FR 3074941 A1 20190614 FR 1761804 A 20171207 UTILISATION DE SILHOUETTES POUR UNE RECONNAISSANCE RAPIDE D'OBJETS Domaine de l'invention La présente invention concerne généralement des techniques d'apprentissages automatiques utilisant des réseaux neuronaux. En particulier, la présente invention concerne un procédé de reconnaissance d'objets utilisant une détection de silhouettes. Ce procédé est particulièrement utile dans le domaine des véhicules à assistance humaine ou autonomes utilisant des capteurs pour détecter et éviter les obstacles, pour naviguer en toute sécurité dans leur environnement. Contexte de l'invention Selon Wikipédia, des automobiles autonomes sont développées avec l'apprentissage profond, ou des réseaux neuronaux. Ces réseaux neuronaux dépendent d'une quantité considérable de données extraites de scénarios de conduite de la vie réelle. Les réseaux neuronaux sont activés et « apprennent » à effectuer le meilleur plan d'action. De plus, des capteurs, tels que les capteurs LIDAR déjà utilisés dans les automobiles sans conducteur ; des caméras pour détecter l'environnement et une navigation GPS précise seront utilisés dans les automobiles autonomes. Malgré toutes les améliorations récentes apportées à ces nouvelles technologies pour les automobiles autonomes, plusieurs inconvénients subsistent tels que la détection et le comportement dans le cas de situations de conduite rares ou 30 jamais rencontrées, ainsi que le compromis nécessaire entre le besoin croissant de puissance de calcul d'une part et le besoin absolu d'une vitesse de traitement élevée de toutes les informations collectées par les capteurs du véhicule. Résumé de l'invention 5 La présente invention vise à reconnaître des objets en utilisant la détection de silhouettes, c'est-à-dire la capacité à reconnaître et à regrouper des contours d'occlusion, ce qui est une composante clé de la vision humaine pour éviter les dangers. L'objectif est de reproduire 10 cette composante clé et d'offrir cette capacité à la vision par ordinateur pour de nombreuses applications telles que l'aide au conducteur, la conduite automatique ou la robotique en général. Selon un premier aspect, l'invention concerne un procédé 15 de reconnaissance d'objets comprenant les étapes : - d'obtention d'une image à partir d'un capteur d'image et d'un nuage de points 3D à partir d'un capteur de profondeur ; - de synchronisation de l'image et du nuage de points 20 3D; - de groupement des points 3D pour séparer les objets du nuage de points 3D ; - d'extraction de silhouettes par ola segmentation de l'image en utilisant le groupement 25 de points 3D, et ola détection des contours des objets séparés dans l'image segmentée ; - de reconnaissance de silhouettes par ola transformation de chaque contour détecté en un descripteur de silhouettes, et ola classification de ces descripteurs de silhouettes en des objets reconnus en utilisant un réseau neuronal formé pour la reconnaissance d'objets. 3 Ce procédé présente plusieurs avantages, entre autres la robustesse grâce à l'utilisation combinée des informations contenues dans l'image prise par le capteur d'image et des informations contenues dans le nuage de points 3D obtenu par 5 le capteur de profondeur, même dans le cas de mauvaises conditions telles que des conditions de faible lumière. Cette approche est également générique étant donné que la reconnaissance d'objets par l'intermédiaire de silhouettes peut être appliquée à toutes les catégories d'objets (humains, 10 poteaux, arbres, animaux, véhicules, etc.). Les coûts de calcul sont faibles, et le calcul est rapide. En effet, l'analyse de distribution des pixels nécessite une grande quantité de traitement, alors que la reconnaissance de silhouettes nécessite beaucoup moins de traitement. Bien que 15 le traitement de silhouettes ne fournisse pas une description complète d'une scène, il fournit néanmoins un indice fondamental et une technologie de base pour une détection rapide avec de bonnes performances pour détecter un danger potentiel dans une scène. 