Brevet FR3154837A1 — publié le 20250502

Procédé ou dispositif mettant en œuvre un procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique comprenant un ensemble de caméras d’au moins trois caméras (11, 12, 13) disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène. Le procédé comprend la réception de données représentatives de trois images, chacune acquise par une caméra différente. Des disparités sont déterminées pour chaque image d’un couple d’images par un réseau de neurones convolutif et corrigées en fonction de disparité induite par la position relative des caméras ayant fait l’acquisition des images et des profondeurs sont déterminées pour les pixels des images. Chaque image d’un couple d’images permet alors de générer une nouvelle image à partir des profondeurs déterminées et une erreur de reconstruction est déterminée. Des paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif sont alors ajustés en fonction des erreurs de reconstruction. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique auto-supervisé. La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’une profondeur par 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 mesurage d’une telle profondeur. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle d’un ou plusieurs systèmes ADAS embarqués dans un véhicule à partir de la profondeur déterminée. 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. 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 d’améliorer la qualité des données issues de ces caméras. 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’au moins une caméra. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, le système de vision stéréoscopique comprenant un ensemble de caméras d’au moins trois caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception de données représentatives d’un ensemble de trois images comprenant une première, une deuxième et une troisième images acquises respectivement par une première, une deuxième et une troisième caméras de l’ensemble de caméras à un même instant temporel d’acquisition ; - détermination de premières disparités associées à un premier ensemble de pixels de la première image 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 détermination de deuxièmes disparités associées à un troisième ensemble de pixels de la deuxième image à partir du troisième ensemble de pixels et d’un quatrième ensemble de pixels de la première image correspondant au troisième ensemble de pixels, les premières et deuxièmes disparités étant prédites par une méthode de flux optique mise en œuvre par un premier réseau de neurones convolutif ; - détermination de premières et deuxièmes disparités corrigées par correction des premières et deuxièmes disparités en fonction d’une disparité induite par une position relative des première et deuxième caméras ; - détermination de premières et deuxièmes profondeurs associées respectivement aux premier et troisième ensembles de pixels à partir respectivement des premières et deuxièmes disparités corrigées ; - génération d’une quatrième image à partir de la première image et des premières profondeurs et génération d’une cinquième image à partir de la deuxième image et des deuxièmes profondeurs ; - détermination d’une première erreur par comparaison des quatrième et deuxième images et détermination d’une deuxième erreur par comparaison des cinquième et première images ; - détermination de troisièmes disparités associées à un cinquième ensemble de pixels de la première image à partir du cinquième ensemble de pixels et d’un sixième ensemble de pixels de la troisième image correspondant au cinquième ensemble de pixels et détermination de quatrièmes disparités associées à un septième ensemble de pixels de la troisième image à partir du septième ensemble de pixels et d’un huitième ensemble de pixels de la première image correspondant au septième ensemble de pixels, les troisièmes et quatrièmes disparités étant prédites par une méthode de flux optique mise en œuvre par le premier réseau de neurones convolutif ; - détermination de troisièmes et quatrièmes disparités corrigées par correction des troisièmes et quatrièmes disparités en fonction d’une disparité induite par une position relative des première et troisième caméras ; - détermination de troisièmes et quatrièmes profondeurs associées respectivement aux cinquième et septième ensembles de pixels à partir respectivement des troisièmes et quatrièmes disparités corrigées ; - génération d’une sixième image à partir de la première image et des troisièmes profondeurs et génération d’une septième image à partir de la troisième image et des quatrièmes profondeurs ; - détermination d’une troisième erreur par comparaison des sixième et troisième images et détermination d’une quatrième erreur par comparaison des septième et première images ; - ajustement de paramètres d’entrée du premier réseau de neurones convolutif par minimisation d’une cinquième erreur, la cinquième erreur étant déterminée à partir d’une moyenne des première, deuxième, troisième et quatrième erreurs. Un tel procédé permet ainsi d’effectuer un apprentissage du premier réseau de neurones convolutif, permettant ainsi de fiabiliser les disparités prédites par ce réseau de neurones convolutif et ainsi de fiabiliser les profondeurs déterminées. Un système ADAS utilisant ces profondeurs est alors plus performant car disposant de données plus fiables. Cet apprentissage est en outre réalisé à partir de données obtenues directement du système de vision stéréoscopique, les données utilisées pour cet apprentissage reflètent ainsi les conditions d’utilisation de ce système de vision stéréoscopique et sont facilement accessibles. Selon une variante du procédé, la cinquième erreur est déterminée par la fonction de perte suivante : Avec : • la cinquième erreur, • une moyenne d’arguments, • la première erreur pour un pixel de la deuxième image, • la deuxième erreur pour un pixel de la première image, • la troisième erreur pour un pixel de la troisième image, et • la quatrième erreur pour un pixel de la première image. Selon une autre variante du procédé, une image est générée à partir d’une image d’entrée et de profondeurs associées aux pixels de l’image d’entrée de manière à reproduire une image vue par une autre caméra à partir de la formule suivante : Avec : • un pixel de l’image générée, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • une