Brevet FR3067144A1 (20181207)

REVENDICATIONS1. Procédé de détermination du type de route sur laquelle évolue un véhicule à partir d'une pluralité d'images acquises de la route, ledit procédé comportant une première phase (10) préalable comportant : - une première étape (100) de capture d'une pluralité d'images représentatives des types de routes sur lesquelles doit évoluer le véhicule ; - une deuxième étape de prétraitement (200) des images acquises à la première étape (100) consistant à formater et coder les images suivant un format et un codage déterminés ; - une troisième étape (300) consistant, à partir des images acquises dans la première étape (100) et prétraitées à la deuxième étape (200), à associer à chaque image capturée, un type de route définie à partir d'une liste déterminée de types de routes, pour constituer une base d'apprentissage (BA) ; - une quatrième étape d'apprentissage (400) mettant en oeuvre un réseau de neurone à convolution profond (RN) recevant itérativement en entrée un couple de données (image capturée, type de route) de la base d'apprentissage (BA) et optimisant les coefficients du réseau de neurone (RN) ; ledit procédé comportant une seconde phase (20) d'implémentation (500) dans laquelle, les coefficients optimisés dans l'étape d'apprentissage (400), sont entrés comme paramètres dans un calculateur (ECU) du véhicule (V) implémentant ledit réseau de neurones (RN) et qui à partir des images acquises par au moins un dispositif de capture d'images (CAM) du véhicule (V) et des coefficients optimisés, délivre une estimation de type de route sur laquelle évolue le véhicule (V).\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que 30 l'étape de prétraitement (200) consiste à exclure les zones des images faussement corrélées au type de route pour ne retenir que les éléments représentatifs du type de route. 3067144 11\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le réseau de neurones (RN) comporte : - plusieurs couches de convolution destinées à filtrer et déterminer les éléments caractéristiques de l'image ainsi qu'à réduire l'étendue spatiale de s l'image ; - une ou plusieurs couches complètement connectées réalisant une classification de la route dans un nombre limité déterminé de types de route ; la dernière couche étant traitée à l'aide d'une fonction de type « SoftMax » permettant d'estimer les probabilités d'appartenance à chaque 10 type : une probabilité comprise entre 0 et 1 est associée à chaque catégorie, la somme de ces probabilités valant I.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la réduction de l'étendue spatiale de l'image met en oeuvre l'application de noyaux de convolution suivie de l'application d'une fonction d'activation de 15 type « RELU ».\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que la réduction de l'étendue spatiale de l'image met en oeuvre une opération de « pooling ».\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les types de routes pris en compte par le réseau de neurones (RN) 20 sont : - Route à chaussée non séparée avec une voie dans le sens de circulation du véhicule ; - Route à chaussée non séparée avec deux voies dans le sens de circulation du véhicule ; 25 Route à chaussée séparée avec une voie dans le sens de circulation du véhicule ; - Route à chaussée séparée avec une voie dans le sens de circulation du véhicule et une voie d'accélération ; Route à chaussée séparée avec deux voies dans le sens de circulation du véhicule ; - Route à chaussée séparée avec deux voies dans le sens de circulation du véhicule et une voie d'accélération ; 3067144 12 Route à chaussée séparée avec trois voies dans le sens de circulation du véhicule ; Route à chaussée séparée avec trois voies dans le sens de circulation du véhicule et une voie d'accélération. 5\n<CLM>\1\tVéhicule automobile (V) à conduite autonome ou semi-autonome, comportant au moins un dispositif (CAM) de capture d'images et un calculateur (ECU) implémentant le réseau de neurone (RN) mettant en oeuvre un procédé selon l'une des revendications précédentes.