Brevet FR3163759A1 — publié le 20251226

Procédé ou dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra d’un système de vision comprenant deux caméras à partir d’une partie de l’image comprenant le pixel. En effet, la profondeur est prédite par un modèle de prédiction de profondeur appris dans une phase d’apprentissage comprenant la réception (31) de couples d’images d’apprentissage représentatives d’au moins un objet d’apprentissage présent dans une scène tridimensionnelle observée, la détection (33) d’un premier ensemble de pixels et d’un deuxième ensemble de pixels dans les deux images et correspondants à un objet d’apprentissage, la génération (36) de couples de vignettes comprenant des pixels des deux ensembles de pixels pour chaque objet d’apprentissage et un apprentissage (37) du modèle de prédiction de profondeur à partir des couples de vignettes. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de détermination d’une distance séparant un objet d’un véhicule par un modèle de prédiction de profondeur appris localement. La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’une distance séparant un objet d’un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de prédiction de profondeur associée à un pixel d’une image acquise par un système de vision embarqué dans un véhicule. 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 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. De la qualité des données émises par un système de vision dépend donc le bon fonctionnement des périphériques d’aides à la conduite utilisant ces données. Un système de vision embarqué dans un véhicule permet de déterminer une profondeur ou une distance séparant le véhicule d’un objet présent dans l’environnement du véhicule. Cependant, lorsqu’un véhicule se déplace à vive allure, par exemple sur l’autoroute, le temps de prédiction de profondeurs est important. En effet, le temps de réaction d’un ADAS dépend du temps de traitement des images et du temps de prédiction d’une profondeur par le modèle de prévision associé au système de vision. Celui-ci doit donc être réduit afin de permettre au véhicule, via les contrôles de l’ADAS, de réagir rapidement et efficacement. 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 un système de vision stéréoscopique, lequel est appris localement dans des images de manière à être précis y compris pour des images à forte distorsion. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière, notamment par l’amélioration de la sûreté de fonctionnement des système ADAS alimentés par des données obtenues d’un système de vision. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une première caméra d’un système de vision embarqué dans un véhicule comprenant la 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 la profondeur est déterminée à partir d’une partie de l’image comprenant le pixel par un modèle de prédiction de profondeur appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception de données représentatives de couples d’images d’apprentissage, chaque couple d’images comprenant une première image et une deuxième image acquises par respectivement la première caméra et la deuxième caméra à un même instant temporel d’acquisition et représentatives d’au moins un objet d’apprentissage présent dans une scène tridimensionnelle observée ; - premier apprentissage du modèle de prédiction de profondeur à partir des première et deuxième images de chaque couple d’images d’apprentissage; - pour chaque au moins un objet d’apprentissage représenté dans les première et deuxième images d’un couple d’images d’apprentissage : • détection d’un premier ensemble de pixels dans la première image et d’un deuxième ensemble de pixels dans la deuxième image correspondants à l’au moins un objet d’apprentissage ; • détermination d’une première boîte englobante comprenant le premier ensemble de pixels et d’une deuxième boite englobante comprenant le deuxième ensemble de pixels ; • détermination d’une hauteur d’une fenêtre à partir de hauteurs des première et deuxième boites englobantes et détermination d’une largeur de ladite fenêtre à partir de largeurs des première et deuxième boites englobantes ; • génération d’une première vignette comprenant des pixels de la première image compris dans un rectangle dont une hauteur et une largeur sont égales à respectivement la hauteur et la largeur de la fenêtre et dont un centre correspond au centre de la première boîte englobante, et génération d’une deuxième vignette comprenant des pixels de la deuxième image compris dans un rectangle dont une hauteur et une largeur sont égales à respectivement la hauteur et la largeur de la fenêtre et dont un centre correspond au centre de la deuxième boîte englobante ; - second apprentissage du modèle de prédiction de profondeur à partir d’un ensemble de couples de vignettes, chaque couple de vignettes de l’ensemble de couples de vignettes comprenant des première et deuxième vignettes associées à au moins une partie d’un ensemble d’objets d’apprentissage comprenant les objets d’apprentissage. Un tel procédé permet de prédire une profondeur d’un pixel en ne traitant qu’une partie d’une image reçue acquise par une caméra du système de vision embarqué dans le véhicule. Le temps de traitement d’une partie d’une image est donc considérablement réduit par rapport au temps nécessaire au traitement de l’ensemble de l’image, le modèle de prédiction de profondeur n’étant utilisé que sur un nombre restreint de pixels. Le premier apprentissage permet de rendre mature le modèle de prédiction de profondeur, puis le se second apprentissage du modèle de prédiction de profondeur permet de gagner en précision lorsqu’une profondeur est prédite localement, c’est-à-dire sur une partie d’une image, et est particulièrement adapté à des images comprenant une forte distorsion. En effet, un même objet situé à une même distance du véhicule a un aspect différent selon l’endroit où se situent les pixels qui lui correspondent dans une image à forte distorsion. Selon une variante du procédé, la hauteur de la fenêtre est comprise entre la hauteur de la première boîte englobante et la hauteur de la deuxième boîte englobante, et la largeur de la fenêtre est comprise entre la largeur de la première boîte englobante et la largeur de la deuxième boîte englobante. Selon une autre variante du procédé, des coordonnées des pixels des première et deuxième vignettes sont encodées dans un référentiel associé aux première et deuxième images. Selon une variante supplémentaire du procédé, l’étape du premier apprentissage du modèle de prédiction de profondeur est réalisée de manière auto-supervisée et comprend en outre les étapes suivantes : • génération d’une troisième image à partir de la première image et de profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur pour des pixels de la première image et d’une quatrième image à partir de la deuxième image et de profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur pour des pixels de la deuxième image, et • minimisation d’une première erreur déterminée par comparaison de la troisième image et de la deuxième image et par comparaison de la quatrième image et de la première image. Selon encore une variante, l’étape du second apprentissage du modèle de prédiction de profondeur est réalisée de manière auto-supervisée et comprend en outre les étapes suivantes : • génération d’une troisième vignette à partir de la première vignette et de profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur pour des pixels de la première vignette et d’une quatrième vignette à partir de la deuxième vignette et de profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur pour des pixels de la deuxième vignette, et • minimisation d’une deuxième erreur déterminée par comparaison de la troisième vignette et de la deuxième vignette et par comparaison de la quatrième vignette et de la première vignette. Selon encore une autre variante du procédé, lorsque des vignettes d’au moins deux ensembles de couples de vignettes comprennent des mêmes pixels d’une première ou deuxième image, alors l’ensemble de couples de vignettes ne comprend pas les au moins deux ensemble de couples de vignettes. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra d’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 acquise par une caméra d’un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 par un modèle de prédiction de profondeur, 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 illustré dans la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre schématiquement des boîtes englobantes et des vignettes générées pour des ensembles de pixels correspondants à un objet d’une scène tridimensionnelle observée par une caméra du système de vision du véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et FIG. 5 illustre schématiquement un dispositif configuré pour déterminer une profondeur d’un pixel d’une image acquise par un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination d’une distance séparant un objet courant d’un véhicule embarquant un système de vision 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. La présente invention concerne un procédé et un dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra d’un système de vision comprenant deux caméras, la profondeur étant prédite à partir d’une partie de l’image comprenant le pixel. En effet, la profondeur est prédite par un modèle de prédiction de profondeur appris dans une phase d’apprentissage comprenant la réception de couples d’images d’apprentissage représentatives d’objets d’apprentissage présents dans des scènes tridimensionnelles observées par les caméras du système de vision embarqué, la détection d’un premier ensemble de pixels et d’un deuxième ensemble de pixels dans les deux images d’un couple d’images et correspondants à un objet d’apprentissage présent dans la scène tridimensionnelle observée, la génération de couples de vignettes comprenant des pixels des deux ensembles de pixels pour chaque objet d’apprentissage et un apprentissage du modèle de prédiction de profondeur à partir des couples de vignettes. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Un tel environnement 1 correspond, par exemple, à un environnement routier formé d’un réseau de routes accessibles pour le véhicule 10. Dans cet exemple, le véhicule 10 correspond à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi, par exemple, à un véhicule terrestre tel une automobile, un camion, un car, une moto. Enfin, le véhicule 10 correspond à un véhicule autonome ou non, c’est-à-dire un véhicule circulant selon un niveau d’autonomie déterminé ou sous la supervision totale du conducteur. Le véhicule 10 comprend avantageusement au moins deux caméras embarquées, une première caméra 11 et une deuxième caméra 12, configurées pour acquérir des images d’une scène tridimensionnelle se déroulant dans l’environnement du véhicule 10 depuis des positions d’observation distinctes. La première caméra 11 et la deuxième caméra 12 forment un système de vision stéréoscopique lorsqu’elles sont utilisées ensemble comme illustré dans la FIG. 1 . La première caméra 11 forme un système de vision monoscopique lorsqu’elle est utilisée seule, de même la deuxième caméra 12 forme un autre système de vision monoscopique lorsqu’elle est utilisée seule. La présente invention s’étend cependant à tout système de vision comprenant au moins deux caméras, par exemple 2, 3 ou 5 caméras. Les paramètres intrinsèques de la première caméra 11 caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, par la suite appelé « point », ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la première caméra 11 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la première caméra 11. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la première caméra 11. Les paramètres intrinsèques de la première caméra 11 comprennent notamment une première distance focale f1 associée à la première caméra 11. Les paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12 caractérisent, quant à eux, la transformation qui associe, pour un point image, ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la deuxième caméra 12 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la deuxième caméra 12. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la deuxième caméra 12. Les paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12 comprennent notamment une deuxième distance focale f2 associée à la deuxième caméra 12. Les distorsions, qui sont dues aux imperfections du système optique telles que des défauts de forme et de positionnement des lentilles des caméras, vont dévier les faisceaux lumineux et donc induire un écart de positionnement pour le point projeté par rapport à un modèle idéal. Il est possible alors de compléter le modèle de caméra en y introduisant les trois distorsions qui génèrent le plus d’effets, à savoir les distorsions radiales, de décentrage et prismatiques, induites par des défauts de courbure, de parallélisme des lentilles et de coaxialité des axes optiques. Selon un exemple de réalisation particulier, la première caméra 11 et/ou la deuxième caméra 12 est de type « grand angle », une caméra grand angle étant par exemple équipée d’un objectif conçu pour faire l’acquisition d’une image représentative d’une scène tridimensionnelle perçue selon un champ de vision plus large que celui d'une caméra standard, aussi appelé parfois objectif panoramique. En d'autres termes, un objectif grand angle permet de saisir une plus grande portion de la scène tridimensionnelle se déroulant devant ou autour de la caméra, ce qui est particulièrement utile dans des situations où il est nécessaire d'inclure davantage d'éléments dans le cadre de l’image acquise par cette caméra. L’angle α du champ de vision de la première caméra 11 est par exemple égal à 120°, 145°, 180° ou 