matrice intrinsèque de l’autre caméra, • une matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique formé de la caméra ayant acquis l’image d’entrée et de l’autre caméra, • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de sa profondeur, • une matrice intrinsèque de la caméra ayant fait l’acquisition de l’image d’entrée, • est une profondeur du pixel associé à l’image d’entrée. Selon une variante du procédé supplémentaire, une erreur est déterminée par la fonction de perte suivante : Avec : • l’erreur associée à un pixel , • une valeur du pixel dans une image acquise par une caméra, • une valeur du pixel dans une image générée • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Selon encore une variante du procédé, une erreur est déterminée par la fonction de perte suivante : Avec : • l’erreur, • est une profondeur d’un pixel prédite par le système de vision stéréoscopique ; • est une matrice de paramètres ; • est l’ordre d’un gradient de lissage ; • une norme L1 des gradients de profondeur du second ordre est calculée avec =1 , et =2 ; • et sont les dimensions de d’une image ; • est un hyperparamètre dépendant de l’environnement ; et • est la valeur du pixel dans une image générée. Selon encore une autre variante du procédé, une disparité induite par une position relative de deux caméras de l’ensemble de caméras est déterminée par un deuxième réseau de neurones convolutif. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’une profondeur par 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 5 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 détermination d’une profondeur par 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 une première et une deuxième images obtenues à partir d’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. 4 illustre schématiquement une première et une troisième images obtenues à partir d’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. 5 illustre schématiquement un dispositif configuré pour la détermination d’une profondeur par 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 détermination d’une profondeur par système de vision stéréoscopique 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 par 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 stéréoscopique comprend un ensemble de caméras d’au moins trois caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, les axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra étant orientés de façon non parallèle. Le système de vision stéréoscopique est ainsi dit non parallèle. A cet effet, le procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule comprend la réception de données représentatives d’un ensemble de trois images comprenant une première, une deuxième et une troisième images acquises respectivement par une première, une deuxième et une troisième caméras de l’ensemble de caméras à un même instant temporel d’acquisition. Des disparités sont déterminées pour chaque image d’un couple d’images à partir de ces mêmes images par un premier réseau de neurones convolutif, un premier couple d’images comprenant les première et deuxième images et un deuxième couple d’images comprenant les première et troisième images. Ainsi, des premières et deuxièmes disparités sont déterminées pour des pixels des respectivement première et deuxième images et des troisièmes et quatrièmes disparités sont déterminées pour des pixels des respectivement première et troisième images. Ces disparités sont ensuite corrigées en fonction de disparité induite par la position relative des caméras ayant fait l’acquisition des images d’un couple d’images et des profondeurs sont alors déterminées pour les pixels des images des couples d’images. Chaque image d’un couple d’images permet alors de générer une nouvelle image à partir des profondeurs déterminées pour ce couple d’images et l’image générée est alors comparée à la seconde image du couple d’images afin de déterminer une erreur, par la suite appelée erreur de reconstruction. Des paramètres d’entrée du premier réseau de neurones convolutif sont alors ajustés par minimisation d’une cinquième erreur, la cinquième erreur étant déterminée à partir d’une moyenne des quatre erreurs de reconstruction précédemment déterminées. 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. Le système de vision stéréoscopique est alors disposé dans un environnement 1 correspondant, 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, 13 embarquées, chacune configurée pour acquérir des images d’une scène dans l’environnement du véhicule 10. Cet ensemble de caméras 11, 12, 13 forme le système de vision stéréoscopique. Trois caméras 11, 12 et 13 sont illustrées sur la FIG. 1 . La présente invention ne se limite cependant pas à un système de vision stéréoscopique comprenant trois caméras mais s’étend à tout système de vision stéréoscopique comprenant 3 ou plus caméras, par exemple 3, 4 ou 5 caméras. Les trois caméras 11, 12, 13 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 ; - la distance focale f3 de la deuxième caméra 13 ; - 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 ; - la direction C3 de l’axe optique de la deuxième caméra 13 ; et - les résolutions respectives des caméras 11, 12, 13. 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 trois caméras 11, 12, 13 sont disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, le premier point de vue, associé par exemple à la première caméra 11, est par exemple localisé en haut du pare-brise du véhicule 10, le deuxième point de vue, associé à la deuxième caméra 12, est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du véhicule 10 et le troisième point de vue, associé à la troisième caméra 13, est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur droit du véhicule 10. L’exemple illustré dans la FIG. 1 présente des caméras placées à l’avant du véhicule 10. L’invention ne se limite cependant pas à ce mode de réalisation particulier, les caméras pouvant être placées à l’arrière du véhicule 10 ou sur les côtés du véhicule 10. De même, une caméra placée à l’avant du véhicule 10 peut être placée au niveau d’un phare ou dans un pare-chocs par exemple. Un repère est associé à chaque caméra. Par exemple un premier repère (x 1 , y 1 , z 1 ) est associé à la première caméra 11 : - l’axe z 1 correspond à l’axe optique C1 de la première caméra 11, - l’axe x 1 correspond à un premier