FR 3072931 A1 20190503 FR 1760252 A 20171030 PROCEDE DE TRAITEMENT DE DONNEES POUR SYSTEME D'AIDE A LA CONDUITE D'UN VEHICULE ET SYSTEME D'AIDE A LA CONDUITE ASSOCIE DOMAINE TECHNIQUE AUQUEL SE RAPPORTE L'INVENTION La présente invention concerne de manière générale le domaine du traitement des données acquises par un capteur. Elle concerne plus particulièrement un procédé de traitement de données acquises par le capteur d'un système d'aide à la conduite d'un véhicule et un tel système d'aide à la conduite. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE Il est connu d'équiper les véhicules d'un système d'aide à la conduite permettant d'analyser l'environnement du véhicule et de fournir au conducteur des informations lui facilitant la conduite. De tels systèmes d'aide à la conduite comprennent généralement un capteur de données, de type caméra vidéo, apte à acquérir des images de l'environnement du véhicule, une unité de traitement apte à appliquer des algorithmes de traitement aux données acquises afin d'en extraire les informations pertinentes, ainsi qu'une unité d'affichage permettant au conducteur de visualiser les informations extraites. Cependant, la quantité de données à traiter ainsi que la complexité croissante des algorithmes de traitement utilisés nécessitent des ressources matérielles puissantes (microprocesseur, mémoire, etc.). Il est par ailleurs souhaitable dans certains cas de procéder à l'affichage des informations pertinentes rapidement après l'acquisition des données (si possible quasiment en temps réel). OBJET DE L'INVENTION Dans ce contexte, la présente invention propose un procédé de traitement de données pour système d'aide à la conduite d'un véhicule comprenant une étape d'acquisition d'un ensemble de données relatives à l'environnement du véhicule, ledit ensemble de données comprenant un premier ensemble de données relatives à une première partie de l'environnement du véhicule et un deuxième ensemble de données relatives à une deuxième partie de l'environnement du véhicule, Selon l'invention, le procédé comprend en outre des étapes de : 2 - traitement du premier ensemble de données selon un premier processus et à un premier instant, - traitement du deuxième ensemble de données selon un deuxième processus distinct du premier processus ou à un deuxième instant distinct du 5 premier instant. En distinguant plusieurs ensemble de données et en leur appliquant des traitements différents et/ou à des instants différents, le système d'aide à la conduite permet de réduire le volume de données traitées et d'augmenter la rapidité d'affichage des informations obtenues. En effet, le système permet 10 d'allouer plus de ressources matérielles au traitement d'ensemble de données permettant d'obtenir les informations les plus pertinentes qu'à celles contenant peu d'intérêt. D'autres caractéristiques non limitatives et avantageuses du procédé conforme à l'invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons 15 techniquement possibles, sont les suivantes : - le deuxième ensemble de données est traité au deuxième instant et le deuxième instant est postérieur au premier instant, - le premier processus comprend un échantillonnage du premier ensemble de données selon un premier taux d'échantillonnage, 20 - le deuxième processus comprend un échantillonnage du deuxième ensemble de données selon un deuxième taux d'échantillonnage, le premier taux d'échantillonnage étant supérieur au deuxième taux d'échantillonnage, - l'échantillonnage du premier ensemble de données et l'échantillonnage du deuxième ensemble de données sont des échantillonnages spatiaux, 25 - l'échantillonnage du premier ensemble de données et l'échantillonnage du deuxième ensemble de données sont des échantillonnages temporels, - le procédé comprend en outre une étape de détection d'un objet se trouvant dans l'environnement du véhicule et/ou une étape de détermination d'un sous-ensemble de données correspondant audit objet dans l'ensemble de 30 données, - un nombre d'algorithmes est appliqué au sous-ensemble de données, et dans lequel ledit nombre d'algorithmes est fonction d'une localisation de l'objet, - la localisation de l'objet comprend une appartenance du sous-ensemble de données au premier ensemble de données (le sous-ensemble de données 3 formant alors un premier sous-ensemble de données), ou au second