Brevet FR3163480A1 — publié le 20251219

Procédé ou dispositif de détermination d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision comprenant des première et deuxième caméras, la distance étant déterminée à partir de profondeurs prédites par un modèle local de prédiction de profondeur sélectionné parmi une pluralité de modèles locaux de prédiction de profondeur, les profondeurs étant prédites pour des pixels d’une boîte englobante associée à l’objet dans une image acquise. En effet, le modèle local de prédiction de profondeur est appris à partir d’images d’apprentissage comprenant des objets d’apprentissage. Ces derniers sont détectés (32), des boîtes englobantes déterminées et une taille de fenêtre définie (34) de manière à être plus large que les différentes boîtes englobantes. Des modèles locaux de prédiction de profondeur sont ensuite appris (37), chaque modèle local étant associé à une fenêtre couvrant une partie d’une image acquise par une caméra. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de détermination d’une distance séparant un objet d’un véhicule par utilisation de boîte englobante et de modèle local de prédiction de profondeur. 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 de manière à être précis y compris pour des images à forte distorsion. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la vitesse de traitement d’une image acquise par un système de vision, notamment en limitant la zone de l’image traitée pour prédire une profondeur associée à des pixels ou une distance associée à un objet. Le système de vision est alors plus efficace, rendant les ADAS exploitant les données issues de ce système de vision plus réactifs. 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 distance séparant un objet courant d’un véhicule embarquant un système de vision comprenant une première et une deuxième caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle courante comprenant l’objet courant, la distance étant déterminée à partir de profondeurs prédites par un modèle local de prédiction de profondeur sélectionné parmi une pluralité de modèles locaux de prédiction de profondeur, les profondeurs étant prédites pour des pixels d’une boîte englobante associée à un ensemble de pixels correspondant à l’objet courant dans une image courante acquise par la première caméra, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que le modèle local de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception de couples d’images d’apprentissage, chaque couple d’images d’apprentissage comprenant une première image acquise par la première caméra et une deuxième image acquise par la deuxième caméra ; - pour chaque couple d’images d’apprentissage, identification de pixels correspondants à un objet d’apprentissage dans chaque image d’un couple d’images et détermination pour l’objet d’apprentissage d’une boîte englobante dans la première image ; - pour chaque objet d’apprentissage, détermination d’une distance associée à l’objet d’apprentissage à partir de profondeurs prédites pour des pixels compris dans la boîte englobante associée à l’objet d’apprentissage, dits premiers pixels, à partir des premiers pixels et de pixels de la deuxième image, dits deuxièmes pixels, correspondants aux premiers pixels les profondeurs étant prédites par un modèle global de prédiction de profondeur associé au système de vision ; - détermination d’une dimension de fenêtre à partir de dimensions des boîtes englobantes déterminées pour un ensemble d’objets d’apprentissage comprenant chaque objet d’apprentissage pour lequel la distance associée est supérieure à une distance seuil ; - génération d’un ensemble de fenêtres couvrant l’intégralité de chaque première image, chaque fenêtre de l’ensemble de fenêtres ayant la dimension de fenêtre, et chaque modèle local de prédiction de profondeur de la pluralité de modèles locaux de prédiction de profondeur étant associé à une fenêtre différente de la pluralité de fenêtres ; - pour chaque objet d’apprentissage de l’ensemble d’objets d’apprentissage : • sélection d’une fenêtre parmi l’ensemble de fenêtres, le centre de la fenêtre étant le plus proche du centre de la première boîte englobante associée au chaque objet d’apprentissage parmi les centres des fenêtres de l’ensemble de fenêtres ; • apprentissage du modèle local de prédiction de profondeur associé à la fenêtre sélectionnée à partir des premiers et deuxièmes pixels. Un tel procédé permet de ne traiter que des pixels associés à un objet courant, le temps de traitement d’une image est donc considérablement réduit par rapport au temps nécessaire au traitement de l’ensemble de l’image, le modèle local de prédiction de profondeur n’étant utilisé que sur un nombre restreint de pixels. Les modèles locaux de prédiction de profondeur permettent de gagner en précision et sont particulièrement adaptés 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, les centres des fenêtres de l’ensemble de fenêtre sont répartis selon une grille définie dans