FR 3074342 A1 20190531 FR 1761364 A 20171129 L'invention concerne un procédé de détection et de pistage de cibles, ainsi qu'un dispositif et un équipement adaptés pour mettre en oeuvre ledit procédé. Des méthodes utilisant une détection et un pistage de cibles (« object detection and tracking » en terminologie anglo-saxonne) sont couramment utilisées pour effectuer des surveillances d'environnement, notamment dans les domaines aérien et maritime. Ces méthodes consistent à saisir successivement une série d'images optroniques de l'environnement, à rechercher dans chacune des images des indices d'une présence d'une cible potentielle, puis lorsque des indices ont été trouvés, à confirmer ou infirmer la présence réelle d'une cible en déterminant si une répétition de détections cohérentes existe dans plusieurs images successives. Les termes suivants sont utilisés dans la détection et le suivi de cibles : - Plot ou point chaud (« spot » en terminologie anglo-saxonne) : sous-partie d'une image comprenant des pixels adjacents ayant des caractéristiques homogènes entre elles et différentes des pixels d'un voisinage proche de la sous-partie dans l'image. Un plot est détecté en appliquant un critère de détection. Ce critère de détection peut être établi en fonction d'un niveau moyen de signal et/ou d'un niveau de bruit dans l'image. Par exemple, un pixel peut être considéré comme appartenant à un plot lorsque son niveau de luminance possède un écart avec un niveau moyen de luminance des pixels de son voisinage proche dans l'image supérieur à un seuil de détection prédéfini. Plus généralement, la détection d'un plot peut être basée sur une observation de valeurs de rapport signal à bruit (« Signal to Noise Ratio (SNR) » en terminologie anglo-saxonne) des pixels de l'image. Un pixel dont le SNR est supérieur à un seuil de détection prédéfini est considéré comme appartenant à un plot. Un plot peut correspondre à une cible ou à une aberration de détection dans une image. - Piste : chaîne spatio-temporelle de plots détectés dans plusieurs images successives. Une piste peut avoir trois états : piste candidate (en cours d'initialisation ou bifurquée), piste confirmée ou piste abandonnée. Les états d'une piste sont actualisés en utilisant une fonction de gestion de 2 piste. La fonction de gestion de piste alloue l'état de piste candidate à chaque nouvelle piste. Une piste candidate est habituellement initialisée à partir de plots qui n'ont pas été utilisés pour mettre à jour une piste confirmée existante. La fonction de gestion de piste peut confirmer une 5 piste candidate en utilisant des techniques plus ou moins sophistiquées suivant un niveau de performance ou de fausse alarme souhaité. Par exemple, une piste peut être confirmée lorsqu'une chaîne spatio-temporelle de plots peut être construite à partir de plots trouvés dans Q images d'une suite de P images consécutives (P > Q). La fonction de 10 gestion de pistes alloue l'état abandonné à une piste lorsque des caractéristiques de ladite piste ne remplissent plus un critère prédéfini comme par exemple lorsque la piste n'a pas été mise à jour avec un nouveau plot pendant un nombre d'images consécutives supérieur à un seuil prédéfini. 15 - Algorithme d'affectation de plots aux pistes : Un algorithme d'affectation de plots aux pistes permet d'associer un plot à une piste existante (confirmée ou en cours d'initialisation). Lorsqu'une nouvelle image (dite « image courante ») est obtenue par un procédé de détection et de pistage de cibles, celle-ci est analysée afin d'y rechercher des plots. En parallèle, 20 une prédiction d'une position d'un plot, dit « plot prédit » est effectuée à partir de chaque piste existante afin de déterminer où peut se trouver un plot permettant de poursuivre ladite piste. Cette prédiction de la position du plot prédit se fait généralement en utilisant une fonction d'entretien de piste. Une à deux fenêtres de validation sont alors définies autour de la 25 position du plot prédit. On parle alors de fenêtre de prédiction et de fenêtre d'évolution. On cherche alors un plot adapté pour poursuivre ladite piste dans ces fenêtres de validation. L'affectation peut comprendre deux étapes : la pré-corrélation et l'affectation définitive. Lors de la pré-corrélation, on indique les plots candidats à l'association de chaque piste. 