Brevet FR3158575A1 — publié le 20250725

Procédé ou dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans un véhicule (10) comprenant deux caméras (11, 12). En effet, le réseau de neurones est appris par minimisation d’erreurs déterminées par comparaison de deux images générées à partir d’images acquises par le système de vision via la mise en œuvre du réseau de neurones à d’autres images acquises par le système de vision. Une image générée à partir d’une image acquise par une caméra à un instant temporel est comparée à une image acquise par l’autre caméra au même instant temporel pour déterminer une première erreur tandis qu’une image générée à partir d’une image acquise par une caméra à un instant temporel est comparée à une image acquise par cette caméra à un autre instant temporel pour déterminer une deuxième erreur. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans un véhicule La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’une profondeur par système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de mesurage d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision. Arrière-plan technologique De nombreux véhicules modernes sont équipés de systèmes d’aide à la conduite dits ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). De tels systèmes ADAS sont des systèmes de sécurité passifs et actifs conçus pour éliminer la part d'erreur humaine dans la conduite de véhicules de tous types. Les ADAS utilisent des technologies avancées pour assister le conducteur pendant la conduite et améliorer ainsi ses performances. Les ADAS utilisent une combinaison de technologies de capteurs pour percevoir l’environnement autour d’un véhicule, puis fournissent des informations au conducteur ou agissent sur certains systèmes du véhicule. Il existe plusieurs niveaux d’ADAS, tels que les caméras de recul et les capteurs d'angle mort, les systèmes d'alerte de franchissement de ligne, les régulateurs de vitesse adaptatifs ou encore les systèmes de stationnement automatique. Les ADAS embarqués dans un véhicule sont alimentés par des données obtenues d’un ou plusieurs capteurs embarqués tels que, par exemple, des caméras. Ces caméras permettent notamment de détecter et de situer d’autres usagers de la route ou d’éventuels obstacles présents autour d’un véhicule afin, par exemple : • d’adapter l’éclairage du véhicule en fonction de la présence d’autres usagers ; • de réguler de façon automatique la vitesse du véhicule ; • d’agir sur le système de freinage en cas de risque d’impact avec un objet. Afin d’avoir un vision étendue de l’environnement du véhicule, c’est-à-dire d’une scène tridimensionnelle se déroulant autour du véhicule, une caméra grand angle, c’est-à-dire une caméra disposant d’un large champ de vision est préconisée. En effet, l’utilisation d’une caméra grand angle présente de nombreux avantages par rapport à des caméras « standard » : • un champ de vision plus large permettant de capturer une plus grande partie de la scène, ce qui est particulièrement important dans le contexte de la conduite automobile, où il est essentiel de surveiller l'environnement aussi bien sur les côtés qu’à l'avant du véhicule par exemple, • une plus grande efficacité pour percevoir des environnements complexes, tels que les intersections, les virages serrés, les places de stationnement, etc., en minimisant les angles morts et en fournissant une vue plus complète des situations de conduite, et • une sécurité accrue en détectant plus facilement des obstacles, d’autres véhicules, des piétons et des cyclistes dans les zones adjacentes au véhicule. Bien que les caméras grand angle offrent de nombreux avantages, elles peuvent également introduire des distorsions dans les images capturées, et ces distorsions peuvent entraîner certains problèmes tels que : • la déformation des lignes droites, par exemple en barillet ou en coussinet, provoquant une courbure des lignes droites dans une image acquise par la caméra grand angle, rendant difficile l'estimation des distances réelles entre les objets, en particulier vers les bords de l'image, • l’étirement des objets ou leur compression, en particulier vers les bords de l'image, modifiant la taille apparente des objets, ce qui peut être problématique lors de l'évaluation de la distance ou de la taille réelle des objets, • la modification des proportions des objets, les rendant plus grands ou plus petits que leur taille réelle et plus complexes à identifier, et • la difficulté de rectification ou correction de la distorsion dans le post-traitement pouvant être complexe et pouvant entraîner une perte d'information. Ainsi, le traitement d’une image acquise par une caméra grand angle requiert un traitement particulier notamment à cause de la forte distorsion présente dans l’image. La détermination d’une distance séparant le véhicule embarquant la caméra d’un objet de la scène n’est alors pas réalisable avec les méthodes couramment utilisées pour les caméras standard utilisées dans certains systèmes de vision. De plus, une profondeur prédite pour un pixel d’une image acquise par un système de vision monoscopique, c’est-à-dire ne disposant que d’une seule caméra, atteint difficilement une précision métrique, c’est-à-dire une valeur non relative. Or, la qualité des données émises par un système de vision, c’est-à-dire la précision du positionnement des objets de la scène tridimensionnelle, a un impact direct sur le bon fonctionnement des systèmes d’aides à la conduite utilisant ces données. Il est alors important de maîtriser la précision d’un modèle de prédiction de distance et de position d’un objet de la scène. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la qualité des données issues du traitement d’une image acquise par un système de vision, notamment par un réseau de neurones associé à ce système de vision monoscopique. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière, notamment par l’amélioration de la sûreté de fonctionnement des système ADAS alimentés par des données obtenues d’une caméra grand angle. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un premier réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, le système de vision comprenant une première caméra et une deuxième caméra disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que le premier réseau de neurones est appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception de données représentatives d’une première et deuxième images acquises par respectivement la première et la deuxième caméras à un même premier instant temporel d’acquisition ; - détermination de données représentatives d’un premier déplacement entre une position de la première caméra au premier instant temporel d’acquisition et une position de la deuxième caméra au premier instant temporel d’acquisition à partir des première et deuxième images ; - détermination d’une profondeur et d’une direction associées à chaque pixel d’un ensemble de pixels de la deuxième image, dit premier ensemble de pixels, par un modèle de prédiction de profondeur et de direction mis en œuvre par le premier réseau de neurones ; - génération de chaque pixel d’un ensemble de pixels d’une quatrième image, dit deuxième ensemble de pixels, par projection d’un pixel du premier ensemble de pixels dans un plan image de la première image en fonction du premier déplacement et d’une profondeur et d’une direction associées audit pixel du premier ensemble de pixels ; - réception de données représentatives d’une troisième image acquise par la première caméra à un deuxième instant temporel d’acquisition différent du premier instant temporel d’acquisition ; - détermination de données représentatives d’un deuxième déplacement entre la position de la première caméra au premier instant temporel d’acquisition et une position de la première caméra au deuxième instant temporel d’acquisition à partir des première et troisième images ; - détermination d’une profondeur et d’une direction associées à chaque pixel d’un ensemble de pixels de la première image, dit troisième ensemble de pixels, par le modèle de prédiction de profondeur et de direction ; - génération de chaque pixel d’un ensemble de pixels d’une cinquième image, dit quatrième ensemble de pixels, par projection d’un pixel du troisième ensemble de pixels dans un plan image de la troisième image en fonction du deuxième déplacement et d’une profondeur et d’une direction associées audit pixel du troisième ensemble de pixels ; - détermination d’une première erreur par comparaison des première et quatrième images et d’une deuxième erreur par comparaison des troisième et cinquième images ; - apprentissage du premier réseau de neurones par minimisation des première et deuxième erreurs. Un tel réseau de neurone permet ainsi de prédire avec précision la profondeur d’un pixel d’une image acquise par la première caméra, c’est-à-dire la distance séparant le véhicule embarquant la caméra d’un objet physique de la scène tridimensionnelle associé à ce pixel. Une profondeur déterminée pour un pixel d’une image acquise par un système de vision monoscopique comprenant la première caméra en mouvement atteint alors une précision métrique grâce à une supervision de l’apprentissage du premier réseau de neurones par des données acquises par un système de vision stéréoscopique comprenant la première et la deuxième caméras. Selon une variante du procédé, les première et deuxième erreurs sont des erreurs photométriques déterminées par la fonction suivante : Avec : • la première erreur de reconstruction, respectivement la deuxième erreur de reconstruction, • une valeur du pixel dans la première image, respectivement troisième image, • une valeur du pixel dans la quatrième image, respectivement cinquième image • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Selon encore une variante du procédé, les données représentatives du premier déplacement et les données représentatives du deuxième déplacement sont déterminées par un modèle de prédiction de déplacement mis en œuvre par un deuxième réseau de neurones. Selon une variante supplémentaire, le procédé comprend en outre une phase d’apprentissage