axe transversal de la première caméra 11 et correspondant à un axe horizontal centré d’une image acquise par la première caméra 11, et - l’axe y 1 correspond à un deuxième axe transversal de la première caméra 11 et correspondant à un axe vertical centré d’une image acquise par la première caméra 11. Les trois axes x, y et z forment un repère orthonormé. Les axes optiques C2 et C3 sont par exemple coplanaires, le plan les comprenant étant parallèle à un plan comprenant les axes x 1 et z 1 . L’axe optique C2 de la deuxième caméra 12 est en outre compris dans un plan formant un angle θ12 avec le plan comprenant les axes y1 et z1 de la première caméra 11 et l’axe optique C3 de la troisième caméra 13 est en outre compris dans un plan formant un angle θ13 avec le plan comprenant les axes y1 et z1 de la première caméra 11. Chaque caméra est distincte d’une autre caméra, la distance séparant les centres optiques de deux caméras étant appelée distance de base (en anglais « Baseline »). Les centres optiques des première 11 et deuxième 12 caméras sont situés à une première distance B12 tandis que les centres optiques des première 11 et troisième 13 caméras sont situés à une deuxième distance B13. 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. Ainsi, les première B12 et deuxième B13 distances sont par exemple égales à 50cm, 60cm ou 80cm. Dans cet exemple, la première caméra 11 est située à une hauteur du sol supérieure à la hauteur des deuxième 12 et troisième 13 caméras, la deuxième caméra 12 est située à gauche de la première caméra 11 et la troisième caméra 13 est située à droite de la première caméra 11. Les sens droite et gauche sont déterminés par rapport au sens de déplacement du véhicule lorsque celui-ci avance, c’est-à-dire selon un axe horizontal correspondant à un axe transversal du véhicule 10. Les paramètres extrinsèques liés à la position relative des première 11 et deuxième 12 caméras sont les paramètres suivants : - 3 translations dans les directions x, y et z : Tx 12 , Ty 12 et Tz 12 constituant le vecteur translation T 12 ; et - 3 rotations autour des axes x, y et z : Rx 12 , Ry 12 et Rz 12 , constituant la matrice de rotation R 12 . Les paramètres extrinsèques liés à la position relative des première 11 et troisième 13 caméras sont les paramètres suivants : - 3 translations dans les directions x, y et z : Tx 13 , Ty 13 et Tz 13 constituant le vecteur translation T 13 ; et - 3 rotations autour des axes x, y et z : Rx 13 , Ry 13 et Rz 13 , constituant la matrice de rotation R 13 . Les paramètres extrinsèques sont déterminés, en outre, lors d’une phase de calibration du système de vision stéréoscopique. La première caméra 11 fait l’acquisition d’images d’une scène tridimensionnelle se situant dans son champ de vision 110, la deuxième caméra 12 fait l’acquisition d’images d’une scène tridimensionnelle se situant dans son champ de vision 120 et la troisième caméra 13 fait l’acquisition d’images d’une scène tridimensionnelle se situant dans son champ de vision 130. Ces trois champs de vision 110, 120, 130 sont concourants, ainsi plusieurs zones sont définies telles que : - une première zone d’acquisition 111 visible uniquement par la première caméra 11, - une deuxième zone d’acquisition 121 visible uniquement par la deuxième caméra 12, - une troisième zone d’acquisition 131 visible uniquement par la troisième caméra 13, - une quatrième zone d’acquisition 112 visible par les première 11 et deuxième 12 caméras, - une cinquième zone d’acquisition 113 visible par les première 11 et troisième 13 caméras, et - une sixième zone d’acquisition 114 visible par les première 11, deuxième 12 et troisième 13 caméras. Les première 111, deuxième 121 et troisième 131 zones d’acquisition permettent ainsi une vision monoscopique de la scène tridimensionnelle par respectivement les première 11, deuxième 12 et troisième 13 caméras. Les quatrième 112 et cinquième 113 zones d’acquisition permettent une vision stéréoscopique de la scène tridimensionnelle respectivement par les première 11 et deuxième 12 caméras et par les première 11 et troisième 13 caméras. La sixième 114 zone d’acquisition permet une vision stéréoscopique de la scène tridimensionnelle à la fois par les première 11 et deuxième 12 caméras et par les première 11 et troisième 13 caméras. 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, 13 à un instant temporel d’acquisition 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, 13 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. 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 détermination d’une profondeur par 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 ensemble de trois images comprenant une première 31, une deuxième 32 et une troisième 33 images acquises respectivement par une première 11, une deuxième 12 et une troisième 13 caméras de l’ensemble de caméras, chacune des images de cet ensemble de trois images étant acquise à un même instant temporel d’acquisition. Chacune de ces images représente ainsi la scène tridimensionnelle vue depuis le point de vue des chacune des caméras à un même instant temporel. Une partie 112, 114 du champ de vision 111 de la première caméra 11 étant également comprise dans le champ de vision 121 de la deuxième caméra 12, les première 31 et deuxième 32 images observent une même partie de la scène tridimensionnelle. Une partie des pixels de la première image et une partie des pixels de la deuxième image sont ainsi associés à des mêmes objets présents dans la scène tridimensionnelle. Comme illustré dans la FIG. 3 , la première image 31 dispose d’une première partie 311 associée à des objets situés dans le champ de vision 121 de la deuxième caméra 12, représentative des objets situés dans le champ de vision 112 commun aux première 11 et deuxième 12 caméras ainsi qu’une deuxième partie 312 associée à des objets situés en dehors du champ de vision 121 de la deuxième caméra 12. De manière similaire, la deuxième image 32 dispose d’une première partie 321 associée à des objets situés dans le champ de vision 111 de la première caméra 11, représentative des objets situés dans le champ de vision 112 commun aux première 11 et deuxième 12 caméras ainsi qu’une deuxième partie 322 associée à des objets situés en dehors du champ de vision 111 de la première caméra 11. Les positions respectives des premières parties 311 et 321 des première 31 et deuxième 32 