FR 3148662 A1 20241115 FR 2304623 A 20230510 L’invention concerne un procédé et un dispositif de détermination de profondeur par un système de vision monoscopique embarqué dans un véhicule (10) en mouvement, le système de vision monoscopique comprenant un ensemble de caméras d’au moins deux caméras (11, 12) disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent. Des données représentatives d’images acquises par les caméras (11, 12) sont reçues, des données représentatives d’un déplacement de la première caméra (11) sont déterminées, les images acquises sont rectifiées, des premières profondeurs sont prédites à partir d’une méthode apprise pour le système monoscopique et des deuxièmes profondeurs sont prédites selon une méthode apprise pour un système pseudo-stéréoscopique utilisant des disparités associées à des pixels déterminées à partir de deux images acquises à deux instant temporels d’acquisition distincts. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de détermination d’une profondeur par un système de vision pseudo-stéréoscopique. La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’une profondeur par système de vision monoscopique 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 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 systèmes de vision. 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 par un système de vision monoscopique embarqué dans un véhicule en mouvement, le système de vision monoscopique comprenant une première caméra apte à coopérer avec au moins une deuxième caméra d’un ensemble de caméras d’au moins deux caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle 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 la première caméra de l’ensemble de caméras respectivement à un premier instant temporel d’acquisition et à un deuxième instant temporel d’acquisition ; - détermination de troisièmes données représentatives d’un déplacement de la première caméra entre le premier instant temporel d’acquisition et le deuxième instant temporel d’acquisition en fonction des première et deuxième données ; - prédiction de premières profondeurs associées à un premier ensemble de pixels de la première image par le système de vision monoscopique à partir d’un premier modèle de prédiction appris et supervisé par un système stéréoscopique composé de la première caméra et de la au moins une deuxième caméra, les premières profondeurs étant prédites en fonction des premières données ; - rectification des première et deuxième images en fonction des troisièmes données pour obtenir une première image rectifiée et une deuxième image rectifiée ; - détermination de valeurs de disparité associées à un deuxième ensemble de pixels de la première image rectifiée correspondant à un ensemble de pixels de la deuxième image rectifiée ; et - prédiction de deuxièmes profondeurs associées au deuxième ensemble de pixels par un système de vision pseudo-stéréoscopique composé de la première caméra en mouvement à partir d’un deuxième modèle de prédiction appris et supervisé par le système de vision monoscopique, les deuxièmes profondeurs étant prédites en fonction des valeurs de disparité et en fonction d’une distance séparant des positions de la première caméra au premier instant temporel d’acquisition et au deuxième instant temporel d’acquisition, la distance étant déterminée à partir des troisièmes données. Le procédé permet ainsi de calculer la profondeur d’un objet dans la première image vu par le système de vision monoscopique avec la précision métrique du système de vision stéréoscopique. Selon une variante de procédé, une supervision du deuxième modèle de prédiction est obtenu par minimisation d’une fonction de perte définie par la fonction suivante : avec : - la deuxième profondeur prédite pour un pixel de la première image, et - la première profondeur prédite pour un pixel de la première image. La supervision du système de vision pseudo-stéréoscopique par le système de vision monoscopique permet ainsi d’obtenir des premières et deuxièmes profondeurs cohérentes. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre les étapes de : - prédiction de troisièmes profondeurs associées à un ensemble de pixels de la deuxième image par le système de vision monoscopique à partir du premier modèle de prédiction, les troisièmes profondeurs étant prédites en fonction des deuxièmes données ; - détermination d’un masque d’objets dynamiques associé à la première image et représentatif d’un troisième ensemble de pixels de la première image associés à un objet en mouvement dans la scène tridimensionnelle, l’apprentissage du deuxième modèle de prédiction étant en outre fonction du masque d’objets dynamiques. L’utilisation du masque d’objets dynamiques pour l’apprentissage du deuxième modèle de prédiction permet ainsi d’exclure des pixels associés à des objets en mouvement durant la phase d’apprentissage. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre une étape de détermination d’un premier masque de visibilité associé à la première image et représentatif d’un quatrième ensemble de pixels de la première image ayant au moins un pixel correspondant dans la deuxième image à partir des premières et deuxièmes données, l’apprentissage du deuxième modèle de prédiction étant en outre fonction du premier masque de visibilité. L’utilisation du premier masque de visibilité pour l’apprentissage du deuxième modèle de prédiction permet ainsi d’exclure des pixels n’ayant pas de pixel correspondant dans la deuxième image durant la phase d’apprentissage. Selon une variante supplémentaire, le procédé comprend en outre les étapes de : - réception de quatrièmes données représentatives d’une troisième image acquise par la au moins une deuxième caméra au premier instant temporel