ensemble de données (le sous-ensemble de données formant alors un deuxième sous-ensemble de données), - un premier nombre d'algorithme(s) est appliqué audit premier sous-5 ensemble de données, - un deuxième nombre d'algorithme(s) est appliqué audit deuxième sous-ensemble de données, le premier nombre d'algorithmes étant supérieur au deuxième nombre d'algorithmes, - la localisation de l'objet comprend une distance entre l'objet et le 10 véhicule, - la distance est mesurée grâce à un dispositif de télémétrie, - le procédé comprend en outre une étape de superposition d'une information obtenue par le traitement du premier ensemble de données à l'objet au moyen d'un afficheur tête-haute (par exemple un afficheur tête haute à réalité 15 augmentée), - l'ensemble de données acquises représente une image acquise, - le premier ensemble de données représente une première partie d'image, - la première partie d'image correspond à une zone d'affichage du 20 système d'aide à la conduite. L'invention propose également un système d'aide à la conduite pour véhicule comprenant : - un capteur adapté à acquérir un ensemble de données relatives à l'environnement du véhicule, ledit ensemble de données comprenant un premier 25 ensemble de données relatives à une première partie de l'environnement du véhicule et un deuxième ensemble de données relatives à une deuxième partie de l'environnement du véhicule, - une unité de traitement électronique apte à traiter le premier ensemble de données selon un premier processus et à un premier instant, et apte à traiter le 30 deuxième ensemble de données selon un deuxième processus distinct du premier processus ou à un deuxième instant distinct du premier instant. D'autres caractéristiques non limitatives et avantageuses du système conforme à l'invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes : 4 - le système comprend un afficheur tête haute (par exemple un afficheur tête haute à réalité augmentée), - l'unité de traitement électronique est apte à produire une information au moyen du premier processus, 5 - ledit afficheur tête haute (à réalité augmentée) est apte à superposer ladite information à un objet se trouvant dans l'environnement du véhicule. DESCRIPTION DETAILLEE D'UN EXEMPLE DE REALISATION La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à titre d'exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l'invention et 10 comment elle peut être réalisée. Sur les dessins annexés : - la figure 1 représente schématiquement, un véhicule vu de dessus équipé d'un système d'aide à la conduite, - la figure 2 représente schématiquement une image acquise par le 15 système d'aide à la conduite et traitée au moyen du procédé de traitement de données conforme à l'invention, - la figure 3 représente schématiquement une image acquise par le système d'aide à la conduite et traitée selon une variante du procédé de traitement de données, et 20 - la figure 4 représente schématiquement une image acquise par le système d'aide à la conduite et traitée selon une autre variante du procédé de traitement de données. Sur la figure 1, on a représenté schématiquement les principaux éléments d'un système d'aide à la conduite 1 destiné à équiper un véhicule 3, par 25 exemple un véhicule automobile, un train, un bateau tel qu'une péniche, un tramway ou un bus, pour en faciliter la conduite. Ce système d'aide à la conduite 1 comprend ici un afficheur tête-haute. L'afficheur tête-haute comprend une source de lumière, une unité de projection et une lame partiellement transparente. La lame partiellement transparente sert de 30 zone d'affichage 5 (voir figure 2) et permet l'affichage d'une information 2 relative au véhicule 3 et/ou à son environnement sous forme d'image virtuelle. Ces éléments de l'afficheur tête-haute sont connus de l'homme du métier et ne seront pas décrits plus en détails. Le système d'aide à la conduite 1 décrit ici est particulièrement 5 avantageux quand l'afficheur tête-haute susmentionné est un afficheur tête-haute à réalité augmentée. Un tel afficheur tête-haute à réalité augmentée permet de superposer (pour le conducteur du véhicule) la ou les information(s) affichée(s) 2 à un objet 7 (piéton, animal, autre véhicule, etc.) situé face au véhicule 3. 