du deuxième réseau de neurones par minimisation d’une troisième erreur déterminée par comparaison des données représentatives du premier déplacement à des paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique. Selon une autre variante du procédé, les données représentatives du premier déplacement et les paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique comprennent chacune trois coefficients représentatifs d’une translation et trois coefficients représentatifs d’une rotation dans un repère associé à la première caméra, la troisième erreur étant égale à une moyenne des différences des coefficients associés au premier déplacement et aux paramètres extrinsèques comparés deux à deux. Selon encore une autre variante du procédé, la caméra est une caméra grand angle. Selon une variante supplémentaire du procédé, un champ de vision de la deuxième caméra couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la première caméra. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage du réseau de neurones utilisé dans le procédé de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif configuré pour déterminer une profondeur d’un pixel d’une image par un réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un réseau de neurones, par la suite appelé premier réseau de neurones, associé à un système de vision embarqué dans un véhicule est par exemple mis en œuvre par un calculateur du système embarqué du véhicule contrôlant ce système de vision. Le système de vision comprend au moins deux caméras, disposées de manière à acquérir des images d’une scène tridimensionnelle selon des points de vue différents. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Un tel environnement 1 correspond, par exemple, à un environnement routier formé d’un réseau de routes accessibles pour le véhicule 10. Dans cet exemple, le véhicule 10 correspond à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi, par exemple, à un véhicule terrestre tel une automobile, un camion, un car, une moto. Enfin, le véhicule 10 correspond à un véhicule autonome ou non, c’est-à-dire un véhicule circulant selon un niveau d’autonomie déterminé ou sous la supervision totale du conducteur. Le véhicule 10 comprend avantageusement au moins deux caméras embarquées, une première caméra 11 et une deuxième caméra 12, configurées pour acquérir des images d’une scène tridimensionnelle se déroulant dans l’environnement du véhicule 10 depuis des positions d’observation distinctes. La première caméra 11 et la deuxième caméra 12 forment un système de vision stéréoscopique lorsqu’elles sont utilisées ensemble comme illustré dans la FIG. 1 . La première caméra 11 forme un système de vision monoscopique lorsqu’elle est utilisée seule, de même la deuxième caméra 12 forme un autre système de vision monoscopique lorsqu’elle est utilisée seule. La présente invention s’étend cependant à tout système de vision comprenant au moins deux caméras, par exemple 2, 3 ou 5 caméras. Les paramètres intrinsèques de la première caméra 11 caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, par la suite appelé « point », ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la première caméra 11 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la première caméra 11. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la première caméra 11. Les paramètres intrinsèques de la première caméra 11 comprennent notamment une première distance focale f1 associée à la première caméra 11. Les paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12 caractérisent, quant à eux, la transformation qui associe, pour un point image, ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la deuxième caméra 12 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la deuxième caméra 12. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la deuxième caméra 12. Les paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12 comprennent notamment une deuxième distance focale f2 associée à la deuxième caméra 12. Les distorsions, qui sont dues aux imperfections du système optique telles que des défauts de forme et de positionnement des lentilles des caméras, vont dévier les faisceaux lumineux et donc induire un écart de positionnement pour le point projeté par rapport à un modèle idéal. Il est possible alors de compléter le modèle de caméra en y introduisant les trois distorsions qui génèrent le plus d’effets, à savoir les distorsions radiales, de décentrage et prismatiques, induites par des défauts de courbure, de parallélisme des lentilles et de coaxialité des axes optiques. Dans cet exemple, les caméras sont supposées parfaites, c’est-à-dire que les distorsions ne sont pas prises en compte, que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image ou au moment de la calibration. Ces deux caméras 11, 12 sont disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène selon un point de vue différent, le premier point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10, le deuxième point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur droit