d’acquisition ; - prédiction de quatrièmes profondeurs associées à un cinquième ensemble de pixels de la première image par le système de vision stéréoscopique à partir des premières et troisièmes données, l’apprentissage du premier modèle de prédiction étant en outre fonction des quatrièmes profondeurs. La supervision du système de vision monoscopique par le système de vision stéréoscopique permet ainsi d’ajuster les profondeurs calculées par le système de vision monoscopique et d’obtenir la précision métrique du système de vision stéréoscopique pour le système de vision monoscopique. Selon une autre variante du procédé, une supervision du premier modèle de prédiction est obtenu par minimisation d’une fonction de perte définie par la fonction suivante : avec : - la première profondeur prédite pour un pixel de la première image, et - la quatrième profondeur prédite pour un pixel de la première image. Selon une variante, le procédé comprend en outre une étape de détermination d’un deuxième masque de visibilité associé à la première image et représentatif d’un sixième ensemble de pixels de la première image ayant au moins un pixel correspondant dans la troisième image à partir des premières et quatrièmes données, l’apprentissage du premier modèle de prédiction étant en outre fonction du deuxième masque de visibilité. L’utilisation du deuxième masque de visibilité pour l’apprentissage du premier modèle de prédiction permet ainsi d’exclure des valeurs aberrantes de profondeurs prédites par le système de vision stéréoscopique. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’une profondeur par un système de vision monoscopique 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 4 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un système de vision comprenant un ensemble de caméras d’au moins deux caméras équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif configuré pour la détermination d’une profondeur par système de vision monoscopique embarqué dans le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes opérations d’un processus de détermination d’une profondeur par système de vision monoscopique embarqué dans le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de de détermination d’une profondeur par système de vision monoscopique 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 par système de vision monoscopique embarqué dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. 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 par système de vision monoscopique embarqué dans un véhicule est par exemple mis en œuvre par un calculateur du système embarqué du véhicule contrôlant ce système de vision. Le système de vision monoscopique comprend une première caméra apte à coopérer avec au moins une deuxième caméra d’un ensemble de caméras d’au moins deux caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent. A cet effet, le procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision monoscopique embarqué dans un véhicule comprend réception de premières et deuxièmes données respectivement représentatives d’une première et deuxième images acquises par la première caméra de l’ensemble de caméras respectivement à un premier instant temporel d’acquisition et à un deuxième instant temporel d’acquisition, la détermination de troisièmes données représentatives d’un déplacement de la première caméra entre le premier instant temporel d’acquisition et le deuxième instant temporel d’acquisition en fonction des première et deuxième données et la prédiction de premières profondeurs associées à un premier ensemble de pixels de la première image par le système de vision monoscopique à partir d’un premier modèle de prédiction appris et supervisé par un système stéréoscopique composé de la première caméra et de la au moins une deuxième caméra. Le procédé comprend aussi la rectification des première et deuxième images en fonction des troisièmes données pour obtenir une première image rectifiée et une deuxième image rectifiée, la détermination de valeurs de disparité associées à un deuxième ensemble de pixels de la première image rectifiée correspondant à un ensemble de pixels de la deuxième image rectifiée et la prédiction de deuxièmes profondeurs associées au deuxième ensemble de pixels par un système de vision pseudo-stéréoscopique composé de la première caméra en mouvement à partir d’un deuxième modèle de prédiction appris et supervisé par le système de vision monoscopique, les deuxièmes profondeurs étant prédites en fonction des valeurs de disparité et en fonction d’une distance séparant des positions de la première caméra au premier instant temporel d’acquisition et au deuxième instant temporel d’acquisition, la distance étant déterminée à partir des troisièmes données. La illustre schématiquement un système de vision comprenant un ensemble de caméras d’au moins deux caméras 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 un 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 comprenant deux caméras mais s’étend à tout système de vision comprenant 2 ou plus caméras, par exemple 2, 3, 4 ou 5 caméras. Chaque caméra 11, 12 forme également un système de vision monoscopique. Les deux caméras 11, 12 disposent de paramètres intrinsèques connus. Ces paramètres se composent notamment de : - la distance focale f1 de la première caméra 11 ; - la distance focale f2 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 couvrant seule un premier champ d’acquisition 13, la deuxième caméra 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. Un obstacle 18 est placé dans le champ d’acquisition des caméras, par exemple dans le troisième champ d’acquisition 15. La présence de l’obstacle 18 définit un champ d’occlusion pour le système de vision stéréoscopique composé ici des trois champs 16, 17 et 19. Parmi ces trois champs, le champ 16 est visible depuis la deuxième caméra 12. La partie de la scène présente dans ce champ 16 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique composé de la deuxième caméra 12. Le champ 17 est quant à lui visible depuis la première caméra 11. La partie de la scène présente dans ce champ 17 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique composé de la deuxième caméra 11. Enfin, le champ 19 n’est visible depuis aucune des caméras. La partie de la scène présente dans ce champ 19 n’est donc pas observable. 