FR 3107977 A1 20210910 FR 2002127 A 20200303 Procédé d’aide à la détection d’éléments, dispositif et plateforme associés La présente invention concerne un procédé d’aide à la détection d’éléments dans un environnement, comprenant: - l’acquisition d’une première image grand champ d’un environnement par un premier capteur (14A) ayant un premier champ de vision et une première résolution, - la génération d’une image fusionà partir de premières images petit champ de l’environnement acquises par un deuxième capteur (14B) ayant un deuxième champ de vision strictement inférieur au premier champ de vision et une deuxième résolution plus fine que la première résolution, - en réponse à la détection d’une différence relative à un élément sur une deuxième image grand champacquise par le premier capteur(14A), par rapport à la première image grand champ, l’acquisition d’une deuxième image petit champ imageant la différence, et - la mise à jour de l’image fusionavec la deuxième image petit champ. Figure pour l'abrégé : 1 Procédé d’aide à la détection d’éléments, dispositif et plateforme associés La présente invention concerne un procédé d’aide à la détection d’éléments dans un environnement. La présente invention concerne également un dispositif associé d’aide à la détection, ainsi qu’une plateforme comprenant un tel dispositif. Dans le domaine militaire, les équipages de véhicules de combat sont exposés à de nombreuses menaces. De telles menaces proviennent notamment de combattants débarqués, de véhicules terrestres ou aériens et de drones terrestres ou aériens. Afin d’identifier de telles menaces, certaines missions de reconnaissance consistent à aller au plus près de l’ennemi pour déceler son dispositif, notamment le type d’engins de combat mis en œuvre, et déterminer précisément le volume et les unités d’appartenance de l’ennemi. Tout l’enjeu consiste à voir sans être vu, et transmettre un maximum de renseignements tactiques au poste de commandement Néanmoins, les menaces sont plus ou moins visibles, suivant le niveau de camouflage que peut apporter l’environnement, ce dernier pouvant être urbain, rural, montagneux ou encore forestier. En outre, les véhicules blindés confèrent à l’équipage du véhicule un champ de vision qui peut être très réduit. De plus, la charge de travail, ainsi que le niveau de fatigue du personnel sont susceptibles d’entraîner une perte de vigilance vis-à-vis de l’environnement extérieur du véhicule. Tout ceci concourt à ce que les équipages soient exposés à des menaces qu’ils n’ont pas systématiquement vues et anticipées. Il existe donc un besoin pour un procédé d’aide à la détection qui permette une meilleure détection des éléments d’un environnement, et notamment des menaces dans un contexte militaire. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé d’aide à la détection d’éléments dans un environnement, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif d’aide à la détection comprenantun système d’acquisition d’images et un calculateur, le système d’acquisition d’images comprenant un premier capteur et un deuxième capteur orientable, le premier capteur ayant un premier champ de vision et une première résolution et étant propre à acquérir des images, dites grand champ, le deuxième capteur ayant un deuxième champ de vision et une deuxième résolution et étant propre à acquérir des images, dites petit champ, le deuxième champ de vision étant strictement inférieur au premier champ de vision, la deuxième résolution étant plus fine que la première résolution, le procédé comprenant: une phase d’initialisation comprenant: l’acquisition d’une première image grand champ d’une première partie de l’environnement par le premier capteur, la réalisation d’un balayage de l’environnement par le deuxième capteur pour acquérir une série de premières images petit champ imageant différentes deuxièmes parties de l’environnement de sorte que l’ensemble des deuxièmes parties de l’environnement imagées par les premières images petit champ correspondent à la première partie de l’environnement imagée par la première image grand champ, la génération, par le calculateur, d’une image fusion à partir de la série de premières images petit champ, l’image fusion imageant la première partie de l’environnement avec une résolution égale à la deuxième résolution, une phase d’exploitation comprenantà chaque instant : l’acquisition d’une deuxième image grand champ de la première partie de l’environnement par le premier capteur, en réponse à la détection d’au moins une différence relative à un élément sur la deuxième image grand champpar rapport à l’image grand champ acquise à l’instant précédent, l’acquisition, par le deuxième capteur, pour chaque différence détectée, d’une deuxième image petit champ imageant la différence avec une deuxième résolution, et pour chaque différence détectée, mise à jour, par le calculateur, de la partie correspondante de l’image fusion avec la deuxième image petit champ correspondante. Selon d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé d’aide à la détection comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles: - le dispositif d’aide à la détection comprend un afficheur, le procédé comprenant une étape d’affichage de l’image fusion sur l’afficheur selon la dernière mise à jour de ladite image fusion; - lorsqu’une différence est détectée sur la deuxième image grand champ par rapport à l’image grand champ acquise à l’instant précédent, la mise à jour comprend la mise à jour de l’image fusion avec la deuxième image grand champ, le temps pour le deuxième capteur d’acquérir la deuxième image petit champ correspondante, et pour le calculateurde mettre à jour l’image fusion avec ladite deuxième image petit champ ; - la mise à jour de l’image fusion comprend l’insertion de la deuxième image petit champ à la place de la portion de l’image fusion imageant le même champ de vision que ladite deuxième image petit champ; - chaque deuxième image petit champ insérée dans l’image fusion est associée à une date d’acquisition de la deuxième image petit champ, la date d’aquisition étant mémorisée dans le calculateur; - lorsqu’au moins deux différences correspondant à deux éléments mobiles différents sont détectées, les deuxièmes images petit champ correspondantes sont acquises au cours du temps suivant un même ordre, l’image fusion étant mise à jour par les deuxièmes images petit champ en fonction de l’ordre d’acquisition desdites deuxième image petit champ; - la phase d’initialisation comprend, le cas échéant, la détection, par le calculateur, d’éléments imagés sur l’image fusion et/ou sur la première image grand champ et la classification, par le calculateur, des éléments détectés; - la phase d’exploitation comprend la classification, par le calculateur, des éléments correspondants aux différences identifiées sur la deuxième image grand champ. L’invention concerne, en outre, un dispositif d’aide à la détection d’éléments dans un environnement, le dispositif comprenant : - un système d’acquisition d’images comprenant un premier capteuret un deuxième capteur orientable, le premier capteur ayant un premier champ de vision et une première résolution et étant propre à acquérir des images, dites grand champ, le deuxième capteur ayant un deuxième champ de vision et une deuxième résolution et étant propre à acquérir des images, dites petit champ, le deuxième champ de vision étant strictement inférieur au premier champ de vision, la deuxième résolution étant plus fine que la première résolution, le système d’acquisition d’images étant configuré pour mettre en œuvre au moins les étapes d’acquisition d’une première image grand champ, de réalisation d’un balayage, d’acquisition d’une deuxième image grand champ et d’acquisition d’une deuxième image petit champ du procédé tel que décrit précédemment, - un calculateur configuré pour mettre en œuvre les étapes de génération d’une image fusion, de détection de différences et de mise à jour du procédé tel que décrit précédemment. En complément facultatif, le premier capteur et le deuxième capteur sont chacun propres à acquérir les images correspondantes dans au moins deux bandes spectrales différentes, telles que la bande spectrale visible et la bande spectrale infrarouge. L’invention concerne aussi une plateforme, notamment une plateforme mobile telle qu’un véhicule, comprenant un dispositif tel que décrit précédemment. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l’invention, donnée à titre d’exemple uniquement, et en référence aux dessins qui sont: - figure 1, une représentation schématique d’une plateforme comprenant un dispositif d’aide à la détection d’éléments, - figure 2, un organigramme d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé d’aide à la détection d’éléments, et - figure 3, une représentation schématique d’un exemple du balayage de l’environnement effectué par un capteur du dispositif d’aide à la détection pour acquérir une série de premières images petit champ. Une plateforme 10 est représentée sur la figure 1. Dans cet exemple, la plateforme10 est un véhicule terrestre, en particulier un véhicule de type tout-terrain. Un tel véhicule est, par exemple, commandé par un opérateur à l’intérieur du véhicule. En variante, un tel véhicule est, par exemple, télécommandé à partir d’un autre véhicule. Avantageusement, la plateforme 10 est un véhicule de type militaire, tel qu’un char d’assaut. Un tel véhicule militaire est notamment adapté pour comporter une pluralité d’armes et pour protéger le ou les opérateurs installés à l’intérieur du véhicule. En variante, la plateforme 10 est tout autre plateforme mobile, tel qu’un véhicule aérien (avion, hélicoptère, drone ou satellite) ou un véhicule maritime (bâtiment naval). Encore en variante, la plateforme 10 est une plateforme fixe, telle qu’une tourelle ou tour de contrôle. La plateforme 10 comprend un dispositif 12 d’aide à la détection d’éléments E dans un environnement. Le dispositif 12 est propre à aider un opérateur pour la détection des éléments E dans l’environnement. De préférence, les