5 Pour cela, la lame partiellement transparente comprend par exemple le pare-brise 9 du véhicule 3, et la zone d'affichage 5 peut alors s'étendre sur une partie au moins dudit pare-brise 9. Le système d'aide à la conduite 1 comprend en outre un dispositif de détection. Ledit dispositif de détection comprend typiquement un capteur adapté à 10 acquérir un ensemble de données relatives à l'environnement du véhicule 3. Le capteur comprend par exemple une unité d'acquisition d'images 11, par exemple une caméra vidéo. Dans ce cas, l'ensemble de données relatives à l'environnement représente une image acquise 13 (voir figure 2) et/ou une séquence d'images 13. L'image acquise 13 comprend une pluralité de pixels, 15 agencés généralement sous forme d'une matrice de pixels. L'unité d'acquisition d'image 11 est disposée à l'avant du véhicule 3, par exemple au niveau du rétroviseur intérieur (central) du véhicule 3. L'unité d'acquisition d'image 11 présente un angle de champ 111 qui s'étend face au véhicule 3. De manière avantageuse, l'angle de champ 111 couvre l'angle solide 20 correspondant au pare-brise 9 du véhicule (tel que vu depuis le conducteur) et s'étend au-delà de l'angle solide correspondant audit pare-brise 9. Le système d'aide à la conduite 1 comprend en outre une unité de traitement électronique 15. L'unité de traitement électronique 15 est programmée pour traiter des données de l'image acquise 13. 25 Ce traitement comprend au moins un algorithme sélectionné parmi une pluralité d'algorithmes. Ladite pluralité d'algorithmes est mémorisée par le système d'aide à la conduite 1, par exemple dans une unité de mémoire 17. La pluralité d'algorithmes comprend par exemple des algorithmes aptes à obtenir des informations 2 sur l'image acquise 13, par exemple détecter la 30 présence ou l'absence d'un objet 7, à identifier l'objet 7, à suivre l'objet 7 sur une séquence d'images acquises 13, à prédire l'évolution de la position de l'objet 7 dans le temps, à extraire des caractéristiques de l'objet 7 (distance, orientation, taille, vitesse etc.), à calculer le temps restant avant une potentielle collision entre l'objet 7 et le véhicule 3. La pluralité d'algorithmes comprend aussi des 6 algorithmes d'échantillonnage permettant d'échantillonner l'image acquise 13 et ainsi de réduire le volume de données à traiter par la suite. On décrit à présent en référence aux figures 2 à 4 différents exemples possibles pour le procédé de traitement d'image mise en oeuvre par le système 5 d'aide à la conduite 1 du véhicule 3. De manière générale, lors d'une étape a) d'acquisition de l'ensemble de données, l'unité d'acquisition d'image 11 acquiert l'image 13 de l'environnement situé à l'avant du véhicule 3. L'ensemble de données comprend un premier ensemble de données et 10 un deuxième ensemble de données. Le premier ensemble de données représente ici une première partie d'image 19 relative à une première partie de l'environnement. Le deuxième ensemble de données représente quant à lui une deuxième partie d'image 21 relative à une deuxième partie de l'environnement. Dans certains des exemples décrits ci-dessous, afin de distinguer la 15 première partie d'image 19 de la deuxième partie d'image 21, lesdites première et deuxième parties d'image 19, 21 présentent des coordonnées en pixels mémorisées dans l'unité de mémoire 17. Dans le cas d'un afficheur tête-haute (éventuellement à réalité augmentée), la première partie d'image 19 correspond à la zone d'affichage 5 de 20 l'afficheur tête-haute, laquelle correspond comme déjà indiqué à une partie au moins du pare-brise 9 du véhicule 3. C'est ici sur cette première partie d'image 19 que l'obtention rapide d'informations 2 relatives à l'environnement est souhaitée. En effet, dans le cas d'un afficheur tête-haute à réalité augmentée, la zone d'affichage 5 est la zone sur 25 laquelle les informations 2 se superposent à l'environnement et donc la zone pour laquelle l'analyse de l'image acquise 13 bénéficie le plus au conducteur. La deuxième partie d'image 21 comprend une zone périphérique entourant la première partie d'image 19. L'image acquise 13 est transmise à l'unité de traitement électronique 15. 