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 une variante, le système de vision est en outre configuré pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 à l’aide 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 trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers mobiles, 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. La illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour la détermination d’une profondeur par un système de vision monoscopique embarqué dans un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 4 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations et/ou étapes décrites en regard des figures 1, 3 et 4. Des exemples d’un tel dispositif 4 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 4, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 4 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 4 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 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 4. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 4 comprend en outre au moins une mémoire 41 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 41. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 4 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 4 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 42 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 4 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. L’interface de communication 43 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 4 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 440, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 450 et/ou d’autres périphériques 460 (système de projection) via respectivement les interfaces de sortie 44, 45, 46. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 4. La illustre un organigramme des différentes opérations d’un processus 2 de détermination d’une profondeur par système de vision monoscopique embarqué dans le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le processus est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs embarqués dans le véhicule 10, par exemple par un calculateur contrôlant le système de vision monoscopique. Dans une première opération 21, le calculateur reçoit des premières données représentatives d’une première image acquise par une première caméra 11 de l’ensemble de caméras à un premier instant temporel d’acquisition t1. Dans une deuxième opération 22, le calculateur reçoit des deuxièmes données représentatives d’une deuxième image acquise par la première caméra 11 de l’ensemble de caméras à un deuxième instant temporel d’acquisition t2, l’instant temporel d’acquisition t2 étant antérieur à l’instant temporel d’acquisition t1. Les deux images acquises correspondent à deux vues d’une même scène se déroulant aux alentours du véhicule 10 à deux instants temporels d’acquisition t1 et t2 distincts. Les points de vue de la première caméra 11 aux deux instants temporels d’acquisition t1 et t2 ne sont pas les mêmes, en effet, la première caméra 11 s’est déplacée entre ces deux instants. Des paramètres extrinsèques liés au déplacement de la première caméras 11 entre ces deux instants sont les paramètres suivants : - 3 translations dans les directions x, y et z : T’x, T’y et T’z constituant le vecteur translation T’ ; et - 3 rotations autour des axes x, y et z : R’x, R’y et R’z, constituant la matrice de rotation R’. Dans une troisième opération 23, des troisièmes données représentatives du déplacement de la première caméra 11 entre le premier instant temporel d’acquisition t1 et le deuxième instant temporel d’acquisition t2 sont déterminées en fonction des première et deuxième données. Ces données sont, par exemple, déterminés par un calculateur associé au système de vision monoscopique. La détermination de ces données est connue de l’homme du métier et présentée, par exemple, dans le document Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video de Tinghui Zhou, Matthew Brown, Noah Snavely et David G. Lowe paru le 1 er août 2017. Dans une quatrième étape 24, des premières profondeurs associées à un premier ensemble de pixels de la première image sont prédites par le système de vision monoscopique composé de la première caméra 11 à partir d’un premier modèle de prédiction appris par un système stéréoscopique composé de la première caméra 11 et de la deuxième caméra 12. Dans une opération 28, des troisièmes profondeurs associées à un ensemble de pixels de la deuxième image sont prédites par le système de vision monoscopique à partir du premier modèle de prédiction, les troisièmes profondeurs étant prédites en fonction des deuxièmes données. Une méthode de prédiction de profondeur par un système de vision monoscopique est décrite dans le document : HR-Depth : High Resolution Self-Supervised Monocular Depth Estimation de Xiaoyang Lyu, Liang Liu, Mengmeng Wang, Xin Kong,Lina Liu, Yong Liu, Xinxin Chen, et Yi Yuan paru le 14 décembre 2020. Une telle méthode de prédiction de profondeur est mise en œuvre par un réseau de neurones convolutif. Afin d’améliorer la qualité des données de sortie, c’est-à-dire afin d’améliorer la prédiction des profondeurs