20 De manière avantageuse, l'image prise par le capteur d'image est constituée d'une pluralité de pixels et l'étape de segmentation de l'image comprend les sous-étapes - de découpage de graphes de chaque objet séparé provenant de l'étape de groupement des points 3D par 25 ola projection, sur l'image, de tous les points 3D provenant de l'étape de groupement des points 3D correspondant à l'objet séparé examiné ; ol'estimation que les points 3D projetés appartiennent soit à l'objet séparé examiné, soit à un arrière- 30 plan ; ol'estimation que chaque pixel de l'image appartient soit à l'objet séparé examiné, soit à un arrière-plan, soit à un état inconnu, en utilisant un 4 coefficient de pondération de pixel basé sur la différence de couleur et/ou la distance entre deux pixels voisins ; ol'ajustement du coefficient de pondération de pixel 5 pour chaque pixel appartenant à l'état inconnu sur la base de sa distance par rapport aux pixels appartenant aux objets séparés et de sa distance par rapport aux pixels appartenant à l'arrière-plan ; - de sortie, pour chaque objet séparé, d'un masque en 10 noir et blanc des pixels représentatifs de l'arrière-plan et de l'objet séparé examiné sous la forme d'une ou de plusieurs taches. L'extraction de la silhouette est effectuée en utilisant la technologie de découpage de graphes pour effectuer la 15 segmentation de l'image avec la collaboration des nuages de points 3D. L'introduction d'informations 3D s'avère être un avantage majeur étant donné qu'une association complexe dans l'image peut être effectuée, afin de séparer une scène encombrée, ou de voir des poteaux dans des zones complètement 20 saturées, etc. De manière avantageuse, l'étape de détection de contour comprend les sous-étapes : - d'estimation, pour chaque tache, d'une distance sur la base du groupement des points 3D de l'objet séparé 25 correspondant ; - de combinaison de toutes les taches dans une image unique en les dessinant de la plus éloignée à la plus proche et en leur attribuant une étiquette différente pour une identification ultérieure, ce qui résulte en une image de 30 taches superposées ; - d'extraction du contour, de l'image de taches superposées, correspondant à des objets séparés ; 5 - de détermination de fausses parties de contour pour chaque pixel du contour estimé avec une distance appartenant à une tache plus proche. Cette détection de contour en utilisant à la fois des 5 informations 2D et 3D permet de séparer facilement les contours réels des faux contours d'occlusion, ce qui est d'une importance majeure pour la reconnaissance d'objets. De manière avantageuse, le descripteur de silhouettes est un descripteur 1D qui utilise une longueur de description 10 constante et, de préférence, le descripteur a une longueur réduite entre 100 et 300 nombres flottants pour une image de plus de 1 million de pixels. L'utilisation d'une longueur constante et réduite pour le descripteur assure une reconnaissance rapide et permet de 15 réduire le nombre de couches cachées du réseau neuronal, par exemple à deux couches avec, respectivement, 800 et 600 unités. De manière avantageuse, le procédé comprend en outre l'étape de combinaison du réseau neuronal de reconnaissance 20 d'objets avec au moins un autre réseau neuronal formé pour la prédiction d'objets dans l'image de manière à former un réseau neuronal de bout en bout pour la reconnaissance et la prédiction d'objets. L'utilisation de la reconnaissance de silhouettes donne 25 la flexibilité pour étendre le procédé à au moins un autre réseau neuronal. En tant que technologie de base, des silhouettes peuvent être utilisées pour des tâches plus élaborées telles que la perception d'un danger. Selon un autre aspect, l'invention concerne un véhicule à 30 assistance ou autonome comprenant : - une unité de capteur d'image agencée pour capturer une image ; 6 - un capteur de profondeur agencé pour obtenir un nuage de points 3D ; - une unité de synchronisation pour synchroniser (temporellement et/ou spatialement) l'image et le nuage de points 