision de la première caméra 11 couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la deuxième caméra 12 et un champ de vision de la deuxième caméra 12 couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la première caméra 11. En d’autres termes, plus de la moitié des pixels d’une image acquise par la première caméra 11 correspondent à un objet de la scène tridimensionnelle vu par la deuxième caméra 12, des pixels d’une image acquise par la deuxième caméra 12 correspondant également à cet objet de la scène tridimensionnelle. De même, plus de la moitié des pixels d’une image acquise par la deuxième caméra 12 correspondent à un objet de la scène tridimensionnelle vu par la première caméra 11, des pixels d’une image acquise par la première caméra 11 correspondant également à cet objet de la scène tridimensionnelle. Les images acquises par la première caméra 11 et par la deuxième caméra 12 sont envoyées à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10 ou stockées dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. Un procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans le véhicule 10 est avantageusement mis en œuvre par 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. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 2 de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction monoscopique mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans le véhicule 10 de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé 2 est par exemple mis en œuvre par un dispositif du système de vision embarqué dans le véhicule 10 ou par le dispositif 5 de la FIG. 5 . Dans une étape 21, des données représentatives d’une image acquise par la première caméra 11 sont reçues. Dans une étape 22, des profondeurs associées à un ensemble de pixels de l’image reçue sont prédites par le modèle de prédiction monoscopique à partir de l’image reçue. Chaque profondeur déterminée correspond alors à une distance séparant le véhicule 10 ou une partie du véhicule 10 d’un objet de la scène tridimensionnelle auquel est associé un pixel, la détermination d’une profondeur d’un pixel correspondant alors à un mesurage d’une distance séparant un objet du véhicule embarquant le système de vision. Si l’ADAS utilise ces profondeurs ou distances comme données d’entrée pour déterminer la distance entre une partie du véhicule 10, par exemple le pare-chocs avant, et un autre usager présent sur la route, l’ADAS est alors en mesure de déterminer précisément cette distance. Par exemple, si l’ADAS a pour fonction d’agir sur un système de freinage du véhicule 10 en cas de risque de collision avec un autre usager de la route et que la distance séparant le véhicule 10 de ce même usager de la route diminue fortement, alors l’ADAS est en mesure de détecter ce rapprochement soudain et d’agir sur le système de freinage du véhicule 10 pour éviter un éventuel accident. La FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à une caméra, par exemple du modèle de prédiction monoscopique utilisé dans un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image, par exemple dans le procédé 2 de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé d’apprentissage 3 est par exemple mis en œuvre par le dispositif embarqué dans le véhicule 10 mettant en œuvre le procédé de détermination d’une profondeur par système de vision embarqué dans un véhicule ou par le dispositif 5 de la FIG. 5 . Dans une étape 31, des données représentatives d’une première image 41 et d’une deuxième image 42 sont reçues, la première image 41 étant acquise par la première caméra 11 à un instant temporel d’acquisition et la deuxième image 42 étant acquise par la deuxième caméra 12 au même instant temporel d’acquisition. Selon un exemple de réalisation particulier, les première image et deuxième image sont de même définition, c’est-à-dire qu’elles comportent un même nombre de pixels, ont un même nombre de pixels selon leur hauteur et un même nombre de pixels selon leur largeur. Selon un autre exemple de réalisation particulier, les première image et deuxième image ne sont pas de même définition. Une étape additionnelle consiste alors à les redimensionner ou à les rogner pour obtenir une première image et une deuxième image de même définition. Comme présenté en regarde de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier, la première caméra 11 fait l’acquisition d’images n’ayant pas de distorsion, la première caméra 11 comprenant un objectif sténopé, ou selon un autre exemple, la première caméra 11 fait l’acquisition d’images ayant une distorsion symétrique par rapport à au moins un axe de symétrie dans l’image acquise par la première caméra 11, ici la première image 41. Ainsi, la première image 41 comprend au moins deux parties disposées de part et d’autre de l’au moins un axe de symétrie. La FIG. 4 présente un exemple de réalisation particulier dans lequel l’axe de symétrie A s partage la première image 41 en deux parties égales, une partie gauche 41 G et une partie droite 41 D . Dans une étape 32, les première et deuxième images sont recadrées pour générer une première image recadrée 41’ et une deuxième image