par le réseau de neurones convolutif, il convient d’ajuster ses paramètres d’entrée. L’ajustement de ces paramètres d’entrée se fait, par exemple, par un apprentissage effectué via la reconstruction d’une image. Une quatrième et une cinquième images sont reconstruites à partir des première et deuxième images, des troisièmes données relatives au déplacement de la première caméra 11 entre les instants temporels d’acquisition t1 et t2 et à partir des premières et troisièmes profondeurs prédites. Les quatrième et respectivement cinquième images sont reconstruites à l’aide de la formule suivante : avec : - une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur ; - une matrice intrinsèque de la caméra 11 associée à la projection d’un point de l’espace aux coordonnées en 3 dimensions dans l’image aux coordonnées en 2 dimensions ; - une matrice de déplacement entre les positions de la caméra 11 au deuxième instant temporel d’acquisition t2 et au premier instant temporel d’acquisition t1 pour la reconstruction de la quatrième image, respectivement une matrice de déplacement entre les positions de la caméra 11 au premier instant temporel d’acquisition t1 et au deuxième instant temporel d’acquisition t2 pour la reconstruction de la cinquième image ; - une fonction de rétroprojection dans la scène d’un pixel en fonction de sa profondeur ; - est une première profondeur du pixel de la première image prédite par le système de vision monoscopique pour la reconstruction de la quatrième image, respectivement une troisième profondeur du pixel de la deuxième image prédite par le système de vision monoscopique pour la reconstruction de la cinquième image. Une première erreur de reconstruction est déterminée pour chaque pixel de la deuxième image en comparant la deuxième image à la quatrième image. De la même manière, une deuxième erreur de reconstruction est déterminée pour chaque pixel de la première image en comparant la première image à la cinquième image. Les première et respectivement deuxième erreurs sont déterminées par la fonction de perte suivante : Avec : - est une valeur du pixel dans la deuxième image, respectivement la première image ; - est une valeur du pixel dans l’image reconstruite : la quatrième image, respectivement la cinquième image ; - SSIM (de l’anglais « structural similarity index measure », en français « mesure de l'indice de similarité structurelle ») est une fonction qui prend en compte une structure locale ; et - est un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Une troisième erreur de reconstruction est déterminée à partir des première et deuxième erreurs de reconstruction. Cette troisième erreur de reconstruction est définie par la fonction de perte suivante : avec : - la première erreur de reconstruction pour un pixel pour un système de vision monoscopique ; - la deuxième erreur de reconstruction pour un pixel pour un système de vision monoscopique. Les paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif sont alors ajustés en minimisant la troisième erreur de reconstruction. Le réseau de neurones convolutif est alors dit auto-supervisé car il est en mesure d’ajuster de façon autonome ses paramètres d’entrée afin d’améliorer les données de sortie, ici les premiers et deuxièmes paramètres géométriques. Pour améliorer l’apprentissage automatique précédemment présenté, un deuxième masque de visibilité associé à la première image est, par exemple, déterminé dans une opération 33. Ce deuxième masque de visibilité est représentatif d’un sixième ensemble de pixels de la première image ayant au moins un pixel correspondant dans la troisième image, celui-ci est déterminé par toute méthode connue de l’homme du métier à partir des première et troisième images. Par exemple, un deuxième masque de visibilité associé au sixième ensemble de pixels de la première image est déterminé. Ce deuxième masque de visibilité est obtenu par comparaison respective des première et deuxième erreurs de reconstruction précédemment définies à des valeurs seuil prédéfinies et est obtenu par exemple par la fonction suivante : [Math 4] avec : - une fonction rendant 0 ou 1 ; - l’union des pixels ; - la première erreur de reconstruction pour un pixel de la deuxième image pour un système de vision monoscopique ; - la deuxième erreur de reconstruction pour un pixel de la première image pour un système de vision monoscopique ; - un opérateur ET ; et - , et des paramètres déterminés. L’erreur du pixel non visible dans l’image cible, mais visible dans l’image source, doit dépasser un certain niveau défini par la valeur , lorsque l’erreur de la reconstruction de l’autre sens doit être inférieure à un certain niveau défini par la valeur . La différence notable entre et est liée à la maturité de l’entrainement du modèle d’apprentissage. Le symbole ⋃ signifie l’union des pixels, sous condition que le nombre de pixels de cet union soit plus grand que le critère . Par expérience la valeur de est, par exemple, supérieure à 4 pixels. Le symbole l indique le masque de visibilité résulte d’un opérateur logique, soit 1 ou 0. Afin d’améliorer la précision de la prédiction de premières profondeurs pour le système de vision monoscopique, la méthode de prédiction utilisée est supervisée à l’aide de données issues du système de vision stéréoscopique composé de la première caméra 11 et de la deuxième caméra 12. La prédiction de la profondeur par le système de vision monoscopique n’est pas d’une précision métrique. Il est donc utile, afin d’améliorer la pertinence des premières profondeurs prédites, de mettre en place un apprentissage automatique supervisé (en anglais « knowledge distillation ») du réseau de neurones convolutif permettant de définir la première profondeur via le système de vision