FR 3146270 A1 20240906 FR 2302009 A 20230303 Procédé de détection d’un état de conscience d’un individu dans un environnement, mis en œuvre par un dispositif de détection, le dispositif étant relié à une caméra positionnée dans l’environnement de façon à permettre l’acquisition d’images sur lesquelles l’individu est visible, le procédé comprenant des étapes suivantes :- obtenir des données posturales de l’individu, lesdites données posturales étant extraites d’au moins une image acquise par la caméra et dépendant d’une posture de l’individu dans l’environnement, - déterminer, en fonction desdites données posturales, un état de conscience de l’individu parmi au moins un état conscient et un état inconscient de l’individu. Figure de l’abrégé : Figure 5 DÉTECTION DE PERTE DE CONSCIENCE DU CONDUCTEUR La présente divulgation concerne un dispositif de détection d’un état de conscience d’un individu. L’invention peut notamment être applicable à la détection de l’état de conscience d’un conducteur de véhicule. La perte de conscience d’un individu aux commandes d’un véhicule, par exemple en cas de malaise ou de somnolence, entraîne une perte de contrôle du véhicule pouvant mener à une mise en danger de l’individu et de son entourage. Le développement de systèmes de transports intelligents (ou STI) vise notamment à réduire ces risques en développant une autonomie du véhicule vis-à-vis de son conducteur, par exemple grâce à des fonctions d’assistance à la conduite. La mise en œuvre de ces fonctions d’assistance peut être pertinente lorsqu’il est détecté qu’un individu n’est plus en mesure de contrôler son véhicule, par exemple en cas de perte de conscience de l’individu. Sur détection d’un tel état, des fonctions d’assistance telles que le freinage, le stationnement ou encore l’appel d’urgence peuvent être déclenchées. La plupart des procédés permettant une telle détection de perte de conscience d’un individu aux commandes d’un véhicule s’appuient sur des capteurs relevant des données biométriques, biologiques et/ou physiologiques de l’individu (par exemple, des données provenant d’encéphalogrammes, de cardiofréquencemètre etc.). De tels procédés de détection présentent alors des désavantages, car ils sont intrusifs et requièrent des capteurs spécifiques difficilement intégrables à un véhicule, notamment dans le contexte d’un individu aux commandes d’un véhicule tel qu’une voiture, un poids lourd, un tramway ou encore un avion. D’autres procédés de détection reposent sur une analyse faciale de l’individu (par exemple détection du degré d’ouverture des yeux du conducteur). Cependant, ces procédés manquent de robustesse dès lors que l’individu change de position ou que la caméra permettant l’analyse faciale change d’angle de vue. En particulier, dans de nombreux cas, une perte de conscience de l’individu peut s’accompagner d’un penchement de sa tête de sorte que l’analyse faciale de l’individu n’est plus possible. Plus généralement, la plupart des procédés de détection d’un état de conscience d’un individu aux commandes d’un véhicule manquent de robustesse, de fiabilité et/ou de précision, notamment soit parce qu’ils sont inadaptés ou trop intrusifs pour être intégrés à l’environnement du véhicule, soit parce qu’ils présentent peu de robustesse face à la variabilité de l’environnement du véhicule (par exemple la pluralité des angles de vue possible dans un véhicule, la pluralité de physionomies d’individus ou encore la pluralité de postures dans lesquelles peut se trouver l’individu peuvent être des facteurs de biais). Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Il est proposé un procédé de détection d’un état de conscience d’un individu dans un environnement, mis en œuvre par un dispositif de détection, le dispositif étant relié à une caméra positionnée dans l’environnement de façon à permettre l’acquisition d’images sur lesquelles l’individu est visible, le procédé comprenant des étapes suivantes : - obtenir des données, dites posturales, relatives à une posture de l’individu dans l’environnement, lesdites données étant extraites d’au moins une image acquise par la caméra, - déterminer, en fonction desdites données posturales, un état de conscience de l’individu parmi au moins un état conscient et un état inconscient de l’individu. Avantageusement, le procédé proposé permet de détecter un état de conscience d’un individu aux commandes d’un véhicule de façon non intrusive en s’appuyant sur les images d’une caméra intégrée dans l’environnement, par exemple dans l’habitacle d’un véhicule. Le procédé permet également de s’appuyer sur des images acquises par la caméra dans le contexte d’autres fonctionnalités intégrées au système du véhicule, par exemple, pour des fonctionnalités d’assistance à la conduite pour des véhicules autonomes ou semi-autonomes. Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif de détection d’un état de conscience d’un individu dans un environnement, ledit dispositif étant relié à une caméra positionnée dans l’environnement de façon à permettre l’acquisition d’images sur lesquelles l’individu est visible, le dispositif comprenant au moins un calculateur configuré pour : - obtenir des données, dites posturales de l’individu, relatives à une posture de l’individu dans l’environnement, lesdites données étant extraites d’au moins une image acquise par la caméra, - déterminer, en fonction desdites données posturales, un état de conscience de l’individu parmi au moins un état conscient et un état inconscient de l’individu. Selon un autre aspect, il est proposé un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé proposé lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Selon un autre aspect, il est proposé un support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé proposé lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Les caractéristiques exposées dans les paragraphes suivants peuvent, optionnellement, être mises en œuvre, indépendamment les unes des autres ou en combinaison les unes avec les autres : Dans un mode de réalisation, les données posturales comprennent les positions dans l’image d’un ensemble fini de points caractéristiques de l’individu. Les points caractéristiques peuvent correspondre à des articulations de l’individu (par exemple au niveau des épaules, coudes, poignets de l’individu) et/ou des points du visage de l’individu (par exemple au niveau du nez, des oreilles, du menton de l’individu). Dans un mode de réalisation, le procédé comprend en outre : - le calcul, à partir des positions des points caractéristiques, des valeurs de paramètres posturaux associés à la posture de l’individu dans l’environnement, lesdits paramètres posturaux comprenant au moins : * des longueurs de segments formés par deux points caractéristiques distincts parmi l’ensemble fini de points caractéristiques, * des angles formés par deux segments ayant un point caractéristique commun. Dans un mode de réalisation, les valeurs des paramètres posturaux sont calculées à partir de positions normalisées des points caractéristiques, lesdites positions étant normalisées par rapport à au moins une grandeur de référence de l’individu mesurée sur l’image acquise. Avantageusement, le procédé proposé permet alors de relativiser la détection d’un état de conscience d’un individu par rapport aux différentes postures de l’individu ainsi que par rapport à l’environnement dans lequel une telle détection est mise en œuvre. En particulier, la normalisation des paramètres posturaux permet de négliger l’impact de la caméra et de ses paramètres de réglage (par exemple, de son positionnement dans l’environnement) dans la détermination de l’état de conscience de l’individu. Le procédé de détection proposé s’en trouve alors plus robuste et utilisable dans des environnements variés et permet des résultats d’une certaine invariance par rapport aux changements de positionnement de la caméra et a fortiori , de l’individu, tel que capturé sur les images acquises. La grandeur de référence de l’individu peut alors avantageusement être choisie de sorte que les valeurs des paramètres posturaux calculées à partir des positions normalisées présentent sensiblement une invariance au changement de positionnement de la caméra dans l’environnement ou encore au changement d’état de conscience de l’individu. Par exemple, la grandeur de référence peut être choisie en ce qu’elle varie peu lorsque l’individu est dans une posture associée à un état conscient ou dans une posture associée à un état inconscient. La grandeur de référence peut également être choisie de sorte qu’une position