FR 3092924 A1 20200821 FR 1901598 A 20190218 Description Titre de l'invention : Procédé pour caractériser une cible à partir d'une caméra asynchrone embarquée dans un véhicule [0001] L'invention concerne le domaine de la perception de l'environnement extérieur d'un véhicule. [0002] La détection d'objets pertinents pour un véhicule, appelés cibles, est complexe du fait de la diversité des cibles qu'un véhicule peut rencontrer : - des cibles de différentes tailles, de différentes couleurs, - de l'environnement : les conditions météorologiques, l'éclairage de la scène, - de la vitesse de déplacement de ces cibles : déplacement rapide et/ou lent au cours d'un même scenario. [0003] Les caméras synchrones traditionnelles détectent des cibles avec une robustesse in- suffisante, notamment dans les situations suivantes : - lorsque la cible se déplace à grande vitesse, l'image de la caméra synchrone est floue, la performance de la détection est diminuée, - lorsque la luminosité est forte, la caméra synchrone sature, la cible peut alors ne pas être détectée, - lorsque l'éclairage de la scène change, la réponse de la caméra n'est pas immédiate, la caméra met plusieurs millisecondes pour s'adapter, ce qui rend la détection difficile. [0004] L'invention vise à résoudre les problèmes de l'état de la technique en proposant une solution à base de caméra asynchrone. [0005] L'invention porte sur un procédé pour caractériser une cible à partir d'une caméra asynchrone embarquée dans un véhicule, ladite caméra asynchrone étant composée de pixels aptes à détecter de façon indépendante et asynchrone des changements de luminosité signés, le véhicule comprenant une unité de traitement de données et une unité de reconnaissance, le procédé comprenant une étape de génération d'une pscudo image comprenant les sous étapes suivantes : - une sous étape d'initialisation dans laquelle l'unité de traitement de données initialise une pscudo image intermédiaire, - une sous étape d'intégration de données dans laquelle, pendant une durée d'intégration prédéfinie, la caméra asynchrone envoie à l'unité de traitement, pour chaque changement de luminosité détecté par un pixel actif, une donnée de changement comprenant un emplacement dudit pixel actif et une polarité dudit pixel actif, l'unité de traitement modifiant la pseudo image intermédiaire pour chaque donnée de changement reçue, en modifiant, en fonction de la polarité dudit pixel actif, un pixel de la pseudo image intermédiaire localisé au même emplacement que ledit 2 pixel actif, chaque modification d'un pixel de la pscudo image intermédiaire remplaçant une précédente modification dudit même pixel, la dernière pscudo image intermédiaire générée pendant la durée d'intégration étant une pscudo image, le procédé comprenant en outre une étape de reconnaissance dans laquelle l'unité de traitement envoie la pscudo image à l'unité de reconnaissance qui détecte une cible et détermine un type de cible associé, en fonction de ladite pseudo image. [0006] Selon un aspect de l'invention, le procédé comprend une pluralité d'étapes de gé- nération d'une pscudo image, chaque étape de génération d'une pscudo image étant associée à une durée d'intégration prédéfinie distincte et générant une pscudo image distincte, le procédé comprenant une pluralité d'étapes de reconnaissance, chaque étape de reconnaissance étant associée à une pscudo image et déterminant un type de cible en fonction de ladite pseudo image, le procédé comprenant en outre une étape de détermination finale dans laquelle une unité de fusion du véhicule détermine un type final de cible en fonction des types de cible déterminés selon la pluralité d'étapes de reconnaissance. [0007] Selon un aspect de l'invention, l'unité de traitement est apte à exécuter en parallèle la pluralité d'étapes de génération d'une pseudo image. [0008] Selon un aspect de l'invention, le procédé comprend deux étapes de génération d'une pseudo image, une première étape de génération d'une pseudo image étant associée à une petite durée d'intégration comprise entre 1 millisecondc et 20 rnillisecondcs, une deuxième étape de génération d'une pseudo image étant associée à une grande durée d'intégration comprise entre 20 millisecondes et 300 millisecondes. [0009] Selon un aspect de l'invention, le procédé comprend trois étapes de génération d'une pseudo image, une première étape de génération d'une pseudo image étant associée à une petite durée d'intégration comprise entre 1 milliseconde et 60 millisecondes, une deuxième étape de génération d'une pseudo image étant associée à une moyenne durée d'intégration comprise entre 60 millisecondes et 150 millisecondes, une troisième étape de génération d'une pseudo image étant associée à une grande durée d'intégration comprise entre 150 millisecondes et 300 millisecondes. [0010] Selon un aspect de l'invention, l'étape de reconnaissance est basée sur l'exécution d'un algorithme issu d'une phase préalable d'apprentissage. [0011] Selon un aspect de l'invention, l'étape de reconnaissance détermine en outre une lo- calisation de cible en fonction de ladite pseudo image. [0012] Selon un aspect de l'invention, chaque étape de reconnaissance détermine une loca- lisation de cible en fonction de ladite pseudo image, procédé selon lequel dans l'étape de détermination finale, l'unité de fusion détermine en outre une localisation finale de cible en fonction des localisations de cible déterminées selon la pluralité d'étapes de reconnaissance. 