monoscopique. Suivant un mode de réalisation, dans une opération 31, le calculateur reçoit des quatrièmes données représentatives d’une troisième image acquise par la deuxième caméra 12 au premier instant temporel d’acquisition t1. Les première et troisième images acquises correspondent à deux vues d’une même scène se déroulant aux alentours du véhicule 10 à un même instant temporel d’acquisition t1 depuis des points de vue situés à deux positions distinctes. Ces deux images sont deux images acquises par le système de vision stéréoscopique constitué des deux caméras 11, 12. Dans une opération 32, des quatrièmes profondeurs associées à un cinquième ensemble de pixels de la première image sont prédites par le système de vision stéréoscopique à partir des premières et troisièmes images suivant toute méthode connue de l’homme du métier. L’apprentissage du premier modèle de prédiction est, par exemple, fonction des quatrièmes profondeurs. Ce calcul est d’une précision métrique, c’est-à-dire que la profondeur mesurée ici est absolue et non relative. Dans le cas où les paramètres extrinsèques du système restent inchangés, ce calcul de profondeur est très précis. Suivant un exemple de réalisation, le réseau de neurones convolutif permettant de calculer la première profondeur est entraîné sous supervision du système de vision stéréoscopique de manière à minimiser l’erreur de calcul définie par la fonction de perte suivante : avec : - la première profondeur prédite pour un pixel de la première image, et - la quatrième profondeur prédite pour un pixel de la première image. Ainsi, les calculs de premières profondeurs sont affinés, les quatrièmes profondeurs permettant d’obtenir des premières profondeurs prédites par le système de vision monoscopique cohérentes avec des quatrièmes profondeurs prédites par le système de vision stéréoscopique. A l’aide des troisièmes données représentatives du déplacement de la première caméra 11 entre le premier instant temporel d’acquisition t1 et le deuxième instant temporel d’acquisition t2 déterminées lors de l’opération 23, la première caméra 11 en mouvement constitue un système de vision pseudo-stéréoscopique dont les paramètres extrinsèques sont définis à l’aide des troisièmes données. Un système stéréoscopique dispose de données extrinsèques relatives au positionnement de deux caméras : leur orientation relative et la distance séparant les deux caméras, aussi appelée « Baseline » (en français « base de référence »). Pour le système pseudo-stéréoscopique, ces données sont obtenues à partir des troisièmes données, la « base de référence » étant la distance parcourue par la première caméra 11 entre les deux instants temporels d’acquisition t1 et t2. La « base de référence » est déterminée à partir des troisièmes données comme étant la norme du vecteur de translation T’ précédemment défini. Afin de faciliter l’analyse des première et deuxième images acquises, les première et deuxième images sont rectifiées dans une opération 25, 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 dans sa position au premier instant temporel d’acquisition t1 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 première caméra 11 dans sa position à l’instant temporel d’acquisition t2 pour se retrouver dans la configuration géométrique initiale; - Faire pivoter la première caméra 11 dans sa position à l’instant temporel d’acquisition t2 de la rotation associée à la matrice de rotation ‘R’’, correspondant au paramètre extrinsèque du système de vision pseudo-stéréoscopique ; - Ajuster l'échelle dans les deux repères caméras. La rectification simplifie la mise en correspondance des pixels des images. 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 pseudo-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. L’opération 26 suivante consiste à la détermination de valeurs de disparité associées à un deuxième ensemble de pixels de la première image rectifiée correspondant à un ensemble de pixels de la deuxième image rectifiée. La détermination d’un ensemble de pixels dans la deuxième image correspondant à un deuxième ensemble de pixels de la première image, cette opération est appelée « appariement stéréo » (en anglais « feature matching »). L'appariement stéréo ou l'estimation de la disparité est le processus de recherche des pixels dans les vues stéréoscopiques, ici pseudo-stéréoscopiques, qui correspondent au même point 3D dans la scène tridimensionnelle. La géométrie épipolaire rectifiée simplifie ce processus de recherche de correspondances sur une même ligne épipolaire. Il n'est pas nécessaire de calculer les coordonnées du point 3D pour trouver le pixel correspondant sur la même ligne de l'autre image. La disparité est la distance d entre un pixel et sa correspondance dans l'autre image. Cette disparité est horizontale lorsque les images sont rectifiées, l’horizontalité étant définie suivant une direction x de la première image. Les données de sortie de cette opération 26 sont des premières disparités représentatives d’un déplacement entre chaque pixel du deuxième ensemble de pixels de la première image et un pixel correspondant dans la deuxième image. De la même manière, suivant un exemple de réalisation, des deuxièmes disparités sont associées à des pixels de la deuxième image, représentatives d’un déplacement entre chaque pixel de la deuxième image et un pixel correspondant dans le deuxième ensemble de pixels de la première image. Dans une opération 27, une deuxième profondeur associée à des pixels du deuxième ensemble de pixels de la première image est calculée en fonction de premières disparités associées à ces pixels. La deuxième profondeur (« depth » en anglais) associée à un pixel est calculée, par exemple, suivant une formule connue de l’homme du