FR 3100910 A1 20210319 FR 1910135 A 20190913 Un procédé de détection est mis en œuvre dans un système comportant un capteur délivrant des données d’environnement dans une vue de face, et comprend : - une première étape (10-60) où l’on construit, avec une base de données labélisées dans le référentiel du système, une première grille de cellules dans une vue du ciel contenant des informations sur des objets de l’environnement, puis on transforme la position de chaque objet en coordonnées dans sa cellule et on normalise ces coordonnées, puis on projette cette première grille dans une deuxième grille dans la vue de face, et on reporte les informations de cette première grille dans la deuxième grille, puis on effectue un apprentissage statistique d’un réseau de neurones, - une seconde étape (70) où le réseau de neurones prédit, pour chaque nouvel ensemble, une quatrième grille représentant la présence d’objets détectés et leurs positions dans la vue du ciel. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 2 DÉTERMINATION D’OBJETS PRÉSENTS DANS L’ENVIRONNEMENT D’UN SYSTÈME PAR TRANSFORMATION DE DONNÉES D’ENVIRONNEMENT D’UNE VUE DE FACE DANS UNE VUE DU CIEL Domaine technique de l’invention L’invention concerne les systèmes acquérant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie de leur environnement, et plus précisément la détection d’objets présents dans cette partie d’environnement. Etat de la technique Certains systèmes, comme par exemple certains véhicules ou certains robots (ou automates), comprennent au moins un capteur chargé d’acquérir des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie de leur environnement dans une vue du ciel (ou d’oiseau) ou dans une vue de face (ou caméra). Des images en vue du ciel sont généralement obtenues avec un lidar ou un radar, et des images en vue de face sont généralement obtenues avec une caméra. Dans certains systèmes on utilise au moins des premier et second capteurs chargés d’acquérir respectivement des premiers et seconds ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie de leur environnement respectivement dans des vue du ciel et vue de face, et l’on cherche à détecter des objets présents dans cette partie d’environnement en analysant ces premiers et seconds ensembles. On est donc contraint de projeter les données de l’un des premier et second ensembles dans le référentiel (ou repère) de l’autre ensemble. Généralement, c’est chaque second ensemble (vue de face) qui est projeté dans le référentiel du premier ensemble (vue du ciel). Ensuite, ces objets détectés et leurs positions relatives (par exemple dans la vue du ciel) sont utilisés dans le système considéré par au moins un dispositif d’assistance (ou d’aide) à la conduite (éventuellement de type ADAS (« Advanced Driver Assistance System »)). Plus les positions relatives sont précises, plus les fonctions d’assistance à la conduite exploitant ce modèle de l’environnement pour la prise de décision pourront être performantes, et donc plus la fonction assurée par un dispositif d’assistance à la conduite sera de qualité. Habituellement, on fait fonctionner en parallèle des premier et deuxièmes algorithmes. Le premier algorithme détecte des premiers objets potentiels (et leurs positions relatives) dans les données d’environnement du premier ensemble (en vue du ciel). Le deuxième algorithme détecte des seconds objets potentiels (et leurs positions relatives) dans les données d’environnement du second ensemble (en vue de face) puis effectue une conversion vers la vue du ciel. Ensuite, un troisième algorithme réalise une fusion des sorties, désormais comparables, des premier et deuxième algorithmes pour déterminer parmi les premiers et seconds objets potentiels ceux qui peuvent être considérés comme effectivement présents. Actuellement, le deuxième algorithme peut effectuer ses traitements à partir d’images en vue de face de deux façons. Dans une première façon il peut détecter les objets dans des coordonnées caméra (par exemple par apprentissage statistique avec un réseau de neurones), puis projeter ces coordonnées en vue du ciel. Un inconvénient de cette première façon réside dans le fait qu’il n’y a pas de normalisation dans la profondeur de l’image (pour l’apprentissage) étant donné que l’on reste dans la vue de face (caméra), et donc les performances en termes d’estimation de profondeur sont limitées. Dans une seconde façon il peut détecter les objets de la vue de face directement en coordonnées dans la vue du ciel par un apprentissage statistique englobant la détection des objets et la transformation de vue de face à vue du ciel de façon implicite. Un inconvénient de cette seconde façon réside dans le fait qu’elle induit une importante complexification du modèle du fait de l’apprentissage de la transformation d’une vue à l’autre. L’invention a donc notamment pour but d’améliorer la situation. Présentation de l’invention Elle propose notamment à cet effet un procédé de détection destiné à être mis en œuvre dans un système comprenant au moins un capteur délivrant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie de l’environnement de ce système dans une vue de face. Ce procédé de détection se caractérise par le fait qu’il comprend : - une première étape dans laquelle on obtient des ensembles venant d’être délivrés, puis on construit, à partir d’une base de données associées respectivement à des labels définis dans un référentiel dudit système, au moins une première grille de cellules dans une vue du ciel contenant des informations sur des objets présents dans la partie de l’environnement