3 [0013] Selon un aspect de une étape de génération d'une pseudo image et l'étape de reconnaissance associée sont toutes deux répétées périodiquement dans le temps. [0014] Selon un aspect de l'invention, la sous étape d' initialisation comprend une attribution d'une première valeur de pixel à tous les pixels de la pscudo image intermédiaire, la sous étape d'intégration de données comprend l'attribution au pixel de la pscudo image intermédiaire localisé au même emplacement que ledit pixel actif, une deuxième valeur de pixel si la polarité dudit pixel actif est positive ou une troisième valeur de pixel si la polarité dudit pixel actif est négative, les première, deuxième et troisième valeurs étant toutes trois distinctes. [0015] D'autres avantages et caractéristiques de l'invention apparaîtront à la lecture de la description et des dessins. [0016] [fig.1] représente schématiquement un véhicule comprenant une caméra asynchrone, une unité de traitement, une unité de reconnaissance. [0017] [fig.2] illustre un procédé pour caractériser une cible. [0018] [fig.3] illustre le séquencement dans le temps d'un tel procédé. [0019] [fig.4a] illustre un exemple de pseudo image générée selon une petite durée d'intégration de quarante millisecondes. [0020] [fig.4b] représente un détail agrandi de la figure 3a. [0021] [fig.5] illustre un exemple de pseudo image générée selon une moyenne durée d'intégration de cent millisecondes. [0022] [fig.6] illustre un exemple de pseudo image générée selon une grande durée d'intégration de deux cents millisecondes. [0023] La figure 1 illustre un véhicule 4 comprenant une caméra asynchrone 9, une unité de traitement 5 de données, une unité de reconnaissance 6, une unité de fusion 7 et une unité de commande 8 d'aide à la conduite du véhicule 4. [0024] La caméra asynchrone 9 est composée de pixels aptes à détecter de façon indé- pendante et asynchrone des changements de luminosité signés et à les horodater. [0025] L'unité de de traitement 5 de données est apte à générer en fonction de données de changement envoyées par de la caméra asynchrone 9, une ou plusieurs pseudo images 20, 20a, 20b destinées à être traitées par l'unité de reconnaissance 6. [0026] L'unité de reconnaissance 6 est apte à détecter une cible et déterminer un type de cible 10, 10a, 10b en fonction d'une pseudo image 20, 120, 220. [0027] De manière optionnelle, l'unité de reconnaissance 6 est apte à déterminer une loca- lisation de cible 100, 100a, 100b en fonction de ladite pscudo image 20, 120, 220. [0028] L'unité de fusion 7 est apte à déterminer un type final 22 de cible en fonction de plusieurs types de cible 10, 10a, 10h déterminés selon une pluralité de pseudo images 20, 120, 220. [0029] De manière optionnelle, l'unité de fusion 7 est apte à déterminer une localisation finale 220 de cible 100, 100a, 1006 en fonction de plusieurs localisations de cible 100, 100a, 1001, déterminées selon la pluralité de pscudo images 20, 120, 220. [0030] L'unité de commande 8 est apte à commander un système d'aide à la conduite, en fonction d'un type de cible 10 (non représenté sur la figure 1) ou d'un type final 22 de cible et optionnellement, d'une localisation de cible 100 (non représenté sur la figure 1) ou d'une localisation finale 220 de cible. [0031] Un système d'aide à la conduite est par exemple un système de freinage d'urgence, un système de maintien du véhicule dans la voie, un système de régulation de vitesse, un système de pilotage du véhicule dans un mode autonome sans chauffeur. [0032] La figure 2 illustre un exemple de procédé pour caractériser une cible à partir de la caméra asynchrone 9 embarquée dans le véhicule 4, selon l'invention. La figure 3 illustre le séquencement dans le temps d'un tel procédé. Les figures 2 et 3 sont liées et illustrent la description qui suit. [0033] Une cible est par exemple un piéton, une automobile, un vélo, une trottinette, une moto, un panneau de signalisation, un feu tricolore, une barrière de sécurité, un obstacle. [0034] Le procédé pour caractériser une cible comprend deux étapes essentielles : une étape de génération d'une pseudo image 1 à l'issue de laquelle une pseudo image 20 est générée et une étape de reconnaissance 15 de cette pseudo image 20. [0035] L'étape de génération d'une pseudo image 1 a pour but la génération d'une pseudo image 20 à partir de données de changement de la caméra asynchrone 9, qui puisse être traitée par une unité de reconnaissance 6 connue de l'état de la technique. Les données brutes d'une caméra asynchrone 9 ne permettent pas un traitement direct par une unité de reconnaissance 6 connue de l'état de la technique. [0036] L'étape de génération d'une pseudo image 1 comprend plusieurs sous étapes. [0037] Selon une sous étape d'initialisation 11, une pseudo image intermédiaire est ini- tialisée. L'unité de traitement de données attribue à chacun des pixels de l'image intermédiaire une première valeur de pixel. Par exemple, la première valeur de