30 Lors d'une étape b) de traitement de la première partie d'image 19, l'unité de traitement électronique 15 applique un premier processus de traitement sur la première partie d'image 19 à un premier instant h. Plus précisément, le premier processus est appliqué aux pixels de la première partie d'image 19. Le premier processus peut comprendre en pratique un seul premier algorithme ou 7 une pluralité de premiers algorithmes. Lors d'une sous-étape de détection, le premier processus met par exemple en oeuvre un algorithme permettant de détecter si un objet 7 se trouvant dans l'environnement du véhicule 3 se trouve plus précisément dans l'angle solide 5 correspondant à la zone d'affichage 5. Puis, lors d'une sous-étape de détermination, si un objet 7 a été détecté, le premier processus met en oeuvre un deuxième algorithme permettant d'extraire un premier sous-ensemble de données 719 correspondant à l'objet 7 dans la première partie d'image 19. 10 Lors d'une étape c) de traitement de la deuxième partie d'image 21, l'unité de traitement électronique 15 applique le deuxième processus aux pixels de la deuxième partie d'image 21. Selon un premier mode de réalisation de l'invention, l'unité de traitement électronique 15 applique le premier processus aux pixels de la deuxième partie 15 d'image 21 à un deuxième instant 12 distinct du premier instant h, le premier instant h étant antérieur au deuxième instant 12. Ainsi la première partie d'image 19 est traitée en priorité, ce qui permet un affichage rapide des informations 2 obtenues grâce au premier processus. On comprend que l'on propose dans ce premier mode de réalisation 20 d'appliquer le même premier processus aux pixels de la première partie d'image 19 et de la deuxième partie d'image 21 (mais à des instants distincts). Pour reprendre les algorithmes précédemment donnés en exemple, lors d'une sous-étape de détection, le premier processus met en oeuvre l'algorithme permettant de détecter si un objet 7 se trouvant dans l'environnement du véhicule 25 3 se trouve plus précisément hors de l'angle solide correspondant à la zone d'affichage 5. Puis, lors d'une sous-étape de détermination, si un objet 7 a été détecté, le premier processus permet de d'extraire un deuxième sous-ensemble de données 721 correspondant à l'objet 7 dans la deuxième partie d'image 21. 30 Enfin, lors d'une étape d) d'affichage, le système d'aide à la conduite 1 projette les informations 2 sur la zone d'affichage 5 ce qui permet au conducteur de les visualiser sous forme d'images virtuelles. Dans le cas d'un afficheur tête-haute à réalité augmentée, les informations 2 sont projetées de telle sorte qu'elles apparaissent superposées aux 8 objets 7 se trouvant dans l'environnement du véhicule 3. Selon l'exemple décrit, l'information 2 contient par exemple un symbole ou un contour qui, superposé à l'objet 7 ou placé à proximité, permet de souligner sa présence. Cette information 2 est particulièrement pertinente dans le cas d'objets 7 difficilement visibles par le 5 conducteur. Quand ce premier mode de réalisation est mis en oeuvre (seul ou en combinaison avec d'autres qui seront décrit par la suite), il est avantageux d'accomplir l'étape d'affichage à la fin du traitement selon le premier processus et avant d'initier le traitement selon le deuxième processus. Ainsi l'information 2 10 obtenue au moyen du premier processus peut être rapidement affichée au conducteur. On décrit à présent d'autres modes de réalisation des étapes b) et c) de traitement. Selon un deuxième mode de réalisation, l'unité de traitement 15 électronique 15 applique au premier instant h un deuxième processus distinct du premier processus aux pixels de la deuxième partie d'image 21. Le deuxième processus peut comprendre un seul deuxième algorithme ou une pluralité de deuxièmes algorithmes. Dans le cas où l'unité de traitement électronique 15 applique une pluralité de deuxièmes algorithmes, la pluralité de deuxièmes 20 algorithmes peut comprendre un ou plusieurs algorithmes de la pluralité de premiers algorithmes. Ce mode de réalisation est particulièrement avantageux quand un objet 7 est détecté dans l'environnement du véhicule 3. L'unité de traitement électronique 15 peut alors appliquer une pluralité d'algorithmes au premier sous-ensemble 719 25 ou au deuxième sous ensemble 721 afin de mesurer une pluralité de caractéristiques de l'objet 7. En effet, il est plus intéressant d'obtenir des informations 2 pour un premier sous-ensemble 719 que pour un deuxième sous-ensemble 721. En effet, pour un tel deuxième sous-ensemble, aucune information 2 ne peut être 30 superposée par l'afficheur