chaque première image en suivant une direction horizontale et une direction verticale, une distance horizontale entre deux centres de fenêtres consécutives en suivant la direction horizontale étant égale à la moitié de la largeur d’une fenêtre et une distance verticale entre deux centres de fenêtres consécutives en suivant la direction verticale étant égale à la moitié de la hauteur d’une fenêtre. Selon une variante du procédé, l’étape d’apprentissage du modèle local de prédiction de profondeur est réalisée de manière supervisée. Selon une autre variante du procédé, l’étape d’apprentissage du modèle local 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 un modèle local 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, et • minimisation d’une erreur déterminée par comparaison de ladite troisième image et de la deuxième image et par comparaison de la quatrième image et de la première image. Selon encore une variante du procédé, la détermination de la distance séparant l’objet courant du véhicule comprend en outre les étapes suivantes : - réception de la première image courante et d’une deuxième image courante acquise par la deuxième caméra ; - identification de pixels correspondants à l’objet courant dans la première image courante et détermination d’une boîte englobante courante comprenant les pixels correspondants à l’objet courant ; - prédiction de profondeurs associées à des pixels de la boîte englobante courante par un modèle local de prédiction de profondeur, le modèle local de prédiction de profondeur étant sélectionné parmi la pluralité de modèles locaux de prédiction de profondeur en fonction de la position d’un centre de la boîte englobante courante ; et - détermination de la distance séparant l’objet courant du véhicule à partir des profondeurs associées aux pixels de la boîte englobante courante. Selon une variante supplémentaire du procédé, la distance séparant l’objet courant du véhicule est égale à une moyenne des profondeurs associées aux pixels de la boîte englobante courante. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre, pour un couple d’images d’apprentissage, une étape de détermination d’un ensemble de pixels cibles dans la deuxième image du couple d’images d’apprentissage, chaque pixel cible étant une image d’un pixel référent de la première image du couple d’images d’apprentissage dont des coordonnées dans la deuxième image sont déterminées par une fonction de transformation appliquée au pixel référent pour différentes valeurs de profondeurs, les différentes valeurs de profondeurs étant chacune supérieure à la profondeur seuil, la dimension de fenêtre étant déterminée à partir de dimensions d’une boîte englobant l’ensemble de pixels cibles. Selon encore une autre variante du procédé, lorsqu’au moins deux boîtes englobantes associées à au moins deux objets d’apprentissage comprennent des pixels en commun, alors les au moins deux objets d’apprentissage ne sont pas compris dans l’ensemble d’objets d’apprentissage. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination de détermination d’une distance séparant un objet courant d’un véhicule par un système de vision, le dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 6 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’une distance séparant un objet courant du véhicule de la FIG. 1 par un modèle local 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 local de prédiction de profondeur utilisé dans le procédé de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre schématiquement une grille disposant des fenêtres dans une image acquise par une caméra du système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 5 illustre schématiquement une fenêtre associée à une boîte englobante déterminée pour des pixels correspondant 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 ; FIG. 6 illustre schématiquement un dispositif configuré pour déterminer une profondeur d’un pixel d’une image acquise par un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et FIG. 7 illustre schématiquement une boîte englobant un ensemble de pixels cibles dans une deuxième image associé à un pixel référent dans une première image, 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 6. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. 