pixel est zéro, ce qui correspondant à un gris selon une échelle de niveau de gris allant du blanc (valeur de pixel égale à 1) au noir (valeur de pixel égale à -1). Selon un autre exemple, la première valeur de pixel est 0,5, ce qui correspond à du gris, selon une échelle de niveau de gris allant du blanc (valeur de pixel égale à 1) au noir (valeur de pixel égale à 0), ou selon toute autre palette de couleurs. [0038] Selon une sous étape d'intégration de données 13, pendant une durée d'intégration Ti prédéfinie, la caméra asynchrone 9 envoie à l'unité de traitement 5, pour chaque changement de luminosité détecté par un pixel actif, une donnée de changement. [0039] Avantageusement, comme représenté sur la figure 3, cette sous étape d'intégration de données 13 est cadencée par un signal de séquencement 60 interne à l'unité de traitement 5. Le signal de séquencement 60 pourrait alternativement être un signal d'entrée de l'unité de traitement 5. [0040] Une donnée de changement est prise en compte pendant une séquence d'intégration de durée d'intégration T1 prédéfinie et qui est délimitée par un début de séquence d'intégration et une fin de séquence d'intégration. Un état du signal de séquencement 60 indique un début de séquence d'intégration et/ou une fin de séquence d'intégration. [0041] Par exemple, comme illustré sur la figure 3, un premier front montant 61 du signal de séquencement 60 indique un début de séquence d'intégration. Alternativement, un état du signal de séquencement 60 représentant un début de séquence d'intégration peut être une impulsion de durée prédéfinie, un front descendant du signal de séquencement 60. [0042] Selon le même exemple illustré sur la figure 3, un deuxième front montant 62 du signal de séquencement 60 indique une fin de séquence d'intégration. Alternativement, un état du signal de séquencement 60 représentant une fin de séquence d'intégration peut être une impulsion de durée prédéfinie, un front descendant du signal de séquencement 60. [0043] Dans le cas de l'exemple illustré sur la figure 3, une durée d'intégration Tl est égale à une période T60 du signal de séquencement 60. [0044] Selon un autre exemple non illustré, le signal de séquencement est un signal pé- riodique, un front montant du signal de séquencement indiquant un début de séquence d'intégration, un front descendant du signal de séquencement indiquant une fin de séquence d'intégration, la durée entre un front montant et un front descendant du signal de séquencement définissant la durée d'intégration Tl. Pour un tel signal de séquencement et avec un rapport cyclique de 95%, la durée d'intégration Tl correspond à 95% de la durée de la période T60 du signal de séquencement. [0045] Le signal de séquencement 60 peut ne pas être périodique. Par exemple, le signal de séquencement comprend des impulsions, la durée entre la première impulsion et la deuxième impulsion définit la durée d'intégration Tl. [0046] Un pixel actif est un pixel de la caméra asynchrone 9 qui détecte un changement. [0047] Une donnée de changement comprend un qua replet comprenant un horodatage du 6 changement, un doublet de coordonnées représentant un emplacement d'un pixel actif détectant le changement, et une polarité dudit pixel actif correspondant audit changement. [0048] Une donnée de changement peut être filtrée par une unité de filtrage avant d'être transmise à l'unité de traitement 5. Par exemple, lorsque deux changements de luminosité successifs sont trop proches dans le temps ou dans l'espace, une unité de filtrage peut choisir d'en garder un sur les deux. L'unité de filtrage peut comprendre un filtre plus complexe, par exemple supprimant des changements de luminosité causés par le mouvement du véhicule 4. [0049] Sur la figure 3, une détection de changement 53 de luminosité par des pixels actifs dans le temps, est représentée par un pulse positif 51 lorsque le pixel actif est de polarité positive ou par un pulse négatif lorsque le pixel actif est de polarité négative. [0050] Par exemple, une donnée de changement est le quadruplet (10, (3, 12), 1), ce qui correspond un changement horodaté à 10 microsecondes, d'un pixel actif de coordonnées cartésiennes (3, 12) selon un repère prédéfini de la caméra asynchrone, le pixel actif ayant une polarité positive à la suite du changement. [0051] Les données du quadruplet peuvent être dans un ordre différent de celui de l'exemple ci-dessus. [0052] Pendant une séquence d'intégration, l'unité de traitement 5 modifie la pseudo image intermédiaire pour chaque donnée de changement reçue, en modifiant, en fonction de la polarité du pixel actif, un pixel de la pseudo image intermédiaire localisé au même emplacement que ledit pixel actif [0053] Pour modifier la pseudo image intermédiaire, l'unité de traitement 5 attribue au pixel de la pseudo image intermédiaire localisé au même emplacement que ledit pixel actif, une deuxième valeur de pixel si la polarité dudit pixel actif est positive ou une troisième valeur de pixel si la polarité dudit pixel actif est négative. [0054] On définit qu'un pixel de la pseudo image intermédiaire est localisé au même em- placement que ledit pixel actif, si les coordonnées du pixel actif , dans le repère prédéfini par