360°, alors qu’une caméra standard propose, par exemple, un champ de vision ouvert suivant un angle de 45° ou moins. Une telle première caméra 11 correspond par exemple à une caméra équipée de miroirs ou encore à une caméra « fisheye » (en français « œil de poisson »). Les objectifs grand angle ont une distance focale plus courte par rapport aux objectifs standard, ce qui les rend adaptés pour faire l’acquisition d’images de paysages, d'architectures, de croisements de routes ou de tout autre sujet nécessitant une perspective étendue. Les caméras grand angle sont, par exemple, utilisées pour capturer des images immersives et dynamiques avec une profondeur de champ étendue. Ces deux caméras 11, 12 sont disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène selon un point de vue différent, le premier point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10, le deuxième point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur droit du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10. Dans le cas où les deux caméras sont situées en haut du pare-brise du véhicule, celles-ci sont alors placées à une certaine distance. Dans cet exemple, la première caméra 11 est située en haut du pare-brise du véhicule 10, la deuxième caméra 12 est située dans le rétroviseur droit du véhicule 10. Un premier repère est associé à la première caméra 11 : - la direction de l’axe x est définie horizontale et normale à l’axe optique de la première caméra 11. La distance B séparant le centre optique de la première caméra 11 de la projection du centre optique de la deuxième caméra 12 sur le plan horizontal passant par le centre optique de la première caméra 11 est appelée base de référence (en anglais « baseline ») ; - la direction de l’axe y est définie verticale et normale à l’axe optique de la première caméra 11 ; - la direction de l’axe z est définie orthogonale aux directions des axes x et y. Les trois axes x, y et z forment ainsi un repère orthonormé. Les paramètres extrinsèques liés à la position des caméras 11, 12 sont les paramètres suivants : - trois translations dans les directions x, y et z : Tx, Ty et Tz constituant le vecteur translation T ; et - trois rotations dans les directions x, y et z : θx, θy et θz. Une matrice extrinsèque du système de vision comprend alors les paramètres extrinsèques précédemment définis. Les paramètres extrinsèques sont déterminés, par exemple, lors d’une phase de calibration du système de vision stéréoscopique comprenant la première caméra 11 et la deuxième caméra 12. Une contrainte principale du système de vision stéréoscopique utilisé dans l’automobile est, par exemple, la grande distance entre les deux caméras. En effet, pour pouvoir couvrir une plage de mesure de 200 mètres, la base de référence doit atteindre 60cm pour les caméras couramment utilisées dans ce domaine. Les deux caméras 11, 12 font l’acquisition d’images d’une scène se situant devant le véhicule 10, la première caméra 11 couvrant seule un premier champ d’acquisition 13, la deuxième caméra 12 couvrant seule un deuxième champ d’acquisition 14 et les deux caméras 11, 12 couvrant toutes deux un troisième champ d’acquisition 15. Les premier et troisième champs d’acquisition 13, 15 permettent ainsi une vision monoscopique de la scène par la première caméra 11, les deuxième et troisième champs d’acquisition 14, 15 permettent une vision monoscopique de la scène par la deuxième caméra 12 et le troisième champ d’acquisition 15 permet une vision stéréoscopique de la scène par le système de vision stéréoscopique composé des deux caméras 11, 12. Un obstacle 18 est placé dans le champ d’acquisition des caméras, par exemple dans le troisième champ d’acquisition 15. La présence de l’obstacle 18 définit un champ d’occlusion pour le système de vision stéréoscopique composé ici des trois champs 16, 17 et 19. Parmi ces trois champs, le champ 16 est visible depuis la deuxième caméra 12. La partie de la scène présente dans ce champ 16 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique comprenant la deuxième caméra 12. Le champ 17 est quant à lui visible depuis la première caméra 11. La partie de la scène présente dans ce champ 17 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique comprenant la première caméra 11. Enfin, le champ 19 n’est visible par aucune des caméras. La partie de la scène présente dans ce champ 19 n’est donc pas observable. Selon un exemple de réalisation particulier, le champ de vision de la deuxième caméra 12 couvre au moins la moitié du champ de vision de la première caméra 11. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision stéréoscopique pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment. Les images acquises par les caméras 11, 12 à un instant temporel d’acquisition se présentent sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans chaque image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de coordonnées colorimétriques RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu ») ou TSL (Ton, Saturation, Luminosité). Selon un exemple de réalisation particulier, une image acquise par la première caméra 11 et/ou par la deuxième caméra 12 comprend une distorsion égale à 0,5%, 0,8% ou supérieure à 1%. La mesure d’une telle distorsion correspond à la détermination d’un rapport entre : - l'écartement maximal d’un pixel de l'image d’une ligne droite de la première scène tridimensionnelle dont l’image est une ligne touchant le bord le plus long de la première image, soit au centre du bord de l’image, soit au niveau des angles du bord de l’image, et - la longueur de ce bord. Couramment, une distorsion est considérée, dans le monde de la photographie, comme : • négligeable si elle est inférieure à 0,3%, • peu sensible si elle est comprise entre 0,3% ou 0,4%, • sensible si elle est comprise entre 0,5% et 0,6%, • très sensible si elle est comprise entre 0,7% et 0,9%, et • gênante si elle est supérieure ou égale à 1% ou plus. Une distorsion en barillet est caractérisée par un pourcentage positif, tandis qu’une distorsion en croissant est caractérisée par un pourcentage négatif. Chaque pixel de l’image acquise est représentatif d’un objet de la scène tridimensionnelle présent dans le champ de vision de la caméra. En effet, un pixel de l’image acquise est la plus petite unité visible et correspond à un point lumineux résultant de l'émission ou de la réflexion de la lumière par un objet physique présent dans la scène tridimensionnelle. Lorsque la lumière frappe cet objet, des photons sont émis ou réfléchis, captés par un capteur photosensible de la caméra après passage à travers son objectif. Ce capteur divise la scène tridimensionnelle en une grille de pixels. Chaque pixel enregistre l'intensité lumineuse à un emplacement spécifique, capturant ainsi des détails visuels. La combinaison de millions de pixels crée une image représentant fidèlement l'objet physique observé par la caméra. Un point image