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 distance séparant un objet courant d’un véhicule embarquant un 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 distance séparant un objet courant d’un véhicule embarquant un système de vision, par exemple du 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 courante, c’est-à-dire se déroulant aux alentours du véhicule 10. Elle telle scène tridimensionnelle courante comprend notamment un objet courant 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 6 de la FIG. 6 . Selon un exemple de réalisation particulier, le procédé 2 comprend les étapes suivantes. Dans une étape 21, une première image courante acquise par la première caméra 11 et une deuxième image courante acquise par la deuxième caméra 12 sont reçues. La réception de ces images consiste en la réception de données représentatives de ces images. Ces première et deuxième images courantes 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, appelée scène tridimensionnelle courante, observée depuis deux points de vue distincts à un même instant temporel d’acquisition. Selon un exemple de réalisation particulier, les première image courante et deuxième image courante 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 courante représente une même partie de la scène tridimensionnelle courante. Selon un autre exemple de réalisation particulier, les première image et deuxième image ne sont pas de même définition et/ou une faible partie de chaque image courante représente une même partie de la scène tridimensionnelle courante. Une étape additionnelle consiste alors à les redimensionner ou à les rogner pour obtenir une première image courante et une deuxième image courante de même définition et dont les pixels correspondent majoritairement à une même partie de la scène tridimensionnelle courante, par exemple plus de 80% des pixels de chaque image courante sont représentatifs d’une même partie de la scène tridimensionnelle courante vue par les deux caméras. 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 première et deuxième images courantes 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 la première image courante à la deuxième image courante avec cette profondeur, la simulation permet de déterminer la bordure moyenne du champ de vision en commun sur la deuxième image courante. La première image courante est à recarder avec la même définition que la deuxième image courante recadrée et du côté opposé selon une diagonale par rapport au côté de recadrage de la deuxième image courante. 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 première et deuxième images courantes 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 première et deuxième images 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 courant sont détectés dans la première image courante et une boîte englobante courante est déterminée, la boîte englobante courante comprenant les pixels correspondants à l’objet courant. Dans une étape 23, des profondeurs associées à des pixels de la boîte englobante courante sont prédites par un modèle local de prédiction de profondeur. Le modèle local de prédiction de profondeur est notamment sélectionné parmi une pluralité de modèles locaux de prédiction de profondeur en fonction de la position du centre de la boîte englobante courante. En effet, chaque modèle local de prédiction de profondeur est rattaché à un ensemble de pixels de la première image courante formant une fenêtre rectangulaire. Le modèle local de prédiction de profondeur sélectionné est alors celui pour lequel le centre de la fenêtre de pixels à laquelle il est rattaché est le plus proche du centre de la boîte englobante courante. Un modèle local de prédiction de profondeur est un modèle de prédiction de profondeur capable de prédire des profondeurs pour des pixels de la première image courante et particulièrement précis pour les pixels situés dans la fenêtre qui lui est associée. En effet, le modèle local de prédiction de profondeur a été appris dans une phase d’apprentissage correspondant, par exemple, au procédé d’apprentissage 3 décrit ci-après en regard de la FIG. 3 . Ce modèle local 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 la fenêtre sélectionnée. Ainsi, le modèle local de prédiction de profondeur est particulièrement précis pour prédire une profondeur d’un pixel situé dans la fenêtre sélectionnée, fenêtre comprenant les pixels auquel il est rattaché. A noter que la pluralité de modèles locaux de prédiction de profondeur couvre la totalité de la première image courante de manière à proposer un modèle local de prédiction de profondeur pour un objet courant situé n’importe où dans la première image courante. Les profondeurs sont alors prédites par le modèle local de prédiction de profondeur à partir des pixels de la première image courante compris dans la boîte englobante courante et de pixels de la deuxième image courante correspondants aux pixels de la première image courante compris dans la boîte englobante courante. Dans une étape 24, la distance séparant l’objet courant du véhicule 10 est déterminée à partir des profondeurs associées aux pixels de la boîte englobante courante. La distance séparant l’objet courant du véhicule 10 est, par exemple, égale à une moyenne des profondeurs associées à des pixels de la boîte englobante courante, par exemple la moyenne des profondeurs déterminées pour tous les pixels de la boîte englobante courante ou la moyenne d’une partie des pixels de la boîte englobante courante. La partie des pixels de la boîte englobante courante représente par exemple un quart des pixels compris dans cette boîte englobante, par exemple en sélectionnant un sous-ensemble de pixels dans un fenêtre réduite ayant pour largeur réduite la moitié de la fenêtre sélectionnée et pour hauteur réduite la moitié de la hauteur de la fenêtre sélectionnée, la fenêtre réduite étant centrée sur la fenêtre sélectionnée. 