Brevet FR3158186A1 — publié le 20250711

Procédé de calibration d’un premier capteur d’image compris dans un véhicule automobile circulant dans un environnement, comprenant les étapes suivantes : Réception, en provenance du premier capteur d’images, d’une première image (I1) de l’environnement, Réception, en provenance d’un deuxième capteur d’images, d’une deuxième image I2) de l’environnement, le deuxième capteur d’images étant compris dans l’environnement et fixe, Association de premiers éléments géométriques (I1_SEG300, I1_SEG400, I1_LIGN1) de la première image avec des deuxièmes éléments géométriques (I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1) de la deuxième image, Détermination de premières coordonnées en 3 dimensions des premiers éléments géométriques (I1_SEG300, I1_SEG400, I1_LIGN1) à partir de deuxièmes coordonnées en 3 dimensions des deuxièmes éléments géométriques associés, Détermination d’une orientation du premier capteur d’images du véhicule automobile, à partir des premières coordonnées en 3 dimensions des premiers éléments géométriques (I1_SEG300, I1_SEG400, I1_LIGN1). Figure pour l’abrégé : figure 2 Procédé de calibration d’un capteur d’images, dispositif et véhicule automobile associés. L’invention concerne les véhicules automobiles. L’automatisation croissante de la conduite des véhicules automobiles nécessite une perception précise de l’environnement du véhicule automobiles à l’aide de capteurs d’images de ces véhicule automobiles. Toutefois, toute erreur dans la connaissance de la calibration, notamment dans la connaissance de l’orientation des capteurs d’image, peut impacter la précision de cette perception, voire la rendre inopérante. C‘est le cas, notamment, lorsque la perception de l’environnement du véhicule est obtenue à partir de la fusion d’images de plusieurs capteurs d’images du véhicule automobile. Pour remédier à cet inconvénient, l’invention concerne un procédé de calibration d’un premier capteur d’images compris dans un véhicule automobile, mis en œuvre pendant que le véhicule automobile circule dans un environnement entourant le véhicule automobile, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les premières étapes suivantes : Réception, en provenance du premier capteur d’images, d’une première image d’une partie de l’environnement, acquise par le premier capteur d’images, puis Obtention (autrement dit : détection ou détermination) de premiers éléments géométriques à partir de (autrement dit : dans) la première image, Et, réception, en provenance d’un deuxième capteur d’images, d’une deuxième image de la partie de l’environnement, acquise par le deuxième capteur d’images, le deuxième capteur d’images étant compris dans l’environnement et fixe par rapport à la surface terrestre (autrement dit : fixe par rapport au sol), puis Obtention (autrement dit : Détection ou détermination) de deuxièmes éléments géométriques à partir de (autrement dit : dans) la deuxième image, l’obtention des deuxièmes éléments géométriques comprenant une détermination de deuxièmes coordonnées en 3 dimensions de chaque deuxième élément des deuxièmes éléments géométriques, Suite à l’étape d’obtention des premiers éléments géométriques et à l’étape d’obtention des deuxièmes éléments géométriques, association de chaque premier élément géométrique des premiers éléments géométriques avec un élément (différent) des deuxièmes éléments géométriques, Détermination de premières coordonnées en 3 dimensions de chaque premier élément des premiers éléments géométriques à partir des deuxièmes coordonnées en 3 dimensions de l’élément (autrement dit : d’un élément) des deuxièmes éléments géométriques associé audit chaque premier élément durant l’étape d’association, Puis, détermination d’une orientation du premier capteur d’images du véhicule automobile, à partir des premières coordonnées en 3 dimensions de chaque premier élément des premiers éléments géométriques. Ainsi, grâce à l’invention, le premier capteur d’images peut être calibré durant la circulation du véhicule automobile sur une voie publique, en s’appuyant sur le deuxième capteur, sans nécessiter que le véhicule automobile soit conduit dans un lieu dédié à une telle calibration. Par exemple, les deuxièmes coordonnées en 3 dimensions de chaque deuxième élément des deuxièmes éléments géométriques sont