normalisée par rapport à une telle grandeur de référence ne dépende sensiblement pas ou peu (de façon relative, par rapport aux autres positions normalisées) de l’emplacement et/ou de l’orientation de la caméra dans l’environnement (par exemple dans l’habitacle du véhicule). La grandeur de référence peut par exemple être une distance entre deux points de référence choisis (par exemple, correspondant à une distance inter-épaules de l’individu sur l’image acquise). Dans un mode de réalisation, des points de référence respectivement associés à des positions de référence sont sélectionnés parmi l’ensemble fini de points caractéristiques, et les valeurs de paramètres posturaux sont normalisées en transformant, pour chaque point caractéristique de l’ensemble fini de points caractéristiques, la position associée en une position normalisée exprimée par des coordonnées normalisées suivantes : où : - x* et y * sont les coordonnées normalisées de la position normalisée associée au point caractéristique, - x et y sont les coordonnées de la position associée au point caractéristique, - x R est une première coordonnée d’un premier point de référence prédéfini, - x L est une première coordonnée d’un deuxième point de référence prédéfini, - y D est une deuxième coordonnée d’un troisième point de référence prédéfini, et - y U est une deuxième coordonnée d’un quatrième point de référence prédéfini. Avantageusement, les valeurs de paramètres posturaux sont normalisées par une normalisation (ou transformation) des positions des points caractéristiques formant les données posturales, de sorte que les valeurs normalisées de paramètres posturaux sont calculées à partir des positions normalisées. Ainsi ; des points de référence peuvent être avantageusement choisis de sorte qu’une grandeur de référence (par exemple, une distance séparant ces points de référence) peut être obtenue à partir des positions de référence desdits points de référence pour calculer les positions normalisées. Autrement dit, le choix d’une grandeur de référence dépend du choix des points de référence. Dans un mode de réalisation, l’état de conscience de l’individu est déterminé par un classifieur à partir des valeurs des paramètres posturaux, ledit classifieur étant préalablement entraîné sur des données d’entraînement comprenant au moins des valeurs d’entraînement des paramètres posturaux. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend en outre : - l’obtention de données faciales de l’individu comprenant un élément parmi au moins : une orientation de la tête de l’individu, un degré d’ouverture des yeux de l’individu, un degré de mouvement d’un faciès de l’individu, et l’état de conscience de l’individu est déterminé en outre en fonction desdites données faciales. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend en outre : - l’émission, en cas d’état inconscient de l’individu détecté, d’un signal d’alerte à destination d’une unité de contrôle. Avantageusement, une telle étape permet au dispositif de détection proposé d’alerter l’individu ou un autre individu de l’état inconscient détecté, ou encore de déclencher une action d’urgence par l’intermédiaire d’un signal d’alerte émis à destination d’une unité de contrôle. Une telle unité de contrôle peut faire référence à toute unité ou sous-unité de traitement permettant la mise en œuvre d’une action déclenchée par le résultat du procédé de détection (en l’occurrence un état inconscient détecté). Une telle unité de contrôle peut notamment être distante du dispositif de détection voire du système du véhicule (par exemple, un téléphone mobile ou tout autre équipement distant), le signal d’alerte étant par exemple une mise en communication pour un appel d’urgence à un autre individu ou à un service d’urgences. L’unité de contrôle peut également être intégrée au système du véhicule, correspondant par exemple à l’unité de pilotage autonome du véhicule, à une unité de traitement liée à une fonction d’assistance du véhicule ou encore à une unité de traitement liée à l’interface visuelle et/ou sonore du véhicule. Le signal d’alerte peut alors correspondre à une action d’urgence permettant d’activer un pilotage autonome du véhicule, de déclencher une manœuvre de stationnement ou de freinage d’urgence, ou encore d’émettre une alerte visuelle ou sonore à l’intention de l’individu commandant le véhicule ou de ses passagers. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : La montre un dispositif de détection selon un mode de réalisation. La montre un dispositif de détection selon un autre mode de réalisation. La montre des étapes mises en œuvre d’un procédé de détection selon un mode de réalisation. La montre des données posturales d’un individu selon un mode de réalisation. La montre des données posturales d’un individu selon un autre mode de réalisation. La montre des paramètres posturaux selon un mode de réalisation. La montre des coordonnées de données posturales selon un mode de réalisation. Il est maintenant fait référence à la . La représente un dispositif 1 de détection d’un état de conscience d’un individu. Ce dispositif 1 peut par exemple être adapté pour détecter si l’individu est dans un état conscient ou non conscient dans un environnement donné, qui peut être un véhicule. Par exemple, le véhicule peut être un véhicule partiellement autonome et le dispositif 1 de détection peut être adapté pour détecter un potentiel état inconscient ou de somnolence du conducteur aux commandes du véhicule. Dans la suite de la description, l’environnement considéré pour la mise en œuvre du procédé de détection est un véhicule automobile. En variante, l’environnement considéré peut être tout autre moyen de transport routier ou aérien contrôlé (au moins partiellement) par un individu, de type tramway, train ou encore avion. Le dispositif 1 comprend une caméra 10 pouvant être orientée, ou présentant éventuellement une orientation fixe, de sorte que la caméra puisse acquérir des images incluant au moins une portion de l’environnement, par exemple un habitacle du véhicule. En particulier, l’individu aux commandes du véhicule est visible sur les images acquises. Par exemple, la caméra 10 peut être embarquée dans l’habitacle du véhicule et orientée de manière à acquérir une image sur laquelle la tête et le buste du conducteur sont visibles, comme c’est le cas dans les exemples d’images des figures 4, 5 et 6. La caméra 10 peut par exemple être positionnée dans ou autour du rétroviseur intérieur central du véhicule, dans le tableau de bord central ou encore derrière le volant. La est un exemple d’image acquise par une caméra 10 positionnée au niveau du rétroviseur intérieur central. Les figures 5 et 6 sont des exemples d’images acquises par une caméra 10 positionnée au niveau du volant, face au conducteur. L’orientation de la caméra 10 est considérée connue, de sorte que la localisation des éléments d’intérêt (par exemple, de l’individu) sur les images acquises par la caméra 10 est connue. Autrement dit, les pixels occupés par l’individu dans chaque image acquise à chaque instant donné sont identifiés. Ces pixels sont définis selon un repère en deux dimensions (x,y) tel que représenté sur la , dit repère image. Le dispositif 1 comprend en outre au moins un calculateur 11, comprenant au moins un processeur, configuré pour mettre en œuvre les étapes décrites ci-après pour traiter la ou les images acquises par la caméra 10 afin de déterminer un état de conscience de l’individu. Dans un mode de réalisation, le dispositif 1 comprend un seul calculateur 11, qui peut être embarqué dans l’environnement (par exemple le véhicule), qui réalise l’ensemble des étapes décrites ci-dessous. Le calculateur 11 peut être intégré avec la caméra 10 ou être un calculateur séparé, par exemple un calculateur de l’ordinateur de bord du véhicule, apte à recevoir des images transmises par la caméra 10. En variante, et comme représenté schématiquement sur la , le dispositif peut comprendre au moins un premier calculateur 11 embarqué dans le véhicule, réalisant certaines étapes, et un deuxième calculateur 12 distant pouvant réaliser d’autres étapes. En variante, plusieurs calculateurs distants peuvent être reliés à un calculateur 11 embarqué dans le véhicule et peuvent réaliser plusieurs étapes. Le dispositif 1 comprend en outre au moins une mémoire 13 stockant des instructions de code exécutée par le calculateur ou un calculateur pour pouvoir mettre en œuvre des étapes décrites ci-dessous. Avantageusement, la mémoire 13 peut en outre stocker des données obtenues et/ou déterminées par le calculateur