éléments E sont choisis dans la liste constituée de: un humain, un animal, un système d’arme, un véhicule terrestre, un véhicule maritime et un véhicule aérien. Plus précisément, pour les éléments E de typehumains, il est par exemple fait la distinction entre un humain non armé, un humain armé avec une arme légère et un humain armé avec une arme lourde. Pour les éléments E de type véhicule terrestre, il est par exemple fait la distinction entre un véhicule civil non armé (voiture, camion, moto), un véhicule civil armé (véhicule tout terrain avec tourelle) et un véhicule militaire (char, camion logistique, véhicule de transport de troupes, véhicule de reconnaissance), voire un véhicule militaire de type précis (char Leclerc, char Challenger, char T72). Pour les éléments E de type véhicule aérien, il est par exemple fait la distinction entre un élément volant défini de type avion, un élément volant défini de type hélicoptère, un élément volant défini de type drone et un élément volant défini de type drone armé. En outre, il est également fait la distinction entre un élément volant défini de type oiseau (animal) et un véhicule aérien. Pour les éléments E de type véhicule maritime, il est par exemple fait la distinction entre un navire civil non armé, un navire civil armé, un navire militaire de type précis et un sous-marin. Les éléments E à détecter sont aussi bien fixes (par exemple: véhicule à l’arrêt) que mobiles (par exemple: humain ou véhicule en mouvement). Dans un contexte militaire, l’élément E indique la présence d’une menace potentielle pour les opérateurs de la plateforme 10 ou pour tout autre opérateur au sein d’une plate-forme que la plate-forme 10 est censée surveiller. Dans l’exemple illustré par la figure 1, deux éléments E sont représentés: un premier élément E1 de type humain non armé et un deuxième élément E2 de type humain armé avec une arme légère. Dans cet exemple, l’environnement est de type forestier. Le dispositif 12 d’aide à la détection comporte un système d’acquisition d’images14, un calculateur 16 et un afficheur 18. Le système d’acquisition d’images14 est propre à capter des images d’une partie de l’environnement de la plate-forme 10. Le système d’acquisition d’images 14 est, par exemple, propre à capter un ensemble d’images à une cadence faible de manière à obtenir une série d’images fixes comme avec un appareil photo ou à une cadence plus importante de manière à acquérir assez d’images pour former un flux vidéo. Par exemple, le système d’acquisition d’images 14 est propre à fournir un flux vidéo, par exemple, en format vidéo HD-SDI. L’acronyme HD renvoie à la haute définition. La HD-SDI (High Definition - Serial Digital Interface) ou interface numérique série haute définition est un protocole de transport ou de diffusion des différents formats de vidéo numériques. Le protocole HD-SDI est défini par la norme ANSI/SMPTE 292M. Le protocole HD-SDI est particulièrement adapté pour un traitement en temps réel d’images. En variante, le système d’acquisition d’images 14 est propre à fournir un flux vidéo dans un autre standard, par exemple, un flux vidéo au format CoaxPress ou un flux vidéo au format Ethernet compressé par exemple au standard H264 ou H265. Avantageusement, le système d’acquisition d’images 14 est adapté pour la prise d’images en couleurs pour la vision de jour et/ou pour la prise d’images infra-rouge pour la vision de nuit et/ou pour la prise d’images permettant un décamouflage de nuit comme de jour. Dans l’exemple illustré par la figure 1, le système d’acquisition d’images 14 comprend un premier capteur 14A et un deuxième capteur 14B. Le premier capteur 14A est propre à acquérir des images, dites grand champ. Le premier capteur 14A a un premier champ de vision et une première résolution. Le champ de vision d’un capteur, aussi appelé champ visuel ou angle de vue, correspond à la zone totale de l’espace que le capteur perçoit lorsque le système fixe un point. La résolution d’un capteur est définie comme étant la résolution angulaire élémentaire, aussi appelée champ de vision instantané, (en anglais abrégé par «IFOV» pour «Intantaneous Field of View») exprimée en milliradian (mrad). Il s’agit d’une mesure d’angle d’ouverture qui permet de déterminer l’aire couverte par un pixel lorsque le capteur observe une surface à une distance donnée. La résolution angulaire élémentaire est donc le champ de vision d’un seul pixel du capteur. La connaissance de la résolution angulaire élémentaire d’un capteur permet d’en déduire la capacité globale de résolution du capteur. Avantageusement, le premier champ de vision est supérieur ou égal à 130 degrés (°), de préférence égal à 360° de sorte que les images obtenues par le premier capteur 14A sont des images panoramiques. Par exemple, la première résolution est inférieure ou égale à 1 milliradians (mrad). Un capteur est dit de type panoramique dès lors que le capteur est propre à fournir des images de l’environnement sur 360°. L’élévation est alors, par exemple, comprise entre75° et -15°. Un tel capteur panoramique est, par exemple, formé par une seule caméra, telle qu’une caméra fisheye. En variante, un tel capteur panoramique est formé par un ensemble de caméras. Dans l’exemple illustré par la figure1, le premier capteur 14A est fixe. En variante, le premier capteur 14A est orientable. Le deuxième capteur 14B est propre à acquérir des images, dites petit champ. Le deuxième capteur 14B a un deuxième champ de vision et une deuxième résolution. Le deuxième champ de vision est strictement inférieur au premier champ de vision. La deuxième résolution est plus fine (plus précise, meilleure) que la première résolution, c’est-à-dire que la résolution angulaire instantanée du deuxième capteur 14A est strictement inférieure à la résolution angulaire instantanée du premier capteur 14B (un pixel du deuxième capteur 14B couvre donc une zone de l’espace plus restreinte qu’un pixel du premier capteur 14A, d’où une meilleure résolution pour le deuxième capteur 14B). Par exemple,le deuxième champ de vision est inférieur ou égal à90°, de préférence inférieur ou égal à 10°. Par exemple, la deuxième résolution est inférieure ou égale à 0,1 mrad. Le deuxième capteur 14B est orientable (par exemple en site et en gisement) de sorte à régler l’orientation du capteur. Par exemple, comme illustré par la figure1, le deuxième capteur 14B est monté sur un organe 19, tel qu’un tourelleau, permettant d’orienter le deuxième capteur 14B. En variante ou en complément, le deuxième capteur 14B est une caméra pan tilt, c’est-à-dire une caméra orientable en site et en gisement. Une telle caméra est éventuellement équipée d’un zoom. Le calculateur 16 est notamment configuré pour faire fonctionner un classifieur et, le cas échéant, un outil de détection de mouvements. Le calculateur 16 est, par exemple, un processeur. Le calculateur 16 comprend, par exemple, une unité de traitement de données, des mémoires, un lecteur de support d’informations et une interface homme/machine. Le calculateur 16 est, par exemple, en interaction avec un produit-programme d’ordinateur qui comporte un support d’informations. Le support d’informations est un support lisible par le calculateur 16, usuellement par l’unité de traitement de données du calculateur 16. Le support lisible d’informations est un médium adapté à mémoriser des instructions électroniques et capable d’être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible d’informations est une clé USB, une disquette ou disque souple (de la dénomination anglaise floppy disk ), un disque optique, un CD-ROM, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, une mémoire EPROM, une mémoire EEPROM, une carte magnétique ou une carte optique. Sur le support d’informations est mémorisé le produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme. Avantageusement, au moins un classifieur et, le cas échéant, au moins un outil de détection de mouvements sont mémorisés sur le support d’informations. En variante, le classifieur et l’outil de détection de mouvements sont mémorisés dans une mémoire du calculateur 16. Le classifieur, aussi appelé outil de classification dans la suite de la description, est configuré pour détecter et, optionnellement, classifier des élémentsE. La classification consiste à affecter une classe à chaque élément E détecté. Les classes possibles sont, par exemple, des classes générales telles que par exemple: la classe«humain», la classe «animal», la classe «système d’arme», la classe «véhicule terrestre», la classe «véhicule maritime» et la classe «véhicule aérien». Avantageusement, les classes sont des classes plus précises, par exemple, conformes aux distinctions entre les éléments E qui ont été décrites précédemment. Avantageusement, le classifieur a été entraîné au préalable, hors mission, en fonction d’une base de données d’images comprenant des images des éléments E à détecter. Les classifications mémorisées dans de telles bases de données ont été, par exemple, obtenues via un opérateur ou un autre outil de classification, notamment lors du dépouillement post-mission d’une mission de reconnaissance antérieure. Le classifieur comprend notamment au moins un algorithme de détection d’éléments E et un algorithme de classification d’éléments E. Le classifieur est, par exemple, un réseau de neurones ayant été préalablement «entraîné» via la base de données images comprenant des images des éléments E à détecter. Avantageusement, la phase d’apprentissage ou «d’entraînement» n’est pas réalisée dans le véhicule, mais hors mission. L’outil de détection de mouvements, aussi appelé détecteur de mouvements dans la suite de la description, est configuré pour détecter des éléments E mobiles en fonction d’images acquises aux instants précédents. L’outil de détection de mouvements comprend notamment un algorithme de détection de mouvements. L’outil de détection de mouvements est, par exemple, un algorithme basé sur la méthode de flot optique. Le programme d’ordinateur est chargeable sur l’unitéde traitement de données et est adapté