30 Il s'agit de prendre en compte tous les plots qui tombent dans la fenêtre de validation de la piste. On forme ainsi un tableau indiquant si un plot fait partie des candidats pouvant être associés à une piste. Lors de l'affectation définitive, on procède à une analyse plus fine des relations entre les plots et les pistes. Il existe diverses méthodes d'affectation définitive. On peut 3 ainsi citer par exemple la méthode du plus proche voisin globale (« Global Nearest Neighbor Approach (GNN) » en terminologie anglo-saxonne) ou la méthode du plus proche voisin sous optimale (« Suboptimal Nearest Neighbor (SNN) » en terminologie anglo-saxonne) décrites toutes deux 5 dans l'article «A study of a target Tracking Algorithm Using Global Nearest Neighbor Approach, P. Konstantinova, International Conference on computer systems and technologies (CompSysTech 2003) ». - Fonction entretien de piste : une fonction entretien de piste assure une estimation à un instant courant et une prédiction à un instant suivant 10 l'instant courant de propriétés cinématiques d'une cible pistée à partir d'une piste. Cette fonction est généralement mise en oeuvre par un filtre de Kalman. Les méthodes de détection et de suivi de cibles doivent trouver un compromis entre détecter efficacement des plots et éviter d'augmenter une probabilité de fausse 15 alarme (i.e. de créer des pistes pour des ensembles de pixels ne correspondant pas à des cibles). Il est connu que plus le nombre de plots détectés augmente, plus la probabilité de fausse alarme augmente. Pour que le nombre de plots reste raisonnable, on augmente en général la valeur du seuil de détection. D'un autre côté, il est connu qu'une cible peut évoluer dans un environnement 20 variable. Les Figs. 1A, 1B et 1C représentent une image acquise par un dispositif optronique tel qu'une caméra (non représentée) dans laquelle un aéronef 1 évolue dans un environnement comportant un nuage 2. Lors de son évolution dans cet environnement, l'aéronef 1 passe successivement d'une zone sans nuage à une zone 25 avec nuage, puis revient à une zone sans nuage. L'aéronef 1 est potentiellement une cible pouvant être détectée et pistée par un procédé de détection et de pistage de cible. Dans l'image représentée par la Fig. 1A, les pixels correspondant à l'aéronef 1 ont des caractéristiques (valeurs de luminance, valeurs de SNR, ...) très différentes des pixels du voisinage de l'aéronef 1. On détecte alors sans difficulté un plot correspondant 30 à l'aéronef 1 dans cette image. En effet, par exemple, les pixels correspondant à l'aéronef 1 ont des valeurs de SNR supérieures à un seuil de détection prédéterminé, ce qui n'est pas le cas des pixels situés au voisinage de l'aéronef 1. Ce plot peut alors être affecté à une piste existante qui aurait été créée à partir d'images précédant l'image de la Fig. 1A. 4 Dans l'image représentée par la Fig. 1B, les pixels correspondant à l'aéronef 1 sont noyés dans des pixels correspondant au nuage 2. Il est alors difficile de distinguer les pixels correspondant à l'aéronef 1 des pixels correspondant au nuage 2 car ces pixels ont des caractéristiques proches. En effet, le nuage 2 correspond à une zone texturée. 5 Une zone texturée augmente fortement la variation des valeurs des pixels au voisinage d'une cible. La zone texturée entraîne une augmentation du bruit et donc une chute des valeurs de SNR. Par exemple, les pixels correspondant à l'aéronef 1 ont des valeurs de SNR faibles, inférieures au seuil de détection prédéfini, comme les pixels situés au voisinage de l'aéronef 1. La probabilité de ne pas détecter un plot correspondant à 10 l'aéronef 1 est alors importante. Il y a un risque que la piste correspondant au suivi de l'aéronef 1 soit abandonnée. Dans l'image représentée par la Fig. 1C, l'aéronef 1 retourne dans une zone dans laquelle les pixels qui lui correspondent ont des caractéristiques très différentes des pixels de son voisinage. De nouveau, les pixels correspondant à l'aéronef 1 ont des 15 valeurs de SNR supérieures au seuil de détection prédéterminé. Il redevient alors facile de détecter un plot correspondant à l'aéronef 1. Si la piste a été abandonnée dans l'image correspondant à la Fig. 1B, il y a un risque de discontinuité de pistage, c'est-à-dire qu'une nouvelle piste soit créée avec un nouvel identifiant dans l'image correspondant à la Fig. 1C, alors que la cible (i.e. l'aéronef 1) est la même. 20 Cet exemple montre qu'utiliser un seuil de détection élevé permet d'éviter d'augmenter le nombre de plots détectés, mais en contrepartie, empêche de détecter des plots correspondant à des cibles réelles, lorsque les pixels correspondant à ces cibles sont situés dans un environnement défavorable à une détection. Il est souhaitable de pallier ces inconvénients de l'état de la technique. Il est 25 notamment souhaitable de proposer une méthode qui permette de suivre une cible dans un environnement défavorable à une détection. Il est par ailleurs souhaitable de proposer une méthode qui soit simple à mettre en oeuvre et qui ait un coût calculatoire faible. Selon un premier aspect de la présente invention, la présente invention concerne 30 un procédé de détection et de pistage de cibles dans une série d'images fournies par un système optronique. Le procédé comprend pour une image courante : obtenir au moins un plot compris dans ladite image courante et pour chaque plot, une valeur représentative d'une caractéristique dudit plot ; classer chaque plot en fonction de ladite valeur représentative dans une première catégorie lorsque ladite valeur représentative 5 est supérieure à un premier seuil prédéfini ou dans une deuxième catégorie lorsque ladite valeur représentative est comprise entre le premier seuil prédéfini et un deuxième seuil prédéfini inférieur au premier seuil prédéfini ; pour chaque chaîne spatio-temporelle de plots existante d'un premier type, dite piste existante du premier type, 5 ayant été formée à partir de plots détectés dans des images de ladite série précédant l'image courante, affecter un plot de première catégorie à ladite piste existante du premier type lorsqu'au moins un plot de première catégorie est compatible suivant un critère prédéfini avec ladite piste existante du premier type, et lorsqu'aucun plot de première catégorie n'est compatible avec ladite piste existante du premier type, affecter 10 un plot de deuxième catégorie lorsqu'au moins un plot de deuxième catégorie est compatible suivant le critère prédéfini avec la piste existante du premier type, une affectation à une piste existante du premier type permettant de poursuivre ladite piste existante du premier type dans l'image courante ; créer une nouvelle piste du premier type pour chaque plot de première catégorie n'ayant pas été affecté à une piste 15 existante ; classer chaque plot de deuxième catégorie n'ayant pas été affecté à une piste existante du premier type dans une troisième catégorie si un nombre de pixels composant ce plot est supérieur à un troisième seuil prédéfini et dans un quatrième catégorie sinon ; pour chaque chaîne spatio-temporelle de plots existante d'au moins un deuxième type, dite piste existante du deuxième type, ayant été formée à partir de plots 20 détectés dans des images de ladite série précédant l'image courante, affecter un plot de troisième catégorie à ladite piste existante du deuxième type lorsqu'au moins un plot de troisième catégorie est compatible suivant le critère prédéfini avec ladite piste existante du deuxième type et transformer ladite piste existante du deuxième type en piste existante de premier type lorsque le nombre de plots composant ladite piste dépasse un 25 nombre de plots prédéfini ; créer une nouvelle piste du deuxième type pour chaque plot de troisième catégorie n'ayant pas été affecté à une piste existante du deuxième type. Selon un mode de réalisation, la valeur représentative d'une caractéristique dudit plot est une valeur de SNR représentative de valeurs de SNR de pixels appartenant audit plot, les premier et deuxième seuils prédéfinis étant des valeurs prédéfinies de SNR. 30 Selon un mode de réalisation, un plot est compatible avec une piste existante du premier ou du deuxième type lorsqu'il est compris dans une sous-partie de l'image courante, dite fenêtre de validation, correspondant à ladite piste, une fenêtre de validation étant définie autour d'une prédiction d'une position, dite position prédite, dans laquelle doit se trouver un plot correspondant à ladite piste dans l'image courante, 6 ladite position étant obtenue à partir d'une fonction d'entretien de piste en prenant en compte des propriétés cinématiques d'une cible pistée à partir de ladite piste. Selon un mode de réalisation, lorsqu'une pluralité de plots de première catégorie est compatible avec une piste existante du premier type, le plot de première catégorie le 5 plus proche de la position prédite selon un critère de proximité prédéfini est affecté à ladite piste et lorsqu'une pluralité de plots de deuxième catégorie est compatible avec une piste existante du deuxième type, le plot de deuxième catégorie le plus proche de la position prédite selon le critère de proximité prédéfini est sélectionné, seuls des plots de première ou deuxième catégorie pouvant être affectés à une piste de premier type. 10 Selon un mode de réalisation, lorsqu'une pluralité de plots de troisième catégorie est compatible avec une piste existante du deuxième type, le plot de troisième catégorie le plus proche de la position prédite selon le critère de proximité prédéfini est affecté à ladite piste, seuls des plots de troisième catégorie pouvant être affectés à une piste de deuxième type. 15 Selon un mode de réalisation, les pistes du deuxième type comprennent deux sous-types de pistes, une piste du deuxième type étant du premier sous-type tant qu'elle comprend un nombre de plots de troisième catégorie inférieur au nombre de plots prédéfini, une piste du deuxième type étant du deuxième sous-type lorsqu'elle comprend un nombre de plots supérieur au premier nombre de plots prédéfini, une piste 20 de deuxième type du deuxième sous-type étant transformée en une