Brevet FR3159463A1 — publié le 20250822

Procédé ou dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision comprenant plusieurs caméras. En effet, le modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage comprenant la génération d’images (35) à partir d’images acquises par le système de vision, à partir de directions et de profondeurs déterminées (33, 34) pour des pixels des images reçues et à partir de paramètres extrinsèques du système de vision, permettant de déterminer une première et deuxième erreurs par comparaison de pixels des images acquises et des images générées et un masque d’invisibilité (36) ainsi. Le modèle de prédiction de profondeur est appris (37) par minimisation d’une erreur déterminée à partir des première et deuxième erreurs associées à des pixels non compris dans le masque d’invisibilité. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule 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. Afin d’avoir un vision étendue de l’environnement du véhicule, c’est-à-dire d’une scène tridimensionnelle se déroulant autour du véhicule, une caméra grand angle, c’est-à-dire une caméra disposant d’un large champ de vision est préconisée. En effet, l’utilisation d’une caméra grand angle présente de nombreux avantages par rapport à des caméras « standard » : • un champ de vision plus large permettant de capturer une plus grande partie de la scène, ce qui est particulièrement important dans le contexte de la conduite automobile, où il est essentiel de surveiller l'environnement aussi bien sur les côtés qu’à l'avant du véhicule par exemple, • une plus grande efficacité pour percevoir des environnements complexes, tels que les intersections, les virages serrés, les places de stationnement, etc., en minimisant les angles morts et en fournissant une vue plus complète des situations de conduite, et • une sécurité accrue en détectant plus facilement des obstacles, d’autres véhicules, des piétons et des cyclistes dans les zones adjacentes au véhicule. Bien que les caméras grand angle offrent de nombreux avantages, elles peuvent également introduire des distorsions dans les images capturées, et ces distorsions peuvent entraîner certains problèmes tels que : • la déformation des lignes droites, par exemple en barillet ou en coussinet, provoquant une courbure des lignes droites dans une image acquise par la caméra grand angle, rendant difficile l'estimation des distances réelles entre les objets, en particulier vers les bords de l'image, • l’étirement des objets ou leur compression, en particulier vers les bords de l'image, modifiant la taille apparente des objets, ce qui peut être problématique lors de l'évaluation de la distance ou de la taille réelle des objets, • la modification des proportions des objets, les rendant plus grands ou plus petits que leur taille réelle et plus complexes à identifier, et • la difficulté de rectification ou correction de la distorsion dans le post-traitement pouvant être complexe et pouvant entraîner une perte d'information. Ainsi, le traitement d’une image acquise par une caméra grand angle requiert un traitement particulier notamment à cause de la forte distorsion présente dans l’image. La détermination d’une distance séparant le véhicule embarquant la caméra d’un objet de la scène n’est alors pas réalisable avec les méthodes couramment utilisées pour les caméras standard utilisées dans certains systèmes de vision. De plus, des images acquises à un même instant temporel par un système de vision stéréoscopique, c’est à dire un système de vision comprenant plusieurs caméras faisant l’acquisition d’images d’une même scène tridimensionnelle, comprennent parfois des zones occluses, c’est à dire des zones visibles dans une image acquise par une caméra ayant des pixels associés à un objet de la scène tridimensionnelle non visible sur une image acquise par une autre caméra du système de vision stéréoscopique. La prédiction d’une profondeur associée à un pixel correspondant à un objet de la scène tridimensionnelle non visible par l’ensemble des caméras du système de vision stéréoscopique est complexe et est source d’erreur de prédiction. 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 associé à ce système de vision stéréoscopique. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière, notamment par l’amélioration de la sûreté de fonctionnement des système ADAS alimentés par des données obtenues d’une caméra grand angle. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, le système de vision comprenant une première caméra et une deuxième caméra disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que le modèle de prédiction de profondeur 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 ; - détermination d’une première carte de caractéristiques associée à la première image et d’une deuxième carte de caractéristiques associée à la deuxième image par un extracteur de caractéristiques ; - détermination de directions associées à des pixels d’un premier ensemble de pixels de la première image, dits premiers pixels, et de directions associées à des pixels d’un premier ensemble de pixels de la deuxième image, dits deuxièmes pixels, par un modèle de prédiction de direction à partir respectivement de la première image et de la deuxième image ; - détermination de profondeurs associées aux premiers pixels et aux deuxièmes pixels par ledit modèle de prédiction de profondeur à partir respectivement de la première image et de la deuxième image ; - génération d’une troisième image à partir de la première image, des directions et profondeurs associées aux premiers pixels, de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique et du modèle de prédiction de direction et génération d’une quatrième image à partir de la deuxième image et des directions et profondeurs associées aux deuxièmes pixels, de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique et du modèle de prédiction de direction ; - détermination d’une première erreur associée à chaque premier pixel par comparaison de pixels des première et quatrième images et d’une deuxième erreur associée à chaque deuxième pixel par comparaison de pixels des deuxième et troisième images ; - détermination d’un masque d’invisibilité à partir de premières coordonnées d’un deuxième ensemble de pixels de la première image associés à au moins un objet de la scène tridimensionnelle non visible dans la deuxième image et à partir de deuxièmes coordonnées d’un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image associés à au moins un objet de la scène tridimensionnelle non visible dans la première image, une valeur nulle étant assignée à chaque première erreur et chaque deuxième erreur associées à un pixel compris dans le masque d’invisibilité ; - apprentissage du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir des premières et deuxièmes erreurs, une première erreur et une deuxième erreur associées à un pixel compris dans le masque d’invisibilité étant nulle. Un tel modèle de prédiction de profondeur permet ainsi de prédire avec précision la profondeur d’un pixel d’une image acquise par l’une des caméras du système de vision stéréoscopique, c’est-à-dire la distance séparant le véhicule embarquant la caméra d’un objet physique de la scène tridimensionnelle associé à ce pixel. Selon une variante du procédé, les première et deuxième erreurs sont des erreurs photométriques déterminées par la fonction suivante : Avec : • la première erreur de reconstruction notée , respectivement la deuxième erreur de reconstruction notée , étant un pixel défini par ses coordonnées dans une image, • une valeur du pixel non compris dans le masque d’invisibilité dans la première image, respectivement deuxième image, • une valeur du pixel non compris dans le masque d’invisibilité dans la quatrième image, respectivement troisième image, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Selon encore une variante du procédé, l’erreur de perte est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur de perte, • la première erreur de reconstruction pour un pixel de la première image, et • la deuxième erreur de reconstruction pour un pixel de la deuxième image correspondant au pixel de la première image. Selon une variante supplémentaire, les troisième et quatrième images sont générées à l’aide de la fonction suivante : Avec : • un pixel d’une image générée correspondant à la troisième image, respectivement à la quatrième image, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de prédiction de direction associé à la deuxième caméra, respectivement à la première caméra, • un modèle de prédiction de direction associé à la première caméra, respectivement à la deuxième caméra, • une matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique, • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de sa profondeur, et • est une profondeur d’un pixel de la première image, respectivement de la deuxième image, déterminée par le réseau de neurones convolutif. Selon une autre variante du procédé, le masque d’invisibilité comprend des coordonnées comprises dans les premières coordonnées et dans les deuxièmes coordonnées. Selon encore une autre variante du procédé, au moins l’une des caméras du système de vision stéréoscopique est une caméra grand angle. Selon une variante supplémentaire du procédé, un champ de vision de la première caméra couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la deuxième caméra et un champ de vision de la deuxième caméra couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la première caméra. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 5 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur utilisé dans le procédé de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre schématiquement un masque d’invisibilité déterminé à partir d’images reçues 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 par un réseau de neurones 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. 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 5. 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 mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision comprenant plusieurs caméras. En effet, le modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage comprenant la génération d’images à partir d’images acquises par le système de vision, à partir de directions et de profondeurs déterminées pour des pixels des images reçues et à partir de paramètres extrinsèques du système de vision, permettant alors de déterminer un masque d’invisibilité ainsi qu’une première et deuxième erreurs par comparaison de pixels des images acquises et des images générées. Le modèle de prédiction de profondeur est appris par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir des première et deuxième erreurs associées à des pixels non compris dans le masque d’invisibilité. 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. 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. 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. 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). 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, 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 grand angle, 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 grand angle 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 grand angle 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. Selon un exemple de réalisation particulier, une image acquise par la première caméra 11 et/ou une image acquise 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. 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. 