recadrée 42’. Ainsi, la première image recadrée comprend des pixels de la première image correspondants à des objets de la scène tridimensionnelle vus à la fois par la première caméra 11 et par la deuxième caméra 12, en d’autres termes des pixels correspondants à des objets présents dans le champ de vision commun aux deux caméras, le champ d’acquisition 15 présenté au regard de la FIG. 1 . De manière similaire, la deuxième image recadrée comprend des pixels de la deuxième image correspondants aux objets de la scène tridimensionnelle vus à la fois par la première et par la deuxième caméra. Il est à noter que les première et deuxième images recadrées ont nécessairement la même définition. Il est également à noter que, selon l’exemple illustré dans la FIG. 4 , la première image recadrée 41’ couvre une grande partie de la partie droite 41 D . La détection et le recadrage des première et deuxième images 41, 42 est par exemple réalisé selon toute méthode connue de l’homme du métier. Selon un exemple de réalisation particulier, l’étape 32 consiste en le rognage des première et deuxième images en fonction de coordonnées d’au moins un pixel image déterminées par une fonction de transformation appliquée à un pixel de la première image 41, dit premier pixel, une profondeur déterminée étant associée au premier pixel et/ou par une fonction de transformation inverse appliquée à un pixel de la deuxième image 42, dit deuxième pixel, la profondeur déterminée étant associée au deuxième pixel. La fonction de transformation détermine ainsi des coordonnées dans la deuxième image d’un pixel correspondant au premier pixel en fonction des coordonnées du premier pixel dans la première image et de la profondeur associée au premier pixel, ici la profondeur déterminée. De manière similaire, la fonction de transformation inverse détermine des coordonnées dans la première image 41 d’un pixel correspondant au deuxième pixel en fonction des coordonnées du deuxième pixel dans la deuxième image 42 et de la profondeur associée au deuxième pixel, ici aussi la profondeur déterminée. La profondeur déterminée correspond, par exemple, à une profondeur moyenne d’une plage de prédiction de profondeur. Par exemple, si la profondeur des objets de scènes tridimensionnelles observée est comprise entre 2 et 100m, alors la profondeur déterminée a pour valeur 51m. Selon d’autres exemples, la profondeur déterminée correspond à une valeur médiane de profondeurs prédites pour différentes scènes tridimensionnelles observées ou à une valeur moyenne de profondeurs prédites pour le pixel référent lors d’observations ultérieures. La FIG. 4 illustre un exemple de détermination des limites de rognage des première et deuxième images, notamment à travers la définition des abscisses et ordonnées de ces limites. Selon cet exemple illustré dans la FIG. 4 , une abscisse dans la première image 41 d’un premier pixel cible 410a est déterminée par application de la fonction inverse de la fonction de transformation, appelée par la suite fonction de transformation inverse, à un premier pixel référent 420a appartenant à un bord latéral 421v de la deuxième image 42 en fonction de la profondeur déterminée. De manière similaire, une ordonnée dans la deuxième image 42 d’un deuxième pixel cible 420b est déterminée par application de la fonction de transformation à un deuxième pixel référent 410b appartenant à un bord horizontal 411h de la première image 41 en fonction de la profondeur déterminée. La fonction de transformation détermine, par exemple, pour un pixel de la première image 41 auquel est associée une profondeur : • des coordonnées spatiales d’un point intermédiaire dans la scène tridimensionnelle par un premier modèle de reprojection en fonction de coordonnées du pixel dans la première image 41 et de la profondeur associée au pixel, et • des coordonnées d’un pixel dans la deuxième image 42 par un premier modèle de projection en fonction des coordonnées spatiales du point intermédiaire. La fonction de transformation intermédiaire détermine, par exemple, pour un pixel de la deuxième image 42 auquel est associée une profondeur : • des coordonnées spatiales d’un point intermédiaire dans la scène tridimensionnelle par un deuxième modèle de reprojection en fonction de coordonnées du pixel dans la deuxième image 42 et de la profondeur associée au pixel, et • des coordonnées d’un pixel dans la première image 41 par un deuxième modèle de projection en fonction des coordonnées spatiales du point intermédiaire. La fonction de transformation et la fonction de transformation inverse sont, par exemple, définies par des équations mathématiques telles que : et Avec : • les coordonnées d’un pixel dans la première image 41, • les coordonnées d’un pixel dans la deuxième image 42, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de prédiction de direction associé à la caméra 11, • un modèle de prédiction de direction associé à la deuxième 12, • et des matrices comprenant des paramètres extrinsèques, • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la première image 41, et de la profondeur qui lui est associée, ici la profondeur