métier : Avec : - est la profondeur du pixel de la première image ; - est la distance focale f1 de la première caméra 11 en unité pixel ; - la distance entre les deux positions de la première caméra 11 aux deux instants temporels d’acquisition t1 et t2 ; - est la première disparité du pixel en unité pixel, définie comme le déplacement horizontal d’un pixel de la première image à la deuxième image. Le modèle de prédiction de profondeur pour le système de vision pseudo-stéréoscopique est alors entraîné. Un apprentissage automatique consiste à reconstruire une sixième et septième images à partir des première et deuxième images, et à partir des premières et deuxièmes disparités. Les sixième et respectivement septième images sont reconstruites à l’aide de la formule suivante : avec : - l’abscisse d’un pixel de la sixième image, respectivement septième image ; - l’abscisse d’un pixel de la première image, respectivement deuxième image ; et - une disparité déterminée pour un pixel de la première image, respectivement deuxième image. Une quatrième erreur de reconstruction est déterminée pour chaque pixel de la deuxième image en comparant la deuxième image à la sixième image. De la même manière, une cinquième erreur de reconstruction est déterminée pour chaque pixel de la première image en comparant la première image à la septième image. Les quatrième et respectivement cinquième erreurs de reconstruction sont déterminées par la fonction de perte suivante : [Math 8] Avec : - est une valeur du pixel dans la deuxième image, respectivement la première image ; - est une valeur du pixel dans l’image reconstruite : la sixième image, respectivement la septième image ; - SSIM (de l’anglais « structural similarity index measure », en français « mesure de l'indice de similarité structurelle ») est une fonction qui prend en compte une structure locale ; et - est un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Une sixième erreur de reconstruction est déterminée à partir des quatrième et cinquième erreurs de reconstruction. Cette sixième erreur de reconstruction est définie par la fonction de perte suivante : [Math 9] avec : - la quatrième erreur de reconstruction pour un pixel pour un système de vision pseudo-stéréoscopique utilisant une méthode de calcul de disparité ; - la cinquième erreur de reconstruction pour un pixel pour un système de vision pseudo-stéréoscopique utilisant une méthode de calcul de disparité. Les paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif sont alors ajustés en minimisant la sixième erreur. Le réseau de neurones convolutif est alors dit auto-supervisé car il est en mesure d’ajuster de façon autonome ses paramètres d’entrée afin d’améliorer les données de sortie, ici les premières et deuxièmes disparités. Il est possible qu’un pixel de la première image ne trouve pas de pixel correspondant dans la troisième image. Ce phénomène s’explique par le fait que des zones de la première image peuvent être occluses dans la troisième image. En effet, la différence de point de vue de la première caméra 11 aux deux instants temporels d’acquisition t1 et t2 ne permet pas à la première caméra 11 de voir tous les éléments de la scène à deux instants temporels d’acquisition distincts. Un objet présent dans la scène, par exemple l’obstacle 18, peut masquer un second objet de la scène, le second objet étant visible du point de vue de la première caméra 11 à l’instant temporel d’acquisition t1 mais étant masqué par l’obstacle 18 du point de vue de la première caméra 11 à l’instant temporel d’acquisition t2. Dans une opération 29, un premier masque de visibilité associé à un quatrième ensemble de pixels de la première image est déterminé. Ce masque de visibilité est obtenu par comparaison respective des quatrième et cinquième erreurs à des valeurs seuil prédéfinies et est obtenu par exemple par la fonction suivante : [Math 10] avec : - une fonction rendant 0 ou 1 ; - l’union des pixels ; - la quatrième erreur de reconstruction pour un pixel de la deuxième image pour un système de vision pseudo-stéréoscopique utilisant une méthode de calcul de disparité ; - la cinquième erreur de reconstruction pour un pixel de la première image pour un système de vision pseudo-stéréoscopique utilisant une méthode de calcul de disparité ; - un opérateur ET ; et - , et des paramètres déterminés. L’erreur du pixel non visible dans l’image cible, mais visible dans l’image source, doit dépasser un certain niveau défini par la valeur , lorsque l’erreur de la reconstruction de l’autre sens doit être inférieure à un certain niveau défini par la valeur . La différence notable entre et est liée à la maturité de l’entrainement du modèle d’apprentissage. Le symbole ⋃ signifie l’union des pixels, sous condition que le nombre de pixels de cet union soit plus grand que le critère . Par expérience la valeur de est, par exemple, supérieure à 4 pixels. Le symbole l indique le masque de visibilité résulte d’un opérateur logique, soit 1 ou 0. Ainsi, la définition d’un premier masque de visibilité permet d’identifier les zones où la reconstruction d’image n’est pas valide. L’utilisation du premier masque de visibilité dans les calculs des erreurs de reconstruction permet de ne pas prendre en compte les pixels non visibles dans une image et permet ainsi de ne pas prendre en considération ces pixels lors des calculs d’erreur de reconstruction. L’apprentissage du deuxième modèle de prédiction de profondeur est alors amélioré. Il est possible qu’un pixel de la première image soit associé à un objet en mouvement dans la scène tridimensionnelle. Un tel objet se trouve alors à deux positions dans la scène tridimensionnelle différentes aux instants temporels d’acquisition t1 et t2. Le système de vision pseudo-stéréoscopique