Brevet FR3153678A1 — publié le 20250404

Procédé ou dispositif mettant en œuvre un procédé de génération d’images pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule (10) comprenant une première caméra (11) et une deuxième caméra (12) disposées de manière à acquérir une image d’une scène selon deux points de vue différents. En effet, le procédé comprend la réception d’un premier couple d’images et la prédiction par un modèle de prédiction de profondeurs associées à des pixels de ces deux images. L’une des images du premier couple est ensuite modifiée et des profondeurs sont à nouveau prédites pour une image reçue et une image modifiée. Le modèle de prédiction est alors appris en fonction d’un résultat de la comparaison des profondeurs prédites pour les véritables images et des profondeurs prédites avec une image modifiée. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de génération de données représentatives d’images pour fiabiliser la détermination de profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule La présente invention concerne les procédés et dispositifs de génération de données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de génération de données d’entraînement d’un modèle de prédiction de profondeurs par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle d’un ou plusieurs systèmes ADAS embarqués dans un véhicule à partir d’une distance séparant un objet du véhicule déterminée par un système de vision stéréoscopique. 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. Il arrive que les données obtenues de ces capteurs soient défectueuses, par exemple à cause de problèmes électroniques perturbant leur transmission, ou à cause de problèmes de capteurs, par exemple lorsqu’un objectif d’une caméra est sale ou que la caméra est éblouie, par exemple lorsqu’elle est orientée vers le soleil ou qu’un phare d’une voiture l’éclaire directement. De la qualité des données émises par un système de vision dépend donc le bon fonctionnement des périphériques d’aides à la conduite utilisant ces données. 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 de proposer une solution pour améliorer l’insensibilité d’un système de vision stéréoscopique à une contamination d’une image acquise par ce système, par exemple à cause d’un objectif sale ou d’un éblouissement. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière, notamment par l’amélioration de la sûreté de fonctionnement des système ADAS alimentés par des données obtenues d’un tel système de vision stéréoscopique. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de génération de données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, le système de vision stéréoscopique comprenant une première caméra et une deuxième caméra disposées de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle selon deux points de vue différents, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception de données représentatives d’un premier couple d’images, le couple d’images comprenant une première image acquise par une première caméra à un instant temporel et une deuxième image acquise par une deuxième caméra au même instant temporel ; - prédiction par un modèle de prédiction de premières profondeurs associées à un premier ensemble de pixels de la première image en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du premier ensemble de pixels et d’un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image correspondant au premier ensemble de pixels et prédiction de deuxièmes profondeurs associées au deuxième ensemble de pixels en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du deuxième ensemble de pixels et du premier ensemble de pixels ; - génération d’un deuxième couple d’images à partir du premier couple d’images, le deuxième couple d’images comprenant la première image et une troisième image, la troisième image étant générée à partir de la deuxième image pour laquelle une valeur colorimétrique de chaque pixel d’un troisième ensemble de pixels est modifiée ; - prédiction par le modèle de prédiction de troisièmes profondeurs associées à un quatrième ensemble de pixels de la première image en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du quatrième ensemble de pixels et d’un cinquième ensemble de pixels de la troisième image correspondant au quatrième ensemble de pixels et prédiction de quatrièmes profondeurs associées au cinquième ensemble de pixels en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du cinquième ensemble de pixels et du quatrième ensemble de pixels ; - apprentissage du modèle de prédiction en fonction d’un résultat d’une comparaison des troisièmes et quatrièmes profondeurs aux premières et deuxièmes profondeurs. Un tel procédé permet ainsi de générer des images « contaminées », c’est-à-dire présentant volontairement des défauts, à partir d’images acquises par le système de vision stéréoscopique. Les première et deuxièmes profondeurs prédites sont alors des données d’apprentissage et le modèle de prédiction de profondeurs est appris via l’utilisation de ces images « contaminées ». Le modèle de prédiction gagne alors en robustesse et permet de prédire des profondeurs fiables pour des images présentant des défauts. Selon une variante du procédé, le troisième ensemble de pixels comprend au moins un groupe de pixels adjacents. Selon encore une variante du procédé, le au moins un groupe de pixels adjacents forme un rectangle. Selon une variante supplémentaire du procédé, les pixels du troisième ensemble de pixels sont modifiés en pixels noirs, un pixel noir étant un pixel dont un ensemble de valeurs colorimétriques est nul. Selon une autre variante du procédé, les pixels du troisième ensemble de pixels sont modifiés en pixels blancs, un pixel blanc étant un pixel dont un ensemble de valeurs colorimétriques est maximal. Selon encore une variante du procédé, le troisième ensemble de pixels comprend un nombre de pixels inférieur à un seuil, le seuil étant défini par rapport au nombre de pixels de ladite deuxième image. Selon une variante supplémentaire du procédé, le seuil est égal à 5% du nombre de pixels de la deuxième image. Selon une variante, le procédé comprend les étapes suivantes : - génération d’un troisième couple d’images à partir du premier couple d’images, le troisième couple d’images comprenant une quatrième image et la deuxième image, la quatrième image étant générée à partir de la première image pour laquelle une valeur colorimétrique de pixels d’un sixième ensemble de pixels est modifiée ; - prédiction de cinquièmes profondeurs associées à un septième ensemble de pixels de la quatrième image en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du septième ensemble de pixels et d’un huitième ensemble de pixels de la deuxième image correspondant au septième ensemble de pixels et prédiction de sixièmes profondeurs associées au huitième ensemble de pixels en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du huitième ensemble de pixels et du septième ensemble de pixels, le modèle de prédiction étant appris, en outre, en fonction des cinquièmes et sixièmes profondeurs par comparaison aux premières et deuxièmes profondeurs. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de génération de données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique 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 3 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision stéréoscopique 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 génération de données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre schématiquement un dispositif configuré pour la génération de données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de génération de données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 3. 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 génération de données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule est par exemple mis en œuvre par un calculateur du système embarqué du véhicule contrôlant ce système de vision stéréoscopique. Le système de vision comprend 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. A cet effet, le procédé de génération de données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule comprend la réception de données représentatives d’un premier couple d’images comprenant une première image acquise par la première caméra à un instant temporel et une deuxième image acquise par la deuxième caméra au même instant temporel. Des premières profondeurs associées à un premier ensemble de pixels de la première image sont prédites par un modèle de prédiction et des deuxièmes profondeurs associées à un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image sont également prédites par ce même modèle de prédiction. Ces profondeurs sont prédites, en outre, en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir des premier et deuxième ensembles de pixels. Un deuxième couple d’images est généré à partir du premier couple d’images, le deuxième couple d’images comprenant la première image et une troisième image, la troisième image étant générée à partir de la deuxième image pour laquelle une valeur colorimétrique de chaque pixel d’un troisième ensemble de pixels est modifiée. Des troisièmes profondeurs associées à un quatrième ensemble de pixels de la première image sont alors prédites par le modèle de prédiction ainsi que des quatrièmes profondeurs associées à un cinquième ensemble de pixels de la troisième image. Ces profondeurs sont prédites, en outre, en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir des quatrième et cinquième ensembles de pixels. Le modèle de prédiction est alors appris en fonction d’un résultat d’une comparaison des troisièmes et quatrièmes profondeurs aux premières et deuxièmes profondeurs. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision stéréoscopique 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 plusieurs caméras 11, 12 embarquées, chacune configurée pour acquérir des images d’une scène dans l’environnement du véhicule 10. Cet ensemble de caméras 11, 12 forme le système de vision stéréoscopique. Deux caméras 11 et 12 sont illustrées sur la FIG. 1 . La présente invention ne se limite cependant pas à un système de vision stéréoscopique comprenant deux caméras mais s’étend à tout système de vision comprenant 2 ou plus caméras, par exemple 2, 3, 4 ou 5 caméras. Les deux caméras 11, 12 disposent de paramètres intrinsèques connus. Ces paramètres se composent notamment de : - la distance focale f1 de la première caméra 11 ; - la distance focale f2 de la deuxième caméra 12 ; - les distorsions qui sont dues aux imperfections du système optique de chaque caméra ; - la direction C1 de l’axe optique de la première caméra 11 ; - la direction C2 de l’axe optique de la deuxième caméra 12 ; et - les résolutions respectives des caméras 11, 12. Les paramètres intrinsèques caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, les coordonnées caméra aux coordonnées pixel, dans chaque caméra. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la caméra. 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 ou que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image. 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 y est définie par la position de la deuxième caméra 12, de manière à placer la deuxième caméra 12 sur l’axe y de la première caméra 11. La distance B séparant les deux caméras 11, 12 est appelée base de référence (en anglais « baseline ») et la direction séparant les deux caméras 11, 12 est celle de l’axe y ; - la direction de l’axe x est définie orthogonale à celle de l’axe y et orthogonale à celle de 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. Les paramètres extrinsèques liés à la position des caméras 11, 12 sont les paramètres suivants : - 3 translations dans les directions x, y et z : Tx, Ty et Tz constituant le vecteur translation T ; et - 3 rotations autour des axes x, y et z : Rx, Ry et Rz, constituant la matrice de rotation R. Déterminer les paramètres extrinsèques constitue le problème de la calibration d'un système de vision stéréoscopique. 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 composé de 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 composé de la première caméra 11. Enfin, le champ 19 n’est visible depuis aucune des caméras. La partie de la scène présente dans ce champ 19 n’est donc pas observable. Selon un exemple de réalisation, les directions C1, C2 des axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra sont orientées non parallèlement de manière à obtenir le troisième champ d’acquisition 15 de l’environnement 1 le plus large possible. Selon un autre exemple de réalisation, les directions C1, C2 des axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra sont orientées parallèlement. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision stéréoscopique pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment. Les images acquises par les caméras 11, 12 à un instant temporel d’acquisition t1 donné se présentent sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans chaque image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de coordonnées colorimétriques RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu ») ou TSL (Ton, Saturation, Luminosité). Les images acquises par les caméras 11, 12 représentent des vues d’une même scène prises à des points de vue différents, les position 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. Ces images sont envoyées à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10 ou stockées dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. Un processus de génération de données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule 10 est avantageusement mis en œuvre par le véhicule 10, c’est-à-dire par 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 stéréoscopique du véhicule 10. Dans une première opération, le calculateur reçoit des données représentatives d’un premier couple d’images, le couple d’images comprenant une première image acquise par la première caméra 11 à un instant temporel et une deuxième image acquise par la deuxième caméra 12 au même instant temporel. Les deux images reçues correspondent ainsi à une même scène tridimensionnelle se déroulant aux alentours du véhicule 10 vue depuis deux points de vue différents. Dans une deuxième opération, afin de faciliter l’analyse des deux images reçues, les première et deuxième images sont par exemple rectifiées suivant une méthode connue de l’homme du métier. Une telle méthode est décrite, par exemple, dans « Rectification Projective d’Images Stéréo non Calibrées Infrarouges avec prise en compte globale de la minimisation des distorsions » de Benoit Ducarouge, Thierry Sentenac, Florian Bugarin et Michel Devy du 16 juillet 2009. La méthode de rectification consiste à réorienter les lignes épipolaires pour qu’elles soient parallèles avec l’axe horizontal de l’image. Cette méthode est décrite par une transformation qui projette les épipoles à l’infini et dont les points correspondants sont nécessairement sur une même ordonnée. Un algorithme de rectification consiste, par exemple, en 4 étapes : - Faire pivoter (virtuellement) la première caméra 11 pour que l'épipole