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 6 de la FIG. 6 . 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 par le système de vision du véhicule 10 antérieurement. 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 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 et comme illustré dans la FIG. 5 , pour chaque couple d’images d’apprentissage, des pixels correspondants à au moins un objet d’apprentissage O sont identifiés dans chaque image d’un couple d’images et une boîte englobante B est déterminée dans la première image 41 pour chaque objet d’apprentissage détecté, c’est-à-dire pour chaque ensemble de pixels correspondants à l’au moins un objet d’apprentissage. A noter que, selon une variante, le type d’objet est détecté et les images sont filtrées en fonction d’un type d’objet en particulier. Par exemple, seuls les objets de type véhicule tels que des camions, motos, et voitures sont traités dans la suite du procédé d’apprentissage 3. Dans une étape 33, pour chaque objet d’apprentissage, une distance associée à l’objet d’apprentissage est déterminée à partir de profondeurs prédites pour des pixels compris dans la boîte englobante B associée à l’objet d’apprentissage, dits premiers pixels, à partir des premiers pixels et de pixels de la deuxième image, dits deuxièmes pixels, correspondants aux premiers pixels. Les profondeurs sont prédites par un modèle global de prédiction de profondeur associé au système de vision. Le modèle global de prédiction de profondeur est un modèle de prédiction de profondeur capable de prédire une profondeur associée à un pixel quelconque de la première image d’apprentissage ou de la première image d’apprentissage recadrée. C’est ce modèle qui donne naissance aux différents modèles locaux de prédiction de profondeur, à la différence que les modèles locaux de prédiction de profondeur ne sont pas appris sur la totalité des images mais chacun pour des pixels correspondants à es objets situés dans des zones spécifiques des images. Selon un exemple de réalisation particulier, le modèle global de prédiction de profondeur est à entrainer avec les couples d’images d’apprentissage, notamment après recadrage de ces dernières le cas échéant. La distance associée à l’objet d’apprentissage est déterminée ou calculée par la moyennisation des valeurs de profondeur prédites par le modèle global de prédiction de profondeur pour les pixels compris dans la boite englobante. Pour éviter l’impact de l’environnement, le calcul se fait, par exemple, dans une zone plus petite au centre de la boîte englobante, par exemple avec 50% de largeur et 50% de hauteur. Les objets d’apprentissage pour lesquels les distances déterminées sont supérieures à une distance seuil forment alors un ensemble d’objets d’apprentissage. La distance seuil correspond alors à une distance permettant de qualifier des objets dits lointains. Une telle distance seuil est par exemple égale à 100m (cent mètres). Selon un exemple de réalisation particulier, lorsqu’au moins deux boîtes englobantes associées à au moins deux objets d’apprentissage comprennent des pixels en commun, alors les au moins deux objets d’apprentissage ne sont pas compris dans l’ensemble d’objets d’apprentissage. Dit autrement, en cas de chevauchement de boites englobantes, toutes les boites englobantes se chevauchant sont à abandonner pour éviter le mélange de plusieurs objets dans le calcul. Dans une étape 34, une dimension de fenêtre est déterminée à partir des dimensions des boîtes englobantes déterminées pour l’ensemble d’objets d’apprentissage précédemment constitué. La dimension de fenêtre est, par exemple, définie telle que la largeur de la fenêtre est supérieure ou égale à la largeur de la boîte englobante la plus large et telle que la hauteur de la fenêtre est supérieure ou égale à la hauteur de la boîte englobante la plus haute. A noter qu’en étant plus grande que l’ensemble des boîtes englobantes, la dimension d’une telle fenêtre permet par la suite de réduire la consommation de mémoire machine. Selon un exemple de réalisation particulier illustré dans la FIG. 7 , le procédé d’apprentissage 3 comprend une étape de détermination, pour un couple d’images d’apprentissage, d’un ensemble de pixels cibles dans la deuxième image 42 du couple d’images d’apprentissage, chaque pixel cible 421 étant une image d’un pixel référent 411 de la première image 41 du couple d’images d’apprentissage dont des coordonnées dans la deuxième image 42 sont déterminées par une fonction de transformation appliquée au pixel référent 411 pour différentes valeurs de profondeurs. Les différentes valeurs de profondeurs sont chacune supérieure à la profondeur seuil, par exemple comprises entre 100m et 200m (cent mètres et deux-cents mètres) par pas de 10m (dis mètres). La dimension de