tête-haute à réalité augmentée à l'objet 7 qu'il représente (ces objets 7 étant en dehors de l'angle solide correspondant à la zone d'affichage 5). Par exemple, l'unité de traitement électronique 15 peut appliquer un premier nombre de premiers algorithmes aux pixels du premier sous-ensemble 9 719, et un deuxième nombre de deuxièmes algorithmes aux pixels du deuxième sous-ensemble 721. Le premier nombre de premiers algorithmes est supérieur au deuxième nombre de deuxièmes algorithmes, ainsi on obtient plus d'informations 2 sur un premier sous-ensemble 719 (par exemple la taille, la distance, la nature, 5 etc. de l'objet 7 qu'il représente) que sur un deuxième sous-ensemble 721 (par exemple seulement la distance) Ainsi le procédé de traitement de données permet de réduire le nombre d'opérations réalisées par l'unité de traitement électronique 15. Selon un troisième mode de réalisation, le premier processus et le 10 deuxième processus comprennent un échantillonnage des pixels de l'image acquise 13. Lors de cet échantillonnage, la deuxième partie d'image 21 est sous-échantillonnée par rapport à la première partie d'image 19. Seuls les pixels échantillonnés seront par la suite traités selon d'autres algorithmes. Ceci permet de réduire le volume de données à traiter et d'ainsi accélérer le traitement d'image 15 tout en diminuant les ressources électroniques nécessaires. L'échantillonnage est par exemple mis en oeuvre par l'unité de traitement électronique 15. Selon une première variante du troisième mode de réalisation, l'échantillonnage comprend un échantillonnage spatial des pixels. Les pixels de la 20 première partie d'image 19 sont échantillonnés selon un premier taux d'échantillonnage spatial tsi. Les pixels de la deuxième partie d'image 21 sont échantillonnés selon un deuxième taux d'échantillonnage spatial ts2. Le premier taux d'échantillonnage spatial ts1 est supérieur au deuxième taux d'échantillonnage spatial ts2, ainsi la résolution de la première partie d'image 25 échantillonnée est supérieure à la résolution de la deuxième partie d'image échantillonnée. Par exemple le premier taux d'échantillonnage spatial tslest égal à 1, et le deuxième taux d'échantillonnage spatial ts2 est égal à 1/2, 1/3, 1/4, etc. Par exemple, quand l'algorithme appliqué permet de mesurer la taille d'un objet 7, la taille d'un objet 7 correspondant au premier sous-ensemble 719 30 est calculée avec plus de précision que la taille d'un objet 7 correspondant au deuxième sous-ensemble 721 (cette taille peut alors être sous-estimée ou surestimée). Grâce à ces différents taux d'échantillonnage, on réduit le volume de données à traiter et ainsi le nombre d'opérations à effectuer pour obtenir les 10 informations 2 relatives à l'environnement du véhicule 3, tout en conservant une bonne précision dans les informations 2 pertinentes. Selon une deuxième variante du troisième mode de réalisation, l'échantillonnage comprend un échantillonnage temporel des pixels. 5 Les pixels de la première partie d'image 19 sont échantillonnés selon un premier taux d'échantillonnage temporel tt1. Les pixels de la deuxième partie d'image 21 sont échantillonnés selon un deuxième taux d'échantillonnage temporel tt2. Le premier taux d'échantillonnage temporel tt1 est supérieur au deuxième 10 taux d'échantillonnage temporel tt2, ainsi les informations 2 obtenues sont mises à jour plus fréquemment pour la première partie d'image 19 que pour la deuxième partie d'image 21. Par exemple, le premier taux d'échantillonnage temporel tt1 est égal à 1, et le deuxième taux d'échantillonnage temporel tt2 est égal à 1/2, 1/3, 1/4, etc. 15 Par exemple, quand l'algorithme appliqué permet de mesurer la position d'un objet 7, la position d'un objet 7 correspondant au premier sous-ensemble 719 est calculée sur toutes les premières parties d'images 19 quand le premier taux d'échantillonnage temporel tt1 est égal à 1. La position d'un objet 7 correspondant au deuxième sous-ensemble 721 est calculée une sur une deuxième partie 20 d'image sur 21 deux quand le deuxième taux d'échantillonnage temporel tt2 est égal à 1/2. Ainsi, la position de l'objet 7 correspondant au premier sous-ensemble 719 est connue avec précision dans le temps, ce qui permet par exemple un suivi précis dudit premier objet 719. En revanche, le suivi de l'objet 7 correspondant au 25 deuxième