et déterminées dans ces ensembles obtenus, puis, pour chaque cellule comprenant un objet, on transforme la position de ce dernier dans le référentiel du système en coordonnées dans un référentiel de cette cellule, puis on normalise ces coordonnées selon deux dimensions de cette cellule, entre deux valeurs prédéfinies, puis on projette cette première grille de cellules dans une deuxième grille de cellules dans la vue de face et on reporte les informations contenues dans les cellules de cette première grille dans les cellules correspondantes de la deuxième grille, puis on effectue un apprentissage statistique d’un réseau de neurones en alimentant ce dernier avec chaque deuxième grille, et - une seconde étape dans laquelle on prédit avec le réseau de neurones ayant fait l’objet de l’apprentissage statistique, pour chaque nouvel ensemble délivré, au moins une quatrième grille représentant la présence d’objets détectés et au moins la position dans la vue du ciel de chaque objet détecté. Ainsi, on peut traiter des données d’environnement en vue de face (obtenues par une caméra et/ou un lidar « projeté » et/ou un radar « projeté ») et prédire des informations en vue du ciel de façon optimisée, ce qui permet de supprimer la problématique du changement de vue, et ainsi d’améliorer les performances d’estimation de profondeur (et donc de détection). Le procédé de détection selon l’invention peut comporter d’autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : - dans sa première étape on peut effectuer l’apprentissage statistique du réseau de neurones en réduisant par itérations successives une erreur entre une troisième grille prédite par le réseau de neurones et la deuxième grille correspondante ; - dans sa première étape l’erreur peut être égale à la distance quadratique moyenne entre la troisième grille prédite par le réseau de neurones et la deuxième grille correspondante ; - dans sa première étape on peut transformer la position de chaque objet compris dans une cellule en coordonnées dans un référentiel situé au centre de cette cellule ; - dans sa première étape on peut projeter les centres des cellules de la première grille de cellules dans les cellules correspondantes de la deuxième grille ; - dans sa première étape on peut utiliser suivant chaque dimension d’une cellule des valeurs prédéfinies égales à +1 et -1 ; - dans sa première étape on peut effectuer un apprentissage statistique d’un réseau de neurones à convolution, éventuellement après avoir initialisé ce dernier avec des paramètres aléatoires ; - dans sa seconde étape on peut prédire avec le réseau de neurones ayant fait l’objet de l’apprentissage statistique, pour chaque nouvel ensemble délivré, au moins une autre quatrième grille représentant la présence d’objets détectés et une classe d’intérêt (par exemple un attribut) de chaque objet détecté. L’invention propose également un produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre un procédé de détection du type de celui présenté ci-avant pour détecter des objets présents dans une partie de l’environnement d’un système comprenant au moins un capteur délivrant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie de l’environnement de ce système dans une vue de face. L’invention propose également un dispositif de détection destiné à équiper un système comprenant au moins un capteur délivrant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie de l’environnement de ce système dans une vue de face. Ce dispositif de détection se caractérise par le fait qu’il comprend au moins un processeur et au moins une mémoire qui sont agencés pour effectuer les opérations consistant : - à obtenir des ensembles venant d’être délivrés, puis à construire, à partir d’une base de données associées respectivement à des labels définis dans un référentiel du système, au moins une première grille de cellules dans une vue du ciel contenant des informations sur des objets présents dans la partie de l’environnement et déterminées dans ces ensembles obtenus, puis, pour chaque cellule comprenant un objet, à transformer la position de ce dernier dans le référentiel du système en coordonnées dans un référentiel de cette cellule, puis à normaliser ces coordonnées selon deux dimensions de cette cellule, entre deux valeurs prédéfinies, puis à projeter cette première grille de cellules dans une deuxième grille de cellules dans la vue de face et à reporter les informations contenues dans les cellules de cette première grille dans les cellules correspondantes de la deuxième grille, puis à effectuer un apprentissage statistique d’un réseau de neurones en alimentant ce dernier avec chaque deuxième grille, et - à prédire avec le réseau de neurones ayant fait l’objet de l’apprentissage statistique, pour chaque nouvel ensemble délivré, au moins une quatrième grille représentant la présence d’objets détectés et au moins la position dans la vue du ciel de chaque objet détecté. L’invention propose également un système, éventuellement un véhicule, et comprenant, d’une part, au moins un capteur délivrant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie de l’environnement de ce système dans une vue de face, et, d’autre part, un dispositif de détection du type de celui présenté ci-avant. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : illustre schématiquement et fonctionnellement un véhicule comprenant un dispositif d’assistance à la conduite, un dispositif de détection selon l’invention et des capteurs d’observation, illustre schématiquement un exemple d’algorithme mettant en œuvre un procédé de détection selon l’invention, et illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation d’un dispositif de détection selon l’invention. Procédé de détection pour un système (S) comprenant au moins un capteur (C1) délivrant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie de l’environnement de ce système (S) dans une vue de face, caractérisé en ce qu’il comprend : - une première étape (10-60) dans laquelle on obtient des ensembles venant d’être délivrés, puis on construit, à partir d’une base de données associées respectivement à des labels définis dans un référentiel dudit système (S), au moins une première grille de cellules dans une vue du ciel contenant des informations sur des objets présents dans ladite partie de l’environnement et déterminées dans ces ensembles obtenus, puis pour chaque cellule comprenant un objet on transforme une position de ce dernier dans ledit référentiel du système (S) en coordonnées dans un référentiel de cette cellule, puis on normalise ces coordonnées selon deux dimensions de cette cellule, entre deux valeurs prédéfinies, puis on projette cette première grille de cellules dans une deuxième grille de cellules dans ladite vue de face et on reporte lesdites informations contenues dans les cellules de cette première grille dans les cellules correspondantes de la deuxième grille, puis on effectue un apprentissage statistique d’un réseau de neurones en alimentant ce dernier avec chaque deuxième grille, et - une seconde étape (70) dans laquelle on prédit avec ledit réseau de neurones ayant fait l’objet de l’apprentissage statistique, pour chaque nouvel ensemble délivré, au moins une quatrième grille représentant la présence d’objets détectés et au moins la position dans la vue du ciel de chaque objet détecté. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans ladite première étape (10-60) on effectue ledit apprentissage statistique du réseau de neurones en réduisant par itérations successives une erreur entre une troisième grille prédite par le réseau de neurones et ladite deuxième grille correspondante. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que dans ladite première étape (10-60) ladite erreur est égale à la distance quadratique moyenne entre ladite troisième grille prédite par le réseau de neurones et ladite deuxième grille correspondante. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que dans ladite première étape (10-60) on transforme la position de chaque objet compris dans une cellule en coordonnées dans un référentiel situé au centre de cette cellule. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que dans ladite première étape (10-60) on projette les centres des cellules de ladite première grille de cellules dans les cellules correspondantes de ladite deuxième grille. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que dans ladite première étape (10-60) on effectue un apprentissage statistique d’un réseau de neurones à convolution. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que dans ladite seconde étape (70) on prédit avec ledit réseau de neurones ayant fait l’objet de l’apprentissage statistique, pour chaque nouvel ensemble délivré, au moins une autre quatrième grille représentant la présence d’objets détectés et une classe d’intérêt de chaque objet détecté. Produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre le procédé de détection selon l’une des revendications précédentes pour détecter des objets présents dans une partie de l’environnement d’un système (S) comprenant au moins un capteur (C1) délivrant des ensembles de données d’environnement représentatives de cette partie de l’environnement dans une vue de face. Dispositif de détection (DD) pour un système (S) comprenant au moins un capteur (C1) délivrant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie de l’environnement de ce système (S) dans une vue de face, caractérisé en ce qu’il comprend au moins un processeur (PR) et au moins une mémoire (MD) agencés pour effectuer les opérations consistant : - à obtenir des ensembles venant d’être délivrés, puis à construire, à partir d’une base de données associées respectivement à des labels définis dans un référentiel dudit système (S), au moins une première grille de cellules dans une vue du ciel contenant des informations sur des objets présents dans la partie de l’environnement et déterminées dans ces ensembles obtenus, puis pour chaque cellule comprenant un objet à transformer une position de ce dernier dans ledit référentiel du système (S) en coordonnées dans un référentiel de cette cellule, puis à normaliser ces coordonnées selon deux dimensions de cette cellule, entre deux valeurs prédéfinies, puis à projeter cette première grille de cellules dans une seconde grille de cellules dans ladite vue de face et à reporter les informations contenues dans les cellules de cette première grille dans les cellules correspondantes de ladite seconde grille, puis à effectuer un apprentissage statistique d’un réseau de neurones en alimentant ce dernier avec chaque deuxième grille, et - à prédire avec ledit réseau de neurones ayant fait l’objet de l’apprentissage statistique, pour chaque nouvel ensemble délivré, au moins une quatrième grille représentant la présence d’objets détectés et au moins la position dans la vue du ciel de chaque objet détecté. Système (S) comprenant au moins un capteur (C1) délivrant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie de l’environnement de ce système (S) dans une vue de face, caractérisé en ce qu’il comprend en outre un dispositif de détection (DD) selon la revendication 9.