déterminée, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la deuxième image 42, et de la profondeur qui lui est associée, ici la profondeur déterminée. Une méthode d’étalonnage est connue de l’homme du métier, et est par exemple présentée dans le document « Single View Point Omnidirectional Camera Calibration from Planar Grids », rédigé par Christopher Mei et Patrick Rives publié en avril 2007. Ainsi, les paramètres intrinsèques des première et deuxième caméras 11, 12 sont déterminés et peuvent être utilisés pour déterminer les coordonnées d’un pixel d’une image acquise par la première caméra 11 et/ou par la deuxième caméra 12 à partir de la position relative d’un point dans la scène tridimensionnelle par rapport à la position d’observation de la première caméra 11 et/ou de la deuxième caméra 12, le pixel étant associé à ce point. Selon un exemple de réalisation particulier, une correspondance analytique entre un pixel de la première image 41 et un pixel de la deuxième image 42 est déterminée par la fonction suivante : Avec : • une abscisse du pixel de la deuxième image 42, • une ordonnée du pixel de la deuxième image 42, • une abscisse du pixel de la première image 41, • une ordonnée du pixel de la première image 41, • un angle entre un axe optique de la première caméra 11 et un axe optique de la deuxième caméra 12, • une hauteur séparant l’axe optique de la première caméra 11 et l’axe optique de la deuxième caméra 12, • une distance focale associée à la première caméra 11, • une distance focale associée à la deuxième caméra 12, et • une profondeur associée au pixel de la première image 41. Selon cet exemple de réalisation particulier, une abscisse dans la première image 41 d’un premier pixel cible 410a correspondant à un premier pixel référent 420a appartenant à un bord latéral 421v de la deuxième image 42 est déterminée analytiquement, le premier pixel cible 410a étant compris dans un ensemble cible de pixels associé au premier pixel référent 420a. De manière similaire une ordonnée dans la deuxième image 42 d’un deuxième pixel cible 420b correspondant à un deuxième pixel référent 410b appartenant à un bord horizontal 411h de la première image 41 est également déterminée analytiquement, le deuxième pixel cible 420b étant compris dans un ensemble cible de pixels associé au deuxième pixel référent 410b. Ces déterminations analytiques sont fonction d’une profondeur déterminée et de paramètres géométriques, les paramètres géométriques comprenant des paramètres intrinsèques des première et deuxième caméras 11, 12 et des paramètres extrinsèques du système de vision, ces paramètres extrinsèques étant représentatifs des positions relatives des première et deuxième caméras 11, 12. L’exemple de réalisation particulier illustré dans la FIG. 4 correspond à une position relative des première et deuxième caméras 11, 12 spécifique, la première caméra 11 étant positionnée à gauche et en-dessous de la deuxième caméra 12. Le bord latéral 421v de la deuxième image 42 correspond alors au bord gauche de la deuxième image 42 et le bord horizontal 411h de la première image 41 correspond alors au bord supérieur, ou bord haut, de la première image 41. Des coordonnées des premier et deuxième pixels cibles 410a, 420b sont, par exemple, déterminées analytiquement par les fonctions suivantes lorsque les repères associés aux images sont définis de manière à placer l’origine de chaque repère en haut à gauche de chaque image : et Avec : • l’abscisse du premier pixel cible 410a, • l’ordonnée du deuxième pixel cible 420b, • l’abscisse du bord horizontal 411h de la première image 41, • une abscisse d’un centre optique de la première image 41, • une ordonnée d’un centre optique de la première image 41, • une abscisse d’un centre optique de la deuxième image 42, • une ordonnée d’un centre optique de la deuxième image 42, • l’abscisse d’un pixel de la première image 41, • la hauteur séparant l’axe optique de la première caméra 11 et l’axe optique de la deuxième caméra 12, • une distance focale associée à la première caméra 11, • une distance focale associée à la deuxième caméra 12, et • la profondeur déterminée. Selon un autre exemple de réalisation particulier, lorsque la première caméra 11 est à gauche au-dessus de la deuxième caméra 12, le bord latéral 421v de la deuxième image 42 correspondant au bord gauche de la deuxième image et le bord horizontal 411h de la première image 41 correspondant au bord inférieur de la première image. Des coordonnées des premier et deuxième pixels cibles 410a, 420b sont, par exemple, déterminées analytiquement par les fonctions suivantes lorsque les repères associés aux images sont définis de manière à placer l’origine de chaque repère en haut à gauche de chaque image : et Avec : • l’abscisse du premier pixel cible 410a, • l’abscisse du bord horizontal 411h de la première image 41, • une abscisse d’un centre optique de la première image 41, • une ordonnée d’un centre optique de la première image 41, • une abscisse d’un centre optique de la deuxième image 42, • une ordonnée d’un centre optique de la deuxième image 42, • l’abscisse d’un pixel de la première image 