la caméra asynchrone sont identiques aux coordonnées du pixel de la pseudo image intermédiaire, de manière stricte ou après une transformation linéaire, par exemple de rotation, de translation, ou après une transformation non linéaire, par exemple après un redressement, un agrandissement de coefficient inférieur ou supérieur à 1. [0055] Les première, deuxième et troisième valeurs de pixel sont toutes trois distinctes les unes des autres, chaque valeur de pixel correspondant à un niveau de gris ou une couleur. [0056] Les première, deuxième et troisième valeurs de pixel peuvent être par exemple codées sur 2 bits ou plus communément sur 8 bits. 7 [0057] Selon un exemple, la première valeur de pixel est égale à zéro, la deuxième valeur de pixel est égale à la valeur de la polarité positive d'un pixel actif, la deuxième valeur de pixel est égale à la valeur de la polarité négative d'un pixel actif. [0058] Par exemple, une valeur de pixel actif de polarité positive est 1, une valeur de pixel actif de polarité négative est -1, ou de manière plus générale, une valeur de pixel actif de polarité positive est une valeur positive et non nulle, une valeur de pixel actif de polarité négative est l'opposé de la valeur de pixel actif de polarité positive. [0059] Alternativement, la deuxième valeur de pixel est égale à la valeur de la polarité positive d'un pixel actif qui est égale à 1, la deuxième valeur de pixel est égale à la valeur de la polarité négative d'un pixel actif qui est égale à zéro. La première valeur de pixel est un nombre différent de zéro et de 1. [0060] Chaque valeur de pixel correspond à un niveau de gris ou une couleur. [0061] Pour générer une pscudo image intermédiaire en niveaux de gris, on utilise de préférence les couleurs blanc, gris et noir. [0062] Pour générer une pseudo image intermédiaire en couleur, on utilise de préférence les couleurs vert, rouge et gris. [0063] Dans le cas d'un codage sur 8 bits, on choisira par exemple les valeurs 0, 127 et 255 comme valeurs de pixel. [0064] Pendant une séquence d'intégration, chaque modification d'un pixel de la pseudo image intermédiaire remplace une précédente modification dudit même pixel. Chaque nouvelle attribution de valeur de pixel à un pixel de la pseudo image intermédiaire remplace une précédente attribution. [0065] Par exemple, pendant une séquence d'intégration, le pixel actif de coordonnées (x,y) détecte un premier changement de luminosité trois microsecondes après la détection du début de la séquence d'intégration, la polarité du pixel actif de coordonnées (x,y) est 1. L'unité de traitement 5 attribue au pixel de coordonnées (x', y') de la pseudo image intermédiaire localisé au même emplacement que ledit pixel actif, la valeur 1. Dix microsecondes après la détection du début de la séquence d'intégration, le même pixel actif de coordonnées (x,y) détecte un deuxième changement de luminosité, la polarité du pixel actif de coordonnées (x,y) est -1. L'unité de traitement 5 attribue au pixel de coordonnées (x', y') de la pseudo image intermédiaire, la valeur -1 qui remplace la précédente valeur 1 qui avait été attribué sept microsecondes plus tôt à ce pixel de coordonnées (x', y') de la pseudo image intermédiaire. [0066] Une fois la durée d'intégration T1 écoulée, l'unité de traitement 5 génère une pseudo image 20 qui correspond à la dernière pseudo image intermédiaire générée pendant la séquence d'intégration. [0067] Une séquence d'intégration a une durée d'intégration T1 prédéfinie comprise entre 1 milliseconde et 300 millisecondes. 8 [0068] Une caméra asynchrone 9 peut envoyer des données de changement toutes les lm. [0069] La sous étape d' initialisation 11 peut être exécutée avant la séquence d'intégration ou après la séquence d'intégration. En d'autres termes, la sous étape d' initialisation 11 peut être la première sous étape ou la dernière sous étape de l'étape de génération d'une pseudo image 1. En effet, dans un mode de réalisation préférentiel, le procédé pour caractériser une cible comprend une succession d'étapes de génération d'une pseudo image 1 cadencée selon un signal de séquencement 60 périodique. La pseudo image intermédiaire peut être initialisée ou bien en début d'une étape de génération d'une pseudo image 1, ou bien à la fin d'une étape de génération d'une pseudo image 1, pour préparer l'étape de génération d'une pseudo image 1 suivante, l'important étant d'avoir initialisé la pseudo image intermédiaire avant une séquence d'intégration. [0070] La deuxième étape essentielle du procédé pour caractériser une cible est l'étape de reconnaissance 15 d'une cible en fonction la pseudo image 20. L'unité de traitement 5 envoie la pseudo image 20 à l'unité de reconnaissance 6 qui détecte une ou plusieurs cibles et détermine pour chaque cible, un type de cible 10 associé, en fonction de ladite pseudo image 20. [0071] L'unité de traitement 6 de l'invention peut être une unité de traitement connue de l'état de la technique. [0072] Avantageusement l'étape de reconnaissance 15 est basée sur l'exécution d'un al- gorithme issu d'une phase préalable d'apprentissage. [0073] Une phase d'apprentissage comprend une mise au point itérative d'un algorithme issu de l'entraînement d'un réseau