Brevet FR3160031A1 — publié le 20250912

Procédé ou dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel par un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision comprenant une caméra couleur et une caméra infrarouge. En effet, le modèle est appris dans une phase d’apprentissage comprenant la détection (32) de contours dans des première et deuxième images acquises par les caméras pour obtenir des première et deuxième images filtrées monocanal, la détermination (33) d’une carte de profondeurs associée à la deuxième image à partir des images filtrées, la génération (34) d’une troisième image à partir de la première image par ajout de pixels noirs puis la détection de contours dans la troisième image et la détermination (35) d’une carte de profondeurs à partir des troisième et deuxième images filtrées. Le modèle de prédiction de profondeur est appris (36) par minimisation d’une erreur déterminée par comparaison des cartes de profondeurs. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur appris à partir d’images hétérogènes 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. La prédiction d’une distance séparant un objet d’un véhicule, c’est-à-dire de la profondeur associée à un pixel d’une image acquise par une caméra, le pixel représentant l’objet, requiert une grande précision afin d’alimenter les ADAS. La prédiction d’une profondeur associée à un pixel fait notamment appel à un modèle de prédiction de profondeur, le modèle de prédiction de profondeur étant adapté au système de vision embarqué par le véhicule. Un tel modèle de prédiction est couramment mis en œuvre par un réseau de neurones, lequel est notamment appris dans une phase d’apprentissage afin de prédire des profondeurs justes par rapport au système de vision embarqué et au type d’environnement dans lequel évolue le véhicule. Une phase d’apprentissage requiert alors des données, par exemple des données annotées en provenance de bibliothèques ou annotées via d’autres systèmes embarqués plus précis comme un LIDAR®. Néanmoins, ce type d’apprentissage requiert une accumulation massive de données ou la présence de cet autre système embarqué dont le véhicule ne dispose pas toujours. Il est alors possible de réaliser une phase d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur à partir de données acquises par le système de vision embarqué mais les solutions existantes ne sont pas adaptées à la configuration de tout système de vision embarqué dans un véhicule. Afin de pouvoir utiliser un tel système de vision dans un environnement peu éclairé, au moins une des caméras du système de vision est par exemple de type infrarouge, c’est-à-dire qu’elle dispose d’un capteur permettant de capter les ondes lumineuses dans le domaine infrarouge, par exemple présentant une longueur d’onde comprise entre 0,7µm et 100µm. Une telle caméra acquiert, par exemple, des images monocanal, c’est-à-dire possédant un unique canal, tandis que les caméras couramment utilisées pour des systèmes de vision sont de type RGB (de l’anglais « Red Green Blue » ou en français « Rouge Vert Bleu », aussi appelé RVB), c’est-à-dire qu’elles acquièrent des images multicanaux comprenant, par exemple, trois canaux, représentatifs de valeurs associées à des ondes lumineuses captées dans le domaine du visible, par exemple de longueur d’onde comprise entre 380nm et 780nm. Les images acquises par ces deux types de caméra ne sont alors pas directement comparables car elles ne sont pas homogènes et disposent de capteurs ne captant pas les mêmes ondes. 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 comprenant une caméra infrarouge. 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 infrarouge. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif 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 des points de vue différents, la première caméra étant configurée pour l’acquisition d’image couleur et la deuxième caméra étant configurée pour l’acquisition d’image infrarouge, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que le modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception d’une première image acquise par la première caméra et d’une deuxième image acquise par la deuxième caméra à un même instant temporel d’acquisition ; - obtention d’une première, respectivement deuxième, images filtrées monocanal par application de détecteurs de contours sur la première, respectivement deuxième, images ; - détermination d’une première carte de profondeurs comprenant des profondeurs associées à un ensemble de pixels de la deuxième image, les profondeurs étant prédites avec le modèle de prédiction de profondeur à partir des première et deuxième images filtrées ; - génération d’une troisième image à partir de la première image, la troisième image comprenant un ensemble de pixels noirs obtenu par modification de valeurs d’un ensemble de pixels de la première image et obtention d’une troisième image filtrée monocanal par application d’un détecteur de contours sur la troisième image générée ; - détermination d’une deuxième carte de profondeurs comprenant des profondeurs associées à un ensemble de pixels de la deuxième image, les profondeurs étant prédites avec le modèle de prédiction de profondeur à partir des troisième et deuxième images filtrées ; - apprentissage du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une