3D ; - une unité de traitement agencée pour reconnaître des objets dans l'image conformément au procédé de reconnaissance d'objets selon le premier aspect de l'invention ; - une unité de commande agencée pour commander le 10 véhicule sur la base des objets reconnus. De manière avantageuse, le véhicule à assistance ou autonome comprend en outre une unité d'affichage agencée pour afficher des informations relatives aux objets reconnus et/ou une unité de conduite assistée ou autonome agencée pour 15 planifier un trajet sûr en fonction des objets reconnus ; et dans lequel l'unité de commande est agencée pour activer au moins l'une de l'unité d'affichage et de l'unité de conduite assistée ou autonome. 20 Brève description des dessins D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention deviendront plus évidents à partir de la description détaillée qui suit assujettie d'exemples particuliers non limitatifs de l'invention, illustrés par les dessins joints 25 où : - la figure 1 représente un procédé de reconnaissance d'objets selon un premier mode de réalisation de l'invention ; - la figure 2A représente un mode de réalisation préféré pour l'étape de segmentation d'image ; 30 - la figure 2B représente un mode de réalisation préféré pour l'étape de détection de contour ; - la figure 3 représente un véhicule équipé des unités nécessaires pour mettre en oeuvre le procédé selon l'invention. 7 Description détaillée de l'invention Avant de décrire plus en détails les différents modes de réalisation de la présente invention, une définition des 5 silhouettes est rappelée, expression qui sera souvent utilisée, ainsi que quelques considérations d'ordre général concernant l'intérêt de l'utilisation de silhouettes dans la vision par ordinateur pour une automobile autonome ou similaire. 10 Une silhouette est un contour tournant autour d'un ensemble de pixels ; il s'agit de l'intra-bordure entre les pixels. Le quantum de silhouette (l'élément le plus petit - c'est-à-dire d'une longueur de 1 pixel) ne peut avoir que 2 orientations (verticale ou horizontale) et 4 directions (haut, 15 droite, bas, gauche). Notez qu'une silhouette unique peut être constituée de nombreuses taches, par exemple si elle est divisée par une occultation. Nous définissons l'intérieur et l'extérieur en tournant dans le sens des aiguilles d'une montre, c'est-à-dire que l'intérieur est du côté droit du 20 tour. L'avantage principal d'une silhouette consiste en l'amélioration globale de la perception en général. Elle est assez précise à la fois dans la vision 2D et la vision 3D, et étant donné qu'elle est générique, nous pouvons voir tous les 25 objets comme un groupe identifié et reconnaître la plupart d'entre eux. La perception de silhouettes, c'est-à-dire, la capacité de reconnaître et de grouper des contours d'occlusion, est une composante clé de la vision humaine qui donne la capacité d'éviter aussi rapidement que possible les 30 dangers. Elle est effectuée par la séparation et la reconnaissance des dangers. Notre but est d'imiter cette composante clé et d'offrir cette capacité à la vision par ordinateur pour de nombreuses applications (l'assistance au 8 conducteur, la conduite automatique et la robotique en général), au lieu de l'analyse de distribution des pixels (approche classique) qui est possible, mais nécessite une grande quantité de traitement (temps et puissance). De plus, 5 la technologie des silhouettes peut également être le début d'autres fonctions (telles que les prédictions d'actions), parce qu'il est beaucoup plus facile de comprendre l'attitude d'êtres humains en tant qu'entrée dans la reconnaissance d'actions. 