piste du premier type lorsqu'une somme de valeurs de SNR représentative de plots constituant ladite piste du deuxième type est supérieure à un quatrième seuil prédéfini sur un nombre de plots successifs prédéfini, ou lorsqu'une évolution de la taille des plots de ladite piste du deuxième type est strictement croissante sur un deuxième nombre de plots successifs 25 prédéfini, ou lorsqu'une évolution du SNR des plots de ladite piste du deuxième type est strictement croissante sur un troisième nombre de plots successifs prédéfini. Selon un mode de réalisation, suite à l'affectation des plots de première ou de deuxième catégories à la piste existante du premier type, et avant la création d'une nouvelle piste du premier type pour chaque plot de première catégorie n'ayant pas été 30 affecté à une piste existante, le procédé comprend en outre pour chaque piste existante du deuxième type du deuxième sous-type, affecter un plot de première catégorie à ladite piste lorsqu'au moins un plot de première catégorie est compatible suivant un critère d'affectation prédéfini avec ladite piste et, lorsqu'aucun plot de première catégorie n'est compatible avec ladite piste, affecter un plot de deuxième catégorie lorsqu'au moins un 7 plot de deuxième catégorie est compatible suivant le critère d'affectation prédéfini avec ladite piste. Selon un deuxième aspect de l'invention, l'invention concerne un dispositif comprenant des moyens pour mettre en oeuvre le procédé selon le premier aspect. 5 Selon un troisième aspect de l'invention, l'invention concerne un équipement comprenant un dispositif selon le deuxième aspect. Selon un quatrième aspect de l'invention, l'invention concerne un programme d'ordinateur, comprenant des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif, le procédé selon le premier aspect, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur 10 dudit dispositif Selon un cinquième aspect de l'invention, l'invention concerne des moyens de stockage, stockant un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif, le procédé selon le premier aspect, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif 15 Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : - les Figs. 1A, 1B et 1C illustrent schématiquement des images acquises par un 20 dispositif optronique tel qu'une caméra (non représentée) dans laquelle un aéronef évolue dans un environnement comportant un nuage ; - la Fig. 2A illustre schématiquement un équipement apte à mettre en oeuvre l'invention ; - la Fig. 2B illustre schématiquement une architecture matérielle d'un module 25 d'analyse apte à mettre en oeuvre l'invention ; - la Fig. 3 illustre schématiquement un procédé de détection et de pistage de cibles selon l'invention ; - la Fig. 4 illustre schématiquement un premier détail du procédé de détection et de pistage de cibles selon l'invention ; 30 - la Fig. 5 illustre schématiquement un deuxième détail du procédé de détection et de pistage de cibles selon l'invention ; et, - la Fig. 6 illustre schématiquement un troisième détail du procédé de détection et de pistage de cibles selon l'invention. 8 L'invention est décrite par la suite dans un contexte de surveillance aérienne utilisant un dispositif d'acquisition d'images faisant des acquisitions d'images dans un domaine visible. L'invention pourrait tout aussi bien s'appliquer dans des contextes de surveillance différents tels que la surveillance maritime. Par ailleurs, l'invention 5 s'applique à d'autres types d'images (i.e. d'autres domaines spectraux) telles que les images infra-rouges, les images thermiques et les images radar. La Fig. 2A illustre schématiquement un équipement 10 apte à mettre en oeuvre l'invention. L'équipement 10 comprend un module d'acquisition d'images 100 tel qu'une 10 caméra opérant dans le domaine spectral du visible. Le module d'acquisition d'images 100 fournit les images qu'il a acquises à un module de traitement d'images 101. Le module de traitement d'images 101 est apte, entre autres, à détecter des plots dans chaque image et à calculer au moins une valeur représentative de chaque plot. Le module de traitement d'images 101 fournit les images acquises, la position de 15 chaque plot détecté et pour chaque plot détecté, une valeur représentative dudit plot à un module d'analyse 102. Le module d'analyse 102 met en oeuvre un procédé de détection et de suivi de cible selon l'invention. Ce procédé que nous décrivons par la suite en relation avec les Figs. 3, 4, 5 et 6 est capable de créer de nouvelles pistes, de prolonger des pistes et d'abandonner des pistes. Le module d'analyse 102 est 20 responsable de la confirmation des pistes et utilise pour cela une fonction de gestion de piste. Pour chaque image acquise, le module d'analyse 102 transmet une information représentative de chaque piste confirmée à un module