de neurones convolutifs à la détection de cibles, avec une base connue de pseudo images dont on connait au préalable le type de cible auquel chacune de ces pseudo images est associée. [0074] Une durée d'exécution T15 d'une étape de reconnaissance 15 est comprise entre 1 milliseconde et 20 millisecondes. [0075] La durée d'exécution T15 d'une étape de reconnaissance 15 ne dépend pas de la durée d'intégration Tl de l'étape de génération d'une pseudo image 1. La durée d'exécution T15 et la durée d'intégration Tl sont indépendantes. [0076] Selon un mode de réalisation préféré de l'invention, et comme illustré sur les figures 2 et 3, le procédé comprend une pluralité d'étapes de génération d'une pseudo image 1, la, lb permettant de générer une pluralité de pseudo-images 20, 120, 220 selon des durées d'intégration Tl, Tla, Tlb distinctes les unes des autres. [0077] Par exemple, chaque étape de génération d'une pseudo image 1, la, lb est associée à un signal de séquencement 60, 160, 260 distinct. [0078] Chaque signal de séquencement 60, 160, 260 délimite une séquence d'intégration de durée d'intégration Tl, Tla, Tlb distincte. [0079] Avantageusement, selon l'exemple des figures 2 et 3, un premier signal de sé- 9 quencement 60 délimite une séquence d'intégration d'une petite durée d'intégration T1 égale à 50 millisecondes, un deuxième signal de séquencement 160 délimite une séquence d'intégration d'une moyenne durée d'intégration Tl a égale à 100 mill secondes, un troisième signal de séquencement 260 délimite une séquence d'intégration d'une grande durée d'intégration Tl b égale à 200 millisecondes. [0080] A chaque étape de génération d'une pscudo image 1, 1 a, 1 b est associée une étape de reconnaissance 15, 15a, 15h. En effet une étape de reconnaissance 15, 15a, 15h détecte et détermine un type de cible 10, 10a, 10h en fonction d'une pseudo image 20, 120, 220 générée par une étape de génération d'une pscudo image 1, 1 a, 1 b. [0081] Ainsi, avantageusement, le procédé comprend une pluralité d'étapes de recon- naissance 15, 15a, 15h, chaque étape de reconnaissance 15, 15a, 15b étant associée à une pscudo image 20, 120, 220 et déterminant un type de cible 10, 10a, 10h en fonction de ladite pseudo image 20, 120, 220. [0082] Comme illustré sur les figures 2 et 3, l'unité de traitement 5 de données est apte à exécuter en parallèle la pluralité d'étapes de génération d'une pseudo image 1, 1 a, 1 b. Avantageusement, l'unité de reconnaissance 6 est apte à exécuter en parallèle la pluralité d'étapes de reconnaissance 15, 15a, 15h. [0083] Un avantage à paralléliscr les étapes de génération d'une pscudo image 1, la, lb et à choisir des durées d'intégration T1, Tl a, Tl b distinctes les unes des autres est de générer des pseudo images 20, 120, 220 permettant de détecter au plus vite des cibles plus ou moins rapides ou dont l'écart de vitesse avec le véhicule est plus ou moins grand. [0084] En effet, une cible dont l'écart de vitesse avec le véhicule 4 est élevé doit être détectée rapidement, car le temps à la collision entre le véhicule et la cible est faible. Il est donc astucieux de choisir un signal de séquencement 60 associé à petite durée d'intégration Tl pour une telle cible dite « rapide ». [0085] Cependant, une cible dont l'écart de vitesse avec le véhicule 4 est faible n'est pas détectée selon un procédé exécuté avec une séquence d'intégration de petite durée d'intégration. Il est nécessaire pour une cible dite « lente » de choisir un signal de séquencement 260 associé à grande durée d'intégration T lb. Le temps pour générer une pseudo image 220 sera plus long, mais ce n'est pas un problème car le temps à la collision du véhicule 4 avec une cible lente est grand. [0086] Selon une première variante de réalisation, le procédé comprend deux étapes de gé- nération d'une pseudo image 1 permettant de générer deux pseudo images créées selon des durées d'intégrations Tl, Tib distinctes. Un premier signal de séquencement 60 délimite une séquence d'intégration de petite durée d'intégration Tl comprise entre 1 milliseconde et 20 millisecondes, un deuxième signal de séquencement 260 délimite une séquence d'intégration de grande durée d'intégration Tib, supérieure à la petite durée d'intégration T1, et comprise entre 20 millisecondes et 300 millisecondes. [0087] Selon une deuxième variante de réalisation, illustrée sur les figures 2 et 3, le procédé comprend trois étapes de génération d'une pscudo image 1 permettant de générer trois pscudo images crées selon des durées d'intégrations T1, Tla, Tlb distinctes. Un premier signal de séquencement 60 délimite une séquence d'intégration de petite durée d'intégration Tl comprise entre 1 milliseconde et 60 millisccondcs, un deuxième signal de séquencement 160 délimite une séquence d'intégration de moyenne durée d'intégration Tl a, supérieure à la petite durée d'intégration Tl, et comprise entre 60 millisecondes et 150 millisecondes, un troisième signal de séquencement 260 délimite une séquence d'intégration de grande durée d'intégration T1 b, supérieure à la moyenne durée d'intégration Tla, et comprise entre 150 millisccondcs et 300 millisecondes. [0088] Alternativement, selon cette deuxième variante, une petite durée