pour entraîner la mise en œuvre d’un procédé d’aide à la détection d’éléments E lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement du calculateur16 comme cela sera décrit dans la suite de la description. En variante, au moins une partie du calculateur 16 est intégrée à l’un ou plusieurs des capteurs du système d’acquisition 14 pour former ce que l’on appelle des capteurs intelligents (en anglais «smart sensors»). En variante, au moins une partie du calculateur 16 est déportée de la plateforme10, les transmissions de données se faisant par exemple sans fil, si la puissance de calcul du processeur intégré à la plateforme est trop réduite. L’afficheur 18 est, selon l’exemple de la figure 1, un écran propre à afficher des images à l’opérateur, par exemple les images en provenance du système d’acquision14 ou les mêmes images après traitement par le calculateur 16. Dans une variante, l’afficheur 18 fait partie intégrante du calculateur 16, par exemple de l’interface homme-machine du calculateur 16. Un exemple de fonctionnement du dispositif 12 d’aide à la détection va maintenant être décrit en référence à la mise en œuvre par le calculateur 16 d’un procédé d’aide à la détection d’éléments E dans un environnement. Une telle mise en œuvre est illustrée par l’organigramme de la figure 2. Avantageusement, le procédé est mis en œuvre en temps réel, c’est-à-dire à chaque instant. Le procédé comprend une phase d’initialisation 100 et une phase d’exploitation200. Optionnellement, la phase d’initialisation 100 est répétée à des intervalles de temps prédéfinis. La phase d’initialisation 100 comprend une étape 110 d’acquisition d’une première image grand champ IMGC1 d’une première partie de l’environnement par le premier capteur 14A. La phase d’initialisation 100 comprend une étape 120 de réalisation d’un balayage de l’environnement par le deuxième capteur 14B pour acquérir une série de premières images petit champ IMPC1. Les premières images petit champ IMPC1 imagent des deuxièmes parties de l’environnement avec la deuxième résolution. Le balayage est effectué de sorte que les premières images petit champ IMPC1 obtenues imagent différentes deuxièmes parties de l’environnement de sorte que l’ensemble des deuxièmes parties de l’environnement imagées par les premières images petit champ IMPC1 correspondent à la première partie de l’environnement imagée par la première image grand champ IMGC1 (environnement vu selon le premier champ de vision du premier capteur 14A). La figure 3 illustre un exemple du balayage de l’environnement effectué par le deuxième capteur 14B et des premières images petit champ IMPC1 obtenues à l’issue de ce balayage. Dans l’exemple illustré par la figure 3, les deuxièmes parties de l’environnement imagées par les premières images petit champ IMPC1 ne se recouvrent pas. En variante, les premières images petit champ IMPC1 imagent des parties de l’environnement qui se recouvrent. La phase d’initialisation 100 comprend une étape 130 de génération, par le calculateur 16, d’une image fusion IMF à partir de la série de premières images petit champ IMPC1. Par exemple, l’image fusion IMF est obtenue par fusion des premières images petit champ IMPC1. La portion de l’environnement imagée sur l’image fusion IMF correspond ainsi à la portion de l’environnement imagée par la première image grand champ IMGC1. Ainsi, l’image fusionIMF image la première partie de l’environnement selon le premier champ de vision, mais avec une résolution égale à la deuxième résolution («grand» champ et «haute» résolution). L’image fusion IMF est mémorisée dans une mémoire du calculateur 16. Optionnellement, la phase d’initialisation 100 comprend une étape 140 de détection, le cas échéant, d’éléments E imagés sur la première image grand champ IMGC1 et/ou sur l’image fusion IMF en utilisant l’outil de classification (algorithme de détection décrit précédemment et auquel a accès le calculateur 16). Optionnellement, la phase d’initialisation 100 comprend une étape 150 de classification de chaque élément détectéE en utilisant l’outil de classification (algorithme de classification décrit précédemment et auquel a accès le calculateur16). De préférence, chaque classification est associée à une probabilité représentative d’un niveau de confiance en la classification. La probabilité de classification est, déterminée par l’outil de classification. Optionnellement, la phase d’initialisation 100 comprend une étape 160 d’affichage de l’image fusion IMF. L’étape d’affichage 160 est, par exemple, mise en œuvre en temps réel par l’afficheur 18. Avantageusement, les éléments E détectés sont mis en évidence sur l’image fusion IMF par un symbole, classiquement un rectangle ou une ligne courbe fermée entourant au plus près l’élémentE. Avantageusement, sur demande de l’opérateur, les pixels correspondants à ou aux éléments détectés E sont mis en évidence sur l’image fusion IMF affichée, par exemple, par changement de couleur ou surbrillance. Cela permet à l’opérateur de vérifier que ce sont les