fenêtre est alors déterminée également à partir de dimensions d’une boîte englobant B 421 l’ensemble de pixels cibles, c’est-à-dire à partir de sa largeur L 421 et de sa hauteur H 421 . La largeur de la fenêtre est alors supérieure à la largeur L 421 de cette boîte englobante B 421 et la hauteur de la fenêtre supérieure à la hauteur H 421 . De la boîte englobante B 421 . A noter que le pixel référent 411 est, par exemple, le pixel situé en haut à gauche de la première image 41. En effet, en cas de distorsion, un pixel situé dans un coin de la première image y est davantage sensible. Dans une étape 35, un ensemble de fenêtres couvrant l’intégralité de chaque première image 41 est généré. Chaque fenêtre de cet ensemble de fenêtres a alors les mêmes dimensions que la dimension de fenêtre précédemment déterminée. Chaque modèle local de prédiction de profondeur de la pluralité de modèles locaux de prédiction de profondeur est alors associé à une fenêtre différente de la pluralité de fenêtres. Selon un exemple de réalisation particulier illustré dans la FIG. 4 , les centres des fenêtres de l’ensemble de fenêtre sont répartis selon une grille G définie dans chaque première image 41 en suivant une direction horizontale et une direction verticale, une distance horizontale entre deux centres de fenêtres consécutives en suivant la direction horizontale étant égale à la moitié de la largeur d’une fenêtre et une distance verticale entre deux centres de fenêtres consécutives en suivant la direction verticale étant égale à la moitié de la hauteur d’une fenêtre. En d’autres termes, cette grille G permet de créer une série des fenêtres avec un chevauchement à 50% en largeur et en hauteur. Une fenêtre F est désignée par un vecteur de 4 éléments : (x,y,h,w), où x et y sont les coordonnées du coin en haut à gauche de la fenêtre F, h et w sont respectivement la hauteur H F et la largeur L F de la fenêtre. Ce chevauchement est nécessaire pour éviter le cas où la boite englobante traverse deux fenêtres adjacentes sans chevauchement. Deux axes verticaux consécutifs de la grille G sont alors espacés d’une demi-hauteur de fenêtre H F /2 et deux axes horizontaux consécutifs de la grille G sont alors espacés d’une demi-largeur de fenêtre L F /2. A noter que les paramètres de distorsion ξ, le paramètre du modèle de Mei, et les coefficients de distorsion k 1 , k 2 , k 3 , p 1 et p 2 ne changent pas pour les fenêtres tandis que les coordonnées du centre de l’image sont à adapter pour chaque fenêtre : Avec : • et les coordonnées du centre optique de l’image originale, • et les coordonnées du centre optique de la fenêtre i, et • et les coordonnées du coin en haut à gauche de la fenêtre i. L’adaptation a pour but de garder le centre optique à la position originale dans l’image entière sachant que l’origine des coordonnées d’un pixel dans l’image originale et/ou recadrée est toujours le coin en haut à gauche dans python®. Dans une étape 36, comme illustré dans la FIG. 5 , pour chaque objet d’apprentissage de l’ensemble d’objets d’apprentissage, une fenêtre F est sélectionnée parmi l’ensemble de fenêtres. Le centre C F de la fenêtre F est le plus proche, parmi les centres des fenêtres de l’ensemble de fenêtres, du centre C B de la première boîte englobante B associée à l’objet d’apprentissage. Dans une étape 37, pour chaque objet d’apprentissage de l’ensemble d’objets d’apprentissage, le modèle local de prédiction de profondeur associé à la fenêtre F sélectionnée pour l’objet d’apprentissage est appris à partir desdits premiers et deuxièmes pixels. Il est à noter que chaque modèle local de prédiction de profondeur est dérivé du modèle global de prédiction de profondeur, puis appris séparément de manière à être davantage précis dans une zone particulière de l’image définie par la position du centre de la fenêtre associée au modèle local de prédiction de profondeur. L’entrainement est à faire pour toutes les fenêtres avec les paramètres adaptés des caméras. La sortie de cette étape est une série de modèles locaux de prédiction de profondeur adaptés notamment à un système de vision stéréoscopique non parallèle avec distorsion d’image. Selon un premier mode de réalisation particulier, l’entrainement du modèle local de prédiction de profondeur, ainsi que précédemment l’entraînement du modèle global 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 d’apprentissage 37 du modèle local 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 un modèle local 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, et • minimisation d’une 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 local de prédiction de profondeur, ainsi que précédemment l’entraînement du modèle global 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 : Avec : • les coordonnées d’un pixel dans la première image, • les coordonnées d’un pixel dans la deuxième image, • 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 caméra 11, • un modèle de reprojection associé à la 