Brevet FR3158381A1 — publié le 20250718

Procédé ou 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 comprenant une caméra. En effet, le réseau de neurones est appris dans une phase d’apprentissage comprenant la réception (31, 32) d’une première et d’une deuxième images représentatives d’une scène tridimensionnelle observée depuis deux positions d’observation par minimisation (37) d’une erreur de génération d’une troisième image, l’erreur étant obtenue par comparaison de la troisième image à la deuxième image, la troisième image étant générée (36) à partir de pixels de la première image projetés successivement dans la scène tridimensionnelle (35) puis dans la troisième image à l’aide d’un modèle analytique de projection associé à la caméra, à partir de profondeurs et directions prédites (34) pour les pixels de la première image et d’un déplacement (33) entre les deux positions d’observation. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et 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 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 dits monoscopiques ou stéréoscopiques. De plus, la qualité des données émises par un système de vision, c’est-à-dire la précision du positionnement des objets de la scène tridimensionnelle, a un impact direct sur le bon fonctionnement des systèmes d’aides à la conduite utilisant ces données. Il est alors important de maîtriser la précision d’un modèle de prédiction de distance et de position d’un objet de la scène. 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 réseau de neurones associé à ce système de vision. 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 réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, caractérisé en ce que le réseau de neurones est appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception d’un ensemble de pixels d’une première image représentatif d’un ensemble de points d’une scène tridimensionnelle observée depuis une première position d’observation ; - réception d’un ensemble de pixels d’une deuxième image représentatif d’un ensemble de points de la scène tridimensionnelle observée depuis une deuxième position d’observation ; - détermination d’un déplacement entre la première position d’observation et la deuxième position d’observation par un modèle de prédiction de déplacement à partir des ensembles de pixels des première et deuxième images ; - détermination d’une profondeur et d’une direction associées à chaque pixel de l’ensemble de pixels de la deuxième image par un modèle de prédiction de profondeur et de direction comprenant le réseau de neurones ; - détermination d’un ensemble de positions de points de la scène tridimensionnelle, chaque position de point de l’ensemble de positions de points étant déterminée à partir d’une profondeur et d’une direction associées à un pixel de l’ensemble de pixels de la première image ; - génération d’un ensemble de pixels d’une troisième image, chaque pixel de l’ensemble de pixels de la troisième image correspondant à une projection d’une position d’un point de l’ensemble de positions de points vers la deuxième position d’observation à partir d’un modèle analytique de projection associé à une caméra du système de vision, du déplacement déterminé et d’informations colorimétriques de l’ensemble des pixels de la première image ; et - apprentissage du réseau de neurones par minimisation d’une erreur déterminée par comparaison de l’ensemble des pixels de la deuxième image à l’ensemble des pixels de la troisième image. Un tel réseau de neurone permet ainsi de prédire avec précision la profondeur d’un pixel d’une image acquise par la caméra, 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 images sont acquises par la caméra à deux instants temporels distincts. Selon encore une variante du procédé, le modèle de prédiction de déplacement comprend un autre réseau de neurones appris par minimisation de l’erreur. Selon une variante supplémentaire du procédé, une autre phase d’apprentissage du réseau de neurones comprend les étapes suivantes : - réception d’un ensemble de pixels projetés et de données annotées associées à chaque pixel de l’autre ensemble de pixels, chaque pixel projeté étant une image d’un point virtuel d’une scène tridimensionnelle virtuelle projeté vers une troisième position d’observation à partir du modèle analytique de projection associé à la caméra, et les données annotées associées au pixel projeté étant représentatives de coordonnées du point virtuel dans la scène tridimensionnelle virtuelle dont le pixel projeté est l’image ; - détermination d’une profondeur et d’une direction associées à chaque pixel projeté par le modèle de prédiction de profondeur et de direction ; - détermination, pour chaque pixel projeté, d’une position d’un point reprojeté de la scène tridimensionnelle virtuelle associé au pixel projeté à partir d’une profondeur et d’une direction associées au pixel projeté ; - apprentissage du réseau de neurones par minimisation d’une autre erreur déterminée par comparaison, pour chaque pixel projeté, de la position d’un point reprojeté associé au pixel projeté aux données annotées associées au pixel projeté. Selon une autre variante du procédé, l’autre erreur est déterminée à partir de distances euclidiennes séparant, pour chaque pixel projeté, la position du point reprojeté associé au pixel projeté à la position d’un point virtuel dont le pixel projeté est l’image. Selon encore une autre variante du procédé, le modèle analytique de projection associé à la caméra est déterminé par étalonnage de la caméra à l’aide d’une mire. Selon une variante supplémentaire du procédé, la caméra est une caméra grand angle. 