obtenues à partir de données initiales comprenant par exemple : Une localisation et/ou d’une orientation du deuxième capteur d’images (connue préalablement aux premières étapes), et/ou Des caractéristique (par exemple, localisation géographique, pente) d’un élément de l’environnement, par exemple de la chaussée ou d’un marquage au sol (connue préalablement aux premières étapes) par exemple lorsque, toute ou partie des deuxièmes éléments géométriques touchent l’élément de l’environnement. En variante : Les deuxièmes éléments géométriques sont fixes et leurs coordonnées sont connues et fixes (cela être le cas de deuxième éléments obtenus à partir d’objets fixes), Les deuxièmes coordonnées en 3 dimensions sont obtenues directement par un radar ou un télédétecteur laser. On entend que le deuxième capteur d’images est fixe par rapport à la surface terrestre (autrement dit : par rapport au sol) par le fait que, par exemple, le deuxième capteur est fixé (par exemple soudé, vissé, collé ou scellé), directement à la surface terrestre, ou indirectement à la surface terrestre (autrement dit : au sol:), par exemple par l’intermédiaire de l’un au moins parmi : Un bâtiment, Un panneau de signalisation (fixé dans le sol) Un mobilier urbain, Une végétation dont les racines sont dans le sol (par exemple un arbre), Un poteau. Le véhicule est préférentiellement en mouvement. En variante, Il est à l’arrêt, par exemple à un stop ou à un feu tricolore. Il apparaitra, à l’homme de métier, qu’a à un moment ou en autre du procédé, des coordonnées ou des données dans un deuxième repère fixe par rapport au sol terrestre (autrement dit : par rapport au deuxième capteur d’images) sont convertis en des coordonnées ou des données dans un premier repère fixe par rapport au véhicule automobile (lorsqu’il est mouvement). Par exemple, l’ensemble des premières étapes peuvent être mises en œuvre dans le deuxième repère, et une conversion de l’orientation dans le premier repère peut être ensuite opérée. A l’opposé, les données initiales, peuvent être converties dans le premier repère. Ainsi, l’ensemble des premières étapes peuvent être mises en œuvre dans le premier repère. Cette conversion peut être réalisée, en variante, à des étapes intermédiaires du procédé. Ainsi, l’étape de détermination de premières coordonnées en 3 dimensions peut comprendre une telle conversion. En variante, la détermination de premières coordonnées en 3 dimensions peut être mise en œuvre directement. C’est-à-dire, les premières coordonnées en 3 dimensions de chaque premier élément des premiers éléments géométriques peuvent être une copie des deuxièmes coordonnées du deuxième éléments associé audit chaque premier élément durant l’étape d’association. De manière connue : Cette conversion comprend une étape de détermination d’une position relative du premier repère par rapport au deuxième repère, et Une telle position relative peut être déterminée à partir d’une localisation géographique et d’une orientation du véhicule automobile. Le procédé peut ainsi comprendre une étape de réception d’une localisation géographique et d’une orientation du véhicule automobile (par exemple en provenance d’un module de géolocalisation satellitaire du véhicule automobile, par exemple de type dit « GPS », ou en variante en provenance d’un détecteur de l’infrastructure routière). En variante, une roue (ou plusieurs roues) du véhicule automobile est positionnée (temporairement) contre une cale mobile de manière à ce que la localisation géographique et l’orientation du véhicule automobile soient constantes. Selon cette variante, les deuxièmes coordonnées en 3 dimensions peuvent être directement exprimées dans le premier repère, sans conversion. Le procédé, selon l’invention, peut comprendre : Une étape d’analyse de l’environnement (i.e ; détection et/ou reconnaissance et/ou estimation de la distance d’objets de l’environnement) à partir d’images reçues du premier capteur d’images, en tenant compte de l’orientation du premier capteur d’images, Une étape de commande d’un composant du véhicule automobile (par exemple : un moteur de propulsion, un frein, un écran ou un projecteur) à partir d’un résultat de cette étape d’analyse. Durant l’étape de détermination de l’orientation du premier capteur d’images du véhicule automobile, une localisation du premier capteur