FR 3151116 A1 20250117 FR 2307332 A 20230710 Procédé ou dispositif de détermination d’une profondeur d’au moins un objet par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule comprenant au moins deux caméras, le procédé comprenant la réception (21, 22) de premières et deuxièmes données représentatives de première et deuxième images acquises par les caméras, la détermination (23, 24) de boîtes englobant chaque objet présent dans les première et deuxième images. Une valeur nulle est assignée (25, 26) à chaque pixel des deux images non inclus dans une boîte englobante. Des profondeurs associées aux pixels de la première image sont prédites (27) en fonction de disparités, une disparité associée aux autres pixels étant prédite par un réseau de neurones convolutif appris de manière auto-supervisée par minimisation d’une erreur de reconstruction d’un ensemble d’images d’apprentissage et une disparité égale à zéro étant assignée à chaque pixel non inclus dans une boîte englobante. Figure pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif de détermination d’une profondeur d’un objet par un système de vision auto-supervisé. La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’une profondeur d’un objet par système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de mesurage d’une telle profondeur. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle d’un ou plusieurs systèmes ADAS embarqués dans un véhicule à partir de la profondeur déterminée. Arrière-plan technologique De nombreux véhicules modernes sont équipés de systèmes d’aide à la conduite dits ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). De tels systèmes ADAS sont des systèmes de sécurité passifs et actifs conçus pour éliminer la part d'erreur humaine dans la conduite de véhicules de tous types. Les ADAS utilisent des technologies avancées pour assister le conducteur pendant la conduite et améliorer ainsi ses performances. Les ADAS utilisent une combinaison de technologies de capteurs pour percevoir l’environnement autour d’un véhicule, puis fournissent des informations au conducteur ou agissent sur certains systèmes du véhicule. Il existe plusieurs niveaux d’ADAS, tels que les caméras de recul et les capteurs d'angle mort, les systèmes d'alerte de franchissement de ligne, les régulateurs de vitesse adaptatifs ou encore les systèmes de stationnement automatique. Les ADAS embarqués dans un véhicule sont alimentés par des données obtenues d’un ou plusieurs capteurs embarqués tels que, par exemple, des caméras. Ces caméras permettent notamment de détecter et de situer d’autres usagers de la route ou d’éventuels obstacles présents autour d’un véhicule afin, par exemple : - d’adapter l’éclairage du véhicule en fonction de la présence d’autres usagers ; - de réguler de façon automatique la vitesse du véhicule ; - d’agir sur le système de freinage en cas de risque d’impact avec un objet. De la qualité des données émises par un système de vision et de sa rapidité d’exécution dépend donc le bon fonctionnement des périphériques d’aides à la conduite utilisant ces données. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la qualité des données issues de ces caméras. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’une profondeur d’un ensemble d’objets par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, l’ensemble d’objets comprenant au moins un objet, le système de vision stéréoscopique comprenant un ensemble de caméras d’au moins deux caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle comprenant l’ensemble d’objets selon un point de vue différent, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception de premières et deuxièmes données respectivement représentatives d’une première et deuxième images acquises par respectivement une première et deuxième caméras de l’ensemble de caméras à un même instant temporel d’acquisition ; - détermination pour chacun des objets de l’ensemble d’une première boîte englobante dans la première image et d’une deuxième boîte englobante dans la deuxième image pour former un premier ensemble de premières boites englobantes dans la première image et un deuxième ensemble de deuxièmes boîtes englobantes dans la deuxième image, un premier ensemble de pixels de la première image étant associé au premier ensemble de premières boîtes englobantes et un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image étant associé au deuxième ensemble de deuxièmes boîtes englobantes ; - assignation d’une valeur nulle à chaque pixel d’un troisième ensemble de pixels de la première image, le troisième ensemble de pixels étant le complémentaire du premier ensemble de pixels dans la première image, et d’une valeur nulle à chaque pixel d’un quatrième ensemble de pixels de la deuxième image, le quatrième ensemble de pixels étant le complémentaire du deuxième ensemble de pixels dans la deuxième image ; et - prédiction de profondeurs associées aux pixels de la première image en fonction de disparités, une disparité associée à un pixel du premier ensemble de pixels étant prédite par un réseau de neurones convolutif