aille à l'infini le long de l'axe horizontal du repère qui lui est associé; - Appliquer la même rotation à la deuxième caméra pour se retrouver dans la configuration géométrique initiale; - Faire pivoter la deuxième caméra de la rotation associée à la matrice de rotation ‘R’, correspondant au paramètre extrinsèque du système de vision stéréoscopique de départ; - Ajuster l'échelle dans les deux repères caméras. Il est à noter que la rectification simplifie la mise en correspondance des pixels des images obtenues par un système de vision stéréoscopique. Le pixel correspondant dans la deuxième image à un pixel de la première image (et réciproquement) est positionné sur la même ligne. A partir de la connaissance de la géométrie épipolaire et donc d’une matrice fondamentale du système de vision stéréoscopique, l’objectif est alors de déterminer une paire de transformations projectives, appelée homographies, qui réorientent les projections épipolaires parallèlement aux lignes des images, donc à l’axe horizontal des caméras rectifiées. Il est également envisageable de ne pas rectifier les images reçues, des disparités induites par la position relative des axes optiques des première 11 et deuxième 12 caméras sont alors à prendre en compte lors de la prédiction de profondeurs à partir de valeurs de flux optiques. Dans une troisième opération, un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image correspondant à un premier ensemble de pixels de la première image est déterminé. Cette opération est couramment appelée « appariement stéréo » (en anglais « feature matching »). L'appariement stéréo consiste en la recherche des pixels dans les vues stéréoscopiques qui correspondent au même point 3D dans la scène tridimensionnelle. La géométrie épipolaire rectifiée simplifie ce processus de recherche de correspondances sur une même ligne épipolaire. Il n'est pas nécessaire de calculer les coordonnées du point 3D pour trouver le pixel correspondant sur la même ligne de l'autre image. Dans une quatrième opération, des premières profondeurs associées au premier ensemble de pixels sont prédites par un modèle de prédiction en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du premier ensemble de pixels et du deuxième ensemble de pixels de la deuxième image. Le modèle de prédiction fait appel à une méthode dite de calcul par flux optique (en anglais « optical flow »). Une telle méthode est notamment décrite dans « 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 de juin 2019. La méthode de calcul par flux optique est par exemple mise en œuvre par un réseau de neurones convolutif (en anglais « Convolutional Neural Networks », CNN). Ce type d’outil est couramment utilisé dans le cadre du traitement d’images. Un flux optique est notamment représentatif d’un déplacement entre chaque pixel du premier ensemble de pixels de la première image et un pixel du deuxième ensemble de pixels correspondant à chaque premier pixel dans la deuxième image. De manière similaire à la quatrième opération, dans une cinquième opération, des deuxièmes profondeurs associées au deuxième ensemble de pixels sont prédites en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du deuxième ensemble de pixels et du premier ensemble de pixels. Le modèle de prédiction a, en outre, été appris auparavant par toute méthode d’apprentissage connue de l’homme du métier, qu’elle soit réalisée à l’aide de données d’apprentissage fournies au système de vision stéréoscopique ou à l’aide de données générées par le système de vision stéréoscopique lui-même, le modèle de prédiction étant par exemple appris par minimisation d’une fonction de perte comparant les profondeurs prédites à des profondeurs réelles. Les prédictions des premières et deuxièmes profondeurs sont ainsi fiables. Dans une sixième opération, un deuxième couple d’images est généré à partir du premier couple d’images. Le deuxième couple d’images comprend la première image et une troisième image générée à partir de la deuxième image pour laquelle une valeur colorimétrique de chaque pixel d’un troisième ensemble de pixels est modifiée. Une telle troisième image correspond à une image dite « contaminée », c’est-à-dire que les pixels du troisième ensemble représentent des défauts, dus par exemple à des problèmes d’acquisition de la deuxième image ou des erreurs de transmission des données représentatives de la deuxième image. Selon un exemple de réalisation particulier, le troisième ensemble de pixels comprend des pixels isolés. Le nombre de pixels du troisième ensemble est notamment inférieur à un seuil défini par rapport au nombre de pixels de la deuxième image. Ce seuil représente par exemple 5%, 10% ou 15% du nombre total de pixels de la deuxième image. Selon un autre exemple de réalisation particulier, le troisième ensemble de pixels comprend au moins un groupe de pixels adjacents, formant alors une « zone contaminée ». Un groupe de pixels adjacents « contaminés » représente par exemple une image acquise par la deuxième caméra 12 à travers un objectif sale. Selon un exemple de