précédemment présenté est ainsi un point d’une surface d’un objet de la scène tridimensionnelle. Les images acquises par les caméras 11, 12 représentent des vues d’une même scène prises à des points de vue différents, les positions des caméras étant distinctes. Sur cette scène se trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers mobiles, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Selon un exemple de réalisation particulier, un champ de vision de la première caméra 11 couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la deuxième caméra 12 et un champ de vision de la deuxième caméra 12 couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la première caméra 11. En d’autres termes, plus de la moitié des pixels d’une image acquise par la première caméra 11 correspondent à un objet de la scène tridimensionnelle vu par la deuxième caméra 12, des pixels d’une image acquise par la deuxième caméra 12 correspondant également à cet objet de la scène tridimensionnelle. De même, plus de la moitié des pixels d’une image acquise par la deuxième caméra 12 correspondent à un objet de la scène tridimensionnelle vu par la première caméra 11, des pixels d’une image acquise par la première caméra 11 correspondant également à cet objet de la scène tridimensionnelle. Les images acquises par la première caméra 11 et par la deuxième caméra 12 sont envoyées à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10 ou stockées dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. Un procédé de détermination d’une profondeur associée à un pixel d’une image acquise par l’une des première et deuxième caméras et/ou de détermination d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant le système de vision 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 acquise par première caméra d’un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple par la première caméra 11 du système de vision embarqué dans le véhicule 10 de la FIG. 1 . Le système de vision embarqué dans le véhicule 10 comprend ainsi une première et une deuxième caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle, c’est-à-dire se déroulant aux alentours du véhicule 10. Une telle scène tridimensionnelle comprend notamment un objet situé dans le champ de vision des première et deuxième caméras, c’est-à-dire dans le troisième champ d’acquisition 15 présenté en regard de la FIG. 1 . 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 . Selon un exemple de réalisation particulier, le procédé 2 comprend les étapes suivantes. Dans une étape 21, une image acquise par la première caméra 11 et une image acquise par la deuxième caméra 12 sont reçues. La réception de ces images consiste en la réception de données représentatives de ces images. Ces images sont acquises respectivement par la première caméra 11 et par la deuxième caméra 12 à un même instant temporel d’acquisition. Elles représentent alors la même scène tridimensionnelle observée depuis deux points de vue distincts à un même instant temporel. Selon un exemple de réalisation particulier, les images reçues 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 et une grande partie de chaque image représente une même partie de la scène tridimensionnelle courante. Selon un autre exemple de réalisation particulier, les images reçues ne sont pas de même définition et/ou une faible partie de chacune d’entre elles représente une même partie de la scène tridimensionnelle courante. Une étape additionnelle consiste alors à les redimensionner ou à les rogner pour obtenir deux images de même définition et dont les pixels correspondent majoritairement à une même partie de la scène tridimensionnelle observée à l’instant temporel d’acquisition, par exemple plus de 80% des pixels de chaque image sont représentatifs d’une même partie de la scène tridimensionnelle courante vue par les deux caméras 11, 12. Si les caméras sont calibrées, par exemple en suivant une méthode d’étalonnage connue de l’homme du métier telle que celle présentée dans le document « Single View Point Omnidirectional Camera Calibration from Planar Grids », rédigé par Christopher Mei et Patrick Rives publié en avril 2007, alors les paramètres intrinsèques des première et deuxième caméras 11, 12 sont connus. Des bordures du champ de vision commun peuvent être identifiées dans les images reçues par une simulation via un programme de rétroprojection et de projection qui sont décrites ci-dessous. Le programme de rétroprojection effectue les opérations suivantes : • Les coordonnées des pixels sont corrigées pour enlever une distorsion définie par des paramètres de distorsion ξ, le paramètre du modèle présenté dans le document cité, appelé modèle de Mei, et des coefficients de distorsion k 1 , k 2 , k 3 , p 1 et p 2 dont la définition peut se trouver dans la bibliothèque libre OpenCV® par exemple. • Les coordonnées sont projetées dans le sphère d’unité selon le modèle de Mei. • Des lignes de projections sont calculées, toujours selon le modèle de Mei. • Les lignes de projections sont multipliées par une profondeur. Le programme de projection suit ensuite en effectuant les opérations suivantes : • Les coordonnées des points dans l’espace sont transformées au système de coordonnée de l’autre image. • Les coordonnées des points dans l’espace sont modifiées via la fonction de distorsion définie par les mêmes paramètres que ceux mentionnés précédemment. • Multiplication avec l’inverse de la matrice intrinsèque similaire à la caméra à objectif sténopé. En associant une profondeur correspondant au milieu d’une plage de mesurage, par exemple 100m (cent mètres) pour une plage de mesurage allant de 10m (dix mètres) à 200m (deux-cents mètres) aux pixels de la première image courante et en effectuant la rétroprojection et la projection de l’une des images reçues à à l’autre image reçue avec cette profondeur, la simulation permet de déterminer la bordure moyenne du champ de vision en commun sur l’autre image reçue. L’image reçue est à recarder avec la même définition que l’autre image reçue et recadrée et du côté opposé selon une diagonale par rapport au côté de recadrage de l’autre image reçue. Si les première et deuxième caméras ne sont pas calibrées, les modèles de projection et les modèles de reprojection sont définis par un réseau de neurones tel que celui décrit 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. Ce type d’exemple de réalisation particulier est alors bien adapté aux images acquises par les caméras du système de vision et présentant de fortes distorsions. Il n’est pas possible de déterminer le recadrage exact avant l’entrainement. Le champ de vision en commun dans les images reçues peut se trouver avec une méthode de type « essai et erreur » en commençant avec un recadrage par l’observation des images courantes et en entrainant les modèles de projection et reprojection pour améliorer leur efficacité. Si les pixels à la bordure des images