pixels de l’élément E qui ont servi à la classification et non ceux du contexte. En outre, la classification des éléments E est, par exemple, affichée sur l’image, ainsi qu’avantageusement la probabilité associée à la classification (niveau de confiance en la classification). Cela permet à l’opérateur de vérifier une classification associée à une probabilité non satisfaisante, typiquement inférieure à un seuil prédéterminé (par exemple inférieure à 80 %). Après la phase d’initialisation, a lieu la phase d’exploitation dont les différentes étapes sont répétées à chaque instant. La phase d’exploitation 200 comprend une étape 210 d’acquisition, par le premier capteur 14A, d’une deuxième image grand champ IMGC2. La deuxième image grand champ IMGC2 image la première partie de l’environnement (premier champ de vision du premier capteur 14A) avec une résolution égale à la première résolution. La phase d’exploitation 200 comprend une étape 220 de détection sur la deuxième image grand champ IMGC2 d’au moins une différence relative à un élémentE par rapport à l’image grand champ acquise à l’instant précédent (première image grand champ IMGC1 lorsque l’étape 220 de détection a lieu juste après une phase d’initialisation ou deuxième image grand champ IMGC2 acquise à l’instant précédent sinon). L’étape 220 de détection réalise donc une comparaison entre la deuxième image grand champ IMGC2 et l’image grand champ acquise à l’instant précédent. L’étape 220 permet, ainsi, de détecter des éléments E venant d’apparaître dans l’environnement, et/ou de détecter des éléments E mobiles (qui ne seraient possiblement pas bien détectés sur l’image fusion IMF même si celle-ci est rafraîchie, du fait de la faible cadence de rafraîchissement de l’image fusion IMF). L’étape 220 de détection est, par exemple, effectuée au moyen des outils de classification et de détection de mouvements du calculateur 16. La phase d’exploitation 200 comprend une étape 230 d’acquisition, par le deuxième capteur 14B, pour chaque différence détectée, d’une deuxième image petit champ IMPC2 imageant la différence avec une deuxième résolution. Pour cela, le deuxième capteur14B est orienté en direction de la différence détectée, par exemple au moyen du tourelleau 19 de la figure 1. La deuxième image petit champ IMPC2 est donc une image d’une deuxième partie de l’environnement (donc selon le deuxième champ de vision du deuxième capteur 14B) avec une résoution égale à la deuxième résolution. La phase d’exploitation 200 comprend, pour chaque différence détectée, une étape 240 de mise à jour, par le calculateur 16, de la partie correspondante de l’image fusion IMF avec la deuxième image petit champ IMPC2 correspondante. Par exemple, la mise à jour de l’image fusion IMF comprend l’insertion de la deuxième image petit champ IMPC2 à la place de la portion de l’image fusion IMF imageant le même champ de vision que ladite deuxième image petit champ IMPC2. Avantageusement, chaque deuxième image petit champ IMPC2 insérée dans l’image fusion IMF est associée à une date d’acquisition de ladite deuxième image petit champ IMPC2, la date d’aquisition étant mémorisée dans le calculateur 16. Avantageusement, la deuxième image grand champ IMGC2 est acquise avec une cadence de rafraîchissement permettant une observation en continue sur le grand champ (haute cadence). Une telle cadence de rafraîchissement est, par exemple, égale à une dizaine d’images par seconde. Avantageusement, lorsqu’au moins deux différences correspondant à des éléments E mobiles différents sont détectées, les deuxièmes images petit champIMPC2 correspondantes sont acquises au cours du temps suivant un même ordre. L’image fusion IMF est mise à jour par les deuxièmes images petit champIMPC2 en fonction de l’ordre d’acquisition desdites deuxièmes images petit champ IMPC2. Par exemple, l’ordre est déterminé en fonction du niveau de criticité des éléments E détectés. Notamment, un algorithme de priorité peut être utilisé tenant compte de la dangerosité supposée de l’élément E. Avantageusement, lorsqu’une différence est détectée sur la deuxième image grand champ IMGC2 par rapport à l’image fusion IMF, l’étape de mise à jour 240 comprend la mise à jour de l’image fusion IMF avec la deuxième image grand champIMGC2, le temps pour le deuxième capteur 14B d’acquérir la deuxième image petit champ IMPC2 correspondante, et pour le calculateur 16 de mettre à jour l’image fusion IMF avec la deuxième image petit champ IMPC2. Cela permet à l’opérateur de suivre les éléments E détectés. Optionnellement, la phase d’exploitation 200 comprend une étape 250 de classification de chaque différence détectée (correspondant à un élément E) en utilisant l’outil de classification (algorithme de classification décrit précédemment et auquel a accès le calculateur16). De préférence, chaque classification est associée à une probabilité représentative d’un niveau de confiance en la classification. La probabilité de classification est, déterminée par l’outil de classification. Optionnellement,la