41, • la hauteur séparant l’axe optique de la première caméra 11 et l’axe optique de la deuxième caméra 12, • une distance focale associée à la première caméra 11, • une distance focale associée à la deuxième caméra 12, et • la profondeur déterminée. La première image redimensionnée 41’ est générée par rognage de la première image 41 et la deuxième image redimensionnée 42’ est générée par rognage de la deuxième image 42, les rognages étant fonction de l’abscisse du premier pixel cible 410a et de l’ordonnée du deuxième pixel cible 420b, la première image redimensionnée 41’ et la deuxième image redimensionnée 42’ étant de même définition. Les première et deuxième images redimensionnées 41’, 42’ ont ainsi une largeur déterminée à partir de l’abscisse x 410a du premier pixel cible 410a, ainsi la largeur L 411 de la première image redimensionnée 41’ est égale à la largeur L 421 de la deuxième image redimensionnée 42’ et est égale à la différence entre la largeur L 41 de la première image 41, cette dernière étant égale à la largeur L 42 de la deuxième image 42, et l’abscisse x 410a du premier pixel cible 410a. On obtient ainsi : L 41 = L 42 et L 411 = L 421 = L 41 -x 410a . De manière similaire, les première et deuxième images redimensionnées 41’, 42’ ont une hauteur déterminée à partir de l’ordonnée y 420b du deuxième pixel cible 420b, ainsi la hauteur H 411 de la première image redimensionnée 41’ est égale à la hauteur H 421 de la deuxième image redimensionnée 42’ et est égale à la différence entre la hauteur H 41 de la première image 41, cette dernière étant égale à la hauteur H 42 de la deuxième image 42, et l’ordonnée y 420b du deuxième pixel cible 420b. On obtient ainsi : H 41 = H 42 et H 421 = H 411 = H 42 -y 420b . La première image redimensionnée 41’ est générée à partir de la première image 41, des pixels de la première image redimensionnée 41’ correspondant à des pixels de la première image 41 dont : • une abscisse est comprise entre l’abscisse x 410a du premier pixel cible 410a et une abscisse du bord droit 411v de la première image 41, et • une ordonnée est comprise entre l’ordonnée y 411 égale à la hauteur H 411 et une ordonnée du bord supérieur 411h de la première image 41. Les pixels de la première image 41 conservés pour générer la première image redimensionnée 41’ correspondent alors à des objets de la scène tridimensionnelle observables à la fois par la première caméra 11 et par la deuxième caméra 12, c’est-à-dire des objets de la scène tridimensionnelle situés dans le champ de vision commun des première et deuxième caméras 11, 12, le troisième champ d’acquisition 15. En effet, certaines zones de la première image 41 comprennent des pixels correspondant à des objets situés en dehors du champ de vision de la deuxième caméra 12 et n’ont donc pas de pixel correspondant dans la deuxième image 42. Ainsi, la première image redimensionnée 41’ comprend uniquement des pixels ayant chacun un pixel correspondant dans la deuxième image 42 en l’absence d’occlusion. De manière similaire, la deuxième image redimensionnée 42’ est générée à partir de la deuxième image 42, des pixels de la deuxième image redimensionnée 42’ correspondant à des pixels de la deuxième image 42 dont : • une abscisse est comprise entre une abscisse x 421 égale à la largeur L 421 et l’abscisse du bord gauche 421v de la deuxième image 42, et • une ordonnée est comprise entre l’ordonnée y 420b du deuxième pixel cible 420b et l’ordonnée du bord inférieur 421h de la deuxième image 42. Les pixels de la deuxième image 42 conservés pour générer la deuxième image redimensionnée 42’ correspondent alors à des objets de la scène tridimensionnelle observables à la fois par la première caméra 11 et par la deuxième caméra 12, c’est-à-dire des objets de la scène tridimensionnelle situés dans le champ de vision commun des première et deuxième caméras 11, 12, le troisième champ d’acquisition 15. En effet, certaines zones de la deuxième image 42 comprennent des pixels correspondant à des objets situés en dehors du champ de vision de la première caméra 11 et n’ont donc pas de pixel correspondant dans la première image 41. Ainsi, la deuxième image redimensionnée 42’ comprend uniquement des pixels ayant chacun un pixel correspondant dans la première image 41 en l’absence d’occlusion. Le fait d’utiliser une profondeur déterminée et de rogner les première et deuxième images 41, 42 horizontalement et verticalement n’a pas pour but de supprimer chaque pixel d’une image n’ayant pas de pixel correspondant dans l’autre image, mais de conserver une grande partie de pixels correspondant à des objets de la scène tridimensionnelle observés par les deux caméras 11, 12, par exemple les pixels d’une image ayant un pixel correspondant dans l’autre image représentent plus de 90 ou 95% des pixels d’une image redimensionnée. Toute erreur induite par la présence de pixels dans une image sans correspondance dans l’autre image est alors rendue négligeable lors des étapes suivantes. Dans une étape 33, un modèle de prédiction de profondeur associé aux première et deuxième caméras 11, 12, dit modèle de prédiction stéréoscopique, est