d'affichage 103 qui affiche cette information pour qu'elle puisse être utilisée par un opérateur. Par exemple, le module 25 d'analyse 102 fournit au module d'affichage 103 une information représentative d'une position de chaque plot détecté dans la dernière image acquise qui a pu être affecté à une piste confirmée. On considère que l'équipement 10 forme un système optronique. Dans la Fig. 2A, les modules d'acquisition d'images 100, de traitement d'images 30 101, d'analyse 102 et d'affichage 103 sont représentés comme faisant partie d'un même équipement 10. Dans un mode de réalisation, ces modules pourraient aussi être compris dans des équipements ou des dispositifs différents comprenant chacun un module de communication leur permettant de communiquer les uns avec les autres. Ces 9 équipements ou dispositifs forment alors un système optronique apte à mettre en oeuvre l'invention. La Fig. 2B illustre schématiquement un exemple d'une architecture matérielle d'un module d'analyse apte à mettre en oeuvre l'invention. 5 Selon l'exemple d'architecture matérielle représenté à la Fig. 2B, le module d'analyse 102 comprend alors, reliés par un bus de communication 1020 : un processeur ou CPU (« Central Processing Unit » en anglais) 1021 ; une mémoire vive RAM (« Random Access Memory » en anglais) 1022; une mémoire morte ROM (« Read Only Memory » en anglais) 1023 ; une unité de stockage telle qu'un disque dur ou un 10 lecteur de support de stockage, tel qu'un lecteur de cartes SD (« Secure Digital » en anglais) 1024; au moins une interface de communication 1025 permettant au module d'analyse 102 de communiquer avec le module de traitement d'images 101 et le module d'affichage 103. Le processeur 1021 est capable d'exécuter des instructions chargées dans la RAM 15 1022 à partir de la ROM 1023, d'une mémoire externe (non représentée), d'un support de stockage (tel qu'une carte SD), ou d'un réseau de communication. Lorsque l'équipement 10 est mis sous tension, le processeur 1021 est capable de lire de la RAM 1022 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme d'ordinateur causant la mise en oeuvre complète ou partielle, par le processeur 1021, 20 des procédés décrits ci-après en relation avec les Figs. 3, 4, 5 et 6. Les procédés décrits en relation avec les Figs. 3, 4, 5 et 6 peuvent être implémentés sous forme logicielle par exécution d'un ensemble d'instructions par une machine programmable, par exemple un DSP (« Digital Signal Processor » en anglais) ou un microcontrôleur, ou être implémentés sous forme matérielle par une machine ou 25 un composant dédié, par exemple un FPGA (« Field-Programmable Gate Array » en anglais) ou un ASIC (« Application-Specific Integrated Circuit » en anglais). La Fig. 3 illustre schématiquement un procédé de détection et de pistage de cibles selon 1 ' invention. Le procédé est mis en oeuvre pour chaque image acquise par le module 30 d'acquisition d'images 100. Une image en cours de traitement par l'équipement 10 est appelée image courante par la suite. Dans un mode de réalisation, nous supposons qu'au moins une piste, dite piste existante, a été formée à partir de plots détectés dans des images précédant l'image courante. 10 Comme nous le verrons par la suite, le procédé utilise une pluralité de types de pistes comprenant des pistes de type nominal, dites pistes nominales et au moins un deuxième type de pistes comprenant des pistes de type TBD, dites pistes TBD (Pister avant de détecter : « Track Before Detect » en terminologie anglo-saxonne). 5 Une piste est considérée de type nominal lorsqu'elle est constituée d'un plot ou d'un ensemble de plots ayant un intérêt pour effectuer un suivi de cible suivant au moins une première condition prédéfinie. Un premier exemple de première condition prédéfinie est tel qu'une piste comprenant au moins un plot ayant une valeur de SNR supérieure à un seuil de SNR prédéfini est considérée comme une piste nominale. Un 10 deuxième exemple de première condition prédéfinie est tel qu'une piste comprenant un nombre de plots supérieur à un nombre prédéfini est considérée comme une piste nominale. Chaque piste nominale peut être une piste confirmée, une piste en cours d'initialisation ou une piste bifurquée créée à partir d'une piste confirmée. Une piste est considérée de type TBD lorsqu'elle ne remplit aucune première 15 condition prédéfinie. Une piste TBD doit toutefois remplir au moins une deuxième condition prédéfinie que nous décrivons par la suite. On note que seules les pistes nominales peuvent être confirmées par le module d'analyse 102. Pour ce faire, le module d'analyse 102 exécute une fonction de gestion de piste consistant à confirmer une piste nominale lorsque ladite piste nominale a été 20 construite à partir de Q plots trouvés dans Q images d'une suite de P images consécutives (P > Q), P et