d'intégration Tl est comprise entre 1 millisecondc et 60 millisccondcs, une moyenne durée d'intégration Ti h est égale à la petite durée d'intégration T1 multipliée par un facteur compris entre 1,5 et 3, une grande durée d'intégration Tlb est égale à la petite durée d'intégration Tl multipliée par un facteur compris entre 3 et 6. [0089] Encore alternativement, selon cette deuxième variante, une petite durée d'intégration Ti est comprise entre 1 milliseconde et 60 millisccondcs, une moyenne durée d'intégration Tl a est égale à la petite durée d'intégration T1 multipliée par un facteur compris entre 1,5 et 3, une grande durée d'intégration Ti h est égale à la moyenne durée d'intégration Tla multipliée par un facteur compris entre 1,5 et 3. [0090] Une durée d'intégration Ti, Tla, Tlb peut être délimitée par un autre moyen qu'un signal de séquencement 60, 160, 260. Par exemple, l'unité de traitement 5 peut comprendre un compteur qui, associé à une horloge interne ou externe de fréquence connue, permet de délimiter une durée d'intégration Tl, Tla, Tlb, mais aussi un début et donc également une fin de séquence. [0091] Une durée d'intégration Tl, Tla, Tlb peut aussi être déterminée en fonction du nombre de changements de luminosité détectés. Par exemple, dans un environnement très homogène et les cibles ont des vitesses relatives faibles par rapport à la caméra asynchrone 9, peu de changements de luminosité seront détectés. Avantageusement, une fin de séquence correspond au franchissement d'un seuil prédéterminé du nombre de changement de luminosité détectés, donc du nombre de données de changement reçus par l'unité de traitement 5. Cette stratégie se justifie par le fait qu'il est inutile d'envoyer une pseudo image 20 presque vide à l'unité de reconnaissance 6. [0092] Quels que soient les moyens utilisés pour délimiter une durée d'intégration Tl, Tla, Titi, les plages de valeurs préférées pour une petite durée d'intégration Tl, une moyenne durée d'intégration Tla et une grande durée d'intégration Tlb sont celles indiqués précédemment. 11 [0093] Une autre variante consiste en un procédé comprenant plus de trois étapes de gé- nération d'une pscudo image 1 de durées d'intégration T1 distinctes et autant d'étapes de reconnaissance 15 associées. [0094] Un autre avantage à paralléliscr les étapes de génération d'une pscudo image 1, I a, 1 b et à choisir des durées d'intégration Tl, Tl a, Tlb distinctes les unes des autres est de générer des pseudo images 20, 120, 220 représentant une même scène, à un même moment, niais prenant en compte un historique dans le temps de durée différente et égale à la durée d'intégration Tl, T1 a, T1 h correspondante. Cela permet de recouper les informations par exemple pour filtrer des faux positifs ou de confirmer la présence et le type de cihle 10, 10a, 10h d'une cihle. [0095] Ainsi, avantageusement, le véhicule 4 comprend une unité de fusion 7, le procédé pour caractériser une cible comprend en outre une étape de détermination finale 2 dans laquelle l'unité de fusion 7 détermine un type final 22 de cible en fonction des types de cihle 10, 10a, 10b déterminés selon la pluralité de pseudo images 20, 120, 220. [0096] Selon chaque étape de reconnaissance 15, 15a, 15h, l'unité de de reconnaissance 6 envoie à l'unité de fusion 7 un type de cihle 10, 10a, 10h. Ainsi, l'unité de fusion 7 reçoit de manière plus ou moins irrégulière un type de cible 10, un type de cible 10a, un type de cible 10h. [0097] Pour suivre une cible et/ou caractériser l'environnement changeant d'un véhicule 4 en mouvement, il est nécessaire de répéter le procédé au cours du temps. [0098] Ainsi, il est avantageux de répéter, par exemple périodiquement, dans le temps une étape de génération d'une pseudo image 1, la, lb et l'étape de reconnaissance 15, 15a, 15b associée. [0099] De manière préférentielle, les étapes de génération d'une pseudo image 1, la, lb se succèdent sans délai. Toutes ou quasiment toutes les données de changement envoyées par la caméra sont prises en compte dans une étape de génération d'une pseudo image 1, la, lb, la fin d'une étape de génération d'une pseudo image 1, la, lb correspondant au début de l'étape de génération d'une pseudo image 1, la, lb suivante. [0100] Cependant, par exemple dans le cas où la durée d'exécution T15 d'une étape de re- connaissance 15 est plus importante que la durée d'intégration Tl d'une étape de génération d'une pseudo image 1, il sera avantageux d'enchaîner sans délai les étapes de reconnaissance 15, 15a, 15b, deux étapes de génération d'une pseudo image 1, la, lb successives étant alors séparées d'une durée égale à la différence entre la durée T15 d'une étape de reconnaissance 15 et de la durée d'intégration Tl. [0101] Selon l'exemple de la figure 3, les signaux de séquencement 60, 160 et 260 sont pé- riodiques, respectivement de période T60, T160, T260. Les périodes T60, T160, T260 sont égales respectivement à la petite durée d'intégration Tl, à la moyenne durée d'intégration Tla et à la grande durée d'intégration Tlb. 12 [0102] Avantageusement encore, l'unité de traitement 5 exécute la ou les étapes de gé- nération d'une pscudo image 1, 1 a, 1 b en même temps que l'unité de reconnaissance 6 exécute la ou les