ne peut pas prédire une deuxième profondeur pour ce pixel de la première image. Selon un exemple de réalisation, il convient donc de déterminer un masque d’objets dynamiques représentatif d’un troisième ensemble de pixels de la première image associés à des objets en mouvement dans la scène tridimensionnelle. Dans une opération 30, un masque des objets dynamiques est défini, par exemple, à l’aide des formules suivantes : Avec : - est le masque pour l’environnement statique appliqué au pixel de la première image ; - est la matrice de déplacement de la première caméra 11 entre le premier instant temporel d’acquisition t1 et le deuxième instant temporel d’acquisition t2 ; - est la rétroprojection d’un pixel avec sa profondeur correspondante ; - est la troisième profondeur d’un pixel source de la troisième image calculée pour le système de vision monoscopique ; - est la première profondeur d’un pixel cible de la première image calculée pour le système de vision monoscopique ; - est le masque pour l’environnement dynamique appliqué au pixel de la première image ; - est la matrice intrinsèque de la première caméra 11 ; - est l’erreur au carré (L2 norme) ; - transforme le vecteur du pixel à la coordonnée homogène en ajoutant une dimension au vecteur des coordonnées du pixel pour permettre la multiplication de matrices. L’hypothèse de est que les points statiques dans l’espace 3D ne changent pas leurs positions pendant la durée séparant deux images consécutives. Le masque est construit par une fonction exponentielle avec un hyperparamètre pour trouver un bon critère pour . Le caractère statique des objets est ainsi considéré de manière relative, la pondération étant mise en œuvre via la fonction exponentielle. L’apprentissage du deuxième modèle de prédiction est alors fonction de ce masque d’objets dynamiques. Ainsi, la définition d’un masque d’objets dynamiques permet d’identifier les zones où la reconstruction d’image n’est pas valide. L’utilisation du masque d’objets dynamiques dans les calculs des erreurs de reconstruction permet de ne pas prendre en compte les pixels d’une image associés à des objets en mouvement et permet ainsi de ne pas prendre en considération ces pixels lors des calculs d’erreur de reconstruction. L’apprentissage du deuxième modèle de prédiction de profondeur est alors encore amélioré. Suivant un exemple de réalisation, le réseau de neurones convolutif permettant de calculer la deuxième profondeur est entraîné sous supervision du système de vision monoscopique de manière à minimiser l’erreur de calcul définie par la fonction de perte suivante : avec : - la deuxième profondeur prédite pour un pixel de la première image, et - la première profondeur prédite pour un pixel de la première image Ainsi, les premières et deuxièmes profondeurs sont cohérentes. Il est à noter que le modèle de prédiction pour le système pseudo-stéréoscopique appris par le système de vision monoscopique, ainsi que le modèle de prédiction pour le système monoscopique appris par le système de vision stéréoscopique permettent d’obtenir des premières, deuxièmes et quatrièmes profondeurs cohérentes pour les trois modèles de prédiction. Ainsi, un ADAS qui utilise une ou plusieurs des profondeurs précédemment obtenues dispose de données d’entrée homogènes et cohérentes. Si un ADAS utilise les premières ou deuxièmes profondeurs comme donnée 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 de de détermination d’une profondeur par système de vision monoscopique 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 4 de la . Dans une première étape 21, des premières données représentatives d’une première image acquise par une première caméra 11 dudit ensemble de caméras à un premier instant temporel d’acquisition t1 sont reçues. Dans une deuxième étape 22, des deuxièmes données représentatives d’une deuxième image acquise par la première caméra 11 de l’ensemble de caméras à un deuxième instant temporel d’acquisition t2 sont reçues. Dans une troisième étape 23, des troisièmes données représentatives d’un déplacement de la première caméra 11 entre le premier instant temporel d’acquisition t1 et le deuxième instant temporel d’acquisition t2 sont déterminées en fonction des première et deuxième données. Dans une étape 24, de premières profondeurs associées à un premier ensemble de pixels de la première image sont prédites par le système de vision monoscopique à partir d’un premier modèle de prédiction appris et supervisé par un système stéréoscopique composé de la première caméra 11 et de la au moins une deuxième caméra 12, les premières profondeurs étant prédites en fonction des premières données, c’est-à-dire en fonction de la première image. Dans une étape 25, les première et deuxième images sont rectifiées en fonction des troisièmes données pour obtenir une première image rectifiée et une deuxième image rectifiée. Les première et deuxième images sont obtenues à partir d’un système de vision composé de la première caméra 11 en mouvement appelé système de vision pseudo-stéréoscopique. Dans une étape 26, des valeurs de disparité associées à un deuxième ensemble de pixels de la première image rectifiée correspondant à un ensemble de pixels de la deuxième image rectifiée sont déterminées. Dans une étape 27, des deuxièmes profondeurs associées au deuxième ensemble de pixels sont prédites par le système de vision pseudo-stéréoscopique composé de la première caméra 11 en mouvement à partir d’un deuxième modèle de prédiction appris et supervisé par le système de vision monoscopique. Les deuxièmes profondeurs sont prédites en fonction des valeurs de disparité et en fonction d’une distance séparant des positions de la première caméra 11 au premier instant temporel d’acquisition t1 et au deuxième instant temporel d’acquisition t2, la distance appelée « base de référence » étant déterminée à partir des troisièmes données. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec les figures 1 et 3 s’appliquent aux étapes du procédé de la . 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 par système de vision monoscopique 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 4 de la . Procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision monoscopique embarqué dans un véhicule (10) en mouvement, le système de vision monoscopique comprenant une première caméra (11) apte à coopérer avec au moins une deuxième caméra (12) d’un ensemble de caméras d’au moins deux caméras (11, 12) disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle 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 ladite première caméra (11) dudit ensemble de caméras respectivement à un premier instant temporel d’acquisition et à un deuxième instant temporel d’acquisition ; - détermination (23) de troisièmes données représentatives d’un déplacement de la première caméra (11) entre ledit premier instant temporel d’acquisition et ledit deuxième instant temporel d’acquisition en fonction desdites première et deuxième données ; - prédiction (24) de premières profondeurs associées à un premier ensemble de pixels de ladite première image par ledit système de vision monoscopique à partir d’un premier modèle de prédiction appris et supervisé par un système stéréoscopique composé de la première caméra (11) et de la au moins une deuxième caméra (12), lesdites premières profondeurs étant prédites en fonction desdites premières données ; - rectification (25) desdites première et deuxième images en fonction desdites troisièmes données pour obtenir respectivement une première image rectifiée et une deuxième image rectifiée ; - détermination de valeurs de disparité (26) associées à un deuxième ensemble de pixels de ladite première image rectifiée correspondant à un ensemble de pixels de ladite deuxième image rectifiée ; et - prédiction (27) de deuxièmes profondeurs associées audit deuxième ensemble de pixels par un système de vision pseudo-stéréoscopique composé de la première caméra (11) en mouvement à partir d’un deuxième modèle de prédiction appris et supervisé par ledit système de vision monoscopique, lesdites deuxièmes profondeurs étant prédites en fonction desdites valeurs de disparité et en fonction d’une distance séparant des positions de la première caméra (11) au premier instant temporel d’acquisition et au deuxième instant temporel d’acquisition, ladite distance étant déterminée à partir desdites troisièmes données. Procédé selon la revendication 1, pour lequel une supervision dudit deuxième modèle de prédiction est obtenu par minimisation d’une fonction de perte définie par la fonction suivante : avec : - la deuxième profondeur prédite pour un pixel de la première image, et - la première profondeur prédite pour un pixel de la première image. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, comprenant en outre les étapes de : - prédiction (28) de troisièmes profondeurs associées à un ensemble de pixels de la deuxième image par ledit système de vision monoscopique à partir dudit premier modèle de prédiction, lesdites troisièmes profondeurs étant prédites en fonction desdites deuxièmes données ; - détermination (30) d’un masque d’objets dynamiques associé à ladite première image et représentatif d’un troisième ensemble de pixels de la première image associés à un objet en mouvement dans ladite scène tridimensionnelle, l’apprentissage dudit deuxième modèle de prédiction étant en outre fonction dudit masque d’objets dynamiques. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, comprenant en outre une étape de détermination (29) d’un premier masque de visibilité associé à ladite première image et représentatif d’un quatrième ensemble de pixels de la première image ayant au moins un pixel correspondant dans ladite deuxième image à partir desdites premières et deuxièmes données, l’apprentissage dudit deuxième modèle de prédiction étant en outre fonction dudit premier masque de visibilité. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre les étapes de : - réception (31) de quatrièmes données représentatives d’une troisième image acquise par ladite au moins une deuxième caméra (12) audit premier instant temporel d’acquisition ; - prédiction (32) de quatrièmes profondeurs associées à un cinquième ensemble de pixels de la première image par ledit système de vision stéréoscopique à partir desdites premières et troisièmes données, l’apprentissage dudit premier modèle de prédiction étant en outre fonction desdites quatrièmes profondeurs. Procédé selon la revendication 5, pour lequel une supervision dudit premier modèle de prédiction est obtenu par minimisation d’une fonction de perte définie par la fonction suivante : avec : - la première profondeur prédite pour un pixel de la première image, et - la quatrième profondeur prédite pour un pixel de la première image. Procédé selon l’une des revendications 5 à 6, comprenant en outre une étape de détermination (33) d’un deuxième masque de visibilité associé à ladite première image et représentatif d’un sixième ensemble de pixels de la première image ayant au moins un pixel correspondant dans ladite troisième image à partir desdites premières et quatrièmes données, l’apprentissage dudit premier modèle de prédiction étant en outre fonction dudit deuxième masque de visibilité. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (4) de détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule (10), ledit dispositif (4) comprenant une mémoire (41) associée à au moins un processeur (40) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.