appris de manière auto-supervisée par minimisation d’une erreur de reconstruction d’un ensemble d’images d’apprentissage reconstruites à partir de la première image et des disparités, l’erreur de reconstruction étant déterminée par comparaison de l’ensemble d’images d’apprentissage à la deuxième image, et une disparité égale à zéro étant assignée à chaque pixel du troisième ensemble de pixels. Un tel procédé permet de déterminer précisément une profondeur d’un objet dans le champ de vision des caméras d’un véhicule sans avoir à déterminer une profondeur pour chaque pixel d’une image acquise par l’une des caméras. Selon une variante du procédé, l’ensemble d’images d’apprentissage comprend deux images d’apprentissage reconstruites à partir de deux disparités prédites pour un même pixel du premier ensemble de pixels, une première image d’apprentissage étant reconstruite à partir d’une première disparité et une deuxième image d’apprentissage étant reconstruite à partir d’une deuxième disparité. Les deux disparités les plus probables sont alors prises en compte pour une détermination plus exacte d’une profondeur. Selon une autre variante du procédé, les premières profondeurs sont prédites par : avec : • une profondeur prédite pour un pixel de la première image, • une distance focale de la première caméra, • une distance séparant la première et la deuxième caméras, • une première disparité associée au pixel . Une profondeur est ainsi déterminée à l’aide des disparités et d’une dimension connue associée à une caméra du système de vision. Selon encore une variante, le procédé comprend une phase d’apprentissage du réseau de neurones convolutif comprenant les étapes suivantes : - reconstruction d’un ensemble d’images d’apprentissage à partir de la première image et des disparités associées au premier ensemble de pixels, un pixel d’une image d’apprentissage de l’ensemble d’images d’apprentissage étant déterminé étant défini par : avec : • un pixel d’une image d’apprentissage, • un pixel de la première image, • une disparité associée au pixel de la première image ; - détermination de l’erreur de reconstruction par comparaison de l’ensemble d’images d’apprentissage à la deuxième image ; et - minimisation de l’erreur de reconstruction. L’apprentissage auto-supervisé permet de se passer de données annotées tout en bénéficiant d’un grand nombre de données reçues du système de vision lui-même. L’utilisation de boites englobantes permet un apprentissage plus rapide. Selon une variante supplémentaire du procédé, l’erreur de reconstruction est obtenue par une première fonction de perte suivante : avec : - une valeur du pixel dans la deuxième image ; - une valeur du pixel dans une image d’apprentissage ; - SSIM correspond à une fonction qui compare une structure locale de deux images ; et - correspond à un facteur de pondération dépendant d’un type d’environnement routier dans lequel circule le véhicule. Selon encore une autre variante du procédé, le réseau de neurones convolutif est appris de manière auto-supervisée par minimisation d’une deuxième fonction de perte suivante : avec : - est une profondeur d’un pixel prédite par le système de vision stéréoscopique, - est une matrice de paramètres, - est l’ordre d’un gradient de lissage, - une norme L1 des gradients de profondeur du second ordre est calculée avec =1 et =2, - et sont les dimensions de la première image, - est un hyperparamètre dépendant d’un type d’environnement routier dans lequel circule le véhicule, et - est la valeur du pixel dans la première image. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’une profondeur d’au moins un objet par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 3 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un système de vision stéréoscopique équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’une profondeur d’au moins un objet par système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif configuré pour la détermination d’une profondeur d’au moins un objet par système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination d’une profondeur d’au moins un objet par système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 3. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, un procédé de détermination d’une profondeur d’au moins un objet par système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule est par exemple mis en œuvre par un calculateur du système embarqué du véhicule contrôlant ce système de vision stéréoscopique. Le système de vision stéréoscopique comprend un ensemble de caméras d’au moins deux caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène comprenant l’objet selon un point de vue différent. A cet effet, le procédé de détermination d’une profondeur d’au moins un objet par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, comprend la réception de premières et deuxièmes données respectivement représentatives d’une première et deuxième images acquises par respectivement une première et deuxième caméras d’un ensemble de caméras à un même instant temporel d’acquisition. Des