images sont définies par les positions relatives des première 11 et deuxième 12 caméras ainsi que l’orientation de leurs champs de vision respectifs 111, 121. Ainsi, selon l’exemple décrit précédemment, si la première caméra 11 est située au-dessus et à droite de la deuxième caméra, alors la première partie 311 de la première image 31 est située en bas à gauche de la première image 31 et la première partie 321 de la deuxième image 32 est située en haut à droite de la deuxième image 32. De même, une partie 113, 114 du champ de vision 111 de la première caméra 11 étant également comprise dans le champ de vision 131 de la troisième caméra 13, les première 31 et troisième 33 images observent une même partie de la scène tridimensionnelle. Une partie des pixels de la première image et une partie des pixels de la troisième image sont ainsi associés à des mêmes objets présents dans la scène tridimensionnelle. Comme illustré dans la FIG. 4 , la première image 31 dispose d’une troisième partie 313 associée à des objets situés dans le champ de vision 131 de la troisième caméra 13, représentative des objets situés dans le champ de vision 113 commun aux première 11 et troisième 13 caméras ainsi qu’une quatrième partie 314 associée à des objets situés en dehors du champ de vision 131 de la troisième caméra 13. De manière similaire, la troisième image 33 dispose d’une première partie 331 associée à des objets situés dans le champ de vision 111 de la première caméra 11, représentative des objets situés dans le champ de vision 113 commun aux première 11 et troisième 13 caméras ainsi qu’une deuxième partie 332 associée à des objets situés en dehors du champ de vision 111 de la première caméra 11. Les positions respectives de la troisième partie 313 de la première image 31 et de la première partie 331 de la troisième 33 sont définies par les positions relatives des première 11 et troisièmes 12 caméras ainsi que l’orientation de leurs champs de vision respectifs 111, 131. Ainsi, selon l’exemple décrit précédemment, si la première caméra 11 est située au-dessus et à gauche de la deuxième caméra, alors la troisième partie 313 de la première image 31 est située en bas à droite de la première image 31 et la première partie 331 de la troisième image 33 est située en haut à gauche de la troisième image 33. Selon un exemple de réalisation particulier, la première partie 311 de la première image 31, la troisième partie 313 de la première image, la première partie 321 de la deuxième image 32 et la première partie 331 de la troisième image 33 associée à l’un des champs de vision stéréoscopiques 112, 113 ou 114 représentent au moins 50%, 60% ou 80% des pixels de l’image respective 11, 12, 13 complète. Dans une deuxième opération, des premières disparités associées à un premier ensemble de pixels de la première image sont 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. De manière similaire, dans une troisième opération, des deuxièmes disparités associées à un troisième ensemble de pixels de la deuxième image sont déterminées à partir du troisième ensemble de pixels et d’un quatrième ensemble de pixels de la première image correspondant au troisième ensemble de pixels. Les premières et deuxièmes disparités sont prédites par une méthode de flux optique mise en œuvre par un premier réseau de neurones convolutif (en anglais « Convolutional Neural Networks », CNN), ce type d’outil étant couramment utilisé dans le cadre du traitement d’images. Ainsi, les deuxième et troisième opérations se font par mise en œuvre d’une méthode dite de calcul par flux optique (en anglais « optical flow »). Une telle méthode est notamment décrite dans « PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume » de Deqing Sun, Xiaodong Yang, Ming-Yu Liu et Jan Kautz du 25 juin 2018 et dans « RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow » de Zachary Teed et Jia Deng du 25 août 2020. Une donnée intermédiaire de la deuxième opération est un flux optique représentatif d’un déplacement entre chaque pixel du premier ensemble de pixels et un deuxième pixel de la première image 31 correspondant à chaque premier pixel dans la deuxième image 32, l’ensemble des deuxièmes pixels correspondant au deuxième ensemble de pixels. De même, une donnée intermédiaire de la troisième opération est un flux optique représentatif d’un déplacement entre chaque pixel du troisième ensemble de pixels et un quatrième pixel de la deuxième image 32 correspondant à chaque troisième pixel dans la première image recadrée 31b, l’ensemble des quatrièmes pixels correspondant au quatrième ensemble de pixels. En effet, le calcul par flux optique permet de traiter les première 31 et deuxième 32 images dans les deux sens sans opération additionnelle. Dans une quatrième opération, des premières disparités corrigées sont déterminées par correction des premières disparités en fonction d’une disparité induite par une position relative des première 11 et deuxième 12 caméras et dans une cinquième opération des deuxièmes disparités corrigées sont déterminées par correction deuxièmes disparités en fonction d’une disparité induite par une position relative des première 11 et deuxième 12 caméras. En effet, la rotation et la translation pour passer de l’axe optique de la première caméra 11 à la deuxième caméra 12, et inversement, créent notamment une disparité dite « induite ». Cette disparité est, en outre, incluse dans le flux optique déterminé à partir des première 31 et deuxième 32 images. La rotation est par exemple due au fait que les axes optiques des première 11 et deuxième 12 caméras ne sont pas parallèles. La translation est par exemple due au fait que les première 11 et deuxième 12 caméras ne sont pas placées à une même hauteur sur le véhicule 10. Selon un exemple de réalisation particulier, une disparité induite par une position relative de deux caméras dudit ensemble de caméras est déterminée par un deuxième réseau de neurones convolutif, ici par la position relative des première 11 et deuxième 12 caméras. Selon un exemple de réalisation particulier, afin de ne pas prendre en compte cette disparité induite susceptible de fausser la prédiction de premières et deuxièmes profondeurs, un réseau de neurones convolutif de type FCN (de l’anglais « Fully Convolutional network »), par la suite appelé un FCN, est mis en œuvre pour déterminer la disparité induite et filtrer la valeur