du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10. Dans le cas où les deux caméras sont situées en haut du pare-brise du véhicule, celles-ci sont alors placées à une certaine distance. Dans cet exemple, la première caméra 11 est située en haut du pare-brise du véhicule 10, la deuxième caméra 12 est située dans le rétroviseur droit du véhicule 10. Un premier repère est associé à la première caméra 11 : - la direction de l’axe x est définie horizontale et normale à l’axe optique de la première caméra 11. La distance B séparant le centre optique de la première caméra 11 de la projection du centre optique de la deuxième caméra 12 sur le plan horizontal passant par le centre optique de la première caméra 11 est appelée base de référence (en anglais « baseline ») ; - la direction de l’axe y est définie verticale et normale à l’axe optique de la première caméra 11 ; - la direction de l’axe z est définie orthogonale aux directions des axes x et y. Les trois axes x, y et z forment ainsi un repère orthonormé. Les paramètres extrinsèques liés à la position des caméras 11, 12 sont les paramètres suivants : - trois translations dans les directions x, y et z : Tx, Ty et Tz constituant le vecteur translation T ; et - trois rotations dans les directions x, y et z : θx, θy et θz. Les paramètres extrinsèques sont déterminés, par exemple, lors d’une phase de calibration du système de vision stéréoscopique comprenant la première caméra 11 et la deuxième caméra 12. Une contrainte principale du système de vision stéréoscopique utilisé dans l’automobile est, par exemple, la grande distance entre les deux caméras. En effet, pour pouvoir couvrir une plage de mesure de 200 mètres, la base de référence doit atteindre 60cm pour les caméras couramment utilisées dans ce domaine. Les deux caméras 11, 12 font l’acquisition d’images d’une scène se situant devant le véhicule 10, la première caméra 11 couvrant seule un premier champ d’acquisition 13, la deuxième caméra 12 couvrant seule un deuxième champ d’acquisition 14 et les deux caméras 11, 12 couvrant toutes deux un troisième champ d’acquisition 15. Les premier et troisième champs d’acquisition 13, 15 permettent ainsi une vision monoscopique de la scène par la première caméra 11, les deuxième et troisième champs d’acquisition 14, 15 permettent une vision monoscopique de la scène par la deuxième caméra 12 et le troisième champ d’acquisition 15 permet une vision stéréoscopique de la scène par le système de vision stéréoscopique composé des deux caméras 11, 12. Un obstacle 18 est placé dans le champ d’acquisition des caméras, par exemple dans le troisième champ d’acquisition 15. La présence de l’obstacle 18 définit un champ d’occlusion pour le système de vision stéréoscopique composé ici des trois champs 16, 17 et 19. Parmi ces trois champs, le champ 16 est visible depuis la deuxième caméra 12. La partie de la scène présente dans ce champ 16 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique comprenant la deuxième caméra 12. Le champ 17 est quant à lui visible depuis la première caméra 11. La partie de la scène présente dans ce champ 17 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique comprenant la première caméra 11. Enfin, le champ 19 n’est visible par aucune des caméras. La partie de la scène présente dans ce champ 19 n’est donc pas observable. Selon un exemple de réalisation particulier, le champ de vision de la deuxième caméra 12 couvre au moins la moitié du champ de vision de la première caméra 11. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision stéréoscopique pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment. Les images acquises par les caméras 11, 12 à un instant temporel d’acquisition se présentent sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans chaque image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de coordonnées colorimétriques RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu ») ou TSL (Ton, Saturation, Luminosité). Chaque pixel de l’image acquise est représentatif d’un objet de la scène tridimensionnelle présent dans le champ de vision de la caméra 11. En effet, un pixel de l’image acquise est la plus petite unité visible et correspond à un point lumineux résultant de l'émission ou de la réflexion de la lumière par un objet physique présent dans la scène tridimensionnelle. Lorsque la lumière frappe cet objet, des photons sont émis ou réfléchis, captés par un capteur photosensible de la caméra 11 après passage à travers son objectif. Ce capteur divise la scène tridimensionnelle en une grille de pixels. Chaque pixel enregistre l'intensité lumineuse à un emplacement spécifique, capturant ainsi des détails visuels. La combinaison de millions de pixels crée une image représentant fidèlement l'objet physique observé par la caméra 11. Un point image précédemment présenté est ainsi un point d’une surface d’un objet de la scène tridimensionnelle. Les images acquises par les caméras 11, 12 représentent des vues d’une même scène prises à des points de vue différents, les positions des caméras étant distinctes. Sur