FR 3069362 A1 20190125 FR 1856566 A 20180717 Domaine de l'invention La présente invention se rapporte à un procédé et un dispositif réducteur le nombre de candidats à détecter d'un procédé de reconnaissance d'objets. L'invention se rapporte également à un programme d'ordinateur pour la mise en oeuvre du procédé. Etat de la technique Pour rechercher un objet anguleux dans une image on peut examiner les zones de coin de l'image. Les zones de coin de l'objet sont disposées de façon connue les unes par rapport aux autres. Si plu- sieurs zones de coin se trouvent dans certaines conditions géométriques aux limites, on peut reconnaître un candidat pour un objet. But de l'invention Dans ce contexte, l'invention a pour but de développer un procédé de réduction du nombre de candidats à détecter d'un procédé de reconnaissance d'objet ainsi qu'un dispositif mettant en oeuvre ce procédé, un système de traitement d'image et un programme d'ordinateur pour l'application du procédé. Exposé et avantages de l'invention A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de réduc- tion du nombre de candidats à détecter d'un procédé de reconnaissance d'objets consistant à déterminer une liste de seuils à partir d'une liste d'évaluation des candidats à détecter en utilisant chaque fois le nombre de points associé à un candidat, enlever des candidats ayant un nombre de points inférieur à un seuil de la liste des seuils, notamment dans la mesure où ils ne dépassent pas une distance maximale par rapport au candidat utilisé pour le calcul du seuil. Dans la recherche des coins, on peut faire passer une petite fenêtre de recherche dans un motif de recherche sur l'image. Lors- qu'on a trouvé une zone de coin possible dans la fenêtre de recherche on peut marquer cette position de la fenêtre de recherche et enregistrer le candidat à la zone de coin. En plus, on peut faire une évaluation concernant la certitude de la reconnaissance des caractéristiques d'un coin. 2 Cette technique de recherche est très rapide mais on rencontre de nombreux candidats à la zone de coin parmi lesquels il y a de nombreux faux. La solution de l'invention permet de rejeter des candidats 5 dont l'environnement local par rapport au candidat avec une bonne éva- luation, aurait une évaluation trop mauvaise. Par la réduction du nombre de candidats à prendre en compte, on réduit les moyens de calcul nécessaires pour la recherche consécutive de candidats de zones de coins qui sont cohérents. 10 Un candidat à détecter est une zone d'images de dimen- sions limitées contenant une combinaison recherchée de caractéristiques. En particulier, une zone d'images est une zone de dimensions inférieures à l'image saisie par une caméra. En particulier, le candidat à détecter est un candidat à une zone de coin dans laquelle il y a la repré- 15 sentation d'un contenu d'image qui peut avoir les caractéristiques de deux arêtes se rejoignant à un coin. La liste peut contenir tous les candidats à détecter de l'image ou d'une zone partielle de l'image. La liste peut comporter différents types de candidats à détecter. L'évaluation représente le degré de concordance avec un ensemble de motifs des ob- 20 jets de détection, par exemple de leur niveau de gris et des grandeurs qui en sont déduites. Le nombre de points peut représenter une évaluation d'une qualité de reconnaissance ou de la confiance de la reconnaissance. Par le nombre de points ou la note on peut classer les candidats à détecter de la liste. Un seuil peut être un pourcentage du nombre de 25 points. Pour chaque nombre de points, c'est-à-dire en particulier, à chaque candidat, on peut associer un nombre de points et déterminer un seuil pour obtenir une liste de seuils. Différents types de candidats à détecter peuvent être traités séparément. Les candidats à détecter peuvent être éliminés de la liste 30 lorsqu'ils sont à l'intérieur d'une zone de sélection locale et/ou les can- didats à détecter définis par le seuil et/ou la position et/ou le nombre de points du candidat à détecter qui aura été fixé ou encore la zone de sélection déterminée. La zone de sélection peut définir la distance maximale par rapport aux candidats à détecter. En d'autres termes, la 3 zone de sélection peut délimiter une zone d'influence d'un seul candidat à