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 modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans le véhicule 10 de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé 2 est par exemple mis en œuvre par un dispositif du système de vision embarqué dans le véhicule 10 ou par le dispositif 5 de la FIG. 5 . Dans une étape 21, des données représentatives d’une image acquise par la première caméra 11 et d’une image acquise par la deuxième caméra 12 sont reçues. Dans une étape 22, des profondeurs associées à un ensemble de pixels d’une des images reçues sont déterminées par le modèle de prédiction de profondeur à partir des deux images reçues. Chaque profondeur déterminée correspond alors à une distance séparant le véhicule 10 ou une partie du véhicule 10 d’un objet de la scène tridimensionnelle auquel est associé un pixel, la détermination d’une profondeur d’un pixel correspondant alors à un mesurage d’une distance séparant un objet du véhicule embarquant le système de vision. Si l’ADAS utilise ces profondeurs ou distances comme données d’entrée pour déterminer la distance entre une partie du véhicule 10, par exemple le pare-chocs avant, et un autre usager présent sur la route, l’ADAS est alors en mesure de déterminer précisément cette distance. Par exemple, si l’ADAS a pour fonction d’agir sur un système de freinage du véhicule 10 en cas de risque de collision avec un autre usager de la route et que la distance séparant le véhicule 10 de ce même usager de la route diminue fortement, alors l’ADAS est en mesure de détecter ce rapprochement soudain et d’agir sur le système de freinage du véhicule 10 pour éviter un éventuel accident. La FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeurs utilisé dans un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image, par exemple dans le procédé 2 de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé d’apprentissage 3 est par exemple mis en œuvre par le dispositif embarqué dans le véhicule 10 mettant en œuvre le procédé de détermination d’une profondeur 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. Dans une étape 32, une première carte de caractéristiques associée à la première image 41 et une deuxième carte de caractéristiques associée à la deuxième image 42 sont déterminées par un extracteur de caractéristiques. Un tel extracteur de caractéristiques (en anglais « feature extractor ») 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. De telles caractéristiques sont par exemple représentatives d’informations relatives à une forme d’un objet dans une image et/ou une texture d’un ensemble de pixels d’une image et/ou une couleur d’un ensemble de pixels d’une image. Dans une étape 33, des directions associées à des pixels d’un premier ensemble de pixels de la première image, dits premiers pixels, et des directions associées à des pixels d’un premier ensemble de pixels de la deuxième image, dits deuxièmes pixels, sont déterminées par un modèle de prédiction de direction à partir respectivement de la première image et de la deuxième image. Un tel modèle de prédiction de direction est connu de l’homme du métier, il est notamment présenté dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion » rédigé par Igor Vasiljevic, Vitor Guizilini, Rares Ambrus, Sudeep Pillai, Wolfram Burgard, Greg Shakhnarovich et Adrien Gaidon, publié en aout 2020. Dans une étape 34, des profondeurs associées aux premiers pixels et aux deuxièmes pixels sont déterminées par le modèle de prédiction de profondeur à partir respectivement de la première image et de la deuxième image. Un tel modèle de prédiction de profondeur, 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 » Dans une étape 35, une troisième image est générée à partir : • de la première image, • des directions et profondeurs associées aux premiers pixels, • de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique, et • du modèle de prédiction de direction. De manière similaire, une quatrième image est générée à partir : • de la deuxième image, • des directions et profondeurs associées aux deuxièmes pixels, • de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique, et • du modèle de prédiction de direction. La génération d’une image à partir d’une image acquise par une caméra du système de vision consiste en la reprojection d’un pixel de l’image acquise 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 générée à partir de la première image est comparable à la deuxième image. De manière similaire, la quatrième image générée à partir de la deuxième image est comparable à la première image. Les champs de vision des caméras n’étant pas confondus et 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 permet d’évaluer la pertinence des différents modèles employés. Selon un exemple de réalisation particulier, les troisième et quatrième images sont générées à l’aide de la fonction suivante : Avec : • un pixel d’une image générée correspondant à la troisième image, respectivement à la quatrième image, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de prédiction de direction associé à la deuxième caméra 12, respectivement à la première caméra 11, • un modèle de prédiction de direction associé à la première caméra 11, respectivement à la deuxième caméra 12, • une matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique, • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de sa profondeur, et • est une profondeur d’un pixel de la première image, respectivement de la deuxième image, déterminée par le réseau de neurones convolutif. A noter que la matrice extrinsèque n’est pas la même pour la génération des deux images, en effet, une première matrice extrinsèque permet de passer d’un référentiel associé à la première caméra 11 à un référentiel associé à la deuxième caméra 12 lors de la génération de la troisième image, tandis qu’une deuxième matrice extrinsèque permet de passer d’un référentiel associé à la deuxième caméra 12 à un référentiel associé à la première caméra 11 lors de la génération de la quatrième image. Les projections et reprojections sont des fonctions inverses obtenues à partir du modèle de prédiction de direction et sont fonction d’une profondeur, un tel modèle de