d’images, par exemple dans le premier repère, peut être considéré comme prédéterminée, la précision de cette position influençant de façon mineure l’analyse de l’environnement. En variante, l’étape de détermination de l’orientation du premier capteur d’images du véhicule automobile comprend une détermination d’une localisation du premier capteur d’image, par exemple dans le premier repère. L’orientation peut comprendre, par exemple, un angle de roulis, un angle de tangage, un angle de lacet du capteur d’images. L’homme de métier sait mettre en œuvre l’étape de détermination de l’orientation du premier capteur d’images du véhicule automobile, à partir des premières coordonnées en 3 dimensions de chaque premier élément des premiers éléments géométriques. Cette étape correspond à un problème bien connu en vision par ordinateur. A titre d’exemples, les méthodes suivantes peuvent être utilisées : Par résolution d'un système d'équation par décomposition en valeurs singulières (SVD) et optimisation non-linéaire, comme par exemple décrit dans l’article :« LiDAR-camera calibration using line correspondences. Sensors », Bai, Z., Jiang, G., & Xu, A. (2020), Sensors, 20(21), 6319. Par apprentissage supervisé et entrainement d'un réseau convolutif, comme par exemple décrit dans l’article : « CalibRCNN: Calibrating camera and LiDAR by recurrent convolutional neural network and geometric constraints », Shi, J., Zhu, Z., Zhang, J., Liu, R., Wang, Z., Chen, S., & Liu, H. IEEE/RSJ International conference on Intelligent Robots and Systems, 2020, pp. 10197-10202, IEEE. Selon un mode de réalisation : Le premier capteur d’images et le deuxième capteur d’images sont des caméras (vidéo), et La première image et la deuxième image sont des images en 2 dimensions. Selon une première variante, dans un mode de réalisation, le premier capteur d’images est un télédétecteur laser, par exemple appelé aussi « LiDAR ».et par exemple le deuxième capteur d’image, est aussi un télédétecteur laser, par exemple appelé aussi « LiDAR ». Dans ce cas, l’invention peut être mise en œuvre, entre autres, par exemple, par la méthode décrite dans la publication suivante : « Pairwise LIDAR calibration using multi-type 3D geometric features in natural scene ». M He, H Zhao, F Davoine, J Cui, H Zha. 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and and Systems (IROS), 2013. Selon un mode de réalisation : L’étape d’obtention des deuxièmes éléments géométriques comprend une étape de détermination de deuxièmes boites englobantes, (d’images) de premiers objets mobiles (i.e. chacune des deuxièmes boites englobantes englobant un des premiers objets mobiles (autrement dit : une deuxième image d’un des premiers objets mobiles)) dans (autrement dit : à partir de) la deuxième image, une partie au moins des deuxièmes éléments géométriques étant obtenue à partir des deuxièmes boites englobantes, et L’étape d’obtention des premiers éléments géométriques, comprend une étape de détermination de premières boites englobantes (d’images) des premiers objets mobiles (i.e. chacune des premières boites englobantes englobant un des premiers objets mobiles (autrement dit : une première image d’un des premiers objets mobiles)) dans (autrement dit : à partir de) la première image, une partie au moins des premiers éléments géométriques étant obtenue à partir des premières boites englobantes. En variante, d’autres approches sont envisageables à partir par exemple des pixels des premières et des deuxièmes images. L’étape de détermination des deuxièmes boites englobantes peut être mise en œuvre par un modèle d’intelligence artificielle, par exemple par un réseau de neurones électronique. L’homme de métier connait diverses méthodes pour mettre en œuvre une telle étape. On peut citer, à titre d’exemple, les méthodes décrites dans les articles suivants : Par apprentissage supervisé d’un réseau de convolution, décrit par exemple dans l’article : « 3D Bounding box detection from monocular images », Catà Villà, M., Master's thesis, Universitat Politècnica de Catalunya. 