détecter. La zone de sélection est définie par un rayon autour et/ou d'une distance prédéfinie par rapport au candidat à détecter. Une 5 zone de sélection circulaire s'établit rapidement et simplement. En utili- sant d'autres moyens d'élimination, on peut définir également d'autres formes de zones de sélection. Le procédé comporte une étape de filtrage dans laquelle on élimine par filtrage de la liste les candidats à détecter qui se chevau- 10 chent. Les candidats à détecter qui se chevauchent se rapportent avec une forte probabilité à un même coin. En filtrant on utilise le candidat à détecter ayant le plus grand nombre de points. Les étapes de détermination et d'élimination peuvent être exécutées séparément pour des types d'objet différents. Par exemple, on 15 peut traiter séparément les candidats à détecter correspondant à diffé- rents types de coins tels coin gauche en haut, coin droit en haut, coin droit en bas et/ou coin gauche en bas. En séparant les types d'objet on évite que pour de petits objets, on élimine à tort les candidats à la zone de coins qui se reconnaissent moins bien. 20 Le seuil peut être défini d'abord avec le plus grand nombre de points de la liste. En d'autres termes on part du candidat à détecter ayant le plus grande nombre de points. Les étapes du procédé peuvent être répétées. En prédéfinissant le nombre de points le plus élevé par rapport au nombre de points le plus bas, on économise beau- 25 coup de puissance de calcul car pour un nombre de points élevé, le seuil est élevé et on élimine ainsi de nombreux candidats à détecter en une seule fois de la liste. Ce procédé peut être réalisé sous forme de programme ou de circuit ou sous une forme mixte combinant un programme et un cir- 30 cuit, par exemple implémenté dans un appareil de commande. Le procédé proposé convient notamment pour être appliqué dans le cadre d'une reconnaissance automatique de panneaux de circulation dans un système d'information et d'assistance du conducteur équipant un véhicule automobile. Pour cela, une caméra orientée dans la direction de marche du véhicule permet de prendre des signaux 4 d'image ou signaux vidéo et d'examiner les signaux d'image ou vidéo pour détecter les signaux de circulation contenus dans ces signaux. En cas de présence de signaux de circulation ceux-ci seront affichés, par exemple, pour informer le conducteur. En principe, on peut également 5 envisager une fonction d'assistance de conduite dépendant d'un signal de circulation reconnu, par exemple limiter la vitesse du véhicule à la vitesse maximale autorisée selon le panneau. Pour cela, on propose un procédé tel que présenté brièvement ci-dessus, selon lequel une caméra prend des signaux vidéo ou 10 des signaux d'images de l'environnement du véhicule et on analyse les signaux vidéo ou signaux d'image en utilisant le procédé tel que défini ci-dessus pour détecter la présence de signaux ou de panneaux de circulation et dans l'affirmative, en cas de présence d'un signal ou d'un panneau de circulation, on émet un signal représentant ce signal ou ce 15 panneau de circulation. La solution proposée a également pour objet un dispositif pour appliquer les étapes du procédé dans des installations, pour commander ou pour transposer ces informations. La variante de l'invention sous la forme d'un dispositif permet également de résoudre rapidement et efficacement le problème posé par l'invention. 20 Le dispositif peut comporter au moins une unité de calcul pour traiter les signaux ou les données, au moins une unité de mémoire pour enregistrer les signaux ou les données, au moins une interface vers un capteur ou un actionneur pour enregistrer les signaux du capteur ou émettre des signaux de données ou de commande vers 25 l'actionneur et/ou au moins une interface de communication pour en- registrer ou émettre des données intégrées dans un protocole de communication. L'unité de calcul est, un processeur de signal, un microcontrôleur ou un moyen analogue ; l'unité de mémoire est une mémoire flash, une mémoire EEPROM ou une mémoire magnétique. 30 L'interface de communication permet de recevoir ou d'émettre des don- nées par une liaison sans fil et/ou par câble. L'interface de communication reçoit ou émet les données par câble, par exemple, des données de nature électrique ou optique transmises par une ligne de transmission de données pour la réception ou l'émission. 