erreur de perte déterminée par comparaison des première et deuxième cartes de profondeurs. Les détecteurs de contours appliqués aux images acquises par les caméras du système de vision, les images acquises étant hétérogènes, permettent de les rendre homogènes et ainsi comparables. Le modèle de prédiction de profondeur est ainsi applicable aux images filtrées et permet de prédire avec précision la profondeur d’un pixel d’une image acquise, notamment par la caméra infrarouge du système de vision stéréoscopique, c’est-à-dire la distance séparant le véhicule embarquant la caméra infrarouge d’un objet physique de la scène tridimensionnelle associé à ce pixel. Cet apprentissage est réalisé à partir de données acquises par le système de vision embarqué et ne nécessite donc pas de données annotées par un autre système embarqué ou de stockage d’une bibliothèque d’images d’apprentissage. De plus, les données d’apprentissage sont représentatives des données reçues lorsque le système de vision stéréoscopique est en fonctionnement ou en production, en effet les données d’apprentissage sont représentatives d’environnements réels dans lesquels se déplace le véhicule embarquant le système de vision, ces données d’apprentissage sont donc particulièrement pertinentes. Selon une variante du procédé, l’erreur de perte est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur de perte, • une profondeur d’un pixel obtenue de la première carte de profondeurs pour un pixel , et • une profondeur d’un pixel obtenue de la deuxième carte de profondeurs pour le pixel . Selon une autre variante, l’un des détecteurs de contours est un filtre de Canny. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre une phase d’apprentissage amont comprenant les étapes suivantes : - réception d’une quatrième image et d’une cinquième image acquises par respectivement la première caméra et la deuxième caméra à un même instant temporel d’acquisition ; - obtention d’une quatrième, respectivement cinquième, images filtrées monocanal par application de détecteurs de contours sur la quatrième, respectivement cinquième, images ; - détermination d’une troisième carte de profondeurs comprenant des profondeurs associées à un ensemble de pixels de la quatrième image et d’une quatrième carte de profondeurs comprenant des profondeurs associées à un ensemble de pixels de la cinquième image, les profondeurs étant prédites avec le modèle de prédiction de profondeur à partir des quatrième et cinquième images filtrées ; - génération de cinquième et sixième cartes de profondeurs à partir des troisième et quatrième cartes de profondeurs et de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique ; - génération de sixième et septième images à partir des quatrième et cinquième images filtrées et à partir de coordonnées d’arrivée de pixels des sixième et cinquième cartes de profondeurs ; et - apprentissage du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une deuxième erreur de perte comprenant : • une erreur de reconstruction déterminée par comparaison de la quatrième image filtrée à la septième image et comparaison de la cinquième image filtrée à la sixième image, et • une erreur de consistance déterminée par comparaison des troisième et sixième cartes de profondeurs et par comparaison des quatrième et cinquième cartes de profondeurs. Selon une variante supplémentaire du procédé, les cinquième et sixième cartes de profondeurs sont générées à l’aide de la fonction suivante : Avec : • les coordonnées d’un pixel de la cinquième carte de profondeurs, respectivement de la sixième carte de profondeurs, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de prédiction de direction inverse associé à la deuxième caméra, respectivement à la première caméra, • un modèle de prédiction de direction associé à la première caméra, respectivement à la deuxième caméra, • une matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la cinquième image, respectivement quatrième image, et de de la profondeur qui lui est associée dans la quatrième carte de profondeurs, respectivement troisième carte de profondeurs. Selon une autre variante du procédé, le modèle de prédiction de direction associé à une caméra est une matrice intrinsèque de la caméra. Selon encore une autre variante du procédé, le modèle de prédiction de direction est mis en œuvre par un réseau de neurones. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 5 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur 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 modèle 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 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 ; et FIG. 5 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage amont du modèle 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. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 5. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision comprenant plusieurs caméras dont une caméra couleur et une caméra infrarouge, ces caméras générant des images dans des formats différents et non directement comparables. En effet, le modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage comprenant la détection de contours dans une première et deuxième images acquises par respectivement la première caméra couleur et la deuxième caméra infrarouge pour obtenir une première et une deuxième images filtrées possédant chacune un canal, la détermination d’une première carte de profondeurs associée à la deuxième image à partir des première et deuxième images filtrées, la génération d’une troisième image à partir de la première image par ajout de pixels noirs puis la détection de contours dans la troisième image et la détermination d’une carte de profondeurs à partir des troisième et deuxième images filtrées. Le modèle de prédiction de profondeur est alors appris par minimisation d’une erreur déterminée par comparaison des cartes de profondeurs. Pour l’ensemble de la description, on entend, par réception d’images ou génération d’images, la réception de données représentatives de ces images ou la génération de données représentatives de ces images. 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 C1 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 C1 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. L’axe optique C1 de la première caméra 11 et l’axe optique C2 de la deuxième caméra 12 ne sont pas nécessairement parallèles ni même compris dans un même plan. 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. La première caméra 11 est une caméra couleur, c’est-à-dire qu’elle fait l’acquisition d’images de type RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu »), représentant la scène telle qu’elle serait, par exemple, vue par l’œil humain. Ainsi, les pixels représentent la scène dans le domaine du visible. Une telle image de type RGB comprend un ensemble de pixels, chaque pixel de cet ensemble de pixels étant codé sur trois canaux, chaque canal correspond à l’une des couleurs primaires citées précédemment. La deuxième caméra 12 est une caméra infrarouge, c’est-à-dire qu’elle fait l’acquisition d’images représentant la scène à partir d’ondes émises par les objets de la scène dans le domaine de l’infrarouge, c’est-à-dire d’ondes dont la longueur d’onde est par exemple comprise entre 700nm (sept-cents nanomètres) et 100µm (cent micromètres). Une telle image comprend un ensemble de pixels, chaque pixel de cet ensemble de pixels étant codé sur un unique canal. Une telle caméra infrarouge présente l’avantage de pouvoir être utilisée aussi bien de jour que de nuit, c’est-à-dire que la scène tridimensionnelle observée soit éclairée ou non. Un être vivant, par exemple, émet des ondes infrarouges par le rayonnement de son corps chaud. Il est alors visible par la caméra infrarouge, aussi appelée caméra thermique, y compris lorsqu’il est dans une zone d’ombre. Chaque pixel d’une 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, 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 grand angle, 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 grand angle 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 grand angle 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, une image acquise par la première caméra 11 et/ou une image acquise 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. Selon un exemple de réalisation particulier, un champ de vision de la première caméra 11 couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la deuxième caméra 12 et un champ de vision de la deuxième caméra 12 couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la première caméra 11. En d’autres termes, plus de la moitié des pixels d’une image acquise par la première caméra 11 correspondent à un objet de la scène tridimensionnelle vu par la deuxième caméra 12, des pixels d’une image acquise par la deuxième caméra 12 correspondant également à cet objet de la scène tridimensionnelle. De même, plus de la moitié des pixels d’une image acquise par la deuxième caméra 12 correspondent à un objet de la scène tridimensionnelle vu par la première caméra 11, des pixels d’une image acquise par la première caméra 11 correspondant également à cet objet de la scène tridimensionnelle. Les images acquises par la première caméra 11 et par la deuxième caméra 12 sont envoyées à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10 ou stockées dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. Un procédé de détermination d’une profondeur 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 modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif 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, une image acquise par la première caméra 11 et d’une image acquise par la deuxième caméra 12 sont reçues. Dans une étape 22, des contours sont détectés dans chacune des images reçues par application d’un filtre de caractéristiques pour obtenir deux images filtrées possédant chacune un unique canal. Le détail du filtre de caractéristiques appliqué aux images acquises par les caméras du système de vision stéréoscopique est notamment présenté ci-après lors de l’étape 32 de détection décrite en regard du procédé d’apprentissage 3. Dans une étape 23, des profondeurs associées à un ensemble de pixels d’une des images reçues sont déterminées par le modèle de prédiction de profondeur à partir des deux images filtrées. 