phase d’exploitation 200 comprend une étape 260 d’affichage de la dernière version de l’image fusion IMF sur l’afficheur 18. Avantageusement, les éléments E détectés sont mis en évidence sur l’image fusion IMF par un symbole, classiquement un rectangle ou une ligne courbe fermée entourant au plus près l’élémentE. Avantageusement, sur demande de l’opérateur, les pixels correspondants à ou aux éléments détectés E sont mis en évidence sur l’image fusion IMF affichée, par exemple, par changement de couleur ou surbrillance. Cela permet à l’opérateur de vérifier que ce sont les pixels de l’élément E qui ont servi à la classification et non ceux du contexte. En outre, la classification des éléments E est, par exemple, affichée sur l’image, ainsi qu’avantageusement la probabilité associée à la classification. Cela permet à l’opérateur de vérifier une classification associée à une probabilité non satisfaisante, typiquement inférieure à un seuil prédéterminé (par exemple inférieure à 80 %). Avantageusement, l’âge ou la date d’acquisition de chaque deuxième image petit champ IMPC2 insérée dans l’image fusion IMF est affichée sur l’image fusionIMF. Ainsi, un tel procédé d’aide à la détection permet de combiner les avantages d’un capteur grand champ et basse résolution et d’un capteur petit champ et haute résolution. Il permet notamment de bénéficier d’un champ de surveillance étendu avec une résolution importante permettant une identification (automatique ou via un opérateur), typiquement bénéficier de la résolution du capteur petit champ-haute résolution dans tout le champ du capteur grand champ-basse résolution. A l’issue du procédé, il est ainsi obtenu une image actualisée de l’environnement avec un large champ de vision et une haute résolution. En outre, la mise à jour de l’image fusionIMF à chaque instant, permet d’assurer la permanence de la surveillance. Ainsi, le procédé d’aide à la détection permet d’obtenir une image grand champ ayant une résolution compatible avec la reconnaissance et l’identification automatique de cible tout en conservant une permanence de la surveillance. Il permet donc une meilleure détection des éléments E d’un environnement, et notamment des menaces dans un contexte militaire. Un tel procédé est particulièrement adapté pour être mis en œuvre dans un véhicule militaire (blindé, de transport) dont les missions dans des zones dangereuses exigent une vigilance de tous les instants et dans toutes les directions. Le procédé permet notamment de présenter et recueillir automatiquement une situation locale tactique autour du véhicule présentant en temps réel l’ensemble des menaces détectées et, le cas échéant, classifiées automatiquement par un outil de classification par apprentissage. De telles menaces sont susceptibles de survenir lors de missions de reconnaissance, mais également de transport ou d’attaque. Un tel procédé permet donc d’effectuer une veille automatique et vigilante de l’environnement. L’homme du métier comprendra que l’ordre des étapes du procédé est donné à titre d’exemple et que les étapes peuvent être mises en œuvre dans un ordre différent. L’homme du métier comprendra que les modes de réalisation et variantes précédemment décrits peuvent être combinés pour former de nouveaux modes de réalisation pourvu qu’ils soient compatibles techniquement. En outre, il est à noter que dans un complément facultatif, les acquisitions d’images effectuées par chaque capteur sont réalisées dans plusieurs bandes spectrales, par exemple bande spectrale visible (comprise entre 380nm et 780 nm) et infrarouge (comprise entre 780 nm et 3µm et/ou entre 3 µm et 5 µm et/ou entre 8µm et 12µm). Cela permet notamment d’avoir accès de nuit à l’image couleur enregistrée de jour. Procédé d’aide à la détection d’éléments (E) dans un environnement, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif (12) d’aide à la détection comprenantun système (14) d’acquisition d’images et un calculateur (16), le système (14) d’acquisition d’images comprenant un premier capteur(14A) et un deuxième capteur (14B) orientable, le premier capteur(14A) ayant un premier champ de vision et une première résolution et étant propre à acquérir des images, dites grand champ, le deuxième capteur (14B) ayant un deuxième champ de vision et une deuxième résolution et étant propre à acquérir des images, dites petit champ, le deuxième champ de vision étant strictement inférieur au premier champ de vision, la deuxième résolution étant plus fine que la première résolution, le procédé comprenant: une phase d’initialisation comprenant: l’acquisition d’une première image grand champ (IMGC1) d’une première partie de l’environnement par le premier capteur (14A), la réalisation d’un balayage de l’environnement par le deuxième capteur (14B) pour acquérir une série de premières images petit champ (IMPC1) imageant différentes deuxièmes parties de l’environnement de sorte que l’ensemble des deuxièmes parties de l’environnement imagées par les premières images petit champ (IMPC1) correspondent à la