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 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 ; FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un premier procédé d’apprentissage du réseau de neurones utilisé dans le procédé de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un deuxième procédé d’apprentissage du réseau de neurones utilisé dans le procédé de la FIG. 2 , 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 réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans un véhicule est par exemple mis en œuvre par un calculateur du système embarqué du véhicule contrôlant ce système de vision. Le système de vision comprend au moins une caméra disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue déterminé. A cet effet, le procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image comprend un modèle de prédiction de profondeur et de direction comprenant un réseau de neurones associé au système de vision embarqué dans le véhicule. Ce réseau de neurones est appris dans une phase d’apprentissage comprenant la réception de données représentatives d’ensembles de pixels d’une première et d’une deuxième images représentatives d’une scène tridimensionnelle observée depuis deux positions d’observation, l’apprentissage du réseau de neurones étant obtenu par minimisation d’une erreur de génération d’une troisième image, l’erreur étant obtenue par comparaison de pixels de la troisième image à des pixels de la deuxième image, la troisième image étant générée à partir de pixels de la première image reprojetés dans la scène tridimensionnelle puis projetés dans la troisième image. La reprojection dans la scène tridimensionnelle est effectuée à partir de profondeurs et directions prédites pour des pixels de la première image et la projection dans la troisième image est effectuée à partir d’un déplacement déterminé entre les deux positions d’observation et à partir d’un modèle analytique de projection associé à la caméra du système de vision. Le réseau de neurones permettant de déterminer une profondeur d’un pixel dans une image est alors appris, la fiabilité et la précision des profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur et de direction mettant en œuvre ce réseau de neurones sont alors améliorées. Un système d’aide à la conduite ou ADAS recevant des données représentatives de profondeurs déterminées précédemment gagne alors en précision et en fiabilité. 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 une caméra 11 embarquée, configurée pour acquérir des images d’une scène tridimensionnelle se déroulant dans l’environnement du véhicule 10 depuis une position d’observation courante. La caméra 11 forme un système de vision monoscopique si elle est utilisée seule comme illustré dans la FIG. 1 . La présente invention ne se limite cependant pas à un système de vision monoscopique comprenant une unique caméra mais s’étend à tout système de vision comprenant au moins une caméra, par exemple 1, 2, 3 ou 5 caméras. La caméra 11 dispose de paramètres intrinsèques, notamment : - une distance focale, - des distorsions qui sont dues aux imperfections du système optique de la caméra 11, - une direction de l’axe optique de la caméra 11, et - une résolution. Les paramètres intrinsèques caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, par la suite appelé « point », ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la caméra 11 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la caméra 11. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la caméra. Les distorsions, qui sont dues aux imperfections du système optique telles que des défauts de forme et de positionnement des lentilles des caméras, vont dévier les faisceaux lumineux et donc induire un écart de positionnement pour le point projeté par rapport à un modèle idéal. Il est possible alors de compléter le modèle de caméra en y introduisant les trois distorsions qui génèrent le plus d’effets, à savoir les distorsions radiales, de décentrage et prismatiques, induites par des défauts de courbure, de parallélisme des lentilles et de coaxialité des axes optiques. Dans cet exemple, les caméras sont supposées parfaites, c’est-à-dire que les distorsions ne sont pas prises en compte, que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image ou au moment de la calibration. La caméra 11 est disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue défini, le point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10 comme illustré dans la FIG. 1 . La caméra 11 fait par exemple l’acquisition d’images d’une scène tridimensionnelle se situant devant le véhicule 10, la première caméra 11 couvrant un champ d’acquisition 12. Un objet 13 est placé dans le champ d’acquisition 12 de la caméra 11, définissant un champ d’occlusion 14 pour le système de vision, un objet présent dans le champ d’occlusion 14 n’étant pas observable par la caméra 11 depuis sa position d’observation courante. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment, l’invention ne se limitant pas à l’observation d’une scène tridimensionnelle se déroulant devant le véhicule 10 embarquant la caméra 11. Selon un exemple de réalisation particulier, la caméra 11 est de type « grand angle », une caméra grand angle étant par exemple équipée d’un objectif conçu pour faire l’acquisition d’une image représentative d’une scène tridimensionnelle perçue selon un champ de vision plus large que celui d'une caméra standard, aussi appelé parfois objectif panoramique. En d'autres termes, un objectif grand angle permet de saisir une plus grande portion de la scène tridimensionnelle se déroulant devant ou autour de la caméra, ce qui est particulièrement utile dans des situations où il est nécessaire d'inclure davantage d'éléments dans le cadre de l’image acquise par cette caméra. L’angle α du champ de vision de la caméra 11 est par exemple égal à 120°, 145°, 180° ou 360°, alors qu’une caméra standard propose, par exemple, un champ de vision ouvert suivant un angle de 45° ou moins. Une telle caméra 11 correspond par exemple à une caméra équipée de miroirs ou encore à une caméra « fisheye » (en français « œil de poisson »). Les objectifs grand angle ont une distance focale plus courte par rapport aux objectifs standard, ce qui les rend adaptés pour faire l’acquisition d’images de paysages, d'architectures, de croisements de routes ou de tout autre sujet nécessitant une perspective étendue. Les caméras grand angle sont, par exemple, utilisées pour capturer des images immersives et dynamiques avec une profondeur de champ étendue. Une image acquise par la caméra 11 à un instant temporel d’acquisition se présente sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans l’image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de 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 11. En effet, un pixel de l’image acquise est la plus petite unité visible et correspond à un point lumineux résultant de l'émission ou de la réflexion de la lumière par un objet physique présent dans la scène tridimensionnelle. Lorsque la lumière frappe cet objet, des photons sont émis ou réfléchis, captés par un capteur photosensible de la caméra 11 après passage à travers son objectif. Ce capteur divise la scène tridimensionnelle en une grille de pixels. Chaque pixel enregistre l'intensité lumineuse à un emplacement spécifique, capturant ainsi des détails visuels. La combinaison de millions de pixels crée une image représentant fidèlement l'objet physique observé par la caméra 11. Un point image précédemment présenté est ainsi un point d’une surface d’un objet de la scène tridimensionnelle. Selon un exemple de réalisation particulier, l’image acquise par la caméra 11 comprend une distorsion égale à 0,5%, 0,8% ou supérieure à 1%. La mesure d’une telle distorsion correspond à la détermination d’un rapport entre : - l'écartement maximal d’un pixel de l'image d’une ligne droite de la première scène tridimensionnelle dont l’image est une ligne touchant le bord le plus long de la première image, soit au centre du bord de l’image, soit au niveau des angles du bord de l’image, et - la longueur de ce bord. Couramment, une distorsion est considérée, dans le monde de la photographie, comme : • négligeable si elle est inférieure à 0,3%, • peu sensible si elle est comprise entre 0,3% ou 0,4%, • sensible si elle est comprise entre 0,5% et 0,6%, • très sensible si elle est comprise entre 0,7% et 0,9%, et • gênante si elle est supérieure ou égale à 1% ou plus. Une distorsion en barillet est caractérisée par un pourcentage positif, tandis qu’une distorsion en croissant est caractérisée par un pourcentage négatif. Lorsque le véhicule 10 est en mouvement, alors deux images acquises par la caméra 11 à deux instant temporels distincts représentent des vues d’une même scène tridimensionnelle prises à des points de vue ou positions d’observation différents, les positions d’observations de la caméra 11 étant distinctes. Sur cette scène tridimensionnelle se trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers mobiles, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Chaque image est par exemple envoyée à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10 ou stockée dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. 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 réseau de neurones 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 sont déterminées par un modèle de prédiction de profondeur et de direction, le modèle de prédiction de profondeur et de direction comprenant un réseau de neurones appris dans une phase d’apprentissage. 