10 L'utilisation de capteurs d'image/de profondeur 2D et 3D contribue à la robustesse. Alors qu'une caméra (vision 2D) sera limitée par certaines conditions externes telles que des conditions de faible lumière, le capteur de profondeur (vision 3D) ne sera pas capable de distinguer un état de feux de 15 signalisation, par exemple. La figure 1 représente un procédé de reconnaissance d'objets selon un premier mode de réalisation de l'invention. Le procédé de reconnaissance d'objets comprend les étapes : S1 : d'obtention d'une image à partir d'un capteur 20 d'image et d'un nuage de points 3D à partir d'un capteur de profondeur ; S2 : de synchronisation de l'image et du nuage de points 3D ; S3 : de groupement des points 3D pour séparer les objets 25 du nuage de points 3D ; S4 : d'extraction de silhouettes par la segmentation de l'image en utilisant le groupement de points 3D (S41), et la détection des contours des objets séparés dans l'image segmentée (S42) ; 30 S5 : de reconnaissance de silhouettes par la transformation de chaque contour détecté en un descripteur de silhouettes (S51), et la classification de ces descripteurs de 9 silhouettes en des objets reconnus en utilisant un réseau neuronal formé pour la reconnaissance d'objets (S52) La tâche de séparation des objets est rendue possible à l'aide d'informations 3D données par un capteur de profondeur 5 tel qu'une unité de balayage de lumière laser (LIDAR) pour prendre une série continue de nuages de points 3D. A savoir, l'extraction de silhouettes est effectuée en utilisant des informations 3D pour séparer les objets et extraire leurs contours dans une image. Ensuite, la reconnaissance de 10 silhouettes est effectuée par l'intermédiaire d'un descripteur et d'un classifieur. Le capteur collabore dans le sens que les informations 3D sont utilisées pour indiquer où il convient de créer et de rechercher des objets. Ensuite, d'autres informations sont 15 prises à partir de l'image avec des informations de pixels denses. Par exemple, un capteur de profondeur habituel tel qu'un Lidar à 64 plans permet la perception avec une assurance suffisante d'un piéton jusqu'à 25m, même sans image. Lorsqu'on s'éloigne davantage ou du fait de l'utilisation d'un Lidar 20 avec moins de plans, c'est le rôle de l'image de prendre en charge la suite. Pour l'étape de groupement des points 3D (S2), on peut utiliser l'une quelconque des solutions connues, entre autres : 25 - la bibliothèque de nuages de points (www.pointclouds.org), qui est un projet ouvert autonome, à grande échelle pour le traitement d'images 2D/3D et de nuages de points ; - « On the Segmentation of 3D LIDAR Point Clouds », de 30 Douillard et al., présentant, dans la partie III, des algorithmes de segmentation avec des procédés de groupement 3D ; 10 - « Shape-based recognition of 3D point clouds in urban environments », de Golovinskiy et al., présentant un système pour la reconnaissance d'objets dans des nuages de points 3D d'environnements urbains. 5 Pour l'étape d'extraction de silhouettes (S4), on peut utiliser plusieurs solutions existantes, entre autres : - « Shape feature encoding via Fisher Vector for efficient fall detection in depth-videos », d'Adrian et al., présentant l'utilisation de Fisher Vectors pour l'extraction 10 de caractéristiques. La figure 2A représente un mode de réalisation préféré pour l'étape de segmentation d'image. Cette étape de segmentation d'image comprend les sous-étapes : S411 : de découpage de graphes de chaque objet séparé 15 provenant de l'étape de groupement des points 3D par S4111 : la projection, sur l'image, de tous les points 3D provenant de l'étape de groupement des points 3D correspondant à l'objet séparé examiné ; S4112 : l'estimation que les points 3D projetés 20 appartiennent soit à l'objet séparé examiné, soit à un arrière-plan ; S4113 : l'estimation que chaque pixel de l'image appartient soit à l'objet séparé examiné, soit à un arrière-plan, soit à un état inconnu, en utilisant un coefficient de 25 pondération de pixel basé sur la différence de couleur et/ou la distance entre deux pixels voisins ; S4114 : l'ajustement du coefficient de pondération de pixel pour chaque pixel appartenant à l'état inconnu sur la base de sa distance par rapport aux pixels appartenant aux 30 objets séparés et de sa distance par rapport aux pixels appartenant à l'arrière-plan ; et S412 : de sortie, pour chaque objet séparé, d'un masque en noir et blanc