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. L’erreur est par exemple déterminée à partir d’une première erreur associée à chaque premier pixel par comparaison de pixels de la première image d’entraînement et de la quatrième image générée et d’une deuxième erreur 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 première et deuxième erreurs 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 : • la première erreur de reconstruction notée , respectivement la deuxième erreur de reconstruction notée , étant un pixel défini par ses coordonnées dans une image, • une valeur du pixel dans la première image, respectivement deuxième image, • 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 premières et deuxièmes erreurs comprennent une détermination d’une erreur de reconstruction d’une image générée déterminée, en outre, par la fonction suivante : Avec : • une première erreur pour un pixel de la troisième image, respectivement une deuxième erreur 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. L’erreur est ainsi définie, par exemple, à partir des erreurs photométriques et erreurs de reconstruction précédemment définies. Selon un exemple de réalisation particulier, l’erreur est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur, • la première erreur de reconstruction pour un pixel de la première image, et • la deuxième erreur de reconstruction pour un pixel de la deuxième image correspondant au pixel de la première image. L’apprentissage du modèle local de prédiction de profondeur consiste alors en la minimisation de cette erreur et en l’ajustement de paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif. Ainsi, le modèle local de prédiction de profondeur utilisé pour la prédiction de profondeur d’un pixel d’une boîte englobante définie autour de pixels correspondants à un objet détecté sur une image acquise par la première caméra 11 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. 6 illustre schématiquement un dispositif 6 configuré pour la détermination d’une distance séparant un objet courant d’un véhicule (10) embarquant un système de vision et/ou pour l’apprentissage d’un modèle local de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 6 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur associé au système de vision stéréoscopique. Le dispositif 6 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 6 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 6, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 6 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 6 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 60 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 6. Le processeur 60 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 6 comprend en outre au moins une mémoire 61 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 61. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 6 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 6 comprend un bloc 62 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 62 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 6 comprend une interface de communication 63 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 630. L’interface de communication 63 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 630. L’interface de communication 63 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 6 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 640, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 650 et/ou d’autres périphériques 660 via respectivement les interfaces de sortie 64, 65, 66. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 6. 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 6 de la FIG. 6 . Procédé de détermination d’une distance séparant un objet courant d’un véhicule (10) embarquant un système de vision comprenant une première et une deuxième caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle courante comprenant ledit objet courant, ladite distance étant déterminée à partir de profondeurs prédites par un modèle local de prédiction de profondeur sélectionné parmi une pluralité de modèles locaux de prédiction de profondeur, lesdites profondeurs étant prédites pour des pixels d’une boîte englobante associée à un ensemble de pixels correspondant audit objet courant dans une image courante acquise par ladite première caméra (11), ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que le modèle local de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception (31) de couples d’images d’apprentissage, 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) ; - pour chaque couple d’images d’apprentissage, identification (32) de pixels correspondants à un objet d’apprentissage (O) dans chaque image d’un couple d’images et détermination pour ledit objet d’apprentissage d’une boîte englobante (B) dans la première image (41) ; - pour chaque objet d’apprentissage, détermination (33) d’une distance associée audit objet d’apprentissage à partir de profondeurs prédites pour des pixels compris dans ladite boîte