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 premier procédé d’apprentissage du réseau de neurones 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 premier 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, un ensemble de pixels d’une première image est reçu, l’ensemble de pixels de la première image étant représentatif d’un ensemble de points d’une scène tridimensionnelle observée depuis une première position d’observation. Dans une étape 32, un ensemble de pixels d’une deuxième image est reçu, l’ensemble de pixels de la deuxième image étant représentatif d’un ensemble de points de la même scène tridimensionnelle observée depuis une deuxième position d’observation. Ainsi, les première et deuxième images correspondent à deux images d’une même scène tridimensionnelle vue ou observée depuis deux positions d’observation. Selon un exemple de réalisation particulier, les première et deuxième images sont acquises par la caméra 11 à deux instants temporels distincts. La scène tridimensionnelle est alors une scène réelle, se déroulant aux alentours du véhicule 10. Si le véhicule 10 est en mouvement, alors ces deux positions d’observation sont distinctes. Il est à noter que les premières et deuxièmes images peuvent être associées à des données annotées, par exemple associées à des données issues d’un autre mode de mesurage de profondeur tel qu’un LIDAR. Des images seules ou associées à des données annotées peuvent être combinés, l’entraînement étant réalisé par itérations du premier procédé d’apprentissage avec des couples de première et deuxième images acquis pas la caméra 11 et parfois associées à des données annotées. Chaque entrainement ou chaque itération du procédé doit assurer la convergence de la solution, à savoir la précision de prédiction sur les données annotées. Par exemple, 20% des données d’apprentissage sont des données annotées permettant de valider la convergence du réseau de neurones appris. Dans une étape 33, un déplacement entre la première position d’observation et la deuxième position d’observation est déterminé par un modèle de prédiction de déplacement à partir des ensembles de pixels des première et deuxième images. Selon un exemple de réalisation particulier, le modèle de prédiction de déplacement (« pose estimation model » en anglais) comprend un autre réseau de neurones. Un tel modèle de prédiction de déplacement est connu de l’homme du métier, et est par exemple présentée dans le document « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation », rédigé par Clément Godard, Oisin Mac Aodha, Michael Firman et Gabriel Brostow publié en aout 2019. Dans une étape 34, une profondeur et d’une direction associées à chaque pixel de l’ensemble de pixels de la deuxième image sont déterminées par le modèle de prédiction de profondeur et de direction comprenant le réseau de neurones. Un tel modèle de prédiction de profondeur et 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. Il est à noter que ce document présente également un modèle de prédiction de déplacement. Dans une étape 35, un ensemble de positions de points de la scène tridimensionnelle est déterminé, chaque position de point de l’ensemble de positions de points étant déterminée à partir d’une profondeur et d’une direction associées à un pixel de l’ensemble de pixels de la première image. Chaque point correspond ainsi à la reprojection d’un pixel de la première image dans la scène tridimensionnelle. En cas de reprojection parfaite, ce point correspond par exemple à un point image de la scène auquel le pixel est associé lors de l’acquisition ou de la génération de la première image. Dans une étape 36, un ensemble de pixels d’une troisième image est généré, chaque pixel de l’ensemble de pixels de la troisième image correspondant à une projection d’une position d’un point de l’ensemble de positions de points vers la deuxième position d’observation à partir du modèle analytique de projection associé à la caméra 11 du système de vision, du déplacement précédemment déterminé et d’informations colorimétriques de l’ensemble des pixels de la première image. A la différence de la méthode présentée dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion », la projection d’une position d’un point de l’ensemble de positions de points vers la deuxième position d’observation n’est pas effectuée par un réseau de neurones mais par le modèle analytique de projection associé à la caméra 11 du système de vision, cette étape est alors maîtrisée et ne nécessite pas d’apprentissage supplémentaire, un calibrage de la caméra 11 étant suffisant pour obtenir ce modèle analytique. Selon un exemple de réalisation particulier, le modèle analytique de projection est déterminé par étalonnage de la caméra 11 à l’aide d’une mire. Une telle 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 de la caméra 11 sont déterminés et peuvent être utilisés pour déterminer de manière analytique les coordonnées d’un pixel d’une image