reçues n’ont pas une prédiction raisonnable, par exemple avec une valeur trop grande ou trop basse ou lorsqu’une carte de profondeur ne correspond pas à la texture d’une image originale, il faut réduire la taille d’image recadrée. Si une partie des pixels, de préférence la moitié, ont les prédictions raisonnables lorsque les autres non, le bon recadrage est trouvé. Dans une étape 22, des pixels correspondants à l’objet de la scène tridimensionnelle observée sont détectés dans l’une des images reçues. Dans une étape 23, des profondeurs associées à un ensemble de pixels de l’image reçue sont prédites. L’ensemble de pixels est, par exemple, contenu dans une fenêtre rectangulaire correspondant à une boîte englobante comprenant tous ou une partie des pixels correspondants à l’objet observé. Les profondeurs sont notamment prédites par un modèle de prédiction de profondeur capable de prédire des profondeurs pour l’ensemble de pixels de l’image reçue sans nécessiter un traitement de l’image entière. En effet, ce modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage telle que décrite en regard de la FIG. 3 de manière à permettre la prédiction de profondeur à partir d’une partie d’une image reçue. Ce modèle de prédiction de profondeur est notamment appris à partir d’images d’apprentissage comprenant des pixels correspondants à des objets d’apprentissage similaires à l’objet courant et positionnés dans une région d’une image voisine de la région dans laquelle se situe l’objet observé. Les profondeurs sont alors prédites par le modèle de prédiction de profondeur à partir de l’ensemble de pixels et de pixels de l’autre image reçue correspondants aux pixels de l’ensemble de pixels, c’est-à-dire des pixels de l’image reçue pris en considération. Dans une étape 24 optionnelle, la distance séparant l’objet observé du véhicule 10 est déterminée à partir des profondeurs associées aux pixels de l’ensemble de pixels. La distance séparant l’objet observé du véhicule 10 est, par exemple, égale à une moyenne des profondeurs associées aux pixels de l’ensemble de pixels, par exemple la moyenne des profondeurs déterminées pour tous les pixels l’ensemble de pixels ou la moyenne d’une partie des pixels de l’ensemble de pixels. La partie des pixels de l’ensemble de pixels représente par exemple un quart des pixels compris dans l’ensemble de pixels. 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 et d’agir en conséquence. 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 local de prédiction de profondeur utilisé dans un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image et/ou dans un procédé de détermination d’une distance séparant un véhicule d’un objet, 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 distance séparant un objet du véhicule 10 ou par le dispositif 5 de la FIG. 5 . Dans une étape 31, des couples d’images d’apprentissage sont reçus, chaque couple d’images d’apprentissage comprenant une première image 41 acquise par la première caméra 11 et une deuxième image acquise par la deuxième caméra 12 à un même instant temporel d’acquisition. Les couples d’images sont par exemple acquis antérieurement par le système de vision du véhicule 10 et stockés dans une mémoire d’un système embarqué du véhicule 10 ou dans une mémoire accessible à un système embarqué du véhicule 10. Selon un exemple de réalisation particulier, les images des couples d’images d’apprentissage ont été filtrées au préalable afin d’être pertinentes pour l’exécution du procédé d’apprentissage 3. Comme pour le procédé 2, une étape de redimensionnement ou rognage des images acquises par les première et deuxième caméras est effectuée, si nécessaire, de manière à conserver des parties des images correspondant à une partie de la scène tridimensionnelle observée à la fois par la première caméra 11 et par la deuxième caméra 12. Dans une étape 32, le modèle de prédiction de profondeur est appris à partir des première et deuxième images de chaque couple d’images d’apprentissage. Cet apprentissage constitue un premier apprentissage du modèle de prédiction de profondeur réalisé à partir d’images entières. Selon un premier mode de réalisation particulier, l’entrainement du modèle de prédiction de profondeur se fait par l’apprentissage automatique supervisé comme fait par le modèle appelé Unimatch® 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. Des données annotées, par exemple obtenues d’un LiDAR®, sont par exemple utilisées. Selon un deuxième mode de réalisation particulier, l’étape du premier apprentissage 32 du modèle de prédiction de profondeur est réalisée de manière auto-supervisée et comprend en outre les étapes suivantes : • génération d’une troisième image à partir de la première image 41 et de profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur pour des pixels de la première image et génération d’une quatrième image à partir de la deuxième image 42 et de profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur pour des pixels de la deuxième image, et • minimisation d’une première erreur déterminée par comparaison de la troisième image et de la deuxième image et par comparaison de la quatrième image et de la première image. Selon ce deuxième mode de réalisation particulier, l’entrainement du modèle de prédiction de profondeur se fait par l’auto-supervision en changeant la fonction de perte. L’auto-supervision se base sur la reconstruction d’image. La reconstruction d’image se fait par l’équation ci-dessous : et Avec : • les coordonnées d’un pixel dans la première image 41, • les coordonnées d’un pixel dans la deuxième image 42, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de projection associé à la première caméra 11, • un modèle de reprojection associé à la première caméra 11, • un modèle de projection associé à la deuxième caméra 12, • un modèle de reprojection associé à la deuxième caméra 12, • et des matrices comprenant des paramètres extrinsèques, • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la première image, et de la profondeur qui lui est associée, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la deuxième image, et de la profondeur qui lui est associée. Selon le type de caméras, K et K’ représentent des matrices intrinsèques des première et deuxième caméras lorsque ces caméras sont à objectif sténopé. La génération d’une image à partir d’une image acquise par une caméra du système de vision et redimensionnée consiste en la reprojection d’un pixel de l’image redimensionnée dans la scène tridimensionnelle sous forme d’un point, puis à projeter ce point dans le plan image d’une autre caméra du système de vision, de manière à obtenir une image correspondant à une vue de la scène tridimensionnelle depuis le point de vue de l’autre caméra. Le plan image d’une caméra correspond à un plan défini dans le référentiel de la caméra, normal à l’axe optique de la caméra et situé à la première distance focale de la