englobante (B), dits premiers pixels, à partir des premiers pixels et de pixels de la deuxième image, dits deuxièmes pixels, correspondants auxdits premiers pixels les profondeurs étant prédites par un modèle global de prédiction de profondeur associé au système de vision ; - détermination (34) d’une dimension de fenêtre à partir de dimensions des boîtes englobantes déterminées pour un ensemble d’objets d’apprentissage comprenant chaque objet d’apprentissage pour lequel ladite distance associée est supérieure à une distance seuil ; - génération (35) d’un ensemble de fenêtres couvrant l’intégralité de chaque première image (41), chaque fenêtre dudit ensemble de fenêtres ayant ladite dimension de fenêtre, et chaque modèle local de prédiction de profondeur de la pluralité de modèles locaux de prédiction de profondeur étant associé à une fenêtre différente de ladite pluralité de fenêtres ; - pour chaque objet d’apprentissage dudit ensemble d’objets d’apprentissage : • sélection (36) d’une fenêtre (F) parmi ledit ensemble de fenêtres, le centre (C F ) de ladite fenêtre (F) étant le plus proche du centre (C B ) de la première boîte englobante (B) associée audit chaque objet d’apprentissage parmi les centres des fenêtres dudit ensemble de fenêtres ; • apprentissage (37) du modèle local de prédiction de profondeur associé à ladite fenêtre (F) sélectionnée à partir desdits premiers et deuxièmes pixels. Procédé selon la revendication 1, pour lequel les centres des fenêtres dudit ensemble de fenêtre sont répartis selon une grille (G) définie dans chaque première image (41) en suivant une direction horizontale et une direction verticale, une distance horizontale entre deux centres de fenêtres consécutives en suivant la direction horizontale étant égale à la moitié de la largeur d’une fenêtre et une distance verticale entre deux centres de fenêtres consécutives en suivant la direction verticale étant égale à la moitié de la hauteur d’une fenêtre. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel l’étape d’apprentissage (37) du modèle local de prédiction de profondeur est réalisée de manière supervisée. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel l’étape d’apprentissage (37) du modèle local 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 un modèle local 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, et • minimisation d’une erreur déterminée par comparaison de ladite 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 ladite détermination de la distance séparant ledit objet courant du véhicule (10) comprend en outre les étapes suivantes : - réception (21) de la première image courante et d’une deuxième image courante acquise par la deuxième caméra (12) ; - identification (22) de pixels correspondants audit objet courant dans la première image courante et détermination d’une boîte englobante courante comprenant lesdits pixels ; - prédiction (23) de profondeurs associées à des pixels de ladite boîte englobante courante par un modèle local de prédiction de profondeur, ledit modèle local de prédiction de profondeur étant sélectionné parmi la pluralité de modèles locaux de prédiction de profondeur en fonction de la position d’un centre de ladite boîte englobante courante ; et - détermination (24) de ladite distance séparant l’objet courant du véhicule (10) à partir des profondeurs associées auxdits pixels de la boîte englobante courante. Procédé selon la revendication 5, pour lequel la distance séparant l’objet courant du véhicule (10) est égale à une moyenne des profondeurs associées aux pixels de la boîte englobante courante. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, lequel comprend en outre, pour un couple d’images d’apprentissage, une étape de détermination d’un ensemble de pixels cibles dans la deuxième image (42) dudit couple d’images d’apprentissage, chaque pixel cible (421) étant une image d’un pixel référent (411) de la première image (41) dudit couple d’images d’apprentissage dont des coordonnées dans la deuxième image (42) sont déterminées par une fonction de transformation appliquée au pixel référent (411) pour différentes valeurs de profondeurs, les différentes valeurs de profondeurs étant chacune supérieure à ladite profondeur seuil, ladite dimension de fenêtre étant déterminée (34) à partir de dimensions d’une boîte englobant (B 421 ) ledit ensemble de pixels cibles. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, pour lequel, lorsqu’au moins deux boîtes englobantes associées à au moins deux objets d’apprentissage comprennent des pixels en commun, alors lesdits au moins deux objets d’apprentissage ne sont pas compris dans ledit ensemble d’objets d’apprentissage. Dispositif (6) de détermination d’une distance séparant un objet courant d’un véhicule (10) embarquant un système de vision, ledit dispositif (6) comprenant une mémoire (61) associée à au moins un processeur (60) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Véhicule (10) comprenant le dispositif (6) selon la revendication 9.