à partir des images acquises par la caméra 10. La mémoire 13 peut également stocker des valeurs prédéfinies ou préconfigurées utilisées pour la mise en œuvre du procédé ci-après. Il est maintenant fait référence à la . La schématise une succession d’étapes mises en œuvre par un dispositif 1 tel que représenté en pour la détection d’un état de conscience d’un individu aux commandes d’un véhicule. À une étape 300, le dispositif 1 collecte au moins une image acquise par la caméra 10. L’image est acquise selon un champ de vue donné dépendant du positionnement de la caméra 10. L’image acquise peut être associée à un horodatage. En particulier, le champ de vue de image acquise comprend au moins une portion de l’individu, par exemple un visage, un buste, des bras, un tronc de l’individu. Dans un mode de réalisation préféré, une partie supérieure du corps de l’individu est visible sur l’image acquise, une telle partie supérieure comprenant la tête, le cou, les épaules, les bras et une partie du torse de l’individu, comme représenté sur les figures 5, 6. Dans un mode de réalisation, d’autres parties du corps de l’individu peuvent être visibles, comme les avant-bras, comme représenté sur les figures 4 et 7. Les caractéristiques de l’image acquise peuvent dépendre des paramètres de réglage de la caméra 10 (par exemple focale, vitesse d’enregistrement, exposition etc.) ainsi que de l’environnement (par exemple luminosité dans et hors de l’habitacle du véhicule). L’image acquise à l’étape 300 peut être une image convertie en noir et blanc ou encore une image infrarouge (par exemple une image dans le spectre infrarouge proche ou en anglais, « Near-Infrared » ou nIR). En particulier, l’image collectées par le dispositif 1 peut être prétraitée pendant l’étape 300, par exemple par le dispositif 1. À une étape 310, le dispositif 1 obtient des données posturales de l’individu associées à l’image acquise. Dans un mode de réalisation, lorsque plusieurs images acquises (par exemple, successives) sont collectées à l’étape 300, l’étape 310 est mise en œuvre pour chaque image acquise. Les données posturales obtenues peuvent correspondre à une représentation numérique des parties clés du corps de l’individu, appelée « squelette », sous la forme d’un ensemble fini de points caractéristiques, pouvant être désignés par points d’intérêts, ou articulations. Ces points caractéristiques sont notamment associés à des positions respectives dans l’image acquise et exprimées par des coordonnées (x,y) dans le repère image. Cette représentation numérique peut par exemple être obtenue par un algorithme de détection de pose de l’individu sur l’image ou un algorithme de squelettisation mis en œuvre lors de l’étape 310. La personne du métier pourra se référer à la publication de Zhe Cao, Gines Hidalgo, Tomas Simon, Yaser Sheikh, « OpenPose : Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields », arXiv :1812.08008v2 – 30 Mai 2019, pour un exemple de mise en œuvre d’un tel algorithme. Les données posturales peuvent alors être obtenues à l’étape 310 par la mise en œuvre d’un algorithme de détection de l’individu sur l’image acquise et de détection de l’ensemble des points caractéristiques associés à une posture de l’individu sur l’image acquise, à l’aide d’un réseau de neurones. La représentation numérique du squelette de l’individu peut comprendre uniquement des points caractéristiques localisés en des positions sur l’image acquise, comme représenté sur la , ou des points caractéristiques reliés entre eux par des segments, ou membres reliant deux articulations, comme représenté sur les figures 4, 5 et 6. En référence aux figures 4, 5, 6 et 7, des points caractéristiques, ou articulations A, B, L, R, D, U sont représentés. Chacun de ces points caractéristiques est associé à un couple de première coordonnée x et deuxième coordonnée y dans le repère image. Par exemple, en référence à la , la première coordonnée x L du point caractéristique L, la première coordonnée x R du point caractéristique R, la deuxième coordonnée y D du point caractéristique D et la deuxième coordonnée y U du point caractéristique U sont représentés. Dans un mode de réalisation, les étapes 300 d’acquisition d’image et 310 d’obtention des données posturales de l’individu sur l’image peuvent être