sous-ensemble 721 est moins précis. En ne traitant pas la totalité des pixels de l'image acquise 13, on réduit le volume de données à traiter et ainsi le nombre d'opérations à effectuer pour obtenir les informations 2 relatives à l'environnement du véhicule 3. Les différents modes de réalisation ainsi que les variantes peuvent être 30 combinés entre eux afin de réduire encore plus le nombre d'opérations effectuées. Ainsi le procédé gagne en rapidité et le besoin en ressources matérielles nécessaires à sa mise en oeuvre diminue. Selon un exemple avantageux illustré sur la figure 4, la deuxième partie d'image 21 peut comprendre une pluralité de zones, par exemple une première 11 zone et une deuxième zone. Ici, les zones de la deuxième partie d'image 21 forment des zones périphériques 211, 213 disposées de façon concentrique autour de la première partie d'image 19, comme représentées sur la figure 3. Selon cet exemple, une première zone périphérique 211 entoure la première 5 partie d'image 19 et une deuxième zone périphérique 213 entoure la première zone périphérique 211. Selon cet exemple, plus la zone périphérique 211, 213 est éloignée de la première partie d'image 19 et moins l'information 2 qu'elle contient est considérée importante. 10 Les modes de réalisation précédemment décrits ainsi que leurs variantes peuvent être appliqués aux zones périphériques 211, 213 afin de réduire encore le nombre d'opérations effectuées et d'augmenter la rapidité de calcul et d'affichage d'informations 2 sur la zone d'affichage 5. Dans le cas du premier mode de réalisation, la première partie d'image 15 19 est traitée au premier instant 11, la première zone périphérique 211 est traitée au deuxième instant 12 distinct du premier instant, et la deuxième zone périphérique 213 est traité à un troisième instant 13, ledit troisième instant étant distinct du premier instant li et du deuxième instant 12. De plus, le troisième instant 13 est postérieur au deuxième instant 12, le deuxième instant 12 étant lui-même 20 postérieur au premier instant h. Dans le cas du deuxième mode de réalisation, le troisième nombre de troisièmes algorithmes appliqués à la deuxième zone périphérique 213 est inférieur au deuxième nombre de deuxièmes algorithmes appliqués sur la première zone périphérique 211. Le deuxième nombre d'algorithmes appliqués sur 25 la première zone périphérique 211 est quant à lui inférieur au premier nombre de premiers algorithmes appliqués sur la première partie d'image 19. Dans le cas du troisième mode de réalisation, les taux d'échantillonnage spatial ts et les taux d'échantillonnage temporel tt décroissent en fonction de l'éloignement de la première partie d'image 19. 30 Par exemple, toutes les images sont sélectionnées pour la première partie d'image 19, seulement une image sur deux est sélectionnée pour la première zone périphérique 211, et une image sur quatre est sélectionnée pour la deuxième zone périphérique 213. Les informations 2 extraites des zones périphériques 211, 213 sont donc moins précises que celles de la première partie 12 d'image 19. La figure 4 illustre les positions 7N, 7N+1, 7N+2, 7N+3 d'un objet 7 sur une superposition d'une séquence d'images acquises N, N+1, N+2, N+3. Ainsi la position initiale représente l'objet 7 sur une image initiale N etc. 5 L'objet 7, par exemple un piéton, est tout d'abord détecté à une première position 7N dans la deuxième zone périphérique 213 de la première image acquise N. Dans cet exemple, la deuxième zone périphérique 213 présente un taux d'échantillonnage temporel ts213 est égal à 1/4, alors la deuxième position 7N+1 de 10 l'objet 7 ne sera pas connue sur la deuxième image capturée N+1. En effet, l'objet 7 est toujours dans la deuxième zone périphérique 213. Le taux d'échantillonnage temporel ts211 de la première zone périphérique est égal à 1/2. Entre l'acquisition de la deuxième image acquise N+1 et celle de la 15 troisième image acquise N+2, l'objet 7 est entré dans la première zone périphérique 211. L'objet 7 est donc détecté à une troisième position 7N+2 dans la première zone périphérique 211 sur la troisième image acquise N+2. Puis l'objet 7 entre dans la première partie d'image 19, et sa quatrième position 7N+3 peut être détectée sur la quatrième image acquise N+3. 