2019, Par un apprentissage comprenant des contraintes géométriques, décrit par exemple dans l’article : «Deep monocular 3d object detection with closed-form geometric constraints » Naiden, A., Paunescu, V., Kim, G., Jeon, B., & Leordeanu, 2019 IEEE international conference on image processing (ICIP) (pp. 61-65). L’étape de détermination des premières boites englobantes, est tout à fait classique dans le domaine de l’automobile, et peut être mise en œuvre par un modèle d’intelligence artificielle, par exemple par un réseau de neurones artificiel. Selon un mode de réalisation, les premiers objets mobiles sont des piétons. En variante, par exemple, il s’agit des véhicules automobiles ou de cyclistes. Selon un mode de réalisation : Les deuxièmes boites englobantes sont : Des parallélépipèdes rectangle (ou pavé), ou Des cylindres, (ou en variante, par exemple des prismes droits). Les premières boites englobantes sont des rectangles. Par exemple dans ce mode de réalisation : Les deuxièmes boites englobantes comprennent, chacune, deux bases horizontales, Les premières boites englobantes sont des rectangles comprenant deux segments horizontaux. En variante, par exemple, les deuxièmes boites englobantes sont des prismes, des cônes ou des sphères, et les premières boites englobantes sont respectivement des trapèzes, des triangles ou des cercles. Selon un mode de réalisation, les deuxièmes éléments géométriques et les premiers éléments géométriques comprennent (ou sont) des segments. Dans ce cas, par exemple, bien entendu, les premières coordonnées en 3 dimensions de chaque premier élément des premiers éléments géométriques et/ou les deuxièmes coordonnées en 3 dimensions de chaque deuxième élément des deuxièmes éléments géométriques peuvent être les coordonnées des extrémités des segments. Par exemple : Chacune des deux bases horizontales comprend un centre, Chacun des deux segments horizontaux des premières boites englobantes comprend un centre. Selon un mode de réalisation : Les deuxièmes éléments géométriques comprennent un deuxième segment vertical (c’est-à-dire : parallèle à la direction de la pesanteur) reliant les centres des deux bases horizontales (i.e. : reliant le centre de l’une des deux bases horizontales au centre de l’autre base des deux bases horizontales) d’une des deuxièmes boites englobantes, Les premiers éléments géométriques comprennent un premier segment vertical reliant les centres des deux segments horizontaux (c’est-à-dire : parallèle à l’horizon terrestre) (i.e. : reliant le centre de l’un des deux segments horizontaux au centre de l’autre segment des deux segments horizontaux) d’une des premières boites englobantes. En variante, les premières et deuxièmes boites englobantes comprenant des arêtes, les segments sont ces arêtes (verticales et/ou horizontales). En variante, les premiers éléments géométriques comprennent des sommets des premières boites englobantes et les deuxièmes éléments géométriques comprennent des sommets des deuxièmes boites englobantes. L’étape d’association revient alors à un problème bien connu dit « Perspective-N-Point » pour lequel l’homme de métier connait plusieurs approches. Dans le cas des premiers éléments géométriques, l’homme de métier peut facilement mettre en œuvre des traitements pour distinguer les segments verticaux des segments horizontaux. Par exemple, une direction approximative de l’horizontale et de la verticale peut être connue (une orientation, (certes approximative, que le procédé selon l’invention précise,) du premier capteur d’images étant connue préalablement à la mise en œuvre des premières étapes). Un segment dont une direction est plus proche d’une direction approximative de l’horizontale que d’une direction approximative de la verticale est déterminé comme horizontal. Un segment donc une direction est plus proche d’une direction approximative de la verticale que de la direction de l’horizontale est déterminé comme vertical. En variante, le premier segment vertical est déterminé par le modèle d’intelligence artificielle, par exemple par le réseau de neurones artificiel qui détermine les premières boites englobantes. Les segments horizontaux et verticaux peuvent être également déterminées par une reconnaissance d’un objet (une chaussée, un piéton) ou un rapport de dimension entre les segments verticaux et les segments horizontaux. Selon un mode de réalisation : L’étape de détection des deuxièmes éléments géométriques, comprend une étape de détection (d’images) d’une deuxième ligne de marquage au sol dans la deuxième image, les deuxièmes éléments géométriques comprenant des segments s’étendant