des pixels représentatifs de l'arrière-plan 11 et de l'objet séparé examiné sous la forme d'une ou de plusieurs taches. Le point le plus important dans l'utilisation de cette technologie de découpage de graphes est son efficacité pour 5 extraire des formes complexes, sa nature générique (pour n'importe quels objets, mais également dans un autre contexte tel que la robotique), et sa rapidité due à un nombre limité de pixels incertains. Plus spécifiquement, cette section décrit l'algorithme 10 pour extraire la silhouette de l'objet dans une image. Nous débutons par le groupement des objets à partir des nuages de points 3D. L'extraction est effectuée en utilisant des découpages de graphes. Un découpage est une segmentation de l'image en estimant 15 que chaque pixel appartient soit à l'avant-plan (c'est-à-dire tout objet examiné), soit à l'arrière-plan (c'est-à-dire toute autre chose que l'objet examiné). Pour effectuer la segmentation, un coefficient de pondération est donné aux liens du graphe (généralement, les liens n, c'est-à-dire les 20 segments entre les pixels) conformément à l'affinité à être une telle étiquette ou pour des pixels voisins qui doivent recevoir la même étiquette. La spécificité du découpage de graphe ici consiste à ajouter certaines informations provenant des points 3D. 25 Concrètement, un coefficient de pondération est ajouté à chaque lien. A cette fin, tous les points 3D d'un objet sont sélectionnés (grâce à l'étape de groupement) Ensuite, ces points 3D sont convertis en tant que surface 2D connexe en projetant les points 3D sur l'image. 30 Comme montré sur la figure 4, l'idée est d'utiliser 3 ensembles de pixels, l'ensemble de pixels d'avant-plan (c'est-à-dire connus comme appartenant à l'objet - en vert ci-dessous), l'ensemble de pixels d'arrière-plan (c'est-à-dire 12 connus comme appartenant à l'arrière-plan - en rouge), et l'ensemble inconnu (c'est-à-dire qui peuvent être soit de l'avant-plan, soit de l'arrière-plan - en jaune). Nous débutons avec les points 3D ordonnés en lignes. En fait 5 approximativement, chaque ligne des points 3D constitue une ligne dans l'image (en vert), que nous entourons d'une marge, ou parce que les points 3D appartiennent explicitement à un autre objet, par un pixel rouge. Pour réaliser les pixels jaunes, nous interpolons entre chacune des extrémités 10 trouvées, et nous extrapolons sur le haut et sur le bas de l'objet. Globalement, nous appelons ces pixels 2D (les 3 catégories) les pixels présélectionnés. Pour faire face aux problèmes de synchronisation, les ensembles rouge et vert sont légèrement minorés. 15 Ci-après, nous affinons la description de notre modèle de pondération. Le découpage de graphe peut séparer 2 modèles, l'arrière-plan et l'avant-plan. Généralement, chaque pixel est un sommet du graphe. Les pixels voisins sont reliés par des liens n, pondérés par une distance sur leurs couleurs 20 respectives. La plupart des distances classiques peuvent être utilisées. Ensuite, plus important, chaque pixel est relié aux deux sommets terminaux, par un lien t. Le coefficient de pondération de chaque lien t est composé d'un terme provenant de la distance entre la couleur du pixel et un modèle de 25 couleur de l'avant-plan, respectivement de l'arrière-plan (généralement, un modèle de mélange gaussien - GMM - de leur modèle respectif) et d'un terme provenant des distances par rapport au pixel le plus proche appartenant à l'avant-plan (les pixels verts), respectivement par rapport au pixel le 30 plus proche appartenant à l'arrière-plan (les pixels rouges). Pour le premier noeud terminal, nous prenons directement cette distance (pixel, avant-plan) en tant que coefficient de pondération. Tandis que pour le deuxième noeud terminal, nous 13 prenons une distance par rapport à l'arrière-plan (pixel, arrière-plan). Nous pouvons éviter de calculer la distance par rapport à l'arrière-plan en prenant plutôt l'inverse de la distance par rapport à l'avant-plan, ou inversement. En tant 5 qu'affinement pour ce deuxième terme, la distance sur