projection est notamment présenté dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion ». Dans une étape 36, une première erreur associée à chaque premier pixel est déterminée par comparaison de pixels des première et quatrième images et une deuxième erreur associée à chaque deuxième pixel est déterminée par comparaison de pixels des deuxième et troisième images ; Selon un premier exemple de réalisation particulier, les première et deuxième erreurs sont des erreurs photométriques (en anglais « photometric error ») telles que présentées 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 et sont déterminées par la fonction suivante : Avec : • la première erreur de reconstruction notée , respectivement la deuxième erreur de reconstruction notée , étant un pixel défini par ses coordonnées dans une image, • une valeur du pixel non compris dans le masque d’invisibilité dans la première image, respectivement deuxième image, • une valeur du pixel non compris dans le masque d’invisibilité dans la quatrième image, respectivement troisième image, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Selon un deuxième exemple de réalisation particulier, les premières et deuxièmes erreurs comprennent une détermination d’une erreur de reconstruction d’une image générée déterminée, en outre, par la fonction suivante : Avec : • une première erreur pour un pixel p de la troisième image, respectivement une deuxième erreur pour un pixel p de la quatrième image , • est une profondeur d’un pixel obtenue de la première carte de profondeur, respectivement obtenue de la deuxième carte de profondeur ; • 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, respectivement quatrième image ; • est un hyperparamètre dépendant de l’environnement ; et • est une valeur du pixel dans la troisième image, respectivement quatrième image. Cette deuxième fonction est généralement utilisée pour traiter la discontinuité à la bordure des objets (en anglais « edge aware smoothness »). L’erreur de reconstruction est ainsi définie, par exemple, à partir des erreurs photométriques et erreurs de reconstruction précédemment définies. Dans une étape 37, un masque d’invisibilité est déterminé à partir de premières coordonnées d’un deuxième ensemble de pixels de la première image associés à au moins un objet de la scène tridimensionnelle non visible dans la deuxième image et à partir de deuxièmes coordonnées d’un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image associés à au moins un objet de la scène tridimensionnelle non visible dans la première image. Selon un exemple de réalisation particulier, le masque d’invisibilité est déterminé à l’aide d’un algorithme connu de l’homme du métier, par exemple la fonction torch.nn.functional.grid_sample(), utilisée en codage python permet d’obtenir le masque d’invisibilité à partir d’une image acquise par une caméra et de profondeurs et de directions associées à des pixels de l’image. Une telle fonction modifie un pixel en fonction de sa présence potentielle dans une image acquise par une autre caméra, lui associant par exemple une valeur RGB nulle équivalente à un pixel de couleur noire lorsqu’il n’a pas d’image dans l’autre image, l’autre image correspondant à une image générée précédemment. En effet, un pixel de l’image acquise par une caméra peut être associé à un objet situé en dehors du champ de vision de l’autre caméra. La FIG. 4 illustre schématiquement un masque d’invisibilité déterminé à partir d’images reçues durant le procédé d’apprentissage, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. La FIG. 4 représente ainsi la première image 41 et la deuxième image 42. Un ensemble 410 de pixels de la première image 41 sont associés à au moins un objet de la scène tridimensionnelle non visibles par la deuxième caméra 12 tandis qu’un ensemble 420 de pixels de la deuxième image 45 sont associés à au moins un objet de la scène tridimensionnelle non visible dans la première image 420. L’exemple illustré dans la FIG. 4 correspond à une première caméra 11 positionnée à gauche et plus bas que la deuxième caméra 12, correspondant par exemple à une première caméra 11 placée dans un rétroviseur gauche du véhicule 10 et à une deuxième caméra 12 placée en haut au centre du pare-brise du véhicule 10. L’ensemble 410 de pixels de la première image 41 comprend ainsi des pixels situés dans une partie gauche et dans une partie basse de la première image 41, tandis que l’ensemble 420 de pixels de la deuxième image 42 comprend des pixels situés dans une partie droite et dans une partie haute de la deuxième image 42. Selon un exemple de réalisation particulier, le masque de visibilité 43 correspond aux pixels compris à la fois dans l’ensemble 410 de pixels de la première image 41 et dans l’ensemble 420 de pixels de la deuxième image 42 lorsque celles-ci sont superposées. Ainsi, le masque d’invisibilité 43 comprend une première zone 431 et une deuxième zone 432, correspondant dans cet exemple, aux coins supérieur gauche et inférieur droit des images auxquelles le masque d’invisibilité est appliqué. En d’autres termes, le masque d’invisibilité 43 correspond à l’intersection de l’ensemble 410 de pixels de la première image 41 et de l’ensemble 420 de pixels de la deuxième image 42. Selon cet exemple de réalisation particulier, le masque d’invisibilité comprend des coordonnées comprises dans les premières coordonnées et dans les deuxièmes coordonnées. Une valeur nulle est alors assignée à chaque première erreur et chaque deuxième erreur associée à un pixel compris dans le masque d’invisibilité. Dans une étape 38, le modèle de prédiction de profondeur est appris par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir des premières et deuxièmes erreurs, une première erreur et une deuxième erreur associées à un pixel compris dans le masque d’invisibilité étant nulle. Selon un exemple de réalisation particulier, l’erreur de perte est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur de perte, • la première erreur de reconstruction pour un pixel de la première image, et • la deuxième erreur de reconstruction pour un pixel de la deuxième image correspondant au pixel de la première image. Il est à noter que = = 0 lorsque est compris dans le masque d’invisibilité. L’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur consiste en l’ajustement de paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif afin de minimiser l’erreur de perte précédemment calculée. Ainsi, le modèle de prédiction de profondeur 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. 