boîtes englobantes sont déterminées pour l’ensemble des objets présents dans les première et deuxième images, formant un premier ensemble de premières boites englobantes dans la première image et un deuxième ensemble de deuxièmes boîtes englobantes dans la deuxième image. Un premier ensemble de pixels de la première image est associé au premier ensemble de premières boîtes englobantes et un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image est associé au deuxième ensemble de deuxièmes boîtes englobantes. Une valeur nulle est ensuite assignée à chaque pixel d’un troisième ensemble de pixels de la première image, le troisième ensemble de pixels étant le complémentaire du premier ensemble de pixels dans la première image. De façon similaire, une valeur nulle est assignée à chaque pixel d’un quatrième ensemble de pixels de la deuxième image, le quatrième ensemble de pixels étant le complémentaire du deuxième ensemble de pixels dans la deuxième image. Des profondeurs associées aux pixels de la première image sont alors prédites en fonction de disparités, une disparité associée à un pixel du premier ensemble de pixels étant prédite par un réseau de neurones convolutif appris de manière auto-supervisée par minimisation d’une erreur de reconstruction d’un ensemble d’images d’apprentissage reconstruites à partir de la première image et des disparités, l’erreur de reconstruction étant déterminée par comparaison de l’ensemble d’images d’apprentissage à la deuxième image et une disparité égale à zéro étant assignée à chaque pixel du troisième ensemble de pixels. La illustre schématiquement un système de vision stéréoscopique équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Un tel environnement 1 correspond, par exemple, à un environnement routier formé d’un réseau de routes accessibles pour le véhicule 10. Dans cet exemple, le véhicule 10 correspond à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi, par exemple, à un véhicule terrestre tel une automobile, un camion, un car, une moto. Enfin, le véhicule 10 correspond à un véhicule autonome ou non, c’est-à-dire un véhicule circulant selon un niveau d’autonomie déterminé ou sous la supervision totale du conducteur. Le véhicule 10 comprend avantageusement plusieurs caméras 11, 12 embarquées, chacune configurée pour acquérir des images d’une scène dans l’environnement du véhicule 10. Cet ensemble de caméras 11, 12 forme le système de vision stéréoscopique. Deux caméras 11 et 12 sont illustrées sur la . La présente invention ne se limite cependant pas à un système de vision stéréoscopique comprenant deux caméras mais s’étend à tout système de vision stéréoscopique comprenant 2 ou plus caméras, par exemple 2, 3, 4 ou 5 caméras. Les deux caméras 11, 12 disposent de paramètres intrinsèques connus. Ces paramètres se composent notamment de : - la distance focale f de la première caméra 11 ; - la distance focale f’ de la deuxième caméra 12 ; - les distorsions qui sont dues aux imperfections du système optique de chaque caméra ; - la direction C1 de l’axe optique de la première caméra 11 ; - la direction C2 de l’axe optique de la deuxième caméra 12 ; et - les résolutions respectives des caméras 11, 12. Les paramètres intrinsèques caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, les coordonnées caméra aux coordonnées pixel, dans chaque caméra. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la caméra. Les distorsions, qui sont dues aux imperfections du système optique telles que des défauts de forme et de positionnement des lentilles des caméras, vont dévier les faisceaux lumineux et donc induire un écart de positionnement pour le point projeté par rapport à un modèle idéal. Il est possible alors de compléter le modèle de caméra en y introduisant les trois distorsions qui génèrent le plus d’effets, à savoir les distorsions radiales, de décentrage et prismatiques, induites par des défauts de courbure, de parallélisme des lentilles et de coaxialité des axes optiques. Dans cet exemple, les caméras sont supposées parfaites, c’est-à-dire que les distorsions ne sont pas prises en compte ou que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image. Ces deux caméras 11, 12 sont disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène selon un point de vue différent, le premier point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10, le deuxième point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur droit du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10. Dans le cas où les deux caméras sont situées en haut du pare-brise du véhicule, celles-ci sont alors placées à une certaine distance. Dans cet exemple, la première caméra 11 est située en haut du pare-brise du véhicule 10, la deuxième caméra 12 est située dans le rétroviseur droit du véhicule 10. Un premier repère est associé à la première caméra 11 : - la direction de l’axe y est définie par la position de la deuxième caméra 12, de manière à placer la deuxième caméra 12 sur l’axe y de la première caméra 11. La distance B séparant les deux caméras 11, 12 est appelée base de référence (en anglais « baseline ») et la direction séparant les deux caméras 11, 12 est celle de l’axe y ; - la direction de l’axe x est définie orthogonale à celle de l’axe y et orthogonale à celle de l’axe optique C1 de la première caméra 11 ; - la direction de l’axe z est définie orthogonale aux directions des axes x et y. Les trois axes x, y et z forment ainsi un repère orthonormé. Les paramètres extrinsèques liés à la position des caméras 11, 12 sont les paramètres suivants : - 3 translations dans les directions x, y et z : Tx, Ty et Tz constituant le vecteur translation T ; et - 3 rotations autour des axes x, y et z : Rx, Ry et Rz, constituant la matrice de rotation R. Déterminer les paramètres extrinsèques constitue le problème de la calibration d'un système de vision stéréoscopique. Une contrainte principale du système de vision stéréoscopique utilisé dans l’automobile est, par exemple, la grande distance entre les deux caméras. En effet, pour pouvoir couvrir une plage de mesure de 200 mètres, le « baseline » doit atteindre 60cm pour les caméras couramment utilisées dans ce domaine. Les deux caméras 11, 12 font l’acquisition d’images d’une scène se situant devant le véhicule 10, la première caméra 11 couvrant seule un premier champ d’acquisition 13, la deuxième caméra 12 couvrant seule un deuxième champ d’acquisition 14 et les deux caméras 11, 12 couvrant toutes deux un troisième champ d’acquisition 15. Les premier et troisième champs d’acquisition 13, 15 permettent ainsi une vision monoscopique de la scène par la première caméra 11, les deuxième et troisième champs d’acquisition 14, 15 permettent une vision monoscopique de la scène par la deuxième caméra 12 et le troisième champ d’acquisition 15 permet une vision stéréoscopique de la scène par le système de vision stéréoscopique composé des deux caméras 11, 12. Selon un exemple de réalisation, les directions C1, C2 des axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra sont orientées non parallèlement de manière à obtenir le troisième champ d’acquisition 15 de l’environnement 1 le plus large possible. Selon un autre exemple de réalisation, les directions C1, C2 des axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra sont orientées parallèlement. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision stéréoscopique pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment. Les images acquises par les caméras 11, 12 à un instant temporel d’acquisition t1 donné se présentent sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans chaque image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de coordonnées colorimétriques RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu ») ou TSL (Ton, Saturation, Luminosité). Les images acquises par les caméras 11, 12 représentent des vues d’une même scène prises à des points de vue différents, les position des caméras étant distinctes. Sur cette scène se trouve au moins un objet, par exemple : - un bâtiment ; - une infrastructure routière ; - un autre usager immobile, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - un autre usager mobile, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Ces images sont envoyées à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10 ou stockées dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. Dans une première opération, le calculateur reçoit des premières données représentatives d’une première image acquise par la première caméra 11 de l’ensemble de caméras à un premier instant temporel d’acquisition t1. Dans une deuxième opération, le calculateur reçoit des deuxièmes données représentatives d’une deuxième image acquise par la deuxième caméra 12 de l’ensemble de caméras au même premier instant temporel d’acquisition t1. Les deux images reçues correspondent à deux vues d’une même scène se déroulant aux alentours du véhicule 10 à même premier instant temporel d’acquisition t1 donné. Afin de faciliter l’analyse des deux images reçues, les première et deuxième images sont rectifiées suivant une méthode connue de l’homme du métier. Une telle méthode est décrite, par exemple, dans « Rectification Projective d’Images Stéréo non Calibrées Infrarouges avec prise en compte globale de la minimisation des distorsions » de Benoit Ducarouge, Thierry Sentenac, Florian Bugarin et Michel Devy du 16 juillet 2009. La méthode de rectification consiste à réorienter les lignes épipolaires pour qu’elles soient parallèles avec l’axe horizontal de l’image. Cette méthode est décrite par une transformation qui projette les épipoles à l’infini et dont les points correspondants sont nécessairement sur une même ordonnée. Un algorithme de rectification consiste, par exemple, en 4 étapes : - Faire pivoter (virtuellement) la première caméra 11 pour que l'épipole aille à l'infini le long de l'axe horizontal du repère qui lui est associé; - Appliquer la même rotation à la deuxième caméra 12 pour se retrouver dans la configuration géométrique initiale; - Faire pivoter la deuxième caméra 12 de la rotation associée à la matrice de rotation ‘R’, correspondant au paramètre extrinsèque