tout le long de la deuxième des lignes de marquage au sol, et L’étape de détection des premier éléments géométriques, comprend une étape de détection (d’images) d’une première ligne de marquage au sol dans la première image, les premiers éléments géométriques comprenant des segments s’étendant tout le long de la première ligne de marquage au sol. L’homme de métier connait diverses méthodes pour mettre en œuvre l’étape de détection de la première ligne de marquage au sol. On peut citer, à titre d’exemple, les méthodes décrites dans l’article suivant : . « Recent progress in road and lane detection: a survey. », Hillel, A. B., Lerner, R., Levi, D., & Raz, G. Machine vision and applications, 25(3), 727-745. Concernant, l’étape de détection de la deuxième ligne de marquage au sol, l’homme de métier connait diverses méthodes pour mettre en œuvre l’étape de détection des deuxièmes lignes de marquage au sol. On peut citer, à titre d’exemple, les méthodes suivantes : Par apprentissage supervisé en utilisant un réseau de convolution, par exemple décrit dans l’article suivant : « 3d-lanenet: end-to-end 3d multiple lane detection Garnett », N., Cohen, R., Pe'er, T., Lahav, R., & Levi, D. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision pp. 2921-2930, 2019. Par apprentissage semi-supervisé en utilisant les Transformers, par exemple décrit dans l’article suivant : « Persformer: 3d lane detection via perspective transformer and the openlane benchmark ». Chen, L., Sima, C., Li, Y., Zheng, Z., Xu, J., Geng, X. & Yan, J.. European Conference on Computer Vision, 2022 October, pp. 550-567. Cham: Springer Nature Switzerland. L’homme de métier connait plusieurs solutions pour mettre en œuvre l’étape d’association, par exemple : Par une recherche géométrique du point le plus proche entre deux droites à apparier décrit par exemple dans l’article suivant : “An invariant, closed-form solution for matching sets of 3D lines”, Kamgar-Parsi, B., & Kamgar-Parsi, B. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 2, pp. II-431. 2004 IEEE Computer Society, Par tirage aléatoire et estimation probabiliste (famille des méthodes de type Monte-Carlo), par exemple en utilisant l'algorithme dit « RANSAC », par exemple décrit dans l’article suivant : “Camera pose estimation based on PnL with a known vertical direction”, Lecrosnier, L., Boutteau, R., Vasseur, P., Savatier, X., & Fraundorfer, F. IEEE Robotics and Automation Letters, 4(4), 3852-3859. 2019. En fait, l’étape d’association associe chaque élément des premiers éléments géométrique obtenu à partir d’une première détection d’un objet, dans la première image, à un élément des deuxièmes éléments géométriques obtenu à partir d’une deuxième détection de cet objet, dans la deuxième image. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend des deuxièmes étapes, les deuxièmes étapes étant mise en œuvre par le véhicule automobile, les deuxièmes étapes comprenant : Avant l’étape d’association, une étape de réception (et une étape d’envoi) de la deuxième image (depuis (autrement dit : en provenance) du deuxième capteur d’images) et, des deuxièmes éléments géométriques, par l'intermédiaire d'une communication radiofréquence (par exemple de type dit « V2X »), Et, avant l’étape de détermination des premières coordonnées en 3 dimensions, une étape de réception (et une étape d’envoi) des deuxièmes coordonnées en 3 dimensions de chaque deuxième élément des deuxièmes éléments géométriques (jusqu’au véhicule automobile ou autrement dit, à destination du véhicule automobile). Les étapes suivantes : L’étape de réception, en provenance du premier capteur d’images, de la première image, L’étape de détection des premiers éléments géométriques, L’étape d’association, L’étape de détermination des premières coordonnées en 3 dimensions de chaque premier élément des premiers éléments géométriques, L’étape de détermination de l’orientation du premier capteur d’images. D’autres répartitions des étapes sont bien entendu possibles. Par exemple, l’étape de détection des deuxièmes éléments géométriques peut être mise en œuvre dans le véhicule automobile (les données initiales doivent être, dans ce cas, reçus par le véhicule automobile). En variante, toutes les premières étapes peuvent être mises en œuvre par l’infrastructure routière qui peut communiquer ensuite l’orientation