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. Selon un exemple de réalisation particulier, le procédé d’apprentissage 3 comprend en outre une phase d’apprentissage amont. Cette phase d’apprentissage amont est comprise dans un procédé d’apprentissage amont 5, ce procédé d’apprentissage amont 5 étant décrit en regard de la FIG. 5 . Le procédé d’apprentissage amont 5 est mis en œuvre antérieurement au procédé d’apprentissage 3. En effet, ce procédé d’apprentissage amont 5 permet de fiabiliser la prédiction de profondeur par le modèle de prédiction de profondeur dans des conditions d’utilisation courantes sans favoriser l’une ou l’autre des caméras. Le procédé d’apprentissage 3 permet ensuite de développer la capacité du système de vision stéréoscopique à prédire des profondeurs à partir des images acquises par la caméra infrarouge y compris lorsque des images acquises par la caméra couleur ne sont pas exploitables, par exemple quand ces dernières présentent de trop nombreuses et/ou trop grandes zones d’ombre ou noircies. Dans une étape 51, une quatrième image et une cinquième image acquises par respectivement la première caméra 11 et la deuxième caméra 12 à un même instant temporel d’acquisition sont reçues. Selon un exemple de réalisation particulier, les quatrième image et cinquième image 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. Selon un autre exemple de réalisation particulier, les quatrième image et cinquième image ne sont pas de même définition. Une étape additionnelle consiste alors à les redimensionner ou à les rogner pour obtenir une quatrième image et une cinquième image de même définition. Dans une étape 52, une quatrième, respectivement cinquième, images filtrées monocanal sont obtenues par application de détecteurs de contours sur la quatrième, respectivement cinquième, images. La quatrième image filtrée possède un unique canal et est obtenue par application d’un premier détecteur de contours sur la quatrième image. La cinquième image filtrée possède également un unique canal et est obtenue par application d’un deuxième détecteur de contours sur la cinquième image. De tels détecteurs de contours sont, par exemple, un filtre de Canny. En effet, un filtre de Canny est couramment utilisé en traitement d’images pour détecter des contours et est applicable aussi bien à une image RGB comme la première image qu’à une image disposant d’un unique canal comme la deuxième image. Seuls les paramètres d’entrée du détecteur de contours diffèrent, les images acquises par la première 11 et la deuxième 12 caméras étant hétérogènes. Chacune des quatrième et cinquième images filtrées comprend alors des pixels blancs représentatifs des caractéristiques géométriques identifiées, ici des contours ou arêtes, un pixel blanc ayant une valeur égale à 1, tandis que le reste des images filtrées comprend des pixels noirs, un pixel noir ayant une valeur nulle. Dans une étape 53, une troisième carte de profondeurs comprenant des profondeurs associées à un ensemble de pixels de la quatrième image et une quatrième carte de profondeurs comprenant des profondeurs associées à un ensemble de pixels de la cinquième image sont déterminées, les profondeurs étant prédites avec le modèle de prédiction de profondeur à partir des quatrième et cinquième images filtrées. Le modèle de prédiction de profondeur, mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif, est connu de l’homme du métier et est par exemple présenté dans le document « UnOS: Unified Unsupervised Optical-flow and Stereo-depth Estimation by Watching Videos » de Yang Wang, Peng Wang, Zhenheng Yang, Chenxu Luo, Yi Yang et Wei Xu publié en juin 2019, adapté à un système de vision stéréoscopique comprenant des caméras dont les axes optiques sont compris dans un même plan, ou encore 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 adapté pour tout système de vision stéréoscopique y compris ceux comprenant des caméras dont les axes optiques ne sont pas compris dans un même plan. Ainsi, une profondeur prédite est associée à chaque pixel d’un ensemble de pixels de la quatrième image, la troisième carte de profondeurs comprenant les coordonnées de chaque pixel de l’ensemble de pixels de la quatrième image et une profondeur associée enregistrées par exemple dans une table de correspondance, dans une mémoire accessible au processeur mettant en œuvre ce procédé d’apprentissage amont 5. De manière similaire, une profondeur prédite est associée à chaque pixel d’un ensemble de pixels de la cinquième image, la quatrième carte de profondeurs comprenant les coordonnées de chaque pixel de l’ensemble de pixels de la cinquième image et une profondeur associée enregistrées par exemple dans la table de correspondance précédemment décrite. Dans une étape 54, des cinquième et sixième cartes de profondeurs sont déterminées à partir des troisième et quatrième cartes de profondeurs et de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique. La génération de la cinquième carte de profondeurs à partir de la troisième carte de profondeurs consiste en : • la détermination de coordonnées spatiales dans la scène tridimensionnelle, dans un référentiel associé à la première caméra 11, d’un point associé à un premier pixel de la troisième carte de profondeurs à partir des coordonnées du premier pixel dans la quatrième image et de la profondeur qui est associée à ce premier pixel, ses coordonnées et profondeur étant enregistrées dans la troisième carte de profondeurs. Il est à noter que les coordonnées du premier pixel dans la quatrième image comprennent deux composantes tandis que les coordonnées spatiales du point associé au premier