5 Un dispositif selon l'invention est un appareil électrique qui traite les signaux de capteur et en fonction de ceux-ci il génère et émet des signaux de commande et/ou des signaux de données. Le dispositif comporte une interface réalisée sous la forme d'un circuit et/ou 5 d'un programme. Dans le cas d'une réalisation sous la forme d'un cir- cuit, la ou les interfaces font, par exemple, partie d'un système ASIC qui contient différentes fonctions du dispositif. Il est également possible que les interfaces comportent leurs propres circuits intégrés ou sont réalisés au moins en partie de composants discrets. Dans le cas d'une réalisa- 10 tion sous la forme d'un programme, les interfaces peuvent être des mo- dules de programmes présents, par exemple, sur un microcontrôleur à côté d'autres modules de programme. L'invention a également pour objet un système de traitement d'images avec un dispositif réducteur comme cela a été proposé 15 ci-dessus. Le dispositif et aussi le système de traitement d'images peuvent être utilisés notamment dans le cadre d'une reconnaissance automatique des panneaux ou des signaux de circulation dans un système d'information ou d'assistance du conducteur. Les signaux 20 d'images ou signaux vidéo exploités sont pris par une caméra installée sur ou dans le véhicule et qui est orienté de préférence dans la direction de circulation avec un traitement du signal. Le traitement du signal se fait en utilisant le procédé tel que décrit pour identifier un signe ou panneau de circulation dans les signaux d'images ou signaux vidéo pris 25 et d'émettre un signal représentant le signe ou signal de circulation re- connu. Pour reconnaître un signe de circulation on peut, par exemple, utiliser une banque de données d'images contenant l'enregistrement de motifs de signes ou de panneaux de circulation. Le signal représentant le signe de circulation reconnu peut servir à commander un affichage 30 tel qu'un symbole de signe de circulation sur un afficheur tête haute ou un autre élément d'affichage équipant le véhicule. Le signal représentant le signe de circulation reconnu peut en outre être utilisé pour commander une fonction d'assistance de conduite telle qu'une limitation automatique de la vitesse si une vitesse maximale limitée a été 35 détectée. 6 L'invention a également pour objet un produit-programme d'ordinateur ou plus simplement un programme d'ordinateur avec un code-programme enregistré sur un support lisible par une machine ou un support de mémoire telle qu'une mémoire à se- 5 mi-conducteur, un disque dur ou une mémoire optique pour exécuter, appliquer et/ou commander les étapes du procédé tel que décrit ci-dessus, en particulier si le produit-programme ou plus simplement le programme est exécuté par un ordinateur ou un calculateur. Dessins 10 La présente invention sera décrite ci-après à l'aide d'exemples de procédé de réduction du nombre de candidats à détecter, représentée dans les dessins annexés dans lesquels : la figure 1 est un schéma par blocs d'un exemple de dispositif ré- ducteur, 15 la figure 2 représente une image avec les candidats de coins et des objets correspondant à un exemple de réalisation, la figure 3 représente une image avec des candidats à détecter selon un exemple de réalisation, la figure 4 représente une image avec des nombres de points de 20 candidats à détecter selon un exemple de réalisation, et la figure 5 montre un ordinogramme d'un exemple de procédé se- lon l'invention. Description de modes de réalisation de l'invention La figure 1 montre un schéma par blocs d'un dispositif 25 réducteur 100 selon un exemple de réalisation. Le dispositif 100 fait partie d'un système de traitement d'image 102 d'un véhicule 104. Le système de traitement d'image 102 comprend ici, en outre, au moins une caméra 106 et un dispositif de reconnaissance 108. La caméra 106 saisit dans sa plage de saisie, une partie de l'environnement du véhicule 30 104 et forme une image 110. La caméra 106 peut également fournir un signal vidéo 110 composé d'une succession d'images. Le dispositif de reconnaissance 108 reconnaît les objets avec angle 112 dans l'image 110 grâce aux angles de ces objets. Pour