de flux optique avant de prédire la profondeur d’un pixel. Ainsi, selon cet exemple de réalisation particulier, dans une sixième opération, une disparité induite est déterminée par le FCN à partir des première 31 et deuxième 32 images permettant de soustraire la disparité induite du flux optique pour obtenir des premières et deuxièmes disparités corrigées. La donnée d’entrée d’un tel FCN est une matrice ‘une dimension HxWxN avec H la hauteur d’une image, W la largeur d’une image et N un nombre de canaux incluant les éléments non nuls de la matrice de rotation (au maximum 9), les éléments non nuls du vecteur de translation (au maximum 3) ainsi que deux flux optiques (horizontaux et verticaux). Le nombre maximal de canaux est donc de 14. Le nombre de couches intermédiaire et le nombres des canaux de la matrice à chaque couche dépend de la déviation du système parallèle. La structure de ce FCN est construite par expérimentation de manière à minimiser la taille du FCN tout en offrant un résultat acceptable. Dans une septième opération, des premières et deuxièmes profondeurs associées respectivement aux premier et troisième ensembles de pixels sont déterminées à partir respectivement des premières et deuxièmes disparités corrigées. Une profondeur est déterminée à partir d’une disparité par la fonction suivante : Avec : • la première profondeur, respectivement deuxième profondeur, associée à un pixel de la première image 31, respectivement à un pixel de la deuxième image 32, • la distance focale f1 de la première caméra 11, respectivement la distance focale f2 de la deuxième caméra 12, • est la distance B12 entre les première 11 et deuxième 12 caméras, et • est la première disparité corrigée associée à un pixel de la première image 31, respectivement la deuxième disparité corrigée associée à un pixel de la deuxième image 32. Dans une huitième opération, une quatrième image est générée à partir de la première image et des premières profondeurs et une cinquième image est générée à partir de la deuxième image et des deuxièmes profondeurs. Selon un mode de réalisation particulier, une image est générée à partir d’une image d’entrée et de profondeurs associées aux pixels de l’image d’entrée de manière à reproduire une image vue par une autre caméra à partir de la formule suivante : Avec : • un pixel de l’image générée, la quatrième image, respectivement la cinquième image, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • une matrice intrinsèque de l’autre caméra, la deuxième caméra 12, respectivement la première caméra 11, • une matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique formé de la caméra ayant acquis l’image d’entrée et de l’autre caméra, ici la matrice extrinsèque liée aux positions relatives des première 11 et deuxième 12 caméras, • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de sa profondeur, la première profondeur, respectivement la deuxième profondeur, • une matrice intrinsèque de la caméra ayant fait l’acquisition de l’image d’entrée, la première caméra 11, respectivement la deuxième caméra 12, • est une profondeur du pixel associé à l’image d’entrée, la première image 31, respectivement la deuxième image 32. Une telle méthode est notamment décrite le document « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation » de Clément Godard, Oisin Mac Aodha, Michael Firman et Gabriel Brostow publié en 2019, il est à noter cependant que la méthode utilisée dans le document cité est appliquée à un système de vision monoscopique, c’est-à-dire comprenant une unique caméra en mouvement. Le principe de la génération d’image consiste à projeter un pixel de la première image 31 acquise par la première caméra 11 vers un point dans la scène tridimensionnelle en fonction de sa première profondeur, puis à reprojeter ce point dans une image telle qu’elle serait acquise du point de vue de la deuxième caméra 12 et, respectivement, projeter un pixel de la deuxième image 32 acquise par la deuxième caméra 12 vers un point dans la scène tridimensionnelle en fonction de sa deuxième profondeur, puis à reprojeter ce point dans une image telle qu’elle serait acquise du point de vue de la première caméra 11. Dans une neuvième opération, une première erreur est déterminée par comparaison des quatrième et deuxième images et une deuxième erreur est déterminée par comparaison des cinquième et première images. Selon un premier exemple de réalisation particulier, les première et respectivement deuxième erreurs sont déterminées par la fonction de perte suivante : Avec : • la première, respectivement deuxième erreur, • une valeur du pixel dans la deuxième image 32, respectivement la première image 31, • une valeur du pixel dans la quatrième image, respectivement la cinquième image • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Cette fonction de perte est basée sur l’erreur photométrique. Une fois une quatrième image, ou respectivement cinquième image, générée, celle-ci est comparée à la véritable image acquise par le système de vision stéréoscopique, la deuxième image 32 ou respectivement la première image 31. Selon un deuxième exemple de réalisation particulier, les première et respectivement deuxième erreurs sont déterminées par la fonction de perte suivante : Avec : • la première, respectivement deuxième erreur, • est la deuxième profondeur, respectivement première profondeur d’un pixel prédite par le système de vision stéréoscopique ; • est une matrice de paramètres ; • est l’ordre d’un gradient de lissage ; • une norme L1 des gradients de profondeur du second ordre est calculée avec =1 , et =2 ; • et sont les dimensions de la deuxième image, respectivement première image ; • est un hyperparamètre dépendant de l’environnement ; et • est la valeur du pixel dans la quatrième image, respectivement cinquième image. Cette deuxième fonction de perte est généralement utilisée pour traiter la discontinuité à la bordure des objets (en anglais « edge aware smoothness »). Selon un troisième exemple de réalisation particulier, les première et deuxième erreurs sont déterminées par une fonction combinant la fonction présentée dans le premier exemple de réalisation particulier et par la fonction présentée dans le deuxième exemple de réalisation particulier, par exemple en réalisant la somme des deux fonctions ou en appliquant l’une ou l’autre des fonctions selon une localisation des pixels des première 31 