cette scène se trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers mobiles, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Selon un exemple de réalisation particulier, la caméra 11 est de type « grand angle », une caméra grand angle étant par exemple équipée d’un objectif conçu pour faire l’acquisition d’une image représentative d’une scène tridimensionnelle perçue selon un champ de vision plus large que celui d'une caméra standard, aussi appelé parfois objectif panoramique. En d'autres termes, un objectif grand angle permet de saisir une plus grande portion de la scène tridimensionnelle se déroulant devant ou autour de la caméra, ce qui est particulièrement utile dans des situations où il est nécessaire d'inclure davantage d'éléments dans le cadre de l’image acquise par cette caméra. L’angle α du champ de vision de la caméra 11 est par exemple égal à 120°, 145°, 180° ou 360°, alors qu’une caméra standard propose, par exemple, un champ de vision ouvert suivant un angle de 45° ou moins. Une telle caméra 11 correspond par exemple à une caméra équipée de miroirs ou encore à une caméra « fisheye » (en français « œil de poisson »). Les objectifs grand angle ont une distance focale plus courte par rapport aux objectifs standard, ce qui les rend adaptés pour faire l’acquisition d’images de paysages, d'architectures, de croisements de routes ou de tout autre sujet nécessitant une perspective étendue. Les caméras grand angle sont, par exemple, utilisées pour capturer des images immersives et dynamiques avec une profondeur de champ étendue. Selon un exemple de réalisation particulier, l’image acquise par la caméra 11 comprend une distorsion égale à 0,5%, 0,8% ou supérieure à 1%. La mesure d’une telle distorsion correspond à la détermination d’un rapport entre : - l'écartement maximal d’un pixel de l'image d’une ligne droite de la première scène tridimensionnelle dont l’image est une ligne touchant le bord le plus long de la première image, soit au centre du bord de l’image, soit au niveau des angles du bord de l’image, et - la longueur de ce bord. Couramment, une distorsion est considérée, dans le monde de la photographie, comme : • négligeable si elle est inférieure à 0,3%, • peu sensible si elle est comprise entre 0,3% ou 0,4%, • sensible si elle est comprise entre 0,5% et 0,6%, • très sensible si elle est comprise entre 0,7% et 0,9%, et • gênante si elle est supérieure ou égale à 1% ou plus. Une distorsion en barillet est caractérisée par un pourcentage positif, tandis qu’une distorsion en croissant est caractérisée par un pourcentage négatif. Ces images sont envoyées à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10 ou stockées dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. Un procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans le véhicule 10 est avantageusement mis en œuvre par le véhicule 10, c’est-à-dire par un processeur, un calculateur ou une combinaison de calculateurs du système embarqué du véhicule 10, par exemple par le ou les calculateurs en charge du système de vision du véhicule 10. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 2 de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans le véhicule 10 de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé 2 est par exemple mis en œuvre par un dispositif du système de vision embarqué dans le véhicule 10 ou par le dispositif 4 de la FIG. 4 . Dans une étape 21, des données représentatives d’une image acquise par la première caméra 11 sont reçues. Dans une étape 22, des profondeurs associées à un ensemble de pixels de l’image sont déterminées par un modèle de prédiction de profondeur et de direction, le modèle de prédiction de profondeur et de direction comprenant le premier réseau de neurones appris dans une phase d’apprentissage. Chaque profondeur déterminée correspond alors à une distance séparant le véhicule 10 ou une partie du véhicule 10 d’un objet de la scène tridimensionnelle auquel est associé un pixel, la détermination d’une profondeur d’un pixel correspondant alors à un mesurage d’une distance séparant un objet du véhicule embarquant le système de vision. Si l’ADAS utilise ces profondeurs ou distances comme données d’entrée pour déterminer la distance entre une partie du véhicule 10, par exemple le pare-chocs avant, et un autre usager présent sur la route, l’ADAS est alors en mesure de déterminer précisément cette distance. Par exemple, si l’ADAS a pour fonction d’agir sur un système de freinage du véhicule 10 en cas de risque de collision avec un autre usager de la route et que la distance séparant le véhicule 10 de ce même usager de la route diminue fortement, alors l’ADAS est en mesure de détecter ce rapprochement soudain et d’agir sur le système de freinage du véhicule 10 pour éviter un éventuel accident. La FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage du premier réseau de neurones utilisé dans un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image, par exemple dans le procédé 2 de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé d’apprentissage 