Q étant des nombres entiers positifs prédéfinis. Dans un mode de réalisation P=20 et Q=16. Une piste de deuxième type n'est jamais confirmée. Dans une étape 30, le module d'analyse 102 obtient au moins un plot compris dans ladite image courante et pour chaque plot, une valeur représentative d'une 25 caractéristique dudit plot VR. Dans un mode de réalisation, la valeur représentative d'un plot VR est par exemple une valeur de SNR moyen des pixels constituant ledit plot. Dans une étape 31, le module d'analyse 102 classe chaque plot en fonction de ladite valeur représentative VR dans une première catégorie lorsque ladite valeur VR est supérieure à un premier seuil prédéfini T1 ou dans une deuxième catégorie lorsque ladite 30 valeur représentative VR est comprise entre le premier seuil prédéfini T1 et un deuxième seuil prédéfini T2 inférieur au premier seuil prédéfini T1. La première catégorie comprend des plots pour lesquels la probabilité de fausse alarme est faible, appelésp/ots veille. La deuxième catégorie comprend des plots pour lesquels la probabilité de fausse alarme est plus élevée que pour les plots veille. On appelle les plots classés dans la 11 deuxième catégorie, plots spécifiques. Dans le mode de réalisation dans lequel la valeur représentative d'un plot VR est une valeur de SNR moyen, les premier et deuxième seuils T1 et T2 sont des valeurs de SNR obtenues sur des séquences d'images d'entraînement. Nous détaillons par la suite le classement des plots dans des catégories 5 en relation avec la Fig. 4. Dans une étape 32, le module d'analyse 102 met en oeuvre un algorithme d'affectation de plots aux pistes nominales existantes. Dans le cadre de cet algorithme, pour chaque piste nominale existante, le module d'analyse 102 affecte un plot veille à ladite piste nominale existante lorsqu'au moins un 10 plot veille est compatible suivant un critère d'affectation prédéfini avec ladite piste nominale existante. Lorsqu'aucun plot veille n'est compatible avec ladite piste nominale existante, le module d'analyse 102 affecte un plot spécifique lorsqu'au moins un plot spécifique est compatible suivant le critère d'affectation prédéfini avec la piste nominale existante. 15 De cette manière, on privilégie les affectations de plots veilles puisque ce sont les plots qui présentent le moins de risque de fausses alarmes (i.e. le moins de risque d'engendrer de fausses pistes nominales ou de poursuivre des pistes nominales alors que la cible correspondante n'est plus observée par le module d'acquisition d'images 100). On prend toutefois en compte les plots spécifiques pour poursuivre des pistes 20 nominales existantes pour lesquelles aucun plot veille compatible n'a été trouvé. Ainsi, des pistes nominales sont poursuivies avec des plots de moins bonne qualité en termes de probabilité de fausse alarme. Néanmoins, utiliser des plots spécifiques pour poursuivre une piste nominale existante permet de poursuivre des pistes nominales qui auraient été abandonnées par erreur, lorsque par exemple, une cible traverse un 25 environnement où la détection est difficile ou lorsque la cible se trouve en limite de portée du module d'acquisition d'images 100. On note que lorsque qu'aucune piste nominale existante n'a été formée sur les images précédentes, l'étape 32 d'affectation de piste n'est pas mise en oeuvre. Le module d'analyse 102 passe alors directement de l'étape 31 à une étape 33. 30 Dans l'étape 33, le module d'analyse 102 vérifie si des plots veille n'ont pas été affectés à une piste existante. Si c'est le cas, l'étape 33 est suivie d'une étape 34 au cours de laquelle le module d'analyse 102 crée une piste candidate à partir des plots veille n'ayant pas été affectés à une piste existante. 12 Suite à l'étape 34 (ou suite à l'étape 33 s'il ne reste pas de plots veilles après la mise en oeuvre de l'algorithme d'affectation de plots), le module d'analyse 102 met en oeuvre une étape 35 au cours de laquelle le module d'analyse 102 détermine si au moins un plot spécifique n'a pas été affecté à une piste nominale existante. 5 Si chaque plot spécifique a été affecté, le module d'analyse 102 se met en attente d'une nouvelle image dans une étape 45 et retourne à l'étape 30 lorsqu'une nouvelle image lui est fournie par le module de traitement d'images 101. Si au moins un plot spécifique n'a pas été affecté, le module d'analyse 102 détermine pour chaque plot spécifique restant, si ce plot spécifique doit être 10 définitivement rejeté, ou si ce plot doit être conservé pour créer ou continuer une piste TBD. Pour ce faire, le module d'analyse 102 exécute des étapes 36 à 39 pour chaque plot spécifique non affecté. Lors de l'étape 36, le module d'analyse 102 classe ledit plot spécifique dans une troisième catégorie lors d'une étape 37 si un nombre de pixels composant ce plot spécifique