cela, une installation de recherche 114 du dispositif 35 108 recherche les zones 116 de l'image 110 en utilisant un algorithme 7 de recherche de coins qui contient les caractéristiques d'un coin. La zone d'image 116 dans lesquelles on a représenté un coin sont sélectionnées comme candidats à détecter 118 et on détermine la position des coins. A chaque candidat à détecter 118 on attribut un nombre de 5 points 120 qui représente la qualité de la détection des coins ou la dé- tection de position. Ainsi, les candidats à détecter 118 ayant une qualité élevée de détection auront un nombre de points 120 élevé alors que les candidats à détecter 118 de faible qualité de détection auront un nombre de points faibles. 10 Une liste 122 des candidats à détecter 118 et de leur nombre de points 120 est transmise au dispositif réducteur 100. On attribut un seuil 126 à l'installation de détermination 124 du dispositif 100 pour un candidat à détecter 118; ce seuil dépend du nombre de points 120 du candidat à détecter 118. Le seuil 126 est d'autant plus 15 élevé que le nombre de points 120 est élevé. L'installation d'élimination 128 élimine les candidats à détecter 118 dont le nombre de points 120 est inférieur à un seuil de la liste des seuils 126 ; ces candidats sont éliminés de la liste 122, notamment dans la mesure où ils ne dépassent pas une élimination maximale des candidats à détecter et qui a été uti- 20 lisée pour le calcul du seuil. On raccourcit ainsi la liste 122. Une installation d'attribution 130 attribue les candidats à détecter 118 de la liste raccourcie 122 au dispositif de reconnaissance 108 en utilisant des critères géométriques de zones objets 132 si les positions des candidats à détecter 118 remplissent les critères. A chaque 25 candidat à détecter de la liste on attribut un seuil, ce qui donne auto- matiquement la liste des seuils ci-dessus. L'unité d'élimination élimine, par exemple, non seulement les candidats à détecter sur le fondement d'un seuil, mais également sur la base de la liste des seuils et des éliminations entre les candidats à détecter ; on élimine, par exemple, tout 30 candidat à détecter qui est en même temps inférieur au seuil de la liste et qui descend en-dessous de la distance par rapport au seuil respectif définissant les candidats. Cela se réalise, efficacement en classant la liste des points dans le sens décroissant et en éliminant, pour chaque seuil, les candidats correspondants pour actualiser la liste ; on répète 35 l'ensemble des opérations. 8 Dans un exemple de réalisation, on développe une zone de sélection autour de la position du candidat à détecter 118 dans l'installation d'élimination 128. Si d'autres candidats à détecter 118 à l'intérieur de cette zone de sélection ont un nombre de points 120 infé- 5 rieur au seuil 126 du candidat à détecter 118, on les élimine de la liste 122. Dans un exemple de réalisation, avant de déterminer les seuils 126 on regroupe les candidats à détecter 118 qui se chevauchent pour n'avoir qu'un seul candidat à détecter 118. Ainsi le candidat à dé- 10 tecter 118 obtenu correspondant à la position du candidat à détecter 118 ayant le nombre de points 120 le plus élevé. La figure 2 représente une image 110 avec des candidats de coin 118 et des objets 112 selon un exemple de réalisation. Les objets 112 figurés sont des panneaux de circulation rectangulaires 112 15 comme à la figure 1. Les panneaux ou signaux de circulation 112 sont des panneaux complémentaires 112 placés en-dessous d'un panneau de circulation 200, rond. Les signaux de circulation 112 rectangulaires ont quatre coins orientés différemment. Dans le cas d'un signal de circulation 112 orienté horizontalement, il s'agit des coins à droite en 20 haut, à gauche en haut, à gauche en bas et à droite en bas. Les coins orientés différemment sont caractérisés par des candidats à détecter 118 différents. Du fait des conditions aux limites géométriques, pour un objet rectangulaire 112 représenté complètement, il faut avoir à droite à côté d'un coin gauche, respectivement un coin droit. De même, sous un 25 coin haut, il faut un coin bas. C'est pourquoi dans la recherche de zones d'objet 132, par exemple, deux candidats à détecter 118 pour les coins droits bas, on n'aura que deux objets différents 112 et l'un