3 est par exemple mis en œuvre par le dispositif embarqué dans le véhicule 10 mettant en œuvre le procédé de détermination d’une profondeur par système de vision embarqué dans un véhicule ou par le dispositif 4 de la FIG. 4 . Dans une étape 311, des données représentatives d’une première image sont reçues, la première image étant acquise par la première caméra 11 à un premier instant temporel d’acquisition. De manière similaire, dans une étape 312, des données représentatives d’une deuxième image sont reçues, la deuxième image étant acquise par la deuxième caméra 12 au même premier instant temporel d’acquisition. Dans une étape 313, des données représentatives d’un premier déplacement entre une position de la première caméra 11 au premier instant temporel d’acquisition et une position de la deuxième caméra 12 au même premier instant temporel d’acquisition sont déterminées à partir des première et deuxième images. Ces données représentatives du premier déplacement sont notamment déterminées à l’aide d’un modèle de prédiction de déplacement (« pose estimation model » en anglais). Selon un exemple de réalisation particulier, le modèle de prédiction de déplacement comprend un deuxième réseau de neurones. Un tel modèle de prédiction de déplacement est connu de l’homme du métier, et est par exemple présentée dans le document « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation », rédigé par Clément Godard, Oisin Mac Aodha, Michael Firman et Gabriel Brostow publié en aout 2019. Selon un exemple de réalisation particulier, le procédé 3 comprend en outre une phase d’apprentissage du deuxième réseau de neurones par minimisation d’une troisième erreur déterminée par comparaison des données représentatives du premier déplacement à des paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique. Par exemple, les données représentatives du premier déplacement et les paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique comprennent chacune trois coefficients représentatifs d’une translation suivant chacun des axes associés au repère de la première caméra 11, Dx, Dy et Dz, et trois coefficients représentatifs d’une rotation autour de chacun des ces axes, Rx, Ry et Rz, la troisième erreur étant égale à une moyenne des différences des coefficients associés au premier déplacement et aux paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique comparés deux à deux. Ainsi, la troisième erreur E est déterminée par : E = moyenne(Dx – Tx ; Dy – Ty ; Dz – Tz ; Rx – θx ; Ry – θy ; Rz – θz). Cette supervision de l’apprentissage du deuxième réseau de neurones par les paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique comprenant les première et deuxième caméras (11, 12) permet ainsi de déterminer un mouvement de la première caméra 11 entre deux instants temporels d’acquisition différents avec une précision métrique. Dans une étape 314, une profondeur et une direction associées à chaque pixel d’un ensemble de pixels de la deuxième image, dit premier ensemble de pixels, sont déterminées par un modèle de prédiction de profondeur et de direction mis en œuvre par le premier réseau de neurones. Un tel modèle de prédiction de profondeur et de direction est connu de l’homme du métier, il est notamment présenté dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion » rédigé par Igor Vasiljevic, Vitor Guizilini, Rares Ambrus, Sudeep Pillai, Wolfram Burgard, Greg Shakhnarovich et Adrien Gaidon publié en aout 2020. Il est à noter que ce document présente également un modèle de prédiction de déplacement. Dans une étape 315, chaque pixel d’un ensemble de pixels d’une quatrième image, dit deuxième ensemble de pixels, est généré par projection d’un pixel du premier ensemble de pixels dans un plan image de la première image en fonction du premier déplacement et d’une profondeur et d’une direction associées au pixel du premier ensemble de pixels. Le plan image de la première image correspond à un plan défini dans le référentiel de la première caméra 11, normal à l’axe optique de la première caméra 11 et situé à la première distance focale f1 de la première caméra 11. Selon un exemple de réalisation particulier, la projection est obtenue à l’aide d’un modèle de projection mis en œuvre par un troisième réseau de neurones, par exemple par le modèle de projection présenté dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion ». Dans une étape 317, des données représentatives d’une troisième image sont reçues, la troisième image étant acquise par la première caméra 11 à un deuxième instant temporel d’acquisition différent du premier instant temporel d’acquisition. Selon un premier mode de réalisation particulier, le deuxième instant temporel d’acquisition est antérieur au premier instant temporel d’acquisition. Selon un deuxième mode de réalisation particulier, le deuxième instant temporel d’acquisition est postérieur au premier instant temporel d’acquisition. Ainsi, les première et troisième images correspondent à deux images d’une même scène tridimensionnelle vue ou observée depuis deux positions