est supérieur à un seuil T3 et dans une quatrième catégorie 15 sinon lors d'une étape 38. On appelle un plot de troisième catégorie, plot TBD. Les plots de quatrième catégorie sont définitivement rejetés par le module d'analyse 102. Dans un mode de réalisation T3=6 pixels. Dans une étape 39, le module d'analyse 102 détermine si au moins un autre plot spécifique non affecté reste à traiter. Si oui, le module d'analyse 102 retourne à l'étape 20 36. Si non, le module d'analyse 102 exécute une étape 40. Au cours de l'étape 40, le module d'analyse 102 met en oeuvre un algorithme d'affectation de plots aux pistes TBD existantes. Dans le cadre de cet algorithme, pour chaque piste TBD existante, le module d'analyse 102 affecte un plot TBD à ladite piste TBD existante lorsqu'au moins un plot TBD est compatible suivant le critère 25 d'affectation prédéfini avec ladite piste TBD existante. L'étape 40 est détaillée en relation avec la Fig. 6. Un exemple de deuxième condition prédéfinie que doit respecter une piste TBD est donc qu'elle est constituée de plots TBD, c'est-à-dire constituée d'au moins un plot spécifique non affecté à une piste nominale existante, ayant une valeur représentative 30 VR inférieure à T1 et supérieure à T2 et constitué d'un nombre de pixels supérieur au seuil T3. Dans une étape 41, le module d'analyse 102 détermine pour chaque piste TBD existante, s'il peut transformer ladite piste TBD en piste nominale. Dans un mode de réalisation, le module d'analyse 102 transforme la piste TBD en piste nominale lorsque 13 le nombre de plots composant ladite piste TBD dépasse un nombre prédéfini NB1. Dans un mode de réalisation NB1=40. Dans une étape 43, le module d'analyse 102 détermine si des plots TBD n'ont pas été affectés à une piste existante. Si tous les plots TBD ont été affectés, le module 5 d'analyse 102 exécute l'étape 45 déjà expliquée. Sinon, lors d'une étape 44, le module d'analyse 102 crée une nouvelle piste TBD pour chaque plot TBD n'ayant pas été affecté à une piste existante. L'étape 44 est suivie de l'étape 45. Dans un mode de réalisation, les pistes de deuxième type comprennent les pistes TBD et des pistes dites pistes transitoires. On peut considérer alors que le deuxième 10 type de piste comprend deux sous-types. Les pistes transitoires sont des pistes intermédiaires entre les pistes TBD et les pistes nominales. Le module d'analyse 102 transforme une piste TBD en piste transitoire lorsque le nombre de plots composant ladite piste TBD dépasse un nombre prédéfini NB2 REVENDICATIONS1) Procédé de détection et de pistage de cibles dans une série d'images fournies par un système optronique (10), caractérisé en ce que le procédé comprend pour une image courante : obtenir (30) au moins un plot compris dans ladite image courante et pour chaque plot, une valeur représentative d'une caractéristique dudit plot ; classer (31) chaque plot en fonction de ladite valeur représentative dans une première catégorie lorsque ladite valeur représentative est supérieure à un premier seuil (T1) prédéfini ou dans une deuxième catégorie lorsque ladite valeur représentative est comprise entre le premier seuil prédéfini et un deuxième seuil prédéfini (T2) inférieur au premier seuil prédéfini ; pour chaque chaîne spatio-temporelle de plots existante d'un premier type, dite piste existante du premier type, ayant été formée à partir de plots détectés dans des images de ladite série précédant l'image courante, affecter (32) un plot de première catégorie à ladite piste existante du premier type lorsqu'au moins un plot de première catégorie est compatible suivant un critère prédéfini avec ladite piste existante du premier type, et lorsqu'aucun plot de première catégorie n'est compatible avec ladite piste existante du premier type, affecter un plot de deuxième catégorie lorsqu'au moins un plot de deuxième catégorie est compatible suivant le critère prédéfini avec la piste existante du premier type, une affectation à une piste existante du premier type permettant de poursuivre ladite piste existante du premier type dans l'image courante ; créer (34) une nouvelle piste du premier type pour chaque plot de première catégorie n'ayant pas été affecté à une piste existante ; classer chaque plot de deuxième catégorie n'ayant pas été affecté à une piste existante du premier type dans une troisième catégorie si un nombre de pixels composant ce plot est supérieur à un troisième seuil prédéfini et dans un quatrième catégorie sinon ; pour chaque chaîne spatio-temporelle de plots existante d'au moins un deuxième type, dite piste existante du deuxième type, ayant été formée à partir de plots détectés dans des images de ladite série précédant l'image courante, affecter un plot de troisième catégorie à ladite piste existante du deuxième type lorsqu'au moins un plot de troisième catégorie