et deuxième 32 images. Dans une dixième opération, des troisièmes disparités associées à un cinquième ensemble de pixels de la première image sont déterminées à partir du cinquième ensemble de pixels et d’un sixième ensemble de pixels de la troisième image correspondant au cinquième ensemble de pixels et des quatrièmes disparités associées à un septième ensemble de pixels de la troisième image sont déterminées à partir du septième ensemble de pixels et d’un huitième ensemble de pixels de la première image correspondant au septième ensemble de pixels. Comme précédemment, les troisièmes et quatrièmes disparités sont prédites par une méthode de flux optique mise en œuvre par le premier réseau de neurones convolutif. Dans une onzième opération, des troisièmes et quatrièmes disparités corrigées sont déterminées par correction des troisièmes et quatrièmes disparités en fonction d’une disparité induite par une position relative des première 11 et troisième 13 caméras. Selon un exemple de réalisation particulier, comme précédemment, une disparité induite par une position relative de deux caméras de l’ensemble de caméras est déterminée par le deuxième réseau de neurones convolutif. Dans une douzième opération, des troisièmes et quatrièmes profondeurs associées respectivement aux cinquième et septième ensemble de pixels sont déterminées à partir respectivement des troisièmes et quatrièmes disparités corrigées par la fonction suivante : Avec : • la troisième profondeur, respectivement quatrième profondeur, associée à un pixel de la première image 31, respectivement troisième image 33, • la distance focale f1 de la première caméra 11, respectivement la distance focale f3 de la troisième caméra 13, • est la distance B13 entre les première 11 et troisième 13 caméras, et • est la troisième disparité corrigée associée à un pixel de la première image 31, respectivement la quatrième disparité corrigée associée à un pixel de la troisième image 33. Dans une treizième opération, une sixième image est générée à partir de la première image et des troisièmes profondeurs et une septième image est générée à partir de la troisième image et des quatrièmes profondeurs. Selon un mode de réalisation particulier, une image est générée à partir d’une image d’entrée et de profondeurs associées aux pixels de l’image d’entrée de manière à reproduire une image vue par une autre caméra à partir de la formule suivante : Avec : • un pixel de l’image générée, la sixième image, respectivement la septième image, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • une matrice intrinsèque de l’autre caméra, la troisième caméra 13, respectivement la première caméra 11, • une matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique formé de la caméra ayant acquis l’image d’entrée et de l’autre caméra, ici la matrice extrinsèque liée aux positions relatives des première 11 et troisième 13 caméras, • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de sa profondeur, la troisième profondeur, respectivement la quatrième profondeur, • une matrice intrinsèque de la caméra ayant fait l’acquisition de l’image d’entrée, la première caméra 11, respectivement la troisième caméra 13, • est une profondeur du pixel associé à l’image d’entrée, la première image 31, respectivement la troisième image 33. Dans une quatorzième opération, une troisième erreur est déterminée par comparaison des sixième et troisième images et une quatrième erreur est déterminée par comparaison des septième et première images ; Selon le premier exemple de réalisation particulier, les troisième et respectivement quatrième erreurs sont déterminées par la fonction de perte suivante : Avec : • la troisième, respectivement quatrième erreur, • une valeur du pixel dans la troisième image 33, respectivement la première image 31, • une valeur du pixel dans la sixième image, respectivement la septième image • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Une fois une sixième image, ou respectivement septième image, générée, celle-ci est comparée à la véritable image acquise par le système de vision stéréoscopique, la troisième image 33 ou respectivement la première image 31. Selon le deuxième exemple de réalisation particulier, les troisième et respectivement quatrième erreurs sont déterminées par la fonction de perte suivante : Avec : • la troisième, respectivement quatrième erreur, • est la quatrième profondeur, respectivement troisième profondeur d’un pixel prédite par le système de vision stéréoscopique ; • est une matrice de paramètres ; • est l’ordre d’un gradient de lissage ; • une norme L1 des gradients de profondeur du second ordre est calculée avec =1 , et =2 ; • et sont les dimensions de la troisième image, respectivement première image ; • est un hyperparamètre dépendant de l’environnement ; et • est la valeur du pixel dans la sixième image, respectivement septième image. Cette deuxième fonction de perte est généralement utilisée pour traiter la discontinuité à la bordure des objets. Selon le troisième exemple de réalisation particulier, les troisième et quatrième erreurs sont déterminées par une fonction combinant la fonction présentée dans le premier exemple de réalisation particulier et par la fonction présentée dans le deuxième exemple de réalisation particulier, par exemple en réalisant la somme des deux fonctions ou en appliquant l’une ou l’autre des fonctions selon une localisation des pixels des première 31 et troisième 33 images. Les opérations permettant de prédire les premières, deuxièmes, troisièmes et quatrièmes profondeurs sont mises en œuvre, en outre, par un réseau de neurones convolutif auto-supervisé. Cet apprentissage à partir des données obtenues du système de vision stéréoscopique permet d’affiner les paramètres du réseau de neurones convolutif et de fiabiliser ainsi les données intermédiaires telles que les disparités ou flux optiques ou de sortie telles que les premières, deuxièmes, troisièmes et quatrièmes profondeurs. Un tel réseau de neurones convolutif est connu de l’homme du métier, comme PWCNet (de l’anglais « Pyramidal processing, Warping, and the use of a Cost volume Network », en français « Réseau de traitement pyramidal, déformation et utilisation d'un volume de coûts »). Dans une quinzième opération, des paramètres d’entrée du premier réseau de neurones convolutif sont ajustés par minimisation d’une cinquième erreur, la cinquième