des deux candidats à détecter 118 correspond à une fausse détection. Grâce à la solution présentée ici on diminue le nombre de 30 fausses détections car on élimine les candidats à détecter 118 les moins certains à cause de leur faible nombre de points, et cela avant de rechercher les zones d'objets 132. Le procédé de reconnaissance d'objets géométriques 112 ayant n coins dans les images 110 consiste à déplacer dans une image 35 donnée (extrait d'image) une petite fenêtre sur l'ensemble de l'image 9 110; pour cela, à l'aide d'un procédé connu, on détermine si une zone objet est contenue ou non. Cette opération est répétée pour chacun des petits n coins objets. On utilise les caractéristiques telles que la couleur et la géométrie des zones de coins objets recherchées pour évaluer la 5 fenêtre, ce qui donne finalement un nombre de points à exploiter. Les caractéristiques sont apprises à l'aide d'un jeu de données d'entraînement. Le résultat de ces n opérations de détection est une liste de positions de coins de candidats pour chacun des objets. Sur la base de ces positions et des nombres de points correspondant ainsi que 10 des conditions aux limites géométriques qui sont valables pour l'objet cible 112 à reconnaître, on génère alors les candidats objets 132. Le procédé s'est avéré très fiable pour résoudre le problème de la reconnaissance de signaux de circulation supplémentaires. Les objets cibles 112 sont ici des rectangles. Le procédé peut s'utiliser de manière spéci- 15 figue pour des extraits d'images en dessous de signaux principaux de circulation. De façon générale, on peut utiliser le procédé pour reconnaître des panneaux de circulation 112 dans des images complètes 110. Ainsi, et de façon analogue aux signaux supplémentaires, on re- 20 connaît des rectangles ayant des rapports variables entre les côtés. Du fait des nombreuses structures représentées dans l'image 110, en particulier dans les zones urbaines, le procédé génère un très grand nombre de candidats de coins 118 faussement positifs. La figure 3 représente une image 110 avec des candidats 25 à détecter 118 correspondant à un exemple de réalisation. L'image 110 est prise, par la caméra d'un véhicule comme à la figure 1. L'image 110 est saisie à travers le pare-brise du véhicule et montre une partie de l'environnement en avant du véhicule. Le véhicule circule ici sur une autoroute avec deux bandes directionnelles. La pluie limite la visibilité. 30 Dans cette image on a marqué, de différentes manières, les candidats à détecter 118. De nombreux candidats à détecter 118 sont faux et ne correspondent pas à des coins dans l'image 110. Par exemple, dans la région des nuages de pluie, on a marqué de nombreux candidats à détecter 118. Ces candidats à détecter 118 ont toutefois un 10 nombre de points faible, ce qui est exprimé par l'épaisseur du bord des différents rectangles de marquage. Le bord droit de la voie de circulation montre un panneau de circulation rectangulaire 112. Le candidat à détecter 118 avec le plus 5 grand nombre de points pour le coin droit inférieur, marque ce coin droit inférieur du panneau de circulation 112. En appliquant la solution proposée, on peut éliminer beaucoup de candidats à détecter 118, qui sont faux car dans l'environnement autour d'un coin droit reconnu avec certitude, il n'y a pas, avec une grande probabilité, d'autre coin droit 10 bas difficilement reconnaissable et qui correspondrait à un autre pan- neau de circulation. La figure 4 représente un extrait d'une image 110 avec le nombre de points 120 des candidats à détecter 118 selon un exemple de réalisation. L'image 110 est prise par une caméra du véhicule comme à 15 la figure 1. L'image 110 est prise comme à la figure 3, à travers le pare- brise du véhicule. La partie d'image montre un panneau de circulation rectangulaire 112 d'un portique 400 enjambant l'autoroute. Comme à la figure 3, les candidats à détecter 118 sont représentés par les zones de coin. On a représenté ici seulement les 20 candidats à détecter 118 inférieurs-gauche. En plus des positions des candidats à détecter 118, on a représenté les nombres de points 120 de ces candidats 118 sous la forme de valeurs chiffrées. Pour le panneau de circulation 112, on a représenté ici trois candidats à détecter 118 