au véhicule automobile. L’invention concerne aussi un programme d’ordinateur comprenant des instructions, exécutables par un microprocesseur ou un microcontrôleur ou un ordinateur, pour la mise en œuvre des deuxièmes étapes, lorsqu’il est exécuté par le microprocesseur ou le microcontrôleur ou l’ordinateur. Les deuxièmes étapes peuvent être mis en œuvre par un dispositif électronique (ou un véhicule automobile). L’invention concerne donc également un dispositif électronique (ou un véhicule automobile) configuré pour mettre en œuvre les deuxièmes étapes, ainsi qu’un véhicule automobile comprenant le dispositif électronique. Les caractéristiques et avantages du programme d’ordinateur, du dispositif électronique, et du véhicule sont identiques à ceux du procédé selon l’invention (sans qu’il soit nécessaire de les répéter ici). Quand le dispositif électronique, le véhicule automobile, (ou un autre élément) est « configuré pour » (ou « apte à ») réaliser ou mettre en œuvre une étape ou une opération, cela implique, par exemple, que l’élément comporte des moyens pour réaliser l’étape ou l’opération. Les moyens comprennent préférentiellement des moyens électroniques, par exemple un programme d’ordinateur, des données en mémoire, des circuits électroniques spécialisés, des connexions filaires ou sans fil, un microprocesseur et/ou un microcontrôleur. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaitront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui suit comprenant des modes de réalisation de l’invention donnés à titre d’exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés, dans lesquels : FIG. 1 représente un dispositif électronique et un véhicule automobile, selon un mode de réalisation de l’invention, en vue de dessus, FIG. 2 représentent des images obtenues durant la mise en œuvre du procédé durant des étapes du procédé de la FIG. 3 . FIG. 3 représente une mise en œuvre du procédé selon l’invention. Sur la FIG. 1 , certains éléments sont, bien entendu, vus par transparence. Description détaillée d’un exemple de réalisation de l’invention, en référence aux figures 1 à 3. La FIG. 1 représente un véhicule 100 qui est un véhicule automobile. Le véhicule 100 comprend un microprocesseur 110 connecté (par des connexions représentées par un trait plein) aux composants suivants du véhicule 100 : Un écran 140, Une caméra 120, et Un module de géolocalisation satellitaire 130 (par exemple de type dit « GPS »). En référence à la FIG. 3 , durant les étapes S00bis à S40bis et S00 à S70, le véhicule 100 circule sur une voie publique 600, dans un environnement env100 qui comprend un arbre 500, et une caméra 200 comprenant un microprocesseur 210. La caméra 200 est fixe par rapport au sol 700. Elle est par exemple boulonnée à un poteau (non représenté) lui-même scellé au sol 700. A l’étape S00, le microprocesseur 110 reçoit, en provenance de la caméra 120, une première image I1, FIG. 2 , d’une partie p100 de l’environnement env100, acquise par la caméra 120. La partie p100 de l’environnement env100 comprend le piétons 300, le piéton 400 et un marquage au sol MARQ1. A l’étape S00bis, le microprocesseur 210 reçoit, en provenance de la caméra 200, une image I2, représentée FIG. 2 , de la partie p100 de l’environnement env100, acquise par la caméra 200. Par exemple, les étapes S00 et S00bis sont mises en œuvre simultanément. En variante, les étapes S00 et S00bis sont séparées d’un temps pris en compte durant l’étape d’association. A l’étape S10, le microprocesseur 110 détermine les boites englobantes I1_BOX300 et I1_BOX400 de respectivement des piétons 300 et 400 dans l’image I1. A l’étape S10bis, le microprocesseur 210 détermine les boites englobantes I2_BOX300 et I2_BOX400 de respectivement des piétons 300 et 400 dans l’image I2. Par exemple, les boites englobantes I1_BOX300, I1_BOX400, I2_BOX300 et I2_BOX400 sont déterminées selon des méthodes citées plus haut. A l’étape S20, le microprocesseur 110 détermine les segments I1_SEG300 et I1_SEG400 reliant les centres de deux segments horizontaux des boites englobantes I1_BOX300, I1_BOX400. A l’étape S20bis, le microprocesseur 210 détermine les segments I2_SEG300 et I2_ SEG400 reliant les centres de deux bases horizontales des boites englobantes I2_BOX300 et I2_BOX400. A l’étape S30, le microprocesseur 110 détecte la ligne de