appris à partir des première et deuxième images recadrées 41’, 42’. Un tel modèle de prédiction stéréoscopique mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif est connu de l’homme du métier et est par exemple présenté dans le document « Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation » rédigé par Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao et Andreas Geiger, publié en juillet 2023. Le modèle de prédiction stéréoscopique est, par exemple, appris dans une autre phase d’apprentissage comprenant les étapes 331, 332, 333 et 334 présentées ci-après en regard de la FIG. 6 . Dans une étape 34, des premières profondeurs associées aux pixels de la première image recadrée 41’ sont prédites à partir des première et deuxième images recadrées 41’, 42’ par le modèle de prédiction stéréoscopique associé à un système de vision comprenant plusieurs caméras et utilisant des images acquises simultanément par ces caméras. Ainsi, les profondeurs sont prédites pour chaque pixel d’une image redimensionnée 41’, 42’, la définition d’une carte de profondeurs est alors égale à la définition de chaque image redimensionnée et évite toute approximation ou interpolation pour déterminer des profondeurs associées à chaque pixel d’une image redimensionnée 41’, 42’, permettant ainsi d’économiser du temps de calcul. La profondeur associée à chaque pixel de la première image redimensionnée 41’ ou à chaque pixel de la deuxième image redimensionnée 42’ est déterminée par comparaison des positions des pixels dans les première et deuxième images redimensionnées 41’, 42’. Dans une étape 35, le modèle de prédiction monoscopique est appris sur une moitié de la première image, la partie droite 41 D selon l’exemple illustre dans la FIG. 4 , par minimisation d’un résultat d’une comparaison des premières profondeurs à des deuxièmes profondeurs associées aux pixels de la première image recadrée 41’. Les deuxièmes profondeurs associées aux pixels de la première image recadrée 41’ sont prédites à partir de la première image recadrée 41’ par le modèle de prédiction monoscopique. Un tel modèle de prédiction monoscopique est connu de l’homme du métier et est, par exemple, présenté dans le document « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation » de Clément Godard, Oisin Mac Aodha, Michael Firman et Gabriel Brostow publié en août 2019. Ce modèle de prédiction monoscopique permet de prédire la profondeur associée à un pixel pour un système de vision monoscopique, c’est-à-dire ne comprenant qu’une caméra, ici la première caméra 11. Selon un exemple de réalisation particulier, le résultat de la comparaison est défini par la fonction suivante : Avec : - une perte de recalage de la première profondeur par rapport à la deuxième profondeur ; - un pixel de la première image recadrée ; - la deuxième profondeur prédite pour le pixel ; et - la première profondeur prédite pour le pixel . Selon un autre exemple de réalisation particulier, le résultat de la comparaison est défini par la fonction suivante : Avec : - une perte de recalage de la première profondeur par rapport à la deuxième profondeur ; - un pixel de la première image recadrée ; - la deuxième profondeur prédite pour le pixel ; et - la première profondeur prédite pour le pixel . L’apprentissage du modèle de prédiction monoscopique consiste en l’ajustement de paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif afin de minimiser l’erreur de recalage précédemment calculée. Il est à noter que l’étape d’apprentissage comprend plusieurs itérations, pour lesquelles des deuxièmes profondeurs sont prédites à chaque itération, les deuxièmes profondeurs étant de plus en plus précises. Le modèle de prédiction monoscopique est alors capable de prédire une profondeur pour tout pixel d’une image acquise par la première caméra 11, notamment de la première image 41, via l'utilisation d’une symétrie. L’axe de symétrie A s dans l’image acquise est l’axe de symétrie de la distorsion dans toute image acquise par la première caméra 11. Selon l’exemple illustré en FIG. 4 , l'entrainement est fait pour la partie droite 41 D de la première image 41. Pendant la prédiction, la partie gauche 41 G de la première image 41 est à retourner par symétrie par rapport à l’axe de symétrie A s et est une donnée d’entrée du modèle de prédiction monoculaire. Après la prédiction, la carte de profondeur résultante est à retourner par symétrie par rapport à l’axe de symétrie A s pour être cohérente avec l'image originale, c’est-à-dire que les profondeurs déterminées pour les pixels de la symétrie de la partie gauche 41 G sont associées aux pixels d’origine de la partie gauche 41 G de la première image 41. La combinaison de la carte de profondeur définie pour la partie droite 41 D et de la carte de profondeur déterminée pour la partie gauche 41 G forme ainsi la carte de profondeur pour l’intégralité de la première image 41. Les étapes de redimensionnement des images reçues permettent notamment d’optimiser les temps de calcul, le procédé d’apprentissage est ainsi plus rapide à mettre en œuvre que d’autres procédés d’apprentissage connus, réduisant notamment le temps