réalisation particulier, au moins un groupe de pixels adjacents forme un rectangle ou un carré. La largeur du rectangle ou du carré est par exemple inférieure à un seuil défini par rapport à la largeur de la deuxième image. Par exemple la largeur du rectangle ou du carré est inférieure à 5% de la largeur de la deuxième image, et vaut 1%, 3% ou 5% de la largeur de la deuxième image. Dans le cas de « zones contaminées », la surface totale de ces zones est par exemple limitée par rapport à la surface totale de la deuxième image, par exemple 3%, 7% ou 10%. La sixième opération consiste à modifier la valeur colorimétrique de chaque pixel du troisième ensemble de pixels. Selon un exemple de réalisation particulier, les pixels du troisième ensemble de pixels sont modifiés en pixels noirs, un pixel noir étant un pixel dont un ensemble de valeurs colorimétriques est nul. Un tel défaut correspond par exemple à un objet opaque ou à de la boue présente sur l’objectif de la deuxième caméra 12 à l’instant temporel d’acquisition de la deuxième image. Selon un autre exemple de réalisation particulier, les pixels du troisième ensemble de pixels sont modifiés en pixels blancs, un pixel blanc étant un pixel dont un ensemble de valeurs colorimétriques est maximal. Ce type de « contamination » correspond par exemple à un éblouissement, survenant par exemple lorsque le véhicule 10 croise un second véhicule et qu’un phare du second véhicule éclaire l’objectif de la deuxième caméra 12 à l’instant temporel d’acquisition de la deuxième image. Dans une septième opération similaire à la troisième opération, un cinquième ensemble de pixels de la troisième image correspondant à un quatrième ensemble de pixels de la première image est déterminé. Dans une huitième opération, des troisièmes profondeurs associées au quatrième ensemble de pixels de la première image sont prédites par le modèle de prédiction en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du quatrième ensemble de pixels et du cinquième ensemble de pixels de la troisième image. De manière similaire, dans une neuvième opération, des quatrièmes profondeurs associées au cinquième ensemble de pixels sont prédites par le modèle de prédiction en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du cinquième ensemble de pixels et du quatrième ensemble de pixels. Le modèle de prédiction est alors appris dans une dixième opération suivant toute méthode connue de l’homme du métier. Le modèle de prédiction est par exemple appris en fonction d’un résultat d’une comparaison des troisièmes et quatrièmes profondeurs aux premières et deuxièmes profondeurs. Une première erreur est par exemple déterminée pour les pixels de la première image par comparaison des premières et troisièmes profondeurs. La première erreur est par exemple définie par la fonction suivante : Avec : • la première erreur pour un pixel de la première image, • la première profondeur d’un pixel de la première image, et • la troisième profondeur d’un pixel de la première image. Une deuxième erreur est par exemple déterminée pour les pixels de la deuxième image par comparaison des deuxièmes et quatrièmes profondeurs. La deuxième erreur est par exemple définie par la fonction suivante : Avec : • la deuxième erreur pour un pixel de la deuxième image, • la deuxième profondeur d’un pixel de la deuxième image, et • la quatrième profondeur d’un pixel de la deuxième image. Selon un exemple de réalisation particulier, l’apprentissage est obtenu par minimisation de la fonction de perte suivante : Avec : • la perte due à la contamination, • la première erreur pour un pixel de la première image, et • la deuxième erreur pour un pixel de la deuxième image. Selon un exemple de réalisation particulier, dans une onzième opération, un troisième couple d’images est généré à partir du premier couple d’images, le troisième couple d’images comprenant une quatrième image et la deuxième image. De manière similaire à la sixième opération, la quatrième image est générée à partir de la première image pour laquelle une valeur colorimétrique de pixels d’un sixième ensemble de pixels est modifiée. Les modifications sont par exemple celles présentées précédemment. Dans une douzième opération similaire à la troisième opération, un huitième ensemble de pixels de la deuxième image correspondant à un septième ensemble de pixels de la quatrième image est déterminé. Dans une treizième opération similaire à la quatrième opération, des cinquièmes profondeurs associées au septième ensemble de pixels sont prédites par un modèle de prédiction en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du septième ensemble de pixels et du huitième ensemble de pixels. Dans une quatorzième opération, des sixièmes profondeurs associées au huitième ensemble de pixels sont prédites par un modèle de prédiction en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du huitième ensemble de pixels et du septième ensemble de pixels. De manière similaire à l’apprentissage précédent, le modèle de prédiction est appris, en outre, en fonction des cinquièmes et