erreur étant déterminée à partir d’une moyenne des première, deuxième, troisième et quatrième erreurs. Selon un exemple de réalisation particulier, la cinquième erreur est déterminée par la fonction de perte suivante : Avec : • la cinquième erreur, • une moyenne d’arguments, • la première erreur pour un pixel de la deuxième image, • la deuxième erreur pour un pixel de la première image, • la troisième erreur pour un pixel de la troisième image, et • la quatrième erreur pour un pixel de la première image. Lors de la génération d’une image, la reconstruction des pixels issus d’une zone non visible par une autre caméra est impossible (vision monoculaire), générant une erreur de reconstruction d’image dans cette zone et ne contribuant pas à un bon ajustement des paramètres d’entrée du premier réseau de neurones convolutif. La moyennisation des première, deuxième, troisième et quatrième erreurs permet, en outre, de prendre en considération chacune des première, deuxième, troisième et quatrième erreurs de manière équivalente mais également de limiter l’impact d’une erreur de reconstruction dans une zone vue par une seule caméra. De plus, La moyennisation des première, deuxième, troisième et quatrième erreurs permet de considérer de manière équivalente la génération d’une image dans un sens et dans l’autre, c’est à dire que la moyennisation des première et deuxième erreurs permet de prendre en considération égale une erreur de reconstruction de la quatrième image et de la cinquième image. De même la moyennisation des troisième et quatrième erreurs permet de prendre en considération égale une erreur de reconstruction de la sixième image et de la septième image. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 2 de détermination d’une profondeur par 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. Le procédé 2 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 le système de vision stéréoscopique. Dans une étape 21, des données représentatives d’un ensemble de trois images comprenant une première 31, une deuxième 32 et une troisième 33 images acquises respectivement par une première 11, une deuxième 12 et une troisième 13 caméras de l’ensemble de caméras à un même instant temporel d’acquisition sont reçues. Dans une étape 22, des premières disparités associées à un premier ensemble de pixels de la première image sont 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 des deuxièmes disparités associées à un troisième ensemble de pixels de la deuxième image sont déterminées à partir du troisième ensemble de pixels et d’un quatrième ensemble de pixels de la première image correspondant au troisième ensemble de pixels. Les premières et deuxièmes disparités sont prédites par une méthode de flux optique mise en œuvre par un premier réseau de neurones convolutif. Dans une étape 23a, des premières et deuxièmes disparités corrigées sont déterminées par correction des premières et deuxièmes disparités en fonction d’une disparité induite par une position relative des première 11 et deuxième 12 caméras. Dans une étape 24a, des premières et deuxièmes profondeurs associées respectivement aux premier et troisième ensembles de pixels sont déterminées à partir respectivement des premières et deuxièmes disparités corrigées. Dans une étape 25a, une quatrième image est générée à partir de la première image et des premières profondeurs et une cinquième image est générée à partir de la deuxième image et des deuxièmes profondeurs. Dans une étape 26a, une première erreur est déterminée par comparaison des quatrième et deuxième images et une deuxième erreur est déterminée par comparaison des cinquième et première images. Dans une étape 22b, des troisièmes disparités associées à un cinquième ensemble de pixels de la première image sont déterminées à partir du cinquième ensemble de pixels et d’un sixième ensemble de pixels de la troisième image correspondant au cinquième ensemble de pixels et des quatrièmes disparités associées à un septième ensemble de pixels de la troisième image sont déterminées à partir du septième ensemble de pixels et d’un huitième ensemble de pixels de la première image correspondant au septième ensemble de pixels. Les troisièmes et quatrièmes disparités sont prédites par une méthode de flux optique mise en œuvre par le premier réseau de neurones convolutif. Dans une étape 23b, des troisièmes et quatrièmes disparités corrigées sont déterminées par correction des troisièmes et quatrièmes disparités en fonction d’une disparité induite par une position relative des première 11 et troisième 13 caméras. Dans une étape 24b, des troisièmes et quatrièmes profondeurs associées respectivement aux cinquième et septième ensembles de pixels sont déterminées à partir respectivement des troisièmes et quatrièmes disparités corrigées. Dans une étape 25b, une sixième image est générée à partir de la première image et des troisièmes profondeurs et une septième image est générée à partir de la troisième image et des quatrièmes profondeurs. Dans une étape 26b, une troisième erreur est déterminée par comparaison des sixième et troisième images et une quatrième erreur est déterminée par comparaison des septième et première images. Dans une étape 27, des paramètres d’entrée du premier réseau de neurones convolutif sont ajustés par minimisation d’une cinquième erreur, la cinquième erreur étant déterminée à partir d’une moyenne des première, deuxième, troisième et quatrième erreurs. Ainsi, les prédictions des profondeurs par le système de vision stéréoscopique embarqué par un véhicule sont affinées, améliorant la fiabilité des données de sortie du système de vision stéréoscopique. Un ADAS utilisant des profondeurs comme donnée d’entrée pour déterminer la distance entre une partie du véhicule 10, par exemple le pare-chocs avant, et un autre usager présent sur la route, l’ADAS est alors en mesure de déterminer précisément cette distance. Par exemple, si l’ADAS a pour fonction d’agir sur un système de freinage du véhicule 10 en cas de risque de collision avec un autre usager de la route et que la distance séparant le véhicule 10 de ce même usager de la route diminue fortement, alors l’ADAS est en mesure de détecter ce rapprochement soudain et d’agir sur le système de freinage du véhicule 10 pour éviter un éventuel accident. La FIG. 5 illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour la détermination d’une profondeur par 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 des figures 1, 3 et 4 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 détermination d’une profondeur par système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, 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. 