pour le coin gauche bas. Le candidat à 25 détecter 118 du coin gauche bas, effectif, du panneau de circulation 112 a le plus grand nombre de points 120 (ici 500 points). Le candidat à détecter 118 pour le coin gauche bas du panneau d'autoroute est affecté d'un nombre de points plus faible (200 points). Le candidat à détecter 118 du coin gauche bas de la lettre D du nom de la localité "Dortmund" 30 est affecté d'un nombre de points 120 encore plus bas, à savoir 50 points. Le nombre de points 120 le plus élevé, c'est-à-dire 500 points donne ici le niveau du seuil. Le nombre de points 120 est multiplié par un coefficient choisi, par exemple 0,25 pour obtenir ainsi un 35 seuil de 125. 11 Pour éliminer des candidats à détecter 118, on établit autour des candidats à détecter 118 du coin effectif avec une zone de sélection 402 circulaire. Le candidat à détecter 118 de la lettre D se situe dans la zone de sélection 402 et a un nombre de points 120 inférieur au 5 seuil et c'est pourquoi il est éliminé de la liste. Le candidat à détecter 118 du symbole d'autoroute se trouve également dans la zone de sélection 402 mais son nombre de points 120 dépasse le seuil et c'est pourquoi il n'est pas supprimé de la liste. 10 D'autres candidats à détecter non représentés, situés en dehors de la zone de sélection 402 ne sont pas pris en compte pour l'élimination. On présente une suppression variable de candidats à détecter, objets faussement positifs 118 dans les zones de parties d'image 15 402. Le procédé présenté ici, appelé en abrégé procédé RNMS (suppression non maximale fondée sur un rayon) sert à éliminer des candidats faussement positifs 118 qui sont le résultat d'un procédé de reconnaissance d'objet standard, appliqué aux images 110. Il s'agit d'un 20 algorithme dont l'efficacité a été prouvée expérimentalement par des tests réussis. Il s'utilise en principe avec tous les procédés de reconnaissance d'objet qui émettent une évaluation sous la forme d'un nombre de points 120 et permettent ainsi d'organiser les candidats à détecter 118. Du fait de la caractéristique particulière, le procédé RNMS 25 donne des résultats significativement meilleurs en combinaison avec un procédé de reconnaissance de points que si l'on utilisait un procédé de détection d'objets pris globalement. Le procédé RNMS présenté ici réduit le nombre de candidats 118 faussement positifs. Pour cela, dans le voisinage de chaque 30 zone objet reconnue 0, 118 on efface tous les autres candidats de coin objet 118 dont le nombre de points attribués 120 est inférieur à un seuil sélectionné par rapport au nombre de points 120 de la zone O. Cela est fondé sur l'idée que le candidat 118 ayant la plus forte évaluation dans une zone d'image 402 qui fixe le nombre de points 120 maximum 35 dans cette zone d'image 402, résultant des caractéristiques d'image si 12 bien que tous les autres candidats 118 ne peuvent atteindre qu'une partie de ce nombre de points 120. L'avantage de l'idée de l'algorithme se situe dans sa vitesse élevée et dans le choix relatif du seuil de points appliqués locale- 5 ment. Ainsi, on peut, diviser par deux le nombre de candidats de zones de coins 118 faussement positifs. Ce procédé peut également s'appliquer à des détecteurs d'objets qui détectent les objets 112 globalement. Mais comme le nombre d'éléments faussement positifs est en général beaucoup plus faible, on exclut beaucoup moins d'éléments 10 faussement positifs. Dans la reconnaissance d'objets, le problème classique réside dans l'élimination dans de nombreuses boîtes de candidats à détecter 118, ceux qui sont "non-maximum". Ce problème est résolu par une suppression non-maximale NMS. La non-maximalité est toujours 15 définie par rapport à un nombre de points existant à exploiter du pro- cédé de reconnaissance d'objets qui a été déterminé pour chaque boîte de candidats à détecter 118. Les procédés de reconnaissance d'objets qui reconnaissent les objets cibles globalement dans une étape, génèrent beaucoup 20 de candidats qui se chevauchent. Dans le cas d'un procédé global NMS fondé sur le nombre de points, on peut comparer le nombre de points de tous les candidats 118 à un seuil fixe sélectionné au préalable et éliminer tous les candidats 118 dont le nombre de points est inférieur à ce seuil. Contrairement à cela, dans la présente solution, on utilise un 25 seuil choisi par rapport au nombre de points maximum. Dans le cas du procédé NMS fondé sur le chevauchement, on pourra effacer le candidat 118 ayant le nombre de points le plus bas si deux candidats 118 se chevauchent sur un certain pourcentage. 