étapes de reconnaissance 15, 15a, 15h associée. [0103] Selon l'exemple de la figure 3, pour un procédé dont l'exécution commence à un temps TO, et comme illustré selon l'axe des temps 40 : [0104] - à un temps T2, l'unité de fusion 7 reçoit un type de cible 10, - à un temps T3, l'unité de fusion 7 reçoit un type de cible 10 et un type de cible 10a (l'étape de fusion 2 associée est non représentée sur la figure 3), - à un temps T4, l'unité de fusion reçoit un type de cible 10 (l'étape de fusion 2 associée est non représentée sur la figure 3), - à un temps T5, l'unité de fusion 7 reçoit un type de cible 10, un type de cible 10a et un type de cible 10h, - à un temps T6, l'unité de fusion 7 reçoit un type de cible 10, - à un temps T7, l'unité de fusion 7 reçoit un type de cible 10 et un type de cible 10a (l'étape de fusion 2 associée est non représentée sur la figure 3). [0105] Toujours selon l'exemple de la figure 3, les temps T2 à T7 ont une durée définie comme suit : [0106] - T2 est égal à la somme de la petite durée d'intégration Tl et de la durée T15 d'une étape de reconnaissance 15, - T3 est égal à la somme de la moyenne durée d'intégration Tl a et de la durée T15 d'une étape de reconnaissance 15a, T2 qui dans cet exemple est également égal à la somme de deux petites durées d'intégration Tl et de la durée T15 d'une étape de reconnaissance 15, - T4 est égal à la somme de trois petites durées d'intégration Tl et de la durée T15 d'une étape de reconnaissance 15, - T5 est égal à la somme de deux moyennes durées d'intégration Tla et de la durée T15 d'une étape de reconnaissance 15a, T4 qui clans cet exemple est également égal à la somme de quatre petites durées d'intégration Tl et de la durée T15 d'une étape de reconnaissance 15, T4 qui dans cet exemple est également égal à la somme de la grande durée d'intégration Tlb et de la durée T15 d'une étape de reconnaissance 15b, - T6 est égal à la somme de cinq petites durées d'intégration Tl et de la durée T15 d'une étape de reconnaissance 15, - T7 est égal à la somme de trois moyennes durées d'intégration Tla et de la durée T15 d'une étape de reconnaissance 15a, T6 qui clans cet exemple est également égal à la somme de six petites durées d'intégration Ti et de la durée T15 d'une étape de reconnaissance 15. [0107] L'exemple de la figure 3 est très particulier puisque la moyenne durée d'intégration Tla est le double de la petite durée d'intégration Tl et que la grande durée 13 d'intégration Tl h est le double de la moyenne durée d'intégration Tl a, ce qui engendre qu'en T5, l'unité de fusion reçoit en même temps trois types de cible 10, 10a, 10h. Ce cas particulier est choisi pour des raisons de simplification de représentation sur la figure 3, cc n'est en aucun cas un mode de réalisation préférentiel. Il n'y a nul besoin que plusieurs types de cible 10, 10a, 10h soient envoyés à l'unité de fusion 7 de manière synchrone. [0108] L'unité de fusion 7 reçoit donc de manière plus ou moins irrégulière alternativement ou en même temps, un type de cible 10, un type de cible 10a, un type de cible 10h. [0109] De manière avantageuse, à chaque réception d'un type de cible 10, 10a, 10h, l'unité de fusion 7 prend en compte le dernier type de cible 10, 10a, 10h reçu issu de chaque étape de reconnaissance 15, 15a, 15h pour déterminer le type final 22 de cible. [0110] Selon l'exemple de la figure 3, au temps T6, l'unité de fusion 7 reçoit à l'issue de l'étape de reconnaissance 15 un type de cible 10. Pour déterminer le type final 22 de cible, selon l'étape de détermination finale 2, l'unité de fusion 7 prend en compte le type de cible 10 juste reçu de l'unité de reconnaissance 15, le type de cible 10a reçu au temps T5 à l'issue de la dernière étape de reconnaissance 15a et le type de cible 10h reçu au temps T5 à l'issue de la dernière étape de reconnaissance 15h. [0111] Avantageusement, l'unité de fusion 7 détermine un type final 22 de cible en prenant en compte le maximum de types de cible 10, 10a, 10h, chaque type de cible 10, 10a, 10b étant déterminé en fonction de la dernière pseudo image 20, 120, 220 générée selon l'étape de reconnaissance 15, 15a, 15b associée. Cela permet notamment la détection de faux positifs. [0112] Par exemple, l'unité de fusion 7 reçoit un premier type de cible 10 de la classe vélo en fonction d'une pseudo image 20 générée selon une petite durée d'intégration T1. L'unité de fusion 7 avait préalablement reçu un deuxième type de cible 10a de la classe automobile et un troisième type de cible 10b de la classe automobile respectivement en fonction d'une pseudo image 120 générée selon une moyenne durée d'intégration Tla et d'une pseudo images 220 générée selon une grande durée d'intégration Tlb. L'unité de fusion 7 détermine un type final 22 en fonction des premier, deuxième et troisième type de cible 10, 10a, 10b. [0113] Selon un exemple d'un algorithme de l'unité de fusion 7, le type final 22 de cible déterminé est de la classe automobile car le type de cible 10 de la classe vélo n'a été détecté qu'une fois. C'est un faux positif. [0114] Selon un autre algorithme possible de l'unité de fusion 7, le type final 22 de cible déterminé est de la classe vélo car le risque de collision avec un vélo est