du système de vision stéréoscopique de départ; - Ajuster l'échelle dans les deux repères caméras. Il est à noter que la rectification simplifie la mise en correspondance des pixels des images stéréo, c’est-à-dire obtenues par un système de vision stéréoscopique. Le pixel correspondant dans la deuxième image à un pixel de la première image (et réciproquement) est positionné sur la même ligne. A partir de la connaissance de la géométrie épipolaire et donc d’une matrice fondamentale du système de vision stéréoscopique, l’objectif est alors de déterminer une paire de transformations projectives, appelée homographies, qui réorientent les projections épipolaires parallèlement aux lignes des images, donc à l’axe horizontal des caméras rectifiées. Dans une troisième opération, une première boîte englobante est déterminée pour chacun des objets de l’ensemble dans la première image pour former un premier ensemble de premières boites englobantes dans la première image Un premier ensemble de pixels de la première image est alors associé au premier ensemble de premières boîtes englobantes. Une telle boîte englobante, en anglais « Bounding Box », est par exemple définie par les coordonnées d’un pixel correspondant à un coin ou au centre d’un objet et par deux dimensions, une largeur et une hauteur. Elle représente ainsi un rectangle dans lequel se situe l’objet. La définition d’une boîte englobante est par exemple décrite dans le document « YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors », en français « Des bibliothèques d'objets gratuits pouvant être entraînés établit un nouvel état de l'art pour les détecteurs d'objets en temps réel » de Chien-Yao Wang, Alexey Bochkovskiy, et Hong-Yuan Mark Liao du 6 juillet 2022. Dans le cas de la présence de plusieurs objets dans la scène tridimensionnelle, donc dans la première image, autant de boîtes englobantes que d’objets détectés sont déterminées, leur taille étant dépendante de la taille des objets détectés. De façon similaire, dans une quatrième opération, une deuxième boîte englobante est déterminée pour chacun des objets de l’ensemble dans la deuxième image pour former un deuxième ensemble de deuxièmes boîtes englobantes dans la deuxième image. Un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image est alors associé au deuxième ensemble de deuxièmes boîtes englobantes. Dans une cinquième opération, une valeur nulle est assignée à chaque pixel d’un troisième ensemble de pixels de la première image, le troisième ensemble de pixels étant le complémentaire du premier ensemble de pixels dans la première image. De façon similaire, dans une sixième opération, une valeur nulle est assignée à chaque pixel d’un quatrième ensemble de pixels de la deuxième image, le quatrième ensemble de pixels étant le complémentaire du deuxième ensemble de pixels dans la deuxième image. Ainsi, dans les première et deuxième images, les pixels n’étant pas dans une boîte englobante se voient assigner une valeur nulle. Dans une septième opération, des disparités sont prédites pour les pixels du premier ensemble de pixels, c’est-à-dire pour les pixels de la première image inclus dans au moins une boîte englobante. Dans une huitième opération, une disparité égale à zéro est assignée à chaque pixel du troisième ensemble de pixels de la première image. La détermination de la disparité est par exemple effectuée suivant une méthode connue de l’homme du métier, présentée notamment dans le document « Correlate-and-Excite: Real-Time Stereo Matching via Guided Cost Volume Excitation », en français « Corréler et exciter : correspondance stéréo en temps réel via l'excitation guidée du volume des coûts », de Antyanta Bangunharcana, Jae Won Cho, Seokju Lee, In So Kweon, Kyung-Soo Kim et Soohyun Kim du 12 août 2021. Une distribution de probabilité de la disparité est déterminée et un algorithme de tri sélectionne ensuite les deux disparités les plus probables pour chaque pixel de la première image, une première disparité et une deuxième disparité. Ce tri demande de nombreuses ressources machine, mais n’est effectué que sur les pixels du premier ensemble de pixels, c’est-à-dire uniquement sur les pixels présents dans des boîtes englobantes. Ainsi, plusieurs disparités sont prédites pour un même pixel du premier ensemble de pixels. Afin d’apprendre le réseau de neurones convolutif, dans une neuvième opération, une première image d’apprentissage est reconstruite à partir de la première disparité prédite pour le premier ensemble de pixels Un pixel de la première image d’apprentissage est défini par : avec : • un pixel de la première image d’apprentissage, • un pixel de la première image, • une disparité associée au pixel de la première image, la première disparité pour un pixel du premier ensemble de pixels, une disparité nulle pour un pixel du troisième ensemble de pixels. Toujours pour apprendre le réseau de neurones convolutif, dans une dixième opération, une deuxième image d’apprentissage est reconstruite à partir de la deuxième disparité déterminée pour le premier ensemble de pixels et avec une disparité