caméra. Ainsi, la troisième image générée à partir de l’image principale est comparable à l’image secondaire. De manière similaire, la quatrième image générée à partir de l’image secondaire est comparable à l’image principale. Des objets pouvant masquer d’autres objets de la scène, les images générées ne sont pas identiques à des images acquises. De plus, la prédiction des profondeurs, tout comme les modèles utilisés pour générer les images, ne sont pas exempts d’erreurs. Ainsi, la comparaison d’une image générée à un image acquise et redimensionnée permet d’évaluer la pertinence des différents modèles employés. La première erreur est par exemple déterminée à partir d’une erreur principale associée à chaque premier pixel par comparaison de pixels de la première image d’entraînement et de la quatrième image générée et d’une erreur secondaire associée à chaque deuxième pixel par comparaison de pixels de la deuxième image d’entraînement et de la troisième image. Selon un premier exemple de réalisation particulier, les erreurs principales et secondaires sont des erreurs photométriques 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 : • l’erreur principale photométrique notée , respectivement l’erreur secondaire photométrique notée , étant un pixel défini par ses coordonnées dans une image, • une valeur du pixel dans la première image 41, respectivement deuxième image 42, • une valeur du pixel 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 routier dans lequel circule le véhicule 10. Selon un deuxième exemple de réalisation particulier, les erreurs principales et secondaires comprennent une détermination d’une erreur de reconstruction d’une image générée déterminée, en outre, par la fonction suivante : Avec : • une erreur principale pour un pixel de la troisième image, respectivement une erreur secondaire pour un pixel de la quatrième image, • est une profondeur associée à un pixel , • est une matrice de paramètres, • est l’ordre d’un gradient de lissage, • une norme L1 des gradients de profondeur du second ordre est calculée avec =1 , et =2, • et sont les dimensions de la troisième image, respectivement quatrième image, • est un hyperparamètre dépendant de l’environnement routier dans lequel circule le véhicule 10, et • est une valeur du pixel dans la troisième image, respectivement quatrième image. Cette deuxième fonction est généralement utilisée pour traiter la discontinuité à la bordure des objets. La première erreur est ainsi définie, par exemple, à partir des erreurs photométriques et erreurs de reconstruction précédemment définies. Selon un exemple de réalisation particulier, la première erreur est déterminée par la fonction suivante : Avec : • la première erreur, • l’erreur principale pour un pixel de la première image 41, et • l’erreur secondaire pour un pixel de la deuxième image 42 correspondant au pixel de la première image 41. L’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur consiste alors en la minimisation de cette première erreur et en l’ajustement de paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif employé par le modèle de prédiction de profondeur. Les étapes 33, 34, 35 et 36 suivantes sont mises en œuvre successivement pour un objet d’apprentissage représenté dans les première et deuxième images d’un même couple d’images d’apprentissage. Elles sont répétées pour chaque objet d’apprentissage représenté dans les première et deuxième images d’un couple d’images d’apprentissage. Dans une étape 33, comme illustré dans la FIG. 4 , pour un objet d’apprentissage représenté dans les première et deuxième images d’un couple d’images d’apprentissage, un premier ensemble de pixels E1 est détecté dans la première image 41 et d’un deuxième ensemble de pixels E2 est détecté dans la deuxième image 42, les pixels des premier et deuxième ensembles de pixels E1, E2 correspondants à l’objet d’apprentissage. Les premier et deuxième ensembles de pixels sont susceptibles d’être de forme et de taille différente. En effet, l’objet d’apprentissage n’étant pas vu depuis un même point de vue, celui-ci n’a pas nécessairement le même aspect dans chacune des images. De plus, si les images présentent une forte distorsion, l’apparence de l’objet au travers des images diffère nettement. Dans une étape 34, pour l’objet d’apprentissage représenté dans les première et deuxième images du couple d’images d’apprentissage, une première boîte englobante B 41 est déterminée dans la première image 41, la première boîte englobante B 41 comprenant le premier ensemble de pixels E1, et une deuxième boite englobante B 42 est déterminée dans la deuxième image 42, la deuxième boite englobante B 42 comprenant le deuxième ensemble de pixels E2. Une largeur L 41 et une hauteur H 41 de la première boîte englobante B 41 sont déterminées ainsi qu’une position de son centre C 41 dont les coordonnées dans la première image 41 sont définies par le couple (x 41 , y 41 ). De manière similaire, Une largeur L 42 et une hauteur H 42 de la deuxième boîte englobante B 42 sont déterminées ainsi qu’une position de son centre C 42 dont les coordonnées dans la deuxième image 42 sont définies par le couple (x 42 , y 42 ). A noter que les première et deuxième images 41, 42 ont une largeur L et une hauteur H définies, les coordonnées des pixels de ces images étant exprimées dans un repère ayant pour origine le coin supérieur gauche de ces images. Dans une étape 35, pour l’objet d’apprentissage représenté dans les première et deuxième images du couple d’images d’apprentissage, une hauteur H F d’une fenêtre est déterminée à partir des hauteurs des première et deuxième boites englobantes H B41 , H B42 et une largeur L F de la fenêtre est déterminée à partir des largeurs des première et deuxième boites englobantes L B41 , L B42 . Selon un exemple de réalisation particulier, la hauteur H F de la fenêtre est comprise entre la hauteur H B41 de la première boîte englobante B 41 et la hauteur H B42 de la deuxième boîte englobante B 42 , et la largeur L F de la fenêtre est comprise entre la largeur L B41 de la première boîte englobante B41 et la largeur L B42 de la deuxième boîte englobante L 42 , par exemple la hauteur H F de la fenêtre est la moyenne des hauteurs H B41 , H B42 des première et deuxième boîtes englobantes B 41 , B 42 , et la largeur L F de la fenêtre est égale à la moyenne des largeurs L B41 , L B42 des première et deuxième boîtes englobantes B 41 , B 42. Dans une étape 36, pour l’objet d’apprentissage représenté dans les première et deuxième images du couple d’images d’apprentissage, une première vignette F1 et une deuxième vignette F2 sont générées. La première vignette F1 comprenant des pixels de la première image 41 compris dans un rectangle dont une hauteur et une largeur sont égales à respectivement la hauteur H F et la largeur L F de la fenêtre et dont un centre correspond au centre C 41 de la première boîte englobante B 41 . La deuxième vignette