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. La FIG. 5 illustre schématiquement un dispositif 5 configuré pour la détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 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 faisant l’acquisition d’images à forte distorsion, 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 par un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision embarqué dans un véhicule (10), le système de vision comprenant une première caméra (11) et une deuxième caméra (12) disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que le modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception (31) de données représentatives d’une première image et d’une deuxième image acquises par respectivement la première caméra (11) et la deuxième caméra (12) à un même instant temporel d’acquisition ; - détermination (32) d’une première carte de caractéristiques associée à la première image et d’une deuxième carte de caractéristiques associée à la deuxième image par un extracteur de caractéristiques ; - détermination (33) de directions associées à des pixels d’un premier ensemble de pixels de la première image, dits premiers pixels, et de directions associées à des pixels d’un premier ensemble de pixels de la deuxième image, dits deuxièmes pixels, par un modèle de prédiction de direction à partir respectivement de la première image et de la deuxième image ; - détermination (34) de profondeurs associées aux premiers pixels et aux deuxièmes pixels par ledit modèle de prédiction de profondeur à partir respectivement de la première image et de la deuxième image ; - génération (35) d’une troisième image à partir de la première image, des directions et profondeurs associées aux premiers pixels, de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique et du modèle de prédiction de direction et génération d’une quatrième image à partir de la deuxième image, des directions et profondeurs associées aux deuxièmes pixels, des paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique et du modèle de prédiction de direction ; - détermination (36) d’une première erreur associée à chaque premier pixel par comparaison de pixels des première et quatrième images et d’une deuxième erreur associée à chaque deuxième pixel par comparaison de pixels des deuxième et troisième images ; - détermination (37) d’un masque d’invisibilité à partir de premières coordonnées d’un deuxième ensemble de pixels de la première image associés à au moins un objet de la scène tridimensionnelle non visible dans la deuxième image (410) et à partir de deuxièmes coordonnées d’un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image associés à au moins un objet de la scène tridimensionnelle non visible dans la première image (420), une valeur nulle étant assignée à chaque première erreur et chaque deuxième erreur associées à un pixel compris dans le masque d’invisibilité ; et - apprentissage (38) du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir des premières et deuxièmes erreurs. Procédé selon la revendication 1, pour lequel les première et deuxième erreurs sont des erreurs photométriques déterminées par la fonction suivante : Avec : • la première erreur de reconstruction notée , respectivement la deuxième erreur de reconstruction notée , étant un pixel défini par ses coordonnées dans une image, • une valeur du pixel non compris dans le masque d’invisibilité dans la première image, respectivement deuxième image, • une valeur du pixel non compris dans le masque d’invisibilité dans la quatrième image, respectivement troisième image, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel l’erreur de perte est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur de perte, • la première erreur de reconstruction pour un pixel de la première image, et • la deuxième erreur de reconstruction pour un pixel de la deuxième image correspondant au pixel de la première image. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel les troisième et quatrième images sont générées à l’aide de la fonction suivante : Avec : • un pixel d’une image générée correspondant à la troisième image, respectivement la quatrième image, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de prédiction de direction associé à la deuxième caméra (12), respectivement à la première caméra (11), • un modèle de prédiction de direction associé à la première caméra (11), respectivement à la deuxième caméra (12), • une matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique, • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de sa profondeur, et • est une profondeur d’un pixel de la première image, respectivement de la deuxième image, déterminée par le réseau de neurones convolutif. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel le masque d’invisibilité comprend des coordonnées comprises dans les premières coordonnées et dans les deuxièmes coordonnées. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel au moins l’une des caméras (11, 12) du système de vision stéréoscopique est une caméra grand angle. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel 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). 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 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (5) selon la revendication 9.