pixel comprennent trois composantes ; • la détermination de coordonnées spatiales dans la scène tridimensionnelle du point associé au premier pixel dans un référentiel associé à la deuxième caméra 12, en d’autres termes un changement de référentiel depuis celui associé à la première caméra 11 vers celui associé à la deuxième caméra 12, en utilisant les paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique ; et • la projection du point associé au premier pixel dans le plan image de la deuxième caméra 12, ce plan image correspondant à celui de la cinquième image, permettant de déterminer des coordonnées d’arrivée du premier pixel de la quatrième image dans une image telle que la deuxième caméra l’aurait acquise. A noter, 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. La cinquième carte de profondeurs comprend alors les coordonnées d’arrivée de chaque premier pixel et la profondeur associée au chaque premier pixel. De manière similaire, la génération de la sixième carte de profondeurs à partir de la quatrième carte de profondeurs consiste en : • la détermination de coordonnées spatiales dans la scène tridimensionnelle, dans un référentiel associé à la deuxième caméra 12, d’un point associé à un deuxième pixel de la quatrième carte de profondeurs à partir des coordonnées du deuxième pixel dans la cinquième image et de la profondeur qui est associée à ce deuxième pixel, ses coordonnées et profondeur étant enregistrées dans la quatrième carte de profondeurs. Il est à noter que les coordonnées du deuxième pixel dans la cinquième image comprennent deux composantes tandis que les coordonnées spatiales du point associé au deuxième pixel comprennent trois composantes ; • la détermination de coordonnées spatiales dans la scène tridimensionnelle du point associé au deuxième pixel dans un référentiel associé à la première caméra 11, en d’autres termes un changement de référentiel depuis celui associé à la deuxième caméra 12 vers celui associé à la première caméra 11, en utilisant les paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique ; et • la projection du point associé au deuxième pixel dans le plan image de la première caméra 11, ce plan image correspondant à celui de la quatrième image, permettant de déterminer des coordonnées d’arrivée du deuxième pixel de la cinquième image dans une image telle que la première caméra l’aurait acquise. La sixième carte de profondeurs comprend alors les coordonnées d’arrivée de chaque deuxième pixel et la profondeur associée au chaque deuxième pixel. Selon un exemple de réalisation particulier, les cinquième et sixième cartes de profondeurs sont générées à l’aide de la fonction suivante : Avec : • les coordonnées d’arrivée d’un pixel de la cinquième carte de profondeurs, respectivement de la sixième carte de profondeurs, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de prédiction de direction inverse associé à la deuxième caméra (12), respectivement à la première caméra (11), • un modèle de prédiction de direction associé à la première caméra (11), respectivement à la deuxième caméra (12), • une matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la cinquième image, respectivement quatrième image, et de de la profondeur qui lui est associée dans la quatrième carte de profondeurs, respectivement troisième carte de profondeurs. Selon une première variante, le modèle de prédiction de direction associé à une caméra est une matrice intrinsèque de la caméra. Une telle variante est notamment applicable dans le cas de caméras sténopés générant des images avec peu de distorsion. Selon une deuxième variante, le modèle de prédiction de direction est mis en œuvre par un réseau de neurones, ce modèle de prédiction de direction étant davantage adapté aux caméras grand angle générant des images à forte distorsion. Un tel modèle de prédiction 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. Les projections et reprojections sont alors des fonctions inverses obtenues à partir du modèle de prédiction de direction et sont fonction d’une profondeur et de coordonnées de pixels. A noter que la matrice extrinsèque n’est pas la même pour la génération des deux images, en effet, une première matrice extrinsèque permet de passer d’un référentiel associé à la première caméra 11 à un référentiel associé à la deuxième caméra 12 lors de la génération de la sixième carte de profondeurs, tandis qu’une deuxième matrice extrinsèque permet de passer d’un référentiel associé à la deuxième caméra 12 à un référentiel associé à la première caméra 11 lors de la génération de la cinquième carte de profondeurs. Les projections et reprojections sont des fonctions inverses obtenues à partir du modèle de prédiction de direction et sont fonction d’une profondeur, un tel modèle de projection est notamment présenté dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion ». Dans une étape 55, des sixième et septième images sont générées. La sixième image est générée à partir de la quatrième image filtrée et à partir des coordonnées d’arrivée d’un pixel de la sixième carte de profondeurs, un pixel de la sixième image ayant pour valeur celle d’un pixel de la quatrième image filtrée et pour coordonnées dans la sixième image les coordonnées d’arrivée associées au pixel de la quatrième image. La septième image est générée à partir de la