de recherche de pixels correspondants et ne nécessitant pas d’étapes d’interpolation de profondeur, les profondeurs étant prédites pour chaque pixel de chacune des images redimensionnées. De plus, l’apprentissage du modèle de prédiction monoscopique est effectué sur une partie d’une image acquise par la première caméra puis étendu, une fois appris, à l’intégralité de l’image acquise par la première caméra. Le procédé d’apprentissage partiel est ainsi plus rapide à mettre en œuvre et permet la supervision par le modèle de prédiction stéréoscopique alors même que les pixels d’une image acquise par la première caméra ne correspondent pas tous à des objets positionnés dans le champ de vision commun aux deux caméras. Selon d’autres variantes, la distorsion dans une image acquise par la première caméra est symétrique par rapport à plusieurs axes, par exemple par rapport à l’axe médian vertical et l’axe médian horizontal d’une telle image. L’apprentissage partiel est alors réalisé sur un quart d’image puis étendu via deux symétries à l’intégralité de cette image, permettant alors de diminuer encore le temps d’apprentissage du modèle de prédiction monoscopique. Ainsi, le modèle de prédiction monoscopique est appris à partir des profondeurs prédites par le modèle de prédiction stéréoscopique. En d’autres termes, le système de vision monoscopique est supervisé par le système de vision stéréoscopique dans les parties d’une image correspondant à des pixels situés dans le champ de vision de plusieurs caméras. Les données annotées, ici les deuxièmes profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision stéréoscopique, sont des données obtenues directement des caméras embarquées par le véhicule. Elles sont alors particulièrement pertinentes car représentatives des différents environnements routiers dans lequel circule le véhicule, les objets des scènes tridimensionnelles parcourues étant représentatifs de véritables objets présents dans ces environnements routiers. A cela il faut ajouter que les données étant acquises par le système de vision embarqué dans le véhicule, ces dernières sont nombreuses et faciles d’obtention. La FIG. 6 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à plusieurs caméras, par exemple du modèle de prédiction stéréoscopique utilisé dans le procédé d’apprentissage de la FIG. 3 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé d’apprentissage 3’ du modèle de prédiction stéréoscopique est notamment effectué à partir de deux images recadrées, par exemple à partir des première et deuxième images recadrées 41’, 42’ précédemment générées et constitue une autre phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes. Dans une étape 331, des profondeurs associées aux pixels de la première image recadrée 41’ sont prédites par le modèle de prédiction stéréoscopique à partir des première et deuxième images recadrées 41’, 42’. Lors d’une première itération, ces profondeurs sont peu fiables, mais deviennent de plus en plus précises après de nouvelles itérations des étapes du procédé d’apprentissage 3’. Dans une étape 332, une troisième image 43 est générée à partir de la première image redimensionnée 41’ par application de la fonction de transformation aux pixels de la première image en fonction des profondeurs associées à ces pixels. La génération d’une image à partir d’une image acquise par une caméra du système de vision et redimensionnée consiste en la reprojection d’un pixel de l’image redimensionnée dans la scène tridimensionnelle sous forme d’un point, puis à projeter ce point dans le plan image d’une autre caméra du système de vision, de manière à obtenir une image correspondant à une vue de la scène tridimensionnelle depuis le point de vue de l’autre caméra. Le plan image d’une caméra correspond à un plan défini dans le référentiel de la caméra, normal à l’axe optique de la caméra et situé à la première distance focale de la caméra. Ainsi, la troisième image 43 générée à partir de la première image redimensionnée 41’ est comparable à la deuxième image redimensionnée 42’. Des objets pouvant masquer d’autres objets de la scène, les images générées ne sont pas identiques à des images acquises. De plus, la prédiction des profondeurs, tout comme les modèles utilisés pour générer les images, ne sont pas exempts d’erreurs. Ainsi, la comparaison d’une image générée à un image acquise et redimensionnée permet d’évaluer la pertinence des différents modèles employés. Dans une étape 333, une erreur de reconstruction est déterminée par comparaison des deuxième image recadrée 42’ et troisième image 43. Selon un premier exemple de réalisation particulier, l’erreur de reconstruction est déterminée à partir d’une première erreur associée aux pixels de la deuxième image recadrée 42’. Chaque première erreur est une erreur photométrique telle que présentée dans le document « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation » et est déterminée par la fonction suivante : Avec : • la première erreur de reconstruction associée à un pixel défini par ses coordonnées dans la deuxième image recadrée 42’, • une valeur du pixel dans la première image