nulle appliquée au troisième ensemble de pixels. Un pixel de la deuxième image d’apprentissage est défini par : avec : • un pixel de la deuxième image d’apprentissage, • un pixel de la première image, • une disparité associée au pixel de la première image, la deuxième disparité pour un pixel du premier ensemble de pixels, une disparité nulle pour un pixel du troisième ensemble de pixels. Ainsi, l’ensemble d’images d’apprentissage comprend deux images d’apprentissage reconstruites à partir de deux disparités prédites pour un même pixel du premier ensemble de pixels, la première image d’apprentissage étant reconstruite à partir de la première disparité et la deuxième image d’apprentissage étant reconstruite à partir de la deuxième disparité. Dans une onzième opération, une erreur de reconstruction est déterminée pour l’ensemble des images d’apprentissage. Selon un exemple de réalisation, l’erreur de reconstruction est obtenue pour chaque image d’apprentissage par la première fonction de perte suivante : avec : - une valeur du pixel dans la deuxième image ; - une valeur du pixel dans une image d’apprentissage ; - SSIM correspond à une fonction qui compare une structure locale de deux images ; et - correspond à un facteur de pondération dépendant d’un type d’environnement routier dans lequel circule le véhicule (10). SSIM est une fonction qui compare une structure locale de deux images en mesurant la similarité de structure entre les deux images plutôt qu'une différence pixel à pixel. Ainsi, une première erreur de reconstruction E1 est obtenue pour la première image d’apprentissage et une deuxième erreur de reconstruction E2 est obtenue pour la deuxième image d’apprentissage. Une erreur de reconstruction globale E est alors obtenue par addition pondérée des première et deuxième erreurs de reconstruction. Ainsi, l’erreur de reconstruction globale est définie par : E = α x E1 + (1- α) x E2 avec 0,5 Par exemple, pour α = 0,7, la première erreur de reconstruction obtenue pour la première image d’apprentissage déterminée à l’aide des premières disparités correspondant aux disparités les plus probables pèse davantage dans le calcul de l’erreur de reconstruction globale que la deuxième erreur de reconstruction. Dans une douzième opération, une erreur de reconstruction est minimisée pour l’ensemble des images d’apprentissage : l’erreur de reconstruction globale. Des paramètres du réseau de neurones convolutif sont ajustés afin de minimiser l’erreur de reconstruction globale pendant l’entrainement. Le réseau de neurones convolutif est alors appris de manière auto-supervisée, sans avoir recours à l’utilisation de données annotées. Ainsi, une disparité associée à un pixel du premier ensemble de pixels est prédite par un réseau de neurones convolutif appris de manière auto-supervisée par minimisation de l’erreur de reconstruction de l’ensemble d’images d’apprentissage reconstruites à partir de la première image et des disparités, l’erreur de reconstruction étant déterminée par comparaison de l’ensemble d’images d’apprentissage à la deuxième image. Dans une treizième opération, des profondeurs associées audit premier ensemble de pixels sont prédites en fonction de disparités déterminées à partir du premier ensemble de pixels et du deuxième ensemble de pixels. Les disparités utilisées pour définir la profondeur sont les premières et deuxièmes disparités. Une disparité globale pour un pixel p t du premier ensemble de pixels est par exemple définie comme une somme pondérée des première et deuxième disparités déterminées pour ce même pixel du premier ensemble de pixels, par exemple à l’aide du même coefficient pondérateur α que celui utilisé pour l’erreur de reconstruction globale : Disparité globale (p t ) = α x première disparité (p t ) + (1- α) x deuxième disparité (p t ) avec 0,5 Ainsi les profondeurs sont prédites par : avec : • une profondeur prédite pour un pixel de la première image, • une distance focale de ladite première caméra (11), • une disparité globale associée au pixel . Dans une quatorzième opération optionnelle, le réseau de neurones convolutif est appris de manière auto-supervisée par minimisation d’une deuxième fonction de perte suivante : avec : - est une profondeur d’un pixel prédite par le système de vision stéréoscopique, - est une matrice de paramètres, - est l’ordre d’un gradient de lissage, - une norme L1 des gradients de profondeur du second ordre est calculée avec =1 et =2, - et sont les dimensions de la première image, - est un hyperparamètre dépendant d’un type d’environnement routier dans lequel circule le véhicule (10), et - est la valeur du pixel dans la première image. Cette deuxième fonction de perte permet de traiter la discontinuité de la profondeur à la bordure des objets (en anglais « Edge Aware Smoothness »). Ainsi, la détermination de la profondeur d’un objet est fiabilisée à l’aide d’un procédé permettant une auto-supervision rapide du réseau de neurones convolutifs permettant de déterminer des disparités pour des pixels associés à ce même objet. Si un ADAS utilise les profondeurs