acquise par la caméra 11 à partir de la position relative d’un point dans la scène tridimensionnelle par rapport à la position d’observation de la caméra 11, le pixel étant associé à ce point. Dans une étape 37, le réseau de neurones est appris par minimisation d’une erreur déterminée par comparaison de l’ensemble des pixels de la deuxième image à l’ensemble des pixels de la troisième image. Une telle erreur correspond par exemple à une erreur photométrique (en anglais « photometric error ») telle que présentée dans le document « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation » et correspond à une fonction de perte. Selon un exemple de réalisation particulier, l’autre réseau de neurones utilisé par le modèle de prédiction de déplacement est également appris par minimisation de cette erreur. Ainsi, les modèles de prédiction de profondeur et direction et de prédiction de déplacement sont appris simultanément. Ainsi, le modèle de prédiction de profondeur et de direction utilisé pour la prédiction de profondeur d’un pixel d’une image acquise par la caméra 11 est fiabilisé grâce à ce premier procédé d’apprentissage. La FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un deuxième procédé d’apprentissage du réseau de neurones utilisé dans un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image, par exemple dans le procédé de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Dans une étape 41, un ensemble de pixels projetés et des données annotées sont reçus. Chaque pixel projeté est une image d’un point virtuel d’une scène tridimensionnelle virtuelle projeté vers une troisième position d’observation à partir du modèle analytique de projection associé à la caméra 11. Les données annotées associées au pixel projeté sont représentatives des coordonnées du point virtuel dans la scène tridimensionnelle virtuelle dont le pixel projeté est l’image. Ainsi, chaque pixel de l’ensemble de pixels projetés correspond à un point virtuel de la scène virtuelle dont la position est connue et reçue via les données annotées. Pour assurer une couverture des points du volume mesurable par la caméra 11, par exemple pour une caméra grand angle, le champ de vision angulaire peut être de 120° horizontalement, 60° verticalement et la profondeur mesurable de 200 mètres, les points disposés dans la scène tridimensionnelle virtuelle doivent alors couvrir un espace conique de manière uniforme. La densité des points dans cet espace est par exemple définie selon un niveau de maturité d’un réseau de neurones appris via ce deuxième procédé d’apprentissage, commençant par exemple par un point par degré du champ de vision angulaire et un point par mètre de profondeur. La densité des points est ensuite augmentée, par exemple avec un taux de 200% pour chaque itération de ce procédé. Les itérations du deuxième procédé d’apprentissage sont alors terminées lorsqu’une augmentation de densité de points n’a plus d’effet sur la prédiction de profondeurs. Une telle définition des données d’apprentissage, c’est-à-dire de l’ensemble de pixels virtuels, permet de limiter la quantité des données d’entrainement et limite ainsi le temps d’apprentissage d’un réseau de neurones entraîné. Dans une étape 42, une profondeur et une direction associées à chaque pixel projeté sont déterminées par le modèle de prédiction de profondeur et de direction. Dans une étape 43, une position d’un point reprojeté de la scène tridimensionnelle virtuelle associé au pixel projeté est déterminée pour chaque pixel projeté à partir d’une profondeur et d’une direction associées au pixel projeté. Selon un exemple de réalisation particulier, une position de chaque point de la scène virtuelle est définie par des coordonnées suivant trois axes, une première coordonnée x suivant un premier axe, une deuxième coordonnée y suivant un deuxième axe et une troisième coordonnée z suivant un troisième axe, les trois axes définissant un repère orthonormé. Ainsi, pour chaque pixel projeté, le point virtuel de la scène virtuelle dont il est l’image a pour coordonnées (x ;y ;z) et le point reprojeté associé a pour coordonnées (x’ ;y’ ;z’). En d’autres termes, les données annotées associées au point projeté comprennent les coordonnées (x ;y ;z) du point virtuel de la scène virtuelle dont il est l’image. Dans une étape 44, le réseau de neurones est appris par minimisation d’une autre erreur déterminée par comparaison, pour chaque pixel projeté, de la position du point reprojeté associé au pixel projeté aux données annotées associées au pixel projeté. Selon l’exemple de réalisation particulier précédent, l’autre erreur est déterminée à partir de distances euclidiennes séparant, pour chaque pixel projeté, la position du point reprojeté associé au pixel projeté à la position du point virtuel dont le pixel projeté est l’image. Cette distance euclidienne est alors obtenue par la formule suivante : Avec : • D la distance euclidienne déterminée pour un pixel projeté, • √ la fonction « racine carrée » (« square root » en anglais), • (x ;y ;z) les coordonnées du point virtuel de la scène virtuelle dont le pixel projeté est l’image, et • (x’ ;y’ ;z’) les coordonnées du point reprojeté associé au pixel projeté. Selon un exemple de réalisation particulier, L’autre erreur est déterminée à partir des distances euclidiennes déterminées pour l’ensemble de pixels projetés, par exemple l’autre erreur est égale à la somme, à la moyenne ou à la médiane de ces distances euclidiennes. 