F2 comprend des pixels de la deuxième image 42 compris dans un rectangle dont une hauteur et une largeur sont égales à respectivement la hauteur H F et la largeur L F de la fenêtre et dont un centre correspond au centre C 42 de la deuxième boîte englobante B 42 . Selon un exemple de réalisation particulier, des coordonnées des pixels des première et deuxième vignettes F1, F2 sont encodées dans un référentiel associé aux première et deuxième images 41, 42. Le codage de position se fait par la transformation de la position à une fonction combinée par une courbe sinusoïdale et une courbe cosinusoïdale en suivant les opérations ci-dessous : • Dans une première opération, l’abscisse x dans le sens horizontal ainsi que l’ordonnée y dans le sens vertical en coordonnées pixels (0,1,2,3,4,5,6…) sont normalisées dans une plage 0 à 2 . • Dans une deuxième opération, un dénominateur qui augmente en paire est calculé, le dénominateur décrit ainsi la série suivante : 1, 1, 2, 2, 3, 3… avec les grandeurs plus hautes que 1 pour diminuer la grandeur de la valeur de coordonnée, et de préférence avec une augmentation exponentielle. • Dans une troisième opération, les valeurs des abscisses x et ordonnées y sont divisées par le dénominateur. • Dans une quatrième opération, une fonction sinus est appliquée aux chiffres aux positions impaires et une fonction cosinus aux chiffres aux positions paires de l’abscisse x ainsi que de l’ordonnée y. Le résultat forme deux matrices avec la hauteur et la largeur de la carte de caractéristique respectivement pour x, et y. • Dans une cinquième opération, les deux matrices de codage de position sont additionnées à tous les canaux des deux cartes de caractéristiques. L’adaptation du codage de position proposé ici permet de garder le codage de position de l’image originale avec la résolution initiale pour l’image recadrée par la fenêtre précédemment définie. La première fenêtre F1 est représentée par les coordonnées du coin supérieur gauche, la hauteur et la largeur (x F1 , y F1 , L F , H F ), tandis que la deuxième fenêtre F2 est représentée par les coordonnées du coin supérieur gauche, la hauteur et la largeur (x F2 , y F2 , L F , H F ). Le codage de l’abscisse x d’un pixel appartenant à la première fenêtre F1 est donc compris, dans la matrice de codage d’abscisse x de la carte de caractéristique du modèle entrainé avec l’image entière, entre les valeurs : et , Avec : • l’abscisse du coin supérieur gauche de la première fenêtre F1, • la largeur de la première image 41, et • la largeur de la carte de caractéristique. De manière similaire, le codage d’ordonnée y d’un pixel appartenant à la première fenêtre F1 est donc compris, dans la matrice de codage d’ordonnée y de la carte de caractéristique du modèle entrainé avec l’image entière, entre les valeurs : et , Avec : • l’ordonnée du coin supérieur gauche de la première fenêtre F1, • la hauteur de la première image 41, et • la hauteur de la carte de caractéristique. De manière similaire, Le codage de l’abscisse x d’un pixel appartenant à la première fenêtre F2 est donc compris, dans la matrice de codage d’abscisse x de la carte de caractéristique du modèle entrainé avec l’image entière, entre les valeurs : et , Avec : • l’abscisse du coin supérieur gauche de la deuxième fenêtre F2, • la largeur de la deuxième image 42, et • la largeur de la carte de caractéristique. De manière similaire, le codage d’ordonnée y d’un pixel appartenant à la deuxième fenêtre F2 est donc compris, dans la matrice de codage d’ordonnée y de la carte de caractéristique du modèle entrainé avec l’image entière, entre les valeurs : et , Avec : • l’ordonnée du coin supérieur gauche de la deuxième fenêtre F2, • la hauteur de la deuxième image 42, et • la hauteur de la carte de caractéristique. Dans une étape 37, le modèle de prédiction de profondeur est appris à partir d’un ensemble de couples de vignettes, chaque couple de vignettes de l’ensemble de couples de vignettes comprenant des première et deuxième vignettes associées à au moins une partie d’un ensemble d’objets d’apprentissage comprenant les objets d’apprentissage. Dans cette étape 37 de second apprentissage, le modèle de prédiction de profondeur est ainsi appris à partir de couples de deux vignettes, les vignettes d’un même couple de vignettes ayant la même définition, cette définition étant inférieure ou égale à celle des première et deuxième images 41, 42. Afin d’éviter toute interférence entre plusieurs objets, des vignettes d’au moins deux ensembles de couples de vignettes comprenant des mêmes pixels d’une première ou deuxième image ne sont pas pris en compte dans ce second apprentissage. Ainsi, l’ensemble de couples de vignettes ne comprend pas les au moins deux ensemble de couples de vignettes, c’est-à-dire qu’il ne comprend pas de vignettes ayant des pixels en commun. Par contre, si plusieurs objets sont représentés distinctement dans les images d’un même couple d’images, alors plusieurs vignettes sont générées à partir d’un même couple d’images. Ce second apprentissage est réalisé de manière auto-supervisé, par exemple selon la méthode présentée en regard du premier apprentissage 32. Les première et deuxième images 41, 42 sont alors remplacées par les première et deuxième vignettes F1, F2. Selon cet exemple de réalisation particulier, l’étape 37 de second apprentissage comprend en outre les étapes suivantes : • génération d’une troisième vignette à partir de la première vignette F1 et de profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur pour des pixels de la première vignette et génération d’une quatrième vignette à partir de la deuxième vignette F2 et de profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur pour des pixels de la deuxième vignette, et • minimisation d’une deuxième erreur déterminée par comparaison de la troisième vignette et de la deuxième vignette et par comparaison de la quatrième vignette et de la première vignette. Ainsi, le modèle de prédiction de profondeur utilisé pour la prédiction de profondeur d’un pixel d’un ensemble de pixels défini autour de pixels correspondants à un objet détecté sur 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 d’un pixel d’une image acquise par une caméra d’un système de vision embarqué dans un véhicule 10, pour la détermination d’une distance séparant un objet du véhicule 10 et/ou pour l’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans le véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 5 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur associé au système de vision stéréoscopique. Le dispositif 5 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et 4 et/ou étapes décrites en regard des figures 2 et 3. Des exemples d’un tel dispositif 5 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 5, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 5 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 5 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 50 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 5. Le processeur 50 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 5 comprend en outre au moins une mémoire 51 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 51. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 5 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires (par exemple d’autres calculateurs) et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 5 comprend un bloc 52 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 52 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 5 comprend une interface de communication 53 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 530. L’interface de communication 53 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 530. L’interface de communication 53 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 5 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 540, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 550 et/ou d’autres périphériques 560 via respectivement les interfaces de sortie 54, 55, 56. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 5. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de mesurage d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision qui inclurait des étapes secondaires sans pour autant sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 5 de la FIG. 5 . Procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une première caméra (11) d’un système de vision embarqué dans un véhicule (10) comprenant la 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 ladite profondeur est déterminée à partir d’une partie de ladite image comprenant ledit pixel par un modèle de prédiction de profondeur appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception (31) de données représentatives de couples d’images d’apprentissage, chaque couple d’images comprenant une première image (41) et une deuxième image (42) acquises par respectivement la première caméra (11) et la deuxième caméra (12) à un même instant temporel d’acquisition et représentatives d’au moins un objet d’apprentissage présent dans une scène tridimensionnelle observée ; - premier apprentissage (32) du modèle de prédiction de profondeur à partir des première et deuxième images de chaque couple d’images d’apprentissage; - pour chaque au moins un objet d’apprentissage représenté dans les première et deuxième images d’un couple d’images d’apprentissage : • détection (33) d’un premier ensemble de pixels (E1) dans la première image (41) et d’un deuxième ensemble de pixels (E2) dans la deuxième image (42) correspondants audit au moins un objet d’apprentissage ; • détermination (34) d’une première boîte englobante (B 41 ) comprenant le premier ensemble de pixels (E1) et d’une deuxième boite englobante (B 42 ) comprenant le deuxième ensemble de pixels (E2) ; • détermination (35) d’une hauteur d’une fenêtre à partir de hauteurs des première et deuxième boites englobantes et détermination d’une largeur de ladite fenêtre à partir de largeurs des première et deuxième boites englobantes ; • génération (36) d’une première vignette (F1) comprenant des pixels de la première image (41) compris dans un rectangle dont une hauteur et une largeur sont égales à respectivement la hauteur et la largeur de la fenêtre et dont un centre correspond au centre (C 41 ) de la première boîte englobante, et génération d’une deuxième vignette (F2) comprenant des pixels de la deuxième image (42) compris dans un rectangle dont une hauteur et une largeur sont égales à respectivement la hauteur et la largeur de la fenêtre et dont un centre correspond au centre (C 42 ) de la deuxième boîte englobante ; - second apprentissage (37) du modèle de prédiction de profondeur à partir d’un ensemble de couples de vignettes, chaque couple de vignettes dudit ensemble de couples de vignettes comprenant des première et deuxième vignettes associées à au moins une partie d’un ensemble d’objets d’apprentissage comprenant les objets d’apprentissage. Procédé selon la revendication 1, pour lequel la hauteur (H F ) de la fenêtre est comprise entre la hauteur (H B41 ) de la première boîte englobante et la hauteur (H B42 ) de la deuxième boîte englobante, et la largeur (L F ) de la fenêtre est comprise entre la largeur (L B41 ) de la première boîte englobante et la largeur (L B42 ) de la deuxième boîte englobante. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel des coordonnées des pixels des première et deuxième vignettes (F1, F2) sont encodées dans un référentiel associé aux première et deuxième images (41, 42). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel l’étape du premier apprentissage (32) du modèle de prédiction de profondeur est réalisée de manière auto-supervisée et comprend en outre les étapes suivantes : • génération d’une troisième image à partir de la première image (41) et de profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur pour des pixels de la première image et d’une quatrième image à partir de la deuxième image (42) et de profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur pour des pixels de la deuxième image, et • minimisation d’une première erreur déterminée par comparaison de la troisième image et de la deuxième image et par comparaison de la quatrième image et de la première image. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel l’étape du second apprentissage (37) du modèle de prédiction de profondeur est réalisée de manière auto-supervisée et comprend en outre les étapes suivantes : • génération d’une troisième vignette à partir de la première vignette (F1) et de profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur pour des pixels de la première vignette et d’une quatrième vignette à partir de la deuxième vignette (F2) et de profondeurs prédites par le modèle de prédiction de profondeur pour des pixels de la deuxième vignette, et • minimisation d’une deuxième erreur déterminée par comparaison de la troisième vignette et de la deuxième vignette et par comparaison de la quatrième vignette et de la première vignette. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel lorsque des vignettes d’au moins deux ensembles de couples de vignettes comprennent des mêmes pixels d’une première ou deuxième image, alors l’ensemble de couples de vignettes ne comprend pas lesdits au moins deux ensemble de couples de vignettes. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, lorsque ces instructions sont exécutées par au moins un processeur. 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 l’une des revendications 1 à 6. Dispositif (5) de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra d’un système de vision embarqué dans un véhicule, ledit dispositif (5) comprenant une mémoire (51) associée à au moins un processeur (50) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule (10) comprenant le dispositif (5) selon la revendication 9.