chaque direction d'image (axes horizontal et vertical) est pondérée par un facteur résultant de la distribution des points 3D. Par exemple, pour le Lidar, la distribution horizontale est plus dense que la distribution verticale, par conséquent, la 10 distance verticale est minorée comparée à la distance horizontale. Ensuite, le découpage de graphe est calculé par un algorithme flot-max/coupe-min. La sortie du découpage de graphe est un masque en noir et 15 blanc, c'est-à-dire une image de pleine résolution, entièrement noire, sauf les pixels vraisemblablement supposés appartenir à l'objet. Le masque n'a aucune raison d'être connexe (c'est-à-dire constitué d'une seule tache), en effet, dans de nombreuses situations, une forme est constituée de 20 plusieurs taches. Maintenant nous devons transformer ce masque en une représentation de contour. La figure 2B représente un mode de réalisation préféré pour l'étape de détection de contour. L'étape de détection de contour comprend les sous-étapes : 25 S421 : d'estimation, pour chaque tache, d'une distance sur la base du groupement des points 3D de l'objet séparé correspondant ; S422 : de combinaison de toutes les taches dans une seule image en les dessinant de la plus éloignée à la plus proche et 30 en leur attribuant une étiquette différente pour une identification ultérieure, ce qui résulte en une image de taches superposées ; 14 S423 : d'extraction du contour de l'image de taches superposées correspondant à des objets séparés ; S424 : de détermination de fausses parties de contour pour chaque pixel du contour estimé avec une distance 5 appartenant à une tache plus proche. En effet, il est réellement important de distinguer les faux contours des contours réels. Les faux contours sont des contours artificiels dus à des occultations. Dans notre procédé, cette distinction devient simple parce qu'une 10 distance est estimée pour chaque tache sur la base des points 3D qu'elle contient. Lors de l'extraction du contour, nous avons également suivi le contour extérieur, lorsque le pixel extérieur est estimé appartenir à une tache plus proche, la frontière correspondante est marquée comme fausse. 15 La figure 3 représente un véhicule (100) équipé d'au moins une caméra (200) dirigée vers la route en avant ou vers l'environnement du véhicule pour prendre une vidéo ou une série continue d'images et d'une unité de balayage (210) à 360°, telle qu'une unité de balayage de lumière laser (LIDAR) 20 pour prendre une série continue de nuages de points 3D. Le véhicule (100) comprend également une unité de traitement et une unité de commande électronique (300), une unité d'affichage et une unité de conduite autonome (400, 410). L'unité de commande électronique (300) est connectée à 25 l'unité de conduite autonome comprenant une unité de direction (400) agencée pour diriger le véhicule, et une unité de commande de déplacement (410) comprenant une unité de puissance, agencée pour maintenir ou augmenter une vitesse de véhicule et une unité de freinage agencée pour arrêter le 30 véhicule ou pour diminuer la vitesse du véhicule, de sorte que le véhicule (100) pourrait être conduit par le procédé selon la présente invention. 15 On comprendra que diverses modifications et/ou améliorations évidentes aux hommes du métier peuvent être apportées aux différents modes de réalisation de l'invention décrits dans la présente description sans s'écarter de 5 l'étendue de l'invention REVENDICATIONS1. Procédé de reconnaissance d'objets comprenant les étapes : - d'obtention d'une image à partir d'un capteur d'image et d'un nuage de points 3D à partir d'un capteur de profondeur (51) ; - de synchronisation de l'image et du nuage de points 3D (S2) ; - de groupement des points 3D pour séparer les objets du nuage de points 3D (S3) ; - d'extraction de silhouettes (S4) par ola segmentation de l'image en utilisant le groupement de points 3D (S41), et ola détection des contours des objets séparés dans l'image segmentée (S42) ; - de reconnaissance de silhouettes (S5) par ola transformation de chaque contour détecté en un descripteur de silhouettes (S51), et ola classification de ces descripteurs de silhouettes en des objets reconnus en utilisant un réseau neuronal formé pour la reconnaissance d'objets (S52). 