20 Si l'objet était resté dans la première zone périphérique 211 ou qu'il était retourné dans la deuxième zone périphérique, sa présence n'aurait pas été détectée sur la quatrième image N+3. En réduisant encore la fréquence de traitement des zones périphériques 211, 213 on réduit la charge de calcul nécessaire pour le traitement de l'image 25 acquise 13. Il est en outre possible d'augmenter le nombre de zones périphériques 211, 213 comprises dans la deuxième partie d'image 21 afin de contrôler avec précision le nombre d'opération réalisées. Les modes de réalisation décrits ainsi que leurs variantes peuvent être 30 combinés. Selon un quatrième mode de réalisation, le système d'aide à la conduite 1 comprend un dispositif de détection hybride. Dans ce cas, le dispositif de détection hybride comprend de multiples capteurs. Par exemple, en plus de l'unité d'acquisition d'image 11, le dispositif de détection hybride comprend un dispositif 13 de télémétrie 23 permettant de mesurer une distance entre l'objet 7 et le véhicule 3. Le dispositif de télémétrie 23 comprend par exemple un lidar (selon l'acronyme anglo-saxon de « Light Detection And Ranging »), ou encore un radar. 5 Ledit dispositif de télémétrie 23 est apte à émettre une onde électromagnétique et à acquérir l'onde électromagnétique réfléchie par l'objet 7 présent dans un champ de détection du dispositif de télémétrie 23. La distance entre l'objet 7 et le véhicule 3 est alors calculée en mesurant un temps de vol de l'onde lumineuse ou de l'onde radio réfléchie par cet objet 7, ce temps de vol étant obtenu à partir du 10 signal d'écho capturé par ce lidar ou ce radar. On propose dans le présent mode de réalisation que chaque partie d'image soit déterminée comme un ensemble de pixels correspondant à des objets situés sur une certaine plage de distances telles que mesurées par le dispositif de télémétrie 23. (Chaque partie d'image peut alors être formée de sous- 15 parties disjointes.) Ainsi la première partie d'image 19 peut comprendre l'ensemble des pixels correspondant à des objets situés à une distance mesurée inférieure à une valeur seuil (par exemple de 20 m). Le dispositif de télémétrie 23 permet de déterminer une première partie 20 d'image 19 de taille réduite et ainsi d'augmenter la rapidité du procédé et de réduire le nombre d'opérations. Par exemple, une pluralité d'objets 7 est détectée par télémétrie, chaque objet 7 se trouvant à une distance différente du véhicule 3. La première partie d'image 19 correspond alors au premier ensemble de pixels représentant un objet, 25 ou à une pluralité d'ensembles de pixels représentant une pluralité d'objets, se trouvant à une distance inférieure à la valeur seuil. La deuxième partie d'image 21 correspond alors au deuxième ensemble de pixels représentant un objet, ou à une pluralité d'ensembles de pixels représentant une pluralité d'objets, se trouvant à une distance supérieure à la valeur seuil. . 30 Avantageusement, une pluralité de valeurs seuil peut être mémorisée dans l'unité de mémoire 17 du véhicule. Ainsi, la deuxième partie d'image 21 peut comprendre une pluralité de zones définies en fonction des valeurs seuil. Par exemple, la première zone de la deuxième partie d'image 21 comprend le ou les ensembles de pixels représentant un ou des objets situés 14 entre 20 m et 30 m du véhicule 3. La deuxième zone correspond au troisième ensemble de pixels représentant un ou des objets situés à plus de 30 m du véhicule 3 etc. Ce quatrième mode de réalisation est combinable avec les autres modes 5 de réalisations ainsi que leurs variantes. Ainsi, les processus appliqués à la première partie d'image 19, à la première zone et à la deuxième zone peuvent être tels que ceux précédemment décrits. De plus, les informations 2 correspondants à l'objet le plus proche du véhicule 3 peuvent être affichées en priorité. 10 Le dispositif de télémétrie 23 peut en outre permettre de confirmer certaines informations 2 obtenues grâce à l'unité d'acquisition d'image 11, par exemple la distance entre l'objet 7 et le véhicule 3. Pour tous ces différents modes de réalisation, l'étape d) d'affichage REVENDICATIONS1. Procédé de traitement de données pour système d'aide à la conduite (1) d'un véhicule (3) comprenant des étapes suivantes: a) acquisition d'un ensemble de données relatives à l'environnement du véhicule (3), ledit ensemble de données comprenant un premier ensemble de données relatives à une première partie de l'environnement du véhicule (3) et un deuxième ensemble de données relatives à une deuxième partie de l'environnement du véhicule (3), b) traitement du premier ensemble de données selon un premier processus et à un premier instant (11), c) traitement du deuxième ensemble de données selon un deuxième processus distinct du premier processus ou à un deuxième instant (12) distinct du premier instant (Il). 