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. Le dispositif 5 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard de la FIG. 1 et/ou étapes décrites en regard de la FIG. 2 . 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 détermination d’une profondeur par système de vision embarqué dans un véhicule, qui inclurait des étapes secondaires sans pour autant sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 5 de la FIG. 5 . Procédé 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 (10), le procédé étant mis en œuvre par un processeur et caractérisé en ce que le réseau de neurones est appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception (31) d’un ensemble de pixels d’une première image représentatif d’un ensemble de points d’une scène tridimensionnelle observée depuis une première position d’observation ; - réception (32) d’un ensemble de pixels d’une deuxième image représentatif d’un ensemble de points de la scène tridimensionnelle observée depuis une deuxième position d’observation ; - détermination (33) d’un déplacement entre la première position d’observation et la deuxième position d’observation par un modèle de prédiction de déplacement à partir des ensembles de pixels des première et deuxième images ; - détermination (34) d’une profondeur et d’une direction associées à chaque pixel de l’ensemble de pixels de la deuxième image par un modèle de prédiction de profondeur et de direction comprenant le réseau de neurones ; - détermination (35) d’un ensemble de positions de points de la scène tridimensionnelle, chaque position de point de l’ensemble de positions de points étant déterminée à partir d’une profondeur et d’une direction associées à un pixel de l’ensemble de pixels de la première image ; - génération (36) d’un ensemble de pixels d’une troisième image, chaque pixel de l’ensemble de pixels de la troisième image correspondant à une projection d’une position d’un point de l’ensemble de positions de points vers la deuxième position d’observation à partir d’un modèle analytique de projection associé à une caméra (11) du système de vision, du déplacement déterminé (33) et d’informations colorimétriques de l’ensemble des pixels de la première image ; et - apprentissage (37) du réseau de neurones par minimisation d’une erreur déterminée par comparaison de l’ensemble des pixels de la deuxième image à l’ensemble des pixels de la troisième image. Procédé selon la revendication 1, pour lequel les première et deuxième images sont acquises par la caméra (11) à deux instants temporels distincts. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel le modèle de prédiction de déplacement comprend un autre réseau de neurones appris par minimisation de l’erreur. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, lequel comprend une autre phase d’apprentissage du réseau de neurones comprenant les étapes suivantes : - réception (41) d’un ensemble de pixels projetés et de données annotées associées à chaque pixel de l’autre ensemble de pixels, chaque pixel projeté étant une image d’un point virtuel d’une scène tridimensionnelle virtuelle projeté vers une troisième position d’observation à partir du modèle analytique de projection associé à la caméra (11), et les données annotées associées au pixel projeté étant représentatives de coordonnées du point virtuel dans la scène tridimensionnelle virtuelle dont le pixel projeté est l’image ; - détermination (42) d’une profondeur et d’une direction associées à chaque pixel projeté par le modèle de prédiction de profondeur et de direction ; - détermination (43), pour chaque pixel projeté, d’une position d’un point reprojeté de la scène tridimensionnelle virtuelle associé au pixel projeté à partir d’une profondeur et d’une direction associées au pixel projeté ; - apprentissage (44) du réseau de neurones par minimisation d’une autre erreur déterminée par comparaison, pour chaque pixel projeté, de la position d’un point reprojeté associé au pixel projeté aux données annotées associées au pixel projeté. Procédé selon la revendication 4, pour lequel l’autre erreur est déterminée à partir de distances euclidiennes séparant, pour chaque pixel projeté, la position du point reprojeté associé au pixel projeté à la position d’un point virtuel dont le pixel projeté est l’image. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel le modèle analytique de projection associé à la caméra (11) est déterminé par étalonnage de la caméra (11) à l’aide d’une mire. Procédé selon l’une des revendications précédents, pour lequel la caméra (11) est une caméra grand angle. 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.