2. Procédé de reconnaissance d'objets selon la 25 revendication 1, dans lequel l'image est constituée d'une pluralité de pixels, et dans lequel l'étape de segmentation de l'image comprend les sous-étapes - de découpage de graphe (S411) de chaque objet séparé provenant de l'étape de groupement des points 3D par 30 ola projection, sur l'image, de tous les points 3D provenant de l'étape de groupement des points 3D correspondant à l'objet séparé examiné (S4111) ; 17 ol'estimation que les points 3D projetés appartiennent soit à l'objet séparé examiné, soit à un arrière-plan (S4112) ; ol'estimation que chaque pixel de l'image appartient 5 soit à l'objet séparé examiné, soit à un arrière- plan, soit à un état inconnu, en utilisant un coefficient de pondération de pixel basé sur la différence de couleur et/ou la distance entre deux pixels voisins (S4113) ; 10 ol'ajustement du coefficient de pondération de pixel pour chaque pixel appartenant à l'état inconnu sur la base de sa distance par rapport aux pixels appartenant aux objets séparés et de sa distance par rapport aux pixels appartenant à l'arrière- 15 plan (S4114) ; - de sortie, pour chaque objet séparé, d'un masque en noir et blanc des pixels représentatifs de l'arrière-plan et de l'objet séparé examiné (S412) sous la forme d'une ou de plusieurs taches. 20 3. Procédé de reconnaissance d'objets selon la revendication 2, dans lequel l'étape de détection de contour comprend les sous-étapes : - d'estimation, pour chaque tache, d'une distance sur la 25 base du groupement des points 3D de l'objet séparé correspondant (S421) ; - de combinaison de toutes les taches dans une seule image en les dessinant de la plus éloignée à la plus proche et en leur attribuant une étiquette différente pour une 30 identification ultérieure, ce qui résulte en une image de taches superposées (S422) ; - d'extraction du contour de l'image de taches superposées correspondant à des objets séparés (S423) ; 18 - de détermination de fausses parties de contour pour chaque pixel du contour estimé avec une distance appartenant à une tache plus proche (S424). 5 4. Procédé de reconnaissance d'objets selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le descripteur de silhouettes est un descripteur 1D qui utilise une longueur de description constante. 10 5. Procédé de reconnaissance d'objets selon la revendication 4, dans lequel le descripteur de silhouettes a une longueur réduite. 6. Procédé de reconnaissance d'objets selon l'une 15 quelconque des revendications 1 à 5, comprenant en outre l'étape : - de combinaison du réseau neuronal de reconnaissance d'objets avec au moins un autre réseau neuronal formé pour la prédiction d'objets dans l'image de manière à former un réseau 20 neuronal de bout en bout pour la reconnaissance et la prédiction d'objets. 7. Véhicule à assistance ou autonome (100) comprenant : - une unité de cdpteur d'image (200) agencée pour 25 capturer une image ; - un capteur de profondeur (210) agencé pour obtenir un nuage de points 3D ; - une unité de traitement (300) agencée : opour synchroniser l'image et le nuage de points 3D ; 30 opour reconnaître des objets dans l'image conformément au procédé de reconnaissance d'objets de l'une quelconque des revendications 1 à 6 ; 19 - une unité de commande agencée pour commander le véhicule (100) sur la base des objets reconnus. 8. Véhicule à assistance ou autonome (100) selon la 5 revendication 7, comprenant en outre : - une unité d'affichage agencée pour afficher des informations relatives aux objets reconnus ; et/ou - une unité de conduite assistée ou autonome (400, 410) agencée pour planifier un trajet sûr en fonction des objets 10 reconnus ; et dans lequel l'unité de commande est agencée pour activer au moins l'une de l'unité d'affichage et de l'unité de conduite assistée ou autonome.