cinquième image filtrée et à partir des coordonnées d’arrivée d’un pixel de la cinquième carte de profondeurs, un pixel de la septième image ayant pour valeur celle d’un pixel de la cinquième image filtrée et pour coordonnées dans la septième image les coordonnées d’arrivée associées au pixel de la cinquième image. Dans une étape 56, le modèle de prédiction de profondeur est appris par minimisation d’une deuxième erreur de perte comprenant : • une erreur de reconstruction déterminée par comparaison de la quatrième image filtrée à la septième image et comparaison de la cinquième image filtrée à la sixième image, et • une erreur de consistance déterminée par comparaison des troisième et sixième cartes de profondeurs et par comparaison des quatrième et cinquième cartes de profondeurs. L’erreur de reconstruction comprend, par exemple, une première composante déterminée par comparaison de pixels des quatrième et septième images et par comparaison de pixels des cinquième et sixième images. Selon un premier exemple de réalisation particulier, la première composante est représentative d’erreurs photométriques (en anglais « photometric errors ») 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 photométrique notée , respectivement la deuxième erreur photométrique notée , étant un pixel défini par ses coordonnées dans une image, • une valeur du pixel dans la quatrième image, respectivement cinquième image, • une valeur du pixel dans la septième image, respectivement sixième image, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Selon un deuxième exemple de réalisation particulier, l’erreur de reconstruction comprend une deuxième composante déterminée, en outre, par la fonction suivante : Avec : • une deuxième composante pour un pixel p de la septième image, respectivement de la sixième image , • est une profondeur d’un pixel obtenue de la cinquième carte de profondeurs, respectivement obtenue de la sixième carte de profondeur ; • 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 des images ; • est un hyperparamètre dépendant de l’environnement ; et • est une valeur du pixel dans la septième image, respectivement sixième image. Cette deuxième fonction est généralement utilisée pour traiter la discontinuité à la bordure des objets (en anglais « edge aware smoothness »). La deuxième erreur de perte comprend également une erreur de consistance et déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur de consistance, • une profondeur d’un pixel obtenue de la troisième carte de profondeurs pour un pixel , • une profondeur d’un pixel obtenue de la sixième carte de profondeurs pour un pixel , • une profondeur d’un pixel obtenue de la quatrième carte de profondeurs pour un pixel , et • une profondeur d’un pixel obtenue de la cinquième carte de profondeurs pour un pixel . Il est à noter que les pixels comparés sont ceux de coordonnées similaires ou égales dans une image acquise et dans une image générée. L’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur consiste en l’ajustement de paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif associé au modèle de prédiction de profondeur afin de minimiser la deuxième erreur de perte, la deuxième erreur de perte comprenant l’erreur de reconstruction et l’erreur de consistance. La deuxième erreur de perte est par exemple la somme de l’erreur de reconstruction et de l’erreur de consistance. Ainsi, le modèle de prédiction de profondeur 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 FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeurs 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 31, une première image et d’une deuxième image sont reçues, la première image étant acquise par la première caméra 11 à un instant temporel d’acquisition et la deuxième image étant acquise par la deuxième caméra au même instant temporel d’acquisition. Selon un exemple de réalisation particulier, les première image et deuxième image 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. Selon un autre exemple de réalisation particulier, les première image et deuxième image ne sont pas de même définition. Une étape additionnelle consiste alors à les redimensionner ou à les rogner pour obtenir une première image et une deuxième image de même définition. Dans une étape 32, une première image filtrée possédant un unique canal est obtenue par application d’un premier détecteur de contours sur la première image et une deuxième image filtrée possédant un unique canal est obtenue par application d’un deuxième détecteur de contours sur la deuxième image. De tels détecteurs de contours sont, par exemple, un filtre de Canny. Seuls les paramètres d’entrée du détecteur de contours diffèrent, les images acquises par la première 11 et la deuxième 12 caméras étant hétérogènes. Chacune des première et deuxième images filtrées comprend alors des pixels blancs représentatifs des caractéristiques géométriques identifiées, ici des contours ou arêtes, un pixel blanc ayant une valeur égale à 1, tandis que le reste des images filtrées comprend des pixels noirs, un pixel noir ayant une valeur nulle. Dans une étape 33, une première carte de profondeurs comprenant des profondeurs associées à un ensemble de pixels de la deuxième image est déterminée, les profondeurs étant prédites avec le modèle de prédiction de profondeur à partir des première