d’observation à deux instants temporels distincts par une même caméra, la première caméra 11. Si le véhicule 10 est en mouvement, alors ces deux positions d’observation sont distinctes. Dans une étape 318, des données représentatives d’un deuxième déplacement entre la position de la première caméra 11 au premier instant temporel d’acquisition et une position de la première caméra 11 au deuxième instant temporel d’acquisition sont déterminées à partir des première et troisième images de manière similaire à celle utilisée durant l’étape 313. De manière similaire à l’étape 314, dans une étape 319, une profondeur et d’une direction associées à chaque pixel d’un ensemble de pixels de la première image, dit troisième ensemble de pixels, sont déterminées par le modèle de prédiction de profondeur et de direction. De manière similaire à l’étape 315, dans une étape 320, chaque pixel d’un ensemble de pixels d’une cinquième image, dit quatrième ensemble de pixels, est généré par projection d’un pixel du troisième ensemble de pixels dans un plan image de la troisième image en fonction du deuxième déplacement et d’une profondeur et d’une direction associées au pixel du troisième ensemble de pixels. Dans une étape 316, une première erreur est déterminée par comparaison des première et quatrième images. De manière similaire, dans une étape 321, une deuxième erreur est déterminée par comparaison des troisième et cinquième images. La détermination d’une erreur par comparaison de deux images est également appelée fonction de perte et correspond, par exemple, à une erreur photométrique (en anglais « photometric error ») telle que présentée dans le document « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation ». Selon un exemple de réalisation particulier, les première et deuxième erreurs sont des erreurs photométriques déterminées par la fonction suivante : Avec : • la première erreur de reconstruction, respectivement la deuxième erreur de reconstruction, • une valeur du pixel dans la première image, respectivement troisième image, • une valeur du pixel dans la quatrième image, respectivement cinquième image • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Dans une étape 322, le premier réseau de neurones est appris par minimisation des première et deuxième erreurs. Selon un mode de réalisation particulier, le premier réseau de neurones est entraîné en amont de cette phase d’apprentissage à partir d’images acquises par la première caméra 11 suivant la méthode d’apprentissage décrite dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion », notamment par détermination de deux erreurs déterminées par comparaison de deux images générées à chacune une image acquise par la première caméra 11, soit à partir de trois images acquises par la première caméra 11 à trois instants temporels distincts et consécutifs, les deux images étant générées à partir des images acquises aux instants temporels extrêmes et comparées à l’image acquise à l’instant temporel compris entre les deux instants temporels extrêmes, soit à partir de deux images acquises par la première caméra 11 à deux instants temporels d’acquisition, les deux images étant générées chacune à partir d’une des deux images acquises et comparées à l’autre image acquise. Ainsi, le modèle de prédiction de profondeur et de direction utilisé pour la prédiction de profondeur d’un pixel d’une image acquise par la première caméra 11 ou par la deuxième caméra 12 est fiabilisé grâce à ce procédé d’apprentissage. La supervision de l’apprentissage du réseau de neurones mettant en œuvre le modèle de prédiction du mouvement d’une caméra permet également d’atteindre une précision métrique. La FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour la détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 4 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard de la FIG. 1 et/ou étapes décrites en regard de la FIG. 2 . Des exemples d’un tel dispositif 4 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 4, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 4 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 4 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 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 4. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 4 comprend en outre au moins une mémoire 41 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 41. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 4 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 4 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 42 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 4 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. L’interface de communication 43 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 4 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 440, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 450 et/ou d’autres périphériques 460 via respectivement les interfaces de sortie 44, 45, 46. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 4. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de mesurage d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision faisant l’acquisition d’images à forte distorsion, qui inclurait des étapes secondaires sans pour autant sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 4 de la FIG. 4 . Procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un premier réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans un véhicule (10), le système de vision comprenant une première caméra (11) et une deuxième caméra (12) disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que le premier réseau de neurones est appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception (311, 312) de données représentatives d’une première et deuxième images acquises par respectivement la première et la deuxième caméras (11, 12) à un même premier instant temporel d’acquisition ; - détermination (313) de données représentatives d’un premier déplacement entre une position de la première caméra (11) au premier instant temporel d’acquisition et une position de la deuxième caméra (12) au premier instant temporel d’acquisition à partir des première et deuxième images ; - détermination (314) d’une profondeur et d’une direction associées à chaque pixel d’un ensemble de pixels de la deuxième image, dit premier ensemble de pixels, par un modèle de prédiction de profondeur et de direction mis en œuvre par le premier réseau de neurones ; - génération (315) de chaque pixel d’un ensemble de pixels d’une quatrième image, dit deuxième ensemble de pixels, par projection d’un pixel du premier ensemble de pixels dans un plan image de la première image en fonction du premier déplacement et d’une profondeur et d’une direction associées audit pixel du premier ensemble de pixels ; - réception (317) de données représentatives d’une troisième image acquise par la première caméra (11) à un deuxième instant temporel d’acquisition différent du premier instant temporel d’acquisition ; - détermination (318) de données représentatives d’un deuxième déplacement entre la position de la première caméra (11) au premier instant temporel d’acquisition et une position de la première caméra (11) au deuxième instant temporel d’acquisition à partir des première et troisième images ; - détermination (319) d’une profondeur et d’une direction associées à chaque pixel d’un ensemble de pixels de la première image, dit troisième ensemble de pixels, par le modèle de prédiction de profondeur et de direction ; - génération (320) de chaque pixel d’un ensemble de pixels d’une cinquième image, dit quatrième ensemble de pixels, par projection d’un pixel du troisième ensemble de pixels dans un plan image de la troisième image en fonction du deuxième déplacement et d’une profondeur et d’une direction associées audit pixel du troisième ensemble de pixels ; - détermination (316, 321) d’une première erreur par comparaison des première et quatrième images et d’une deuxième erreur par comparaison des troisième et cinquième images ; - apprentissage (322) du premier réseau de neurones par minimisation des première et deuxième erreurs. Procédé selon la revendication 1, pour lequel les première et deuxième erreurs sont des erreurs photométriques déterminées par la fonction suivante : Avec : • la première erreur de reconstruction, respectivement la deuxième erreur de reconstruction, • une valeur du pixel dans la première image, respectivement troisième image, • une valeur du pixel dans la quatrième image, respectivement cinquième image • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel les données représentatives du premier déplacement et les données représentatives du deuxième déplacement sont déterminées par un modèle de prédiction de déplacement mis en œuvre par un deuxième réseau de neurones. Procédé selon la revendication 3, comprenant en outre une phase d’apprentissage du deuxième réseau de neurones par minimisation d’une troisième erreur déterminée par comparaison des données représentatives du premier déplacement à des paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique. Procédé selon la revendication 4, pour lequel les données représentatives du premier déplacement et les paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique comprennent chacune trois coefficients représentatifs d’une translation et trois coefficients représentatifs d’une rotation dans un repère associé à la première caméra (11), ladite troisième erreur étant égale à une moyenne des différences des coefficients associés au premier déplacement et aux paramètres extrinsèques comparés deux à deux. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel la caméra (11) est une caméra grand angle. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel un champ de vision de la deuxième caméra (12) couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la première caméra (11). Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (4) de détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule (10), ledit dispositif (4) comprenant une mémoire (41) associée à au moins un processeur (40) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.