mutualisées pour d’autres fonctionnalités du système ou du véhicule. Autrement dit, l’acquisition d’images et l’obtention d’un squelette de l’individu à partir de l’image acquise peuvent être mis en œuvre dans le contexte d’autres fonctionnalités embarquées dans le système du véhicule, par exemple pour la reconnaissance de gestes, la détection de distraction (par exemple un conducteur tenant son téléphone mobile), la détection de fatigue etc., ou en anglais pour le « In-Cabin Monitoring ». Par conséquent, dans des modes de réalisation, le calculateur mettant en œuvre l’étape 300 et/ou l’étape 310 peut être distinct de celui mettant en œuvre les étapes suivantes. En reprenant le cas décrit ci-avant dans lequel une partie du traitement est effectuée par un calculateur distant 12, les étapes 300 et 310 peuvent être mises en œuvre respectivement par la caméra 10 et un calculateur 11 embarqué dans un véhicule, et les étapes suivantes peuvent être mises en œuvre par le calculateur distant 12. Alternativement, l’image acquise par la caméra à l’étape 300 peut être transmise à un calculateur distant 12 qui met en œuvre l’ensemble du procédé sur l’image. Le résultat concernant la détection d’un état conscient ou inconscient de l’individu et éventuellement le déclenchement d’une action du système d’assistance à la conduite en fonction du résultat d’une telle détection peuvent ensuite être renvoyés par le calculateur distant 12 au calculateur embarqué 11. À une étape 320, le dispositif 1 calcule des valeurs de paramètres posturaux associés à la posture de l’individu à partir des données posturales obtenues. De tels paramètres posturaux peuvent notamment inclure : - des longueurs de segments formés par deux points caractéristiques distincts, - des angles formés par deux segments partageant un même point caractéristique. En référence aux figures 4 et 5, des segments [UD] et [LR] reliant les points caractéristiques U, D d’une part et L, R d’autre part, sont représentés à titre d’exemple. En référence à la , des angles α et β formés respectivement par les segments [DB] et [BR] d’une part, et les segments [BR] et [RA] d’autre part, sont représentés à titre d’exemple. Dans un mode de réalisation, à partir de l’ensemble fini de points caractéristiques obtenu à l’étape 310, un ensemble de segments déterminés en reliant les points caractéristiques successifs deux à deux et un ensemble d’angles formés entre ces segments peuvent être obtenus à l’étape 320. L’ensemble des segments et angles obtenus forment alors les paramètres posturaux associés à la posture de l’individu sur l’image acquise. En variante, d’autres paramètres posturaux peuvent être calculés à partir des longueurs des segments et/ou des angles formés, par exemple des ratios, rapports entre les longueurs des segments. À une étape 330, le dispositif 1 calcule des valeurs normalisées des paramètres posturaux. Pour cela, un ensemble de points caractéristiques, dits points de référence, est sélectionné parmi l’ensemble de points caractéristiques. Par exemple, en référence aux figures 4, 5, 6 et 7, les points caractéristiques L, R, U et D sont sélectionnés. Le point caractéristique L correspond par exemple au pixel au niveau de l’épaule gauche de l’individu (sur l’image acquise), le point caractéristique R correspond par exemple au pixel au niveau de l’épaule droite de l’individu (sur l’image acquise), le point caractéristique D correspond par exemple au pixel au niveau du cou de l’individu (sur l’image acquise) et le point caractéristique U correspond par exemple au pixel au niveau du nez de l’individu (sur l’image acquise). Les points de référence peuvent être sélectionnés de sorte qu’une grandeur de référence formée à partir de ces points de référence permettent aux valeurs normalisées des paramètres posturaux calculées à partir d’une telle grandeur de référence de présenter sensiblement une invariance par rapport à un changement de paramètre de la caméra 10 ou encore à un changement de posture de l’individu. Autrement dit, les points de référence peuvent être sélectionnés car une grandeur de référence obtenue à partir de leurs positions ou des segments les reliant varient peu lors d’un changement de posture de l’individu (c’est-à-dire, entre une posture associée à un état conscient de l’individu et