et deuxième images filtrées. Le modèle de prédiction de profondeur, mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif, est par exemple l’un de ceux présentés lors de l’étape 53 précédemment décrite. Ainsi, une profondeur prédite est associée à chaque pixel d’un ensemble de pixels de la deuxième image, la première carte de profondeurs comprenant les coordonnées de chaque pixel de l’ensemble de pixels de la deuxième image et une profondeur associée enregistrées par exemple dans une table de correspondance, dans une mémoire accessible au processeur mettant en œuvre ce procédé d’apprentissage 3. Dans une étape 34, une troisième image est générée à partir de la première image, la troisième image comprenant un ensemble de pixels noirs obtenu par modification de valeurs d’un ensemble de pixels de la première image et une troisième image filtrée monocanal est obtenue par application d’un détecteur de contours sur la troisième image générée. Pour rappel, comme pour les images filtrées, un pixel noir est un pixel ayant une valeur nulle. La partie de la troisième image couverte par l’ensemble de pixels noirs varie aléatoirement à chaque itération des étapes du procédé d’apprentissage 3, la surface couverte par l’ensemble de pixels noirs représentant, par exemple, 10% à 100% de la troisième image. L’ensemble de pixels couvre par exemple 10% de la surface de la troisième image lors d’une première itération, pour croitre à chaque itération et couvrir jusqu’à la totalité de la troisième image. La zone de la troisième image couverte par l’ensemble de pixels présente, par exemple, une forme rectangulaire ou circulaire, et est positionnée de manière aléatoire dans la troisième image. L’ajout de pixels noirs dans la troisième image permet de simuler une image acquise par la première caméra dans un environnement sombre. En effet, les pixels noirs représentent une scène tridimensionnelle dont une partie n’est pas éclairée, la partie non éclairée de la scène tridimensionnelle correspondant à la zone couverte par l’ensemble de pixels noirs. Dans une étape 35, une deuxième carte de profondeurs comprenant des profondeurs associées à un ensemble de pixels de la deuxième image est déterminée, les profondeurs étant prédites avec le modèle de prédiction de profondeur à partir des troisième et deuxième images filtrées. Cette étape est ainsi similaire à l’étape 33. Dans une étape 36, le modèle de prédiction de profondeur est appris par minimisation d’une erreur de perte déterminée par comparaison des première et deuxième cartes de profondeurs. L’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur consiste en l’ajustement de paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif associé au modèle de prédiction de profondeur afin de minimiser l’erreur de perte précédemment calculée. Selon un exemple de réalisation particulier, la première erreur est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur de perte, • une profondeur d’un pixel de la deuxième image obtenue de la première carte de profondeurs, et • une profondeur du pixel de la deuxième image obtenue de la deuxième carte de profondeurs pour le pixel . L’augmentation progressive de la taille ou surface de la zone couverte par l’ensemble de pixels noirs permet d’apprendre au modèle de prédiction de profondeur à prédire précisément une profondeur d’un pixel correspondant à un objet de la scène tridimensionnelle mal éclairé. En effet, l’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur dans des conditions de mauvais éclairage de la scène tridimensionnelle est ainsi supervisé par les prédictions de profondeurs correspondantes à cette même scène bien éclairée. Ainsi, lorsque seule la deuxième caméra 12 est en mesure de percevoir les objets d’une scène tridimensionnelle, alors les profondeurs prédites associées à des pixels correspondants à ces objets sont davantage précises. Le modèle de prédiction de profondeur appris est alors capable de prédire des profondeurs précises dans des conditions réelles lorsque la scène est mal éclairée, par exemple lorsque le véhicule 10 se déplace de nuit. Le procédé d’apprentissage 3, ainsi que le procédé d’apprentissage amont 5, utilisent des données acquises par le système de vision embarqué et ne nécessitent donc pas de données annotées par un autre système embarqué ou de stockage d’une bibliothèque d’images d’apprentissage. De plus, les données d’apprentissage sont représentatives des données reçues lorsque le système est en fonctionnement ou en production, en effet les données d’apprentissage sont représentatives d’environnements réels dans lesquels se déplace le véhicule embarquant le système de vision, ces données d’apprentissage sont donc particulièrement pertinentes. Les détecteurs de contours appliqués aux images acquises par les caméras du système de vision, les images acquises étant hétérogènes, permettent de les rendre homogènes et ainsi comparables. Le modèle de prédiction de profondeur est ainsi applicable aux images filtrées et permet de prédire avec précision la profondeur d’un pixel d’une image acquise, notamment par la caméra infrarouge du système de vision stéréoscopique, c’est-à-dire la distance séparant le véhicule embarquant la caméra infrarouge d’un objet physique de la scène tridimensionnelle associé à ce pixel. 