comme données d’entrée pour déterminer la distance entre une partie du véhicule 10, par exemple le pare-chocs avant, et un autre usager présent sur la route, l’ADAS est alors en mesure de déterminer précisément cette distance. Par exemple, si l’ADAS a pour fonction d’agir sur un système de freinage du véhicule 10 en cas de risque de collision avec un autre usager de la route et que la distance séparant le véhicule 10 de ce même usager de la route diminue fortement, alors l’ADAS est en mesure de détecter ce rapprochement soudain et d’agir sur le système de freinage du véhicule 10 pour éviter un éventuel accident. La illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 2 de de détermination d’une profondeur d’au moins un objet par système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10 ou par le dispositif 3 de la . Dans une étape 21, des premières données représentatives d’une première image acquise par une première caméra 11 de l’ensemble de caméras à un instant temporel d’acquisition sont reçues. Dans une étape 22, des deuxièmes données représentatives d’une deuxième image acquise par une deuxième caméra 12 de l’ensemble de caméras à un même instant temporel d’acquisition sont reçues. Dans une étape 23, une première boîte englobante est déterminée pour chacun des objets dans la première image et un premier ensemble de premières boites englobantes est formé dans la première image à partir de chaque première boîte englobante. Un premier ensemble de pixels de la première image est associé au premier ensemble de premières boîtes englobantes. Dans une étape 24, une deuxième boîte englobante est déterminée pour chacun des objets dans la deuxième image et un deuxième ensemble de deuxièmes boîtes englobantes est formé dans la deuxième image à partir de chaque deuxième boîte englobante. Un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image est associé au deuxième ensemble de deuxièmes boîtes englobantes. Dans une étape 25, une valeur nulle est assignée à chaque pixel d’un troisième ensemble de pixels de la première image, le troisième ensemble de pixels étant le complémentaire du premier ensemble de pixels dans la première image. Dans une étape 26, une valeur nulle est assignée à chaque pixel d’un quatrième ensemble de pixels de la deuxième image, le quatrième ensemble de pixels étant le complémentaire du deuxième ensemble de pixels dans la deuxième image. Dans une étape 27, une disparité associée à un pixel du premier ensemble de pixels est prédite par un réseau de neurones convolutif appris de manière auto-supervisée par minimisation d’une erreur de reconstruction d’un ensemble d’images d’apprentissage reconstruites à partir de la première image et des disparités, l’erreur de reconstruction étant déterminée par comparaison de l’ensemble d’images d’apprentissage à la deuxième image. Une disparité égale à zéro est assignée à chaque pixel du troisième ensemble de pixels. Des profondeurs associées aux pixels de la première image sont alors prédites en fonction des disparités associées aux pixels de la première image. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrites en relation avec la s’appliquent aux étapes du procédé de la . La illustre schématiquement un dispositif 3 configuré pour la détermination d’une profondeur d’au moins un objet par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 3 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 3 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard de la ou des étapes décrites en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 3 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 3, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 3 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 3 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 30 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 3. Le processeur 30 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 3 comprend en outre au moins une mémoire 31 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 31. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 3 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires (par exemple d’autres calculateurs) et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 32 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend une interface de communication 33 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 340, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 350 et/ou d’autres périphériques 360 (système de projection) via respectivement les interfaces de sortie 34, 35, 36. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 3. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de détermination d’une profondeur d’au moins un objet par système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 3 de la . Procédé de détermination d’une profondeur d’un ensemble d’objets par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule (10), ledit ensemble d’objets comprenant au moins un objet, le système de vision stéréoscopique comprenant un ensemble de caméras d’au moins deux caméras (11, 12) disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle comprenant ledit ensemble d’objets selon un point de vue différent, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception (21, 22) de premières et deuxièmes données respectivement représentatives d’une première et deuxième images acquises par respectivement une première (11) et deuxième (12) caméras dudit ensemble de caméras à un même instant temporel d’acquisition ; - détermination (23, 24) pour chacun des objets dudit ensemble d’une première boîte englobante dans ladite première image et d’une deuxième boîte englobante dans ladite deuxième image pour former un premier ensemble de premières boites englobantes dans la première image et un deuxième ensemble de deuxièmes boîtes englobantes dans la deuxième image, un premier ensemble de pixels de la première image étant associé audit premier ensemble de premières boîtes englobantes et un deuxième ensemble de pixels de la deuxième image étant associé audit deuxième ensemble de deuxièmes boîtes englobantes ; - assignation (25, 26) d’une valeur nulle à chaque pixel d’un troisième ensemble de pixels de la première image, ledit troisième ensemble de pixels étant le complémentaire dudit premier ensemble de pixels dans la première image, et d’une valeur nulle à chaque pixel d’un quatrième ensemble de pixels de la deuxième image, ledit quatrième ensemble de pixels étant le complémentaire dudit deuxième ensemble de pixels dans la deuxième image ; et - prédiction (27) de profondeurs associées aux pixels de la première image en fonction de disparités, une disparité associée à un pixel dudit premier ensemble de pixels étant prédite par un réseau de neurones convolutif appris de manière auto-supervisée par minimisation d’une erreur de reconstruction d’un ensemble d’images d’apprentissage reconstruites à partir de ladite première image et desdites disparités, ladite erreur de reconstruction étant déterminée par comparaison dudit ensemble d’images d’apprentissage à ladite deuxième image, et une disparité égale à zéro étant assignée à chaque pixel dudit troisième ensemble de pixels. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ledit ensemble d’images d’apprentissage comprend deux images d’apprentissage reconstruites à partir de deux disparités prédites pour un même pixel dudit premier ensemble de pixels, une première image d’apprentissage étant reconstruite à partir d’une première disparité et une deuxième image d’apprentissage étant reconstruite à partir d’une deuxième disparité. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel lesdites profondeurs sont prédites par : avec : • une profondeur prédite pour un pixel de la première image, • une distance focale de ladite première caméra (11), • une distance séparant la première (11) et la deuxième (12) caméras, • une disparité associée au pixel . Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, lequel comprend une phase d’apprentissage dudit réseau de neurones convolutif comprenant les étapes suivantes : - reconstruction dudit ensemble d’images d’apprentissage à partir de ladite première image et des disparités associées audit premier ensemble de pixels, un pixel d’une image d’apprentissage dudit ensemble d’images d’apprentissage étant déterminé par : avec : • un pixel d’une image d’apprentissage, • un pixel de la première image, • une disparité associée au pixel de la première image ; - détermination de ladite erreur de reconstruction par comparaison dudit ensemble d’images d’apprentissage à ladite deuxième image ; et - minimisation de ladite erreur de reconstruction. Procédé selon la revendication 4, pour lequel ladite erreur de reconstruction est obtenue par une première fonction de perte suivante : avec : - une valeur du pixel dans la deuxième image ; - une valeur du pixel dans une image d’apprentissage ; - SSIM correspond à une fonction qui compare une structure locale de deux images ; et - correspond à un facteur de pondération dépendant d’un type d’environnement routier dans lequel circule le véhicule (10). Procédé selon l’une des revendications 4 à 5, pour lequel ledit réseau de neurones convolutif est appris de manière auto-supervisée par minimisation d’une deuxième fonction de perte suivante : avec : - est une profondeur d’un pixel prédite par le système de vision stéréoscopique, - est une matrice de paramètres, - est l’ordre d’un gradient de lissage, - une norme L1 des gradients de profondeur du second ordre est calculée avec =1 et =2, - et sont les dimensions de la première image, - est un hyperparamètre dépendant d’un type d’environnement routier dans lequel circule le véhicule (10), et - est la valeur du pixel dans la première image. Produit programme d’ordinateur comportant des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6, lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Dispositif (3) de détermination d’une profondeur d’au moins un objet par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule (10), ledit dispositif (3) comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule (10) comprenant le dispositif (3) selon la revendication 9.