est compatible suivant le critère prédéfini avec ladite piste existante du deuxième type et transformer ladite piste existante du deuxième type en piste existante 19 de premier type lorsque le nombre de plots composant ladite piste dépasse un nombre de plots prédéfini ; créer une nouvelle piste du deuxième type pour chaque plot de troisième catégorie n'ayant pas été affecté à une piste existante du deuxième type. 5 2) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la valeur représentative d'une caractéristique dudit plot est une valeur de SNR représentative de valeurs de SNR de pixels appartenant audit plot, les premier et deuxième seuils prédéfinis étant des valeurs prédéfinies de SNR. 10 3) Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu'un plot est compatible avec une piste existante du premier ou du deuxième type lorsqu'il est compris dans une sous-partie de l'image courante, dite fenêtre de validation, correspondant à ladite piste, une fenêtre de validation étant définie autour d'une 15 prédiction d'une position, dite position prédite, dans laquelle doit se trouver un plot correspondant à ladite piste dans l'image courante, ladite position étant obtenue à partir d'une fonction d'entretien de piste en prenant en compte des propriétés cinématiques d'une cible pistée à partir de ladite piste. 20 4) Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que lorsqu'une pluralité de plots de première catégorie est compatible avec une piste existante du premier type, le plot de première catégorie le plus proche de la position prédite selon un critère de proximité prédéfini est affecté à ladite piste et lorsqu'une pluralité de plots de deuxième catégorie est compatible avec une piste existante du premier type, le plot de deuxième 25 catégorie le plus proche de la position prédite selon le critère de proximité prédéfini est sélectionné, seuls des plots de première ou deuxième catégorie pouvant être affectés à une piste de premier type. 5) Procédé selon la revendication 3 ou 4, caractérisé en ce que, lorsqu'une 30 pluralité de plots de troisième catégorie est compatible avec une piste existante du deuxième type, le plot de troisième catégorie le plus proche de la position prédite selon le critère de proximité prédéfini est affecté à ladite piste, seuls des plots de troisième catégorie pouvant être affectés à une piste de deuxième type. 20 6) Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les pistes du deuxième type comprennent deux sous-types de pistes, une piste du deuxième type étant du premier sous-type tant qu'elle comprend un nombre de plots de troisième catégorie inférieur au nombre de plots prédéfini, une piste du deuxième type 5 étant du deuxième sous-type lorsqu'elle comprend un nombre de plots supérieur au premier nombre de plots prédéfini, une piste de deuxième type du deuxième sous-type étant transformée en une piste du premier type lorsqu'une somme de valeurs de SNR représentative de plots constituant ladite piste du deuxième type est supérieure à un quatrième seuil prédéfini sur un nombre de plots successifs prédéfini, ou lorsqu'une 10 évolution de la taille des plots de ladite piste du deuxième type est strictement croissante sur un deuxième nombre de plots successifs prédéfini, ou lorsqu'une évolution du SNR des plots de ladite piste du deuxième type est strictement croissante sur un troisième nombre de plots successifs prédéfini. 15 7) Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que suite à l'affectation des plots de première ou de deuxième catégories à la piste existante du premier type, et avant la création d'une nouvelle piste du premier type pour chaque plot de première catégorie n'ayant pas été affecté à une piste existante, le procédé comprend en outre pour chaque piste existante du deuxième type du deuxième sous-type, affecter un plot 20 de première catégorie à ladite piste lorsqu'au moins un plot de première catégorie est compatible suivant un critère d'affectation prédéfini avec ladite piste et, lorsqu'aucun plot de première catégorie n'est compatible avec ladite piste, affecter un plot de deuxième catégorie lorsqu'au moins un plot de deuxième catégorie est compatible suivant le critère d'affectation prédéfini avec ladite piste. 25 8) Dispositif (102) comprenant des moyens pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7. 9) Equipement (10) comprenant un dispositif selon la revendication 8. 30 10) Programme d'ordinateur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif (102), le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif (102). 21 11) Moyens de stockage, caractérisés en ce qu'ils stockent un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif (102), le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, lorsque ledit programme 5 est exécuté par un processeur dudit dispositif (102).