sixièmes profondeurs par comparaison aux premières et deuxièmes profondeurs. Selon un exemple de réalisation particulier, plusieurs apprentissages successifs sont réalisés, les première et deuxième images étant tour à tour « contaminées ». Une séquence complète d’apprentissage est par exemple obtenue après les « contaminations » successives suivantes : - la première image est contaminée par des pixels individuels noirs, - la deuxième image est contaminée par des pixels individuels noirs, - la première image est contaminée par des pixels individuels blancs, - la deuxième image est contaminée par des pixels individuels blancs, - la première image est contaminée par des carrés de pixels noirs, - la deuxième image est contaminée par des carrés de pixels noirs, - la première image est contaminée par des carrés de pixels blancs, - la deuxième image est contaminée par des carrés de pixels blancs. Ainsi, la « contamination » d’une image permet au modèle de prédiction d’apprendre à prédire des profondeurs pour des pixels qui seraient « contaminés » ou présenteraient des valeurs colorimétriques faussées. Les données d’apprentissage sont obtenues à partir de données acquises par le système de vision stéréoscopique, elles sont donc faciles à obtenir et représentatives de situations réelles. Le modèle de prédiction est ainsi plus robuste et sera en mesure de prédire des profondeurs même si les images d’entrée présentes de légers défauts. Si l’ADAS utilise des données d’entrée telles que les profondeurs déterminées par le modèle de prédiction appris à l’aide du procédé précédemment décrit 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 y compris lorsqu’une des caméras présente un défaut tel qu’un objectif sale ou un éblouissement localisé. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 2 de génération de données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 . Le procédé est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs embarqués dans le véhicule 10, par exemple par un calculateur contrôlant un système de vision stéréoscopique comprenant une première 11 et une deuxième 12 caméras. Dans une étape 21, le calculateur reçoit des données représentatives d’un premier couple d’images, le couple d’images comprenant une première image acquise par la première caméra 11 à un instant temporel et une deuxième image acquise par la deuxième caméra 12 au même instant temporel. Dans une étape 22, des premières profondeurs associées à un premier ensemble de pixels de la première image sont prédites par un modèle de prédiction en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du premier ensemble de pixels et d’un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image correspondant au premier ensemble de pixels. Des deuxièmes profondeurs associées au deuxième ensemble de pixels sont également prédites par le modèle de prédiction en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du deuxième ensemble de pixels et du premier ensemble de pixels. Dans une étape 23, un deuxième couple d’images est généré à partir du premier couple d’images, le deuxième couple d’images comprenant la première image et une troisième image. La troisième image est générée à partir de la deuxième image pour laquelle une valeur colorimétrique de chaque pixel d’un troisième ensemble de pixels est modifiée. Dans une étape 24, des troisièmes profondeurs associées à un quatrième ensemble de pixels de la première image sont prédites par le modèle de prédiction en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du quatrième ensemble de pixels et d’un cinquième ensemble de pixels de la troisième image correspondant au quatrième ensemble de pixels et des quatrièmes profondeurs associées au cinquième ensemble de pixels sont prédites en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir du cinquième ensemble de pixels et du quatrième ensemble de pixels. Dans une étape 25, le modèle de prédiction est appris en fonction d’un résultat d’une comparaison des troisièmes et quatrièmes profondeurs aux premières et deuxièmes profondeurs. La FIG. 3 illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour générer des données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 4 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard de la FIG. 1 et/ou des étapes décrites en regard de la FIG. 2 . Des exemples d’un tel dispositif 4 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 4, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 4 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 4 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 4. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 4 comprend en outre au moins une mémoire 41 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 41. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 4 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires (par exemple d’autres calculateurs) et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 42 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 440, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 450 et/ou d’autres périphériques 460 (système de projection) 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 génération de données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule et d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeurs pour un système de vision stéréoscopique utilisant des images générées à partir d’images acquises par ce système, qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela 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. 3 . Procédé de génération de données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule (10), le système de vision stéréoscopique comprenant une première caméra (11) et une deuxième caméra (12) disposées de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle selon deux points de vue différents, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception (21) de données représentatives d’un premier couple d’images, ledit couple d’images comprenant une première image acquise par une première caméra (11) à un instant temporel et une deuxième image acquise par une deuxième caméra (12) au même instant temporel ; - prédiction (22) par un modèle de prédiction de premières profondeurs associées à un premier ensemble de pixels de la première image en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir dudit premier ensemble de pixels et d’un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image correspondant audit premier ensemble de pixels et prédiction de deuxièmes profondeurs associées audit deuxième ensemble de pixels en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir dudit deuxième ensemble de pixels et dudit premier ensemble de pixels ; - génération (23) d’un deuxième couple d’images à partir dudit premier couple d’images, ledit deuxième couple d’images comprenant ladite première image et une troisième image, ladite troisième image étant générée à partir de ladite deuxième image pour laquelle une valeur colorimétrique de chaque pixel d’un troisième ensemble de pixels est modifiée ; - prédiction (24) par ledit modèle de prédiction de troisièmes profondeurs associées à un quatrième ensemble de pixels de la première image en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir dudit quatrième ensemble de pixels et d’un cinquième ensemble de pixels de la troisième image correspondant audit quatrième ensemble de pixels et prédiction de quatrièmes profondeurs associées audit cinquième ensemble de pixels en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir dudit cinquième ensemble de pixels et dudit quatrième ensemble de pixels ; - apprentissage (25) dudit modèle de prédiction en fonction d’un résultat d’une comparaison des troisièmes et quatrièmes profondeurs aux premières et deuxièmes profondeurs. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ledit troisième ensemble de pixels comprend au moins un groupe de pixels adjacents. Procédé selon la revendication 2, pour lequel ledit au moins un groupe de pixels adjacents forme un rectangle. Procédé selon la revendication 1 à 3, pour lequel les pixels dudit troisième ensemble de pixels sont modifiés en pixels noirs, un pixel noir étant un pixel dont un ensemble de valeurs colorimétriques est nul. Procédé selon la revendication 1 à 3, pour lequel les pixels dudit troisième ensemble de pixels sont modifiés en pixels blancs, un pixel blanc étant un pixel dont un ensemble de valeurs colorimétriques est maximal. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel ledit troisième ensemble de pixels comprend un nombre de pixels inférieur à un seuil, ledit seuil étant défini par rapport au nombre de pixels de ladite deuxième image. Procédé selon la revendication 6, pour lequel ledit seuil est égal à 5% du nombre de pixels de ladite deuxième image. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant les étapes suivantes : - génération d’un troisième couple d’images à partir dudit premier couple d’images, ledit troisième couple d’images comprenant une quatrième image et ladite deuxième image, ladite quatrième image étant générée à partir de ladite première image pour laquelle une valeur colorimétrique de pixels d’un sixième ensemble de pixels est modifiée ; - prédiction par ledit modèle de prédiction de cinquièmes profondeurs associées à un septième ensemble de pixels de la quatrième image en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir dudit septième ensemble de pixels et d’un huitième ensemble de pixels de la deuxième image correspondant audit septième ensemble de pixels et prédiction de sixièmes profondeurs associées audit huitième ensemble de pixels en fonction de valeurs de flux optique déterminées à partir dudit huitième ensemble de pixels et dudit septième ensemble de pixels ; ledit modèle de prédiction étant appris (25), en outre, en fonction des cinquièmes et sixièmes profondeurs par comparaison aux premières et deuxièmes profondeurs. Dispositif (4) de génération de données représentatives d’images pour un système de vision stéréoscopique 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 8. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.