première partie de l’environnement imagée par la première image grand champ (IMGC1), la génération, par le calculateur (16), d’une image fusion(IMF) à partir de la série de premières images petit champ (IMPC1), l’image fusion (IMF) imageant la première partie de l’environnement avec une résolution égale à la deuxième résolution, une phase d’exploitation comprenantà chaque instant : l’acquisition d’une deuxième image grand champ (IMGC2) de la première partie de l’environnement par le premier capteur(14A), en réponse à la détection d’au moins une différence relative à un élément (E) sur la deuxième image grand champ(IMGC2) par rapport à l’image grand champ acquise à l’instant précédent (IMGC1), l’acquisition, par le deuxième capteur (14B), pour chaque différence détectée, d’une deuxième image petit champ (IMPC2) imageant la différence avec une deuxième résolution, et pour chaque différence détectée, mise à jour, par le calculateur (16), de la partie correspondante de l’image fusion(IMF) avec la deuxième image petit champ (IMPC2) correspondante. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le dispositif (12) d’aide à la détection comprend un afficheur (18), le procédé comprenant une étape d’affichage de l’image fusion (IMF) sur l’afficheur (18) selon la dernière mise à jour de ladite image fusion (IMF). Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel lorsqu’une différence est détectée sur la deuxième image grand champ (IMGC2) par rapport à l’image grand champ acquise à l’instant précédent (IMGC1), la mise à jour comprend la mise à jour de l’image fusion (IMF) avec la deuxième image grand champ(IMGC2), le temps pour le deuxième capteur (14B) d’acquérir la deuxième image petit champ (IMPC2) correspondante, et pour le calculateur(16) de mettre à jour l’image fusion (IMF) avec ladite deuxième image petit champ(IMPC2). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel la mise à jour de l’image fusion (IMF) comprend l’insertion de la deuxième image petit champ (IMPC2) à la place de la portion de l’image fusion (IMF) imageant le même champ de vision que ladite deuxième image petit champ(IMPC2). Procédé selon la revendication 4, dans lequel chaque deuxième image petit champ (IMPC2) insérée dans l’image fusion (IMF) est associée à une date d’acquisition de la deuxième image petit champ (IMPC2), la date d’aquisition étant mémorisée dans le calculateur (16). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel lorsqu’au moins deux différences correspondant à deux éléments (E) mobiles différents sont détectées, les deuxièmes images petit champ(IMPC2) correspondantes sont acquises au cours du temps suivant un même ordre, l’image fusion (IMF) étant mise à jour par les deuxièmes images petit champ (IMPC2) en fonction de l’ordre d’acquisition desdites deuxième image petit champ (IMPC2). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la phase d’initialisation comprend, le cas échéant, la détection, par le calculateur (16), d’éléments (E) imagés sur l’image fusion (IMF) et/ou sur la première image grand champ (IMGC1) et la classification, par le calculateur(16), des éléments (E) détectés. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel la phase d’exploitation comprend la classification, par le calculateur (16), des éléments (E) correspondants aux différences identifiées sur la deuxième image grand champ (IMGC2). Dispositif (12) d’aide à la détection d’éléments (E) dans un environnement, le dispositif (12) comprenant : - un système d’acquisition d’images (14) comprenant un premier capteur(14A) et un deuxième capteur (14B) orientable, le premier capteur(14A) ayant un premier champ de vision et une première résolution et étant propre à acquérir des images, dites grand champ, le deuxième capteur (14B) ayant un deuxième champ de vision et une deuxième résolution et étant propre à acquérir des images, dites petit champ, le deuxième champ de vision étant strictement inférieur au premier champ de vision, la deuxième résolution étant plus fine que la première résolution, le système d’acquisition d’images (14) étant configuré pour mettre en œuvre au moins les étapes d’acquisition d’une première image grand champ(IMGC1), de réalisation d’un balayage, d’acquisition d’une deuxième image grand champ(IMGC2) et d’acquisition d’une deuxième image petit champ (IMPC2) du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à8,et - un calculateur (16) configuré pour mettre en œuvre les étapes de génération d’une image fusion (IMF), de détection de différences et de mise à jour du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Dispositif selon la revendication 9, dans lequel le premier capteur (14A) et le deuxième capteur (14B) sont chacun propres à acquérir les images correspondantes (IMGC1, IMGC2, IMPC1, IMPC2) dans au moins deux bandes spectrales différentes, telles que la bande spectrale visible et la bande spectrale infrarouge. Plateforme (10), notamment une plateforme mobile telle qu’un véhicule, comprenant un dispositif (12) selon la revendication 9 ou 10.