recadrée 42’, • une valeur du pixel dans la troisième image 43, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement routier dans lequel circule le véhicule 10. Selon un deuxième exemple de réalisation particulier, l’erreur de reconstruction est déterminée à partir d’une deuxième erreur associée aux pixels de la troisième image 43 déterminée par la fonction suivante : Avec : • une deuxième erreur pour un pixel p de la troisième image 43, • est une profondeur associée à un pixel , • est une matrice de paramètres, • est l’ordre d’un gradient de lissage, • une norme L1 des gradients de profondeur du second ordre est calculée avec =1 , et =2, • et sont les dimensions de la troisième image, • est un hyperparamètre dépendant de l’environnement routier dans lequel circule le véhicule 10, et • est une valeur du pixel dans la troisième image 43. Cette deuxième fonction est généralement utilisée pour traiter la discontinuité à la bordure des objets. L’erreur de reconstruction est ainsi définie, par exemple, à partir des première et deuxième erreurs précédemment définies et est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur de reconstruction, • la première erreur pour un pixel de la deuxième image recadrée 42’, et • la deuxième erreur de reconstruction pour un pixel de la troisième image 43 correspondant au pixel de la deuxième image recadrée 42’. A noter que selon des variantes de réalisation, des facteurs coefficients de pondération sont ajoutés dans la fonction précédente afin de favoriser la première ou la deuxième erreur. Dans une étape 334, le modèle de prédiction de profondeur est appris par minimisation de l’erreur de reconstruction précédemment définie. L’apprentissage du modèle de prédiction stéréoscopique consiste en l’ajustement de paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif afin de minimiser l’erreur de reconstruction précédemment calculée. Il est à noter que l’apprentissage du modèle de prédiction stéréoscopique comprend plusieurs itérations, pour lesquelles des profondeurs sont prédites à chaque itération, les profondeurs étant de plus en plus précises. L’apprentissage prend fin lorsqu’un niveau de précision cible est atteint, par exemple lorsque plus de 95% des profondeurs prédites présentent une erreur inférieure à 25%. Ainsi, le modèle de prédiction stéréoscopique utilisé pour la prédiction de profondeur d’un pixel d’une image acquise par la première caméra 11 ou par la deuxième caméra 12 est fiabilisé grâce à ce procédé d’apprentissage, permettant d’assurer un niveau de fiabilité des données annotées utilisées dans le procédé d’apprentissage 3 du modèle de prédiction monoscopique. De plus, les données permettant cet apprentissage sont obtenues du système de vision stéréoscopique lui-même, elles correspondent alors à des données parfaitement représentatives de l’utilisation du système de vision embarqué sur le véhicule 10. Les étapes de redimensionnement des images reçues et de détermination des ensembles cibles de pixels permettent notamment d’optimiser les temps de calcul, le procédé d’apprentissage est ainsi plus rapide à mettre en œuvre que d’autres procédés d’apprentissage connus, réduisant notamment le temps de recherche de pixels correspondants et ne nécessitant pas d’étapes d’interpolation de profondeur, les profondeurs étant prédites pour chaque pixel de chacune des images redimensionnées. La FIG. 5 illustre schématiquement un dispositif 5 configuré pour l’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule 10 et/ou pour prédire une profondeur associée à un pixel d’une image acquise par le système de vision embarqué dans un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 5 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur associé au système de vision stéréoscopique. Le dispositif 5 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 5 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 5, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 5 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 5 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 50 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 5. Le processeur 50 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 5 comprend en outre au moins une mémoire 51 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 51. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 5 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 5 comprend un bloc 52 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 52 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 5 comprend une interface de communication 53 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 530. L’interface de communication 53 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 530. L’interface de communication 53 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 5 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 540, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 550 et/ou d’autres périphériques 560 via respectivement les interfaces de sortie 54, 55, 56. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 5. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de mesurage d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision 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 5 de la FIG. 5 . Procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une première caméra (11) d’un système de vision comprenant la première et une deuxième caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, ladite profondeur étant déterminée par un modèle de prédiction de profondeur associé à la première caméra (11), appelé modèle de prédiction monoscopique, mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que le modèle de prédiction monoscopique est appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception (31) de données représentatives d’une première image (41) et d’une deuxième image (42) acquises par respectivement la première caméra (11) et la deuxième caméra (12) à un même instant temporel d’acquisition ; - recadrage (32) des première et deuxième images pour générer une première image recadrée (41’) et une deuxième image recadrée (42’), la première image recadrée comprenant des pixels de la première image correspondants à des objets de la scène tridimensionnelle vus à la fois par la première et par la deuxième caméra et la deuxième image recadrée comprenant des pixels de la deuxième image correspondants auxdits objets de la scène tridimensionnelle vus à la fois par la première et par la deuxième caméra, les première et deuxième images recadrées ayant la même définition ; - entraînement (33) d’un modèle de prédiction de profondeur associé aux première et deuxième caméras (11, 12), dit modèle de prédiction stéréoscopique, à partir des première et deuxième images recadrées (41’, 42’) ; - prédiction (34) de premières profondeurs associées aux pixels de la première image recadrée à partir des première et deuxième images recadrées par le modèle de prédiction stéréoscopique ; et - apprentissage (35) du modèle de prédiction monoscopique sur une partie de la première image (41) par minimisation d’un résultat d’une comparaison des premières profondeurs à des deuxièmes profondeurs prédites par le modèle de prédiction monoscopique à partir de la première image recadrée (41’) et associées aux pixels de la première image recadrée (41’) . Procédé selon la revendication 1, pour lequel ledit apprentissage (35) est obtenu par minimisation de la fonction suivante représentative d’une erreur de recalage : Avec : - une perte de recalage de la première profondeur par rapport à la deuxième profondeur ; - un pixel de la première image recadrée ; - la deuxième profondeur prédite pour le pixel ; et - la première profondeur prédite pour le pixel . Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel la première image (41) comprend une distorsion symétrique par rapport à un axe médian vertical, la partie de la première image (41) étant alors une moitié de la première image (41) et ladite extension symétrique étant réalisée par rapport audit axe médian vertical de la première image (41). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel l’étape d’apprentissage (33) du modèle de prédiction stéréoscopique comprend en outre les étapes de : - prédiction (331) de profondeurs associées aux pixels de la première image recadrée par le modèle de prédiction stéréoscopique à partir des première et deuxième images recadrées ; - génération (332) d’une troisième image (43) à partir de la première image recadrée (41’) et des premières profondeurs ; - détermination (333) d’une erreur de reconstruction par comparaison des deuxième image recadrée (42’) et troisième image (43) ; et - apprentissage (334) du modèle de prédiction stéréoscopique par minimisation de l’erreur de reconstruction. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel le recadrage (32) des première et deuxième images comprend un rognage des première et deuxième images en fonction de coordonnées d’au moins un pixel image déterminées par une fonction de transformation appliquée à un pixel de la première image (41), dit premier pixel, une profondeur déterminée étant associée au premier pixel et/ou par une fonction de transformation inverse appliquée à un pixel de la deuxième image (42), dit deuxième pixel, la profondeur déterminée étant associée au deuxième pixel, la fonction de transformation déterminant des coordonnées dans la deuxième image d’un pixel correspondant au premier pixel en fonction des coordonnées du premier pixel dans la première image et de la profondeur associée au premier pixel, et la fonction de transformation inverse déterminant des coordonnées dans la première image d’un pixel correspondant au deuxième pixel en fonction des coordonnées du deuxième pixel dans la deuxième image et de la profondeur associée au deuxième pixel. Procédé selon la revendication 4 ou 5, pour lequel la fonction de transformation et la fonction de transformation inverse sont définies par des équations mathématiques. 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 (5) de détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule (10), ledit dispositif (5) comprenant une mémoire (51) associée à au moins un processeur (50) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 8.