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 associé au système de vision stéréoscopique. Le dispositif 4 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 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 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 modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif 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 des points de vue différents, la première caméra étant configurée pour l’acquisition d’images couleur et la deuxième caméra (12) étant configurée pour l’acquisition d’image infrarouge, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que le modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception (31) d’une première image acquise par la première caméra (11) et d’une deuxième image acquise par la deuxième caméra (12) à un même instant temporel d’acquisition ; - obtention (32) d’une première, respectivement deuxième, images filtrées monocanal par application de détecteurs de contours sur la première, respectivement deuxième, images ; - détermination (33) d’une première carte de profondeurs comprenant des profondeurs associées à un ensemble de pixels de la deuxième image, les profondeurs étant prédites avec le modèle de prédiction de profondeur à partir des première et deuxième images filtrées ; - génération (34) d’une troisième image à partir de la première image, la troisième image comprenant un ensemble de pixels noirs obtenu par modification de valeurs d’un ensemble de pixels de la première image et obtention d’une troisième image filtrée monocanal par application d’un détecteur de contours sur la troisième image générée ; - détermination (35) d’une deuxième carte de profondeurs comprenant des profondeurs associées à un ensemble de pixels de la deuxième image, les profondeurs étant prédites avec le modèle de prédiction de profondeur à partir des troisième et deuxième images filtrées ; - apprentissage (36) du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une erreur de perte déterminée par comparaison des première et deuxième cartes de profondeurs. Procédé selon la revendication 1, pour lequel l’erreur de perte est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur de perte, • une profondeur d’un pixel obtenue de la première carte de profondeurs pour un pixel , et • une profondeur d’un pixel obtenue de la deuxième carte de profondeurs pour le pixel . Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel l’un desdits détecteurs de contours est un filtre de Canny. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, lequel comprend en outre une phase d’apprentissage amont comprenant les étapes suivantes : - réception (51) d’une quatrième image et d’une cinquième image acquises par respectivement la première caméra (11) et la deuxième caméra (12) à un même instant temporel d’acquisition ; - obtention (52) d’une quatrième, respectivement cinquième, images filtrées monocanal par application de détecteurs de contours sur la quatrième, respectivement cinquième, images ; - détermination (53) d’une troisième carte de profondeurs comprenant des profondeurs associées à un ensemble de pixels de la quatrième image et d’une quatrième carte de profondeurs comprenant des profondeurs associées à un ensemble de pixels de la cinquième image, les profondeurs étant prédites avec le modèle de prédiction de profondeur à partir des quatrième et cinquième images filtrées ; - détermination (54) de cinquième et sixième cartes de profondeurs à partir des troisième et quatrième cartes de profondeurs et de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique ; - génération (55) de sixième et septième images à partir des quatrième et cinquième images filtrées et à partir de coordonnées d’arrivée de pixels des sixième et cinquième cartes de profondeurs ; et - apprentissage (56) du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une deuxième erreur de perte comprenant : • une erreur de reconstruction déterminée par comparaison de la quatrième image filtrée à la septième image et comparaison de la cinquième image filtrée à la sixième image, et • une erreur de consistance déterminée par comparaison des troisième et sixième cartes de profondeurs et par comparaison des quatrième et cinquième cartes de profondeurs. Procédé selon la revendication 4, pour lequel les cinquième et sixième cartes de profondeurs sont générées à l’aide de la fonction suivante : Avec : • les coordonnées d’un pixel de la cinquième carte de profondeurs, respectivement de la sixième carte de profondeurs, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de prédiction de direction inverse associé à la deuxième caméra (12), respectivement à la première caméra (11), • un modèle de prédiction de direction associé à la première caméra (11), respectivement à la deuxième caméra (12), • une matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la cinquième image, respectivement quatrième image, et de de la profondeur qui lui est associée dans la quatrième carte de profondeurs, respectivement troisième carte de profondeurs. Procédé selon la revendication 5, pour lequel le modèle de prédiction de direction associé à une caméra est une matrice intrinsèque de la caméra. Procédé selon la revendication 5, pour lequel le modèle de prédiction de direction est mis en œuvre par un réseau de neurones. 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.