5 . Procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule (10), le système de vision stéréoscopique comprenant un ensemble de caméras d’au moins trois caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception (21) de données représentatives d’un ensemble de trois images comprenant une première, une deuxième et une troisième images acquises respectivement par une première (11), une deuxième (12) et une troisième (13) caméras dudit ensemble de caméras à un même instant temporel d’acquisition ; - détermination (22a) de premières disparités associées à un premier ensemble de pixels de la première image 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 détermination de deuxièmes disparités associées à un troisième ensemble de pixels de la deuxième image à partir dudit troisième ensemble de pixels et d’un quatrième ensemble de pixels de la première image correspondant audit troisième ensemble de pixels, lesdites premières et deuxièmes disparités étant prédites par une méthode de flux optique mise en œuvre par un premier réseau de neurones convolutif ; - détermination (23a) de premières et deuxièmes disparités corrigées par correction des premières et deuxièmes disparités en fonction d’une disparité induite par une position relative des première (11) et deuxième (12) caméras ; - détermination (24a) de premières et deuxièmes profondeurs associées respectivement aux premier et troisième ensembles de pixels à partir respectivement des premières et deuxièmes disparités corrigées ; - génération (25a) d’une quatrième image à partir de ladite première image et des premières profondeurs et génération d’une cinquième image à partir de ladite deuxième image et des deuxièmes profondeurs ; - détermination (26a) d’une première erreur par comparaison des quatrième et deuxième images et détermination d’une deuxième erreur par comparaison des cinquième et première images ; - détermination (22b) de troisièmes disparités associées à un cinquième ensemble de pixels de la première image à partir dudit cinquième ensemble de pixels et d’un sixième ensemble de pixels de la troisième image correspondant audit cinquième ensemble de pixels et détermination de quatrièmes disparités associées à un septième ensemble de pixels de la troisième image à partir dudit septième ensemble de pixels et d’un huitième ensemble de pixels de la première image correspondant audit septième ensemble de pixels, lesdites troisièmes et quatrièmes disparités étant prédites par une méthode de flux optique mise en œuvre par ledit premier réseau de neurones convolutif ; - détermination (23b) de troisièmes et quatrièmes disparités corrigées par correction des troisièmes et quatrièmes disparités en fonction d’une disparité induite par une position relative des première (11) et troisième (13) caméras ; - détermination (24b) de troisièmes et quatrièmes profondeurs associées respectivement aux cinquième et septième ensembles de pixels à partir respectivement des troisièmes et quatrièmes disparités corrigées ; - génération (25b) d’une sixième image à partir de ladite première image et des troisièmes profondeurs et génération d’une septième image à partir de ladite troisième image et des quatrièmes profondeurs ; - détermination (26b) d’une troisième erreur par comparaison des sixième et troisième images et détermination d’une quatrième erreur par comparaison des septième et première images ; - ajustement (27) de paramètres d’entrée dudit premier réseau de neurones convolutif par minimisation d’une cinquième erreur, ladite cinquième erreur étant déterminée à partir d’une moyenne desdites première, deuxième, troisième et quatrième erreurs. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ladite cinquième erreur est déterminée par la fonction de perte suivante : Avec : • la cinquième erreur, • une moyenne d’arguments, • la première erreur pour un pixel de la deuxième image, • la deuxième erreur pour un pixel de la première image, • la troisième erreur pour un pixel de la troisième image, et • la quatrième erreur pour un pixel de la première image. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, pour lequel une image est générée à partir d’une image d’entrée et de profondeurs associées aux pixels de l’image d’entrée de manière à reproduire une image vue par une autre caméra à partir de la formule suivante : Avec : • un pixel de l’image générée, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • une matrice intrinsèque de l’autre caméra, • une matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique formé de la caméra ayant acquis l’image d’entrée et de l’autre caméra, • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de sa profondeur, • une matrice intrinsèque de la caméra ayant fait l’acquisition de l’image d’entrée, • est une profondeur du pixel associé à l’image d’entrée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel une erreur est déterminée par la fonction de perte suivante : Avec : • l’erreur associée à un pixel , • une valeur du pixel dans une image acquise par une caméra, • une valeur du pixel dans une image générée • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel une erreur est déterminée par la fonction de perte suivante : Avec : • l’erreur, • est une profondeur d’un pixel prédite par le système de vision stéréoscopique ; • est une matrice de paramètres ; • est l’ordre d’un gradient de lissage ; • une norme L1 des gradients de profondeur du second ordre est calculée avec =1 , et =2 ; • et sont les dimensions de d’une image ; • est un hyperparamètre dépendant de l’environnement ; et • est la valeur du pixel dans une image générée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel une disparité induite par une position relative de deux caméras dudit ensemble de caméras est déterminée par un deuxième réseau de neurones convolutif. 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. 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 les revendications 1 à 6. Dispositif (4) de détermination d’une profondeur par 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 6. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.