considéré comme plus prioritaire car les conséquences en cas de collision sont plus graves. [0115] Selon encore un autre algorithme possible de l'unité de fusion 7, le type final 22 de cible déterminé est de la classe automobile car un vélo est une cible lente, la cible de 14 type de cible de la classe vélo n'a été détectée qu'une fois et de surcroît, en fonction d'une pseudo image 20 générée selon une petite durée d'intégration Tl. Une cible lente est mieux détectée en fonction d'une pscudo image 220 générée selon une grande durée d'intégration Tlb. [0116] L'algorithme de l'unité de fusion est choisi par exemple en fonction de l'unité de commande 8 d'aide à la conduite du véhicule, en fonction du cahier des charges du constructeur automobile, en fonction d'un retour d'expérience. [0117] Selon une étape de reconnaissance 15, 15a, 15h, l'unité de reconnaissance 6 peut dé- terminer en outre, de manière analogue au type de cible 10, 10a, 10h, une localisation de cible 100, 100a, 100b en fonction de la pseudo image 20, 120, 220. [0118] Avantageusement, et de manière analogue à la détermination d'un type final 22 de cible, l'unité de fusion 7 peut alors déterminer une localisation finale 122 de la cible en prenant en compte le maximum de localisations de cible 100, 100a, 100b, chaque localisation de cible 100, 100a, 100b étant déterminée en fonction de la dernière pseudo image 20, 120, 220 générée selon l'étape de génération d'une pseudo image 1, 1 a, 1 b associée. Cela permet notamment d'affiner la localisation de la cible. [0119] De même que pour le type final 22 de cible, la localisation finale 122 de cible est destinée à être envoyée à l'unité de commande 8 d'aide à la conduite du véhicule 4. [0120] Les figures 4a, 5 et 6 illustrent chacune une pseudo image 20, 120, 220 représentant une même scène, à un même moment, niais prenant en compte un historique dans le temps de durée différente et égale à une durée d'intégration Ti, Tla, Tlb Correspondante. [0121] La figure 4a illustre un exemple de pseudo image 20 avec trois nuances de gris, selon une intégration de données de petite durée d'intégration Ti égale à quarante millisecondes. [0122] Sur la pseudo image 20, on distingue deux cibles 26 qui sont une automobile 30 et un feu de circulation 31, et des arbres 25. [0123] Un détail 200 de la pseudo image 20 est agrandi sur la figure 4b, permettant de mieux identifier que la pseudo image 20 comprend : - des pixels 201 dont la valeur de pixel correspond au gris, - des pixels 202 dont la valeur de pixel correspond au blanc, - des pixels 203 dont la valeur de pixel correspond au noir. [0124] Dans le détail 200, on distingue un feu de circulation 31 fixe dans l'environnement du véhicule 4, mais qui est détecté par la caméra asynchrone 9 du véhicule 4 car dans le référentiel de la caméra 9 du véhicule 4 en mouvement, le feu de circulation 31 apparaît comme mobile. En effet, l'écart de vitesse entre le véhicule 4 et le feu de circulation 31 est non nul. [0125] La figure 5 illustre un exemple de pseudo image 120 avec trois nuances de gris, générée selon une moyenne durée d'intégration Tla égale à cent millisecondes. [0126] Sur la pseudo image 120, on distingue mieux que sur la pscudo image 20, l'automobile 30 et les arbres 25. [0127] La figure 6 illustre un exemple de pscudo image 120 avec trois nuances de gris, générée selon une grande durée d'intégration Tl b égale à deux cents millisecondes. [0128] Sur la pseudo image 220, on distingue encore mieux que sur la pseudo image 120, en particulier l'automobile 30. [0129] Par exemple, en fonction de la pscudo image 20, une unité de reconnaissance 6 de l'état de la technique détecte la cible 26 et détermine un type de cible 10 de la classe vélo. En fonction des pseudo images 120 et 220, l'unité de reconnaissance 6 détecte la même cible 26 et détermine un type de cible 10a et 10h de la classe automobile. [0130] Selon une étape de reconnaissance 15 basée sur l'exécution d'un algorithme issu d'une phase préalable d'apprentissage, l'unité de reconnaissance 6 est plus performante, détecte la cible 26 et détermine un type de cible 10 de la classe automobile. [0131] On remarque que le feu de circulation 31 est déjà très reconnaissable sur la pscudo image 20, alors que l'automobile 30 l'est beaucoup moins. Cela vient du fait que le véhicule 4 comprenant la caméra asynchrone 9 et l'automobile 30 sont tous deux en mouvement, dans la même direction. L'écart de vitesse entre le véhicule 4 et l'automobile 30 est donc moins important que l'écart de vitesse entre le véhicule 4 et le feu de circulation 31. Pour une même durée d'intégration T1, Tla, Tlb, la caméra asynchrone 9 envoie plus de données de changement de pixel actifs pour une cible 26 rapide que pour une cible 26 lente. Selon les définitions données précédemment d'une cible lente et d'une cible rapide, le feu de circulation 31 est une cible rapide, l'automobile 30 est une cible lente. [0132] Cela illustre le fait que pour détecter au plus tôt, à la fois des cibles rapides et des cibles lentes, le procédé doit comprendre une pluralité d'étapes de génération d'une pseudo image 1, la, lb de durée d'intégration Tl, Tla, T lb différentes. 16 [Revendication 1] [Revendication 2]