marquage au sol I1_MARQ1, et détermine le segment I1_LIGN1 s’étendant tout le long de la ligne de marquage au sol I1_MARQ1, selon par exemple une des méthodes mentionnées plus haut. A l’étape S30bis, le microprocesseur 210 détecte la ligne de marquage au sol I2_MARQ1, et détermine le segment I2_LIGN1 s’étendant tout le long de la ligne de marquage au sol I2_MARQ1. A l’étape S40bis, le microprocesseur 210 détermine les coordonnées en 3 dimensions des segments I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1, par exemples des sommets des segments I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1, dans le repère rep2. Ces coordonnées en 3 dimensions sont obtenues à partir d’une localisation et d’une orientation de la caméra 200 dans le repère rep2, par exemple en mémoire du microprocesseur 210. Les caractéristiques de la chaussée 600 et du sol 700 qui l’environne, par exemple en mémoire du microprocesseur 210 (par exemple, son altitude, ses coordonnées géographique, sa pente, dans le repère 2) sont également utilisés pour déterminer, non seulement le segment I2_LIGN1, mais aussi les segments I2_SEG300 et I2_SEG400, car les piétons sont situés directement que le sol 700 (i.e. : le bas des segment I2_SEG300 et I2_SEG400 touche le sol). A l’étape S40, les segments I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1, les coordonnées en 3 dimensions des segments I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1, ainsi que l’image I2, sont transmis, par une communication radiofréquence, par exemple de type dit « V2X », par le microprocesseur 210 au microprocesseur 110 qui les reçoit. A l’étape S50, le microprocesseur 110 associe : Le segment I1_SEG300 au segment I2_SEG300, Le segment I1_SEG400 au segment I2_SEG400, Le segment I1_LIGN1 au segment I2_LIGN1. Cette étape d’association peut être mise en œuvre par l’une des méthodes citées précédemment, connue de l’homme de métier. A l’étape S50, le microprocesseur 110 converti dans un repère rep1 fixe par rapport au véhicule 100, les coordonnées en 3 dimensions des segments : I1_SEG300 égales aux coordonnées du segment I2_SEG300, I1_SEG400 égales aux coordonnées du segment I2_SEG400, I1_LIGN1 égales aux coordonnées du segment I2_LIGN1. L’étape S50 comprend, pour cela, une étape de détermination d’une position relative du repère rep1 par rapport au repère rep2, à partir d’une localisation géographique et d’une orientation du véhicule 100 en provenance du module de géolocalisation satellitaire 130 (et, bien sûr, du repère rep2). A l’étape S60, le microprocesseur 110 détermine une orientation de la caméra 120, dans le repère rep1, à partir des coordonnées en 3 dimensions des segments I1_SEG300, I1_SEG400 et I1_LIGN1, en utilisant l’une des méthodes mentionnées ci-dessous. A l’étape S70, le microprocesseur 110 analyse l’environnement à partir d’images reçues de la caméra 120 et commande l’écran 140 à partir d’un résultat de cette analyse. Procédé de calibration d’un premier capteur d’images (120) compris dans un véhicule automobile (100), mis en œuvre pendant que le véhicule automobile (100) circule dans un environnement (env100) entourant le véhicule automobile (100), le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprenant les premières étapes suivantes : Réception (S00), en provenance du premier capteur d’images (120), d’une première image (I1) d’une partie (p100) de l’environnement (env100), acquise par le premier capteur d’images (120), Obtention (S20, S30) de premiers éléments géométriques (I1_SEG300, I1_SEG400, I1_LIGN1) à partir de la première image (I1), Réception (S00bis), en provenance d’un deuxième capteur d’images (200), d’une deuxième image (I2) de la partie (p100) de l’environnement (env100), acquise par le deuxième capteur d’images (200), le deuxième capteur d’images étant compris dans l’environnement (env100) et fixe par rapport au sol, Obtention (S20bis, S30bis) de deuxièmes éléments géométriques (I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1) à partir de la deuxième image (I2), l’obtention des deuxièmes éléments géométriques (I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1) comprenant une détermination (S40bis) de deuxièmes coordonnées en 3 dimensions de chaque deuxième élément des deuxièmes éléments géométriques (I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1), Association (S50) de chaque premier élément géométrique des premiers éléments géométriques (I1_SEG300, I1_SEG400, I1_LIGN1) avec un élément des deuxièmes éléments géométriques (I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1), Détermination (S60) de premières coordonnées en 3 dimensions de chaque premier élément des premiers éléments géométriques (I1_SEG300, I1_SEG400, I1_LIGN1) à partir des deuxièmes coordonnées en 3 dimensions de l’élément des deuxièmes éléments géométriques associé audit chaque premier élément durant l’étape d’association, Puis, détermination (S70) d’une orientation du premier capteur d’images (120) du véhicule automobile (100), à partir des premières coordonnées en 3 dimensions de chaque premier élément des premiers éléments géométriques (I1_SEG300, I1_SEG400, I1_LIGN1). Procédé de calibration selon la revendication précédente dans lesquelles : Le premier capteur d’images (120) et le deuxième capteur d’images (200) sont des caméras, et La première image (I1) et la deuxième image (I2) sont des images en 2 dimensions. Procédé de calibration selon la revendication précédente dans laquelle : L’étape d’obtention des deuxièmes éléments géométriques (I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1) comprend une étape de détermination (S10bis) de deuxièmes boites englobantes (I2_BOX400, I2_BOX300) de premiers objets mobiles (300, 400) dans la deuxième image (I2), une partie au moins des deuxièmes éléments géométriques (I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1) étant obtenue à partir des deuxièmes boites englobantes, et L’étape d’obtention des premiers éléments géométriques (I1_SEG300, I1_SEG400, I1_LIGN1), comprend une étape de détermination (S10) de premières boites englobantes (I1_BOX300, I1_BOX400) des premiers objets mobiles (I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1) dans la première image (I1), une partie au moins des premiers éléments géométriques (I1_SEG300, I1_SEG400, I1_LIGN1) étant obtenue à partir des premières boites englobantes (I1_BOX300, I1_BOX400), et Procédé de calibration selon la revendication précédente dans laquelle : Les deuxièmes boites englobantes (I2_BOX400, I2_BOX300) sont : Des parallélépipèdes rectangles, ou Des cylindres, et Et, les premières boites englobantes (I1_BOX300, I1_BOX400) sont des rectangles. Procédé de calibration selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle les deuxièmes éléments géométriques et les premiers éléments géométriques comprennent des segments. Procédé de calibration selon l’une quelconques des revendication 3 à 5 dans lequel les premiers objets mobiles sont des piétons. Procédé de calibration selon l’un quelconque des revendications précédentes comprenant des deuxièmes étapes, les deuxièmes étapes étant mise en œuvre par le véhicule automobile (100), les deuxièmes étapes comprenant : Avant l’étape d’association, une étape de réception de la deuxième image (I2), et des deuxièmes éléments géométriques (I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1), par l'intermédiaire d'une communication radiofréquence, Et, avant l’étape de détermination des premières coordonnées en 3 dimensions de chaque premier élément des premiers éléments géométriques (I1_SEG300, I1_SEG400, I1_LIGN1), une étape de réception des deuxièmes coordonnées en 3 dimensions de chaque deuxième élément des deuxièmes éléments géométriques (I2_SEG300, I2_SEG400, I2_LIGN1), Les étapes suivantes : L’étape de réception, en provenance du premier capteur d’images (120), de la première image (I1), L’étape de détection des premiers éléments géométriques (I1_SEG300, I1_SEG400, I1_LIGN1), L’étape d’association, L’étape de détermination des premières coordonnées en 3 dimensions de chaque premier élément des premiers éléments géométriques (I1_SEG300, I1_SEG400, I1_LIGN1), L’étape de détermination de l’orientation du premier capteur d’images (120). Programme d’ordinateur comprenant des instructions, exécutables par un microprocesseur ou un microcontrôleur, pour la mise en œuvre des deuxièmes étapes selon la revendication 7, lorsqu’il est exécuté par le microprocesseur ou le microcontrôleur. Dispositif électronique (110) configuré pour mettre en œuvre des deuxièmes étapes selon la revendication 7. Véhicule automobile (100) comprenant le dispositif électronique (110) selon la revendication précédente.