30 Ce procédé peut s'appliquer par la comparaison de chaque fois seulement deux candidats 118 et l'élimination immédiate ou globale c'est-à-dire par la comparaison de toutes les paires de chaque fois deux candidats 118 et l'élimination comme dernière étape. Un algorithme de décalage moyen est utilisé pour faire la 35 moyenne autour du centre des boîtes de détection 118 à l'intérieur d'un 13 rayon paramétré et de regrouper ainsi tous les candidats 118 dans ce rayon en un candidat émis. Par un procédé par itération, on peut déjà pendant la détection d'objets, intégrer des informations concernant les candidats à détecter 118, et obtenues, par itération dans le procédé de 5 détection, ce qui peut se traduire par un procédé très compliqué. A la différence de cela, dans le procédé selon l'invention on examine tout d'abord l'ensemble de l'image 110 avec au moins un détecteur et ensuite par détection 118 on définit une zone d'image 402 dans laquelle on compare d'autres candidats à détecter 118 déjà exis- 10 tants, à un seuil local relatif. Le caractère relatif du seuil par rapport à la détection 118 qui définit la zone d'image 402 est une claire différence par rapport aux procédés usuels. Le procédé RNMS présenté ici peut être utilisé comme complément à un procédé fondé sur le chevauchement ou un procédé 15 NMS de décalage moyen. On pourra également éliminer les candidats 118 qui ne se chevauchent pas. Dans la solution proposée ici, on ne reconsidère pas le contenu des régions d'images de candidats 118 de sorte que le procédé est rapide. 20 Le procédé selon l'invention est une étape algorithmique intermédiaire dans la détection d'objets 112 et en particulier dans la détection d'objets 112 géométriques à n coins dans les images 110. Après avoir reconnu les candidats à détecter 118 dans l'image 110 et éliminé les candidats 118 qui se chevauchent à l'aide du procédé NMS 25 reposant sur le chevauchement, on applique le procédé présenté ici. Dans les candidats 118 de l'objet 112 on fait une itération appliqué à tous les candidats à détecter 118. Le procédé est appliqué n fois pour chaque image 110 dans le cas du détecteur de zone de coin 118. En fonction du nombre de point P(i,j) 120 pour le candidat d'ordre i, pour 30 chaque coin j on calcule un seuil S(j) = c(j)*P(i,j). On compare avec le nombre de points 120 tous les candidats 118 des j coins dans un rayon r(j) 402 avec les pixels autour de ce candidat 118. Si le nombre de points 120 d'un candidat 118 considéré est inférieur à S(j) le candidat 118 est éliminé. En variante on peut faire cette élimination comme der- 14 fière étape (variante globale). Si le procédé est utilisé pour l'ensemble de l'objet 112,j est toujours égal à 1. Le rayon r(j) 402 est un paramètre à sélectionner. Le rayon 402 peut représenter, par exemple, 1/5 de la largeur de l'image. 5 Si l'on choisit r(j) 402 ainsi pour que le rayon 402 pour n'importe quelle position couvre l'ensemble de l'image 110, le procédé présenté correspond à une suppression globale des candidats de coin 118 avec un seuil relatif. Le paramètre c(j) peut être sélectionné de manière fixe 10 manuellement ou être déterminé en fonction des résultats selon un jeu de données d'entraînement. Le procédé est très rapide car il se limite à un nombre très réduit d'opérations de calcul et il permet de réduire massivement le nombre de candidats de zones de coins 118 faussement positifs. Il peut 15 s'utiliser en complément d'autres procédés de suppression non- maximale. Le procédé NMS présenté ici peut s'utiliser également pour n'importe quel procédé de détection d'objet par exemple dans la zone de la reconnaissance de piétons et/ou dans la reconnaissance de 20 signaux ou panneaux de circulation. Dans les procédés de reconnais- sance d'objet 112, par leurs zones de coin, les détections de zones de coin 118 ne constituent qu'une étape intermédiaire qui génère potentiellement beaucoup plus de candidats faussement positifs 118 qu'un procédé de détection directe des objets-cibles. 