2. Procédé de traitement de données selon la revendication 1, dans lequel le deuxième ensemble de données est traité au deuxième instant (12) et dans lequel le deuxième instant (12) est postérieur au premier instant (Il). 3. Procédé de traitement d'image selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le premier processus comprend un échantillonnage du premier ensemble de données selon un premier taux d'échantillonnage (tst, tt1), et dans lequel le deuxième processus comprend un échantillonnage du deuxième ensemble de données selon un deuxième taux d'échantillonnage (ts2, tt2), le premier taux d'échantillonnage (tst, tti) étant supérieur au deuxième taux d'échantillonnage (ts2, tt2), 4. Procédé de traitement d'image selon la revendication 3, dans lequel l'échantillonnage du premier ensemble de données et l'échantillonnage du 30 deuxième ensemble de données sont des échantillonnages spatiaux. 5. Procédé de traitement d'image selon la revendication 3, dans lequel l'échantillonnage du premier ensemble de données et l'échantillonnage du deuxième ensemble de données sont des échantillonnages temporels. 16 6. Procédé de traitement d'image selon l'une des revendications précédentes, comprenant en outre les étapes suivantes : - détection d'un objet (7) se trouvant dans l'environnement du véhicule 5 (3), - détermination d'un sous-ensemble de données (719, 721) correspondant audit objet (7) dans l'ensemble de données. 7. Procédé de traitement d'image selon la revendication 6, dans lequel 10 un nombre d'algorithmes est appliqué au sous-ensemble de données (719, 721), et dans lequel ledit nombre d'algorithmes est fonction d'une localisation de l'objet (7). 8. Procédé de traitement d'image selon la revendication 7, dans lequel la 15 localisation de l'objet (7) comprend une appartenance du sous-ensemble de données (719, 721) au premier ensemble de données ou au second ensemble de données. 9. Procédé de traitement d'image selon la revendication 7, dans lequel la 20 localisation de l'objet (7) comprend une distance entre l'objet (7) et le véhicule (3). 10. Procédé de traitement d'image selon la revendication 9, dans lequel ladite distance est mesurée grâce à un dispositif de télémétrie (23). 25 11. Procédé de traitement d'image selon l'une des revendications 6 à 10, comprenant en outre une étape de superposition d'une information (2) obtenue par le traitement du premier ensemble de données à l'objet (7) au moyen d'un afficheur tête-haute. 12. Procédé de traitement d'image selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'ensemble de données acquises représente une image acquise (13), dans lequel le premier ensemble de données représente une première partie d'image (19), et dans lequel ladite première partie d'image (19) correspond à une zone d'affichage (5) du système d'aide à la conduite (1). 17 13. Système d'aide à la conduite (1) pour véhicule (3) comprenant : - un capteur adapté à acquérir un ensemble de données relatives à l'environnement du véhicule (3), ledit ensemble de données comprenant un 5 premier ensemble de données relatives à une première partie de l'environnement du véhicule (3) et un deuxième ensemble de données relatives à une deuxième partie de l'environnement du véhicule (3), - une unité de traitement électronique (15) apte à traiter le premier ensemble de données selon un premier processus et à un premier instant (11), et 10 apte à traiter le deuxième ensemble de données selon un deuxième processus distinct du premier processus ou à un deuxième instant (12) distinct du premier instant (11). 14. Système d'aide à la conduite (1) selon la revendication 13, 15 comprenant un afficheur tête haute, l'unité de traitement électronique (15) étant apte à produire une information au moyen du premier processus, ledit afficheur tête haute étant apte à superposer ladite information (2) à un objet (7) se trouvant dans l'environnement du véhicule (3).