25 La figure 5 montre un ordinogramme d'un procédé 500 de réduction du nombre de candidats à détecter dans un procédé de reconnaissance d'objets correspondant à un exemple de réalisation. Le procédé 500 peut, par exemple, s'appliquer à un dispositif réducteur comme représenté à la figure 1. Le procédé 500 comporte une étape 502 30 consistant à déterminer et une étape 504 consistant à éliminer. Dans l'étape de détermination 502 on détermine une liste de seuils à partir d'une liste d'évaluation des candidats à détecter en utilisant le nombre de points associé à chaque candidat à détecter. Dans l'étape d'élimination 504 on élimine de la liste, les candidats à détecter dont le 35 nombre de points est inférieur à un seuil de la liste des seuils, notam- 15 ment dans la mesure où ils ne dépassent pas une distance maximale par rapport au candidat à détecter qui a été utilisé pour calculer le seuil. 5 16 NOMENCLATURE DES ELEMENTS PRINCIPAUX 100 Dispositif réducteur 102 Système de traitement d'image 5 104 Véhicule 106 Caméra 108 Dispositif de reconnaissance 110 Image / signal vidéo 114 Installation de recherche 10 116 Zone d'image 118 Candidat à détecter 120 Nombre de points 122 Liste des candidats à détecter 124 Installation de détermination 15 126 Seuil 128 Installation d'élimination 130 Installation d'attribution 132 Zone objet 200 Signe de circulation 20 400 Portique d'autoroute 402 Zone de sélection 500 Procédé 502, REVENDICATIONS1°) Procédé (500) de réduction du nombre de candidats à détecter (118) d'un procédé de reconnaissance d'objets, procédé (500) comprenant les étapes suivantes consistant à: déterminer (502) une liste de seuils (126) à partir d'une liste d'évaluation des candidats à détecter (118) en utilisant chaque fois le nombre de points (120) associé à un candidat à détecter (118), enlever (504) de la liste (122), les candidats à détecter (118), ayant un nombre de points (120) inférieur à un seuil de la liste des seuils (126), notamment dans la mesure où ils ne dépassent pas une dis- tance maximale par rapport au candidat à détecter (118) utilisé pour le calcul du seuil. 2°) Procédé (500) selon la revendication 1, selon lequel dans l'étape (504) d'élimination des candidats à détecter (118) de la liste (122), qui, sur une image (110) représentant le candidat à détecter (118) se trouve dans une zone de sélection (402) déterminée par la position et/ou le nombre de points (120) du candidat à détecter (118). 3°) Procédé (500) selon la revendication 2, dans lequel dans l'étape (504) d'élimination, on définit la plage de sélection (402) par un rayon autour et à une distance prédéfinie des candidats à détecter (118). 4°) Procédé (500) selon l'une des revendications précédentes, comportant une étape de filtrage dans laquelle on sépare par filtrage de la liste (122) les candidats à détecter (118) qui se chevauchent. 5°) Procédé (500) selon l'une des revendications précédentes, selon lequel on exécute séparément les étapes (502, 504) de détermination et d'élimination pour différents types d'objets. 18 6°) Procédé (500) selon l'une des revendications précédentes, selon lequel dans l'étape (502) de détermination du seuil à partir de la liste des seuils (126) pour les candidats à détecter (118), on détermine tout d'abord le plus grand nombre de points (120) de la liste (122). 5 7°) Procédé (500) selon l'une quelconque des revendications précédentes, selon lequel avec une caméra, on extrait des signaux d'images ou des signaux vidéo de l'environnement du véhicule équipé de la caméra, les 10 signaux d'images ou signaux vidéo étant examinés en utilisant le procé- dé selon l'une des revendications précédentes quant à la présence de signaux de circulation et la présence d'un signal de circulation est émis comme un signal représentant un signal de circulation reconnu. 15 8°) Dispositif (100) conçu pour exécuter les étapes du procédé (500) se- lon l'une des revendications précédentes 1 à 7 dans des unités correspondantes. 9°) Système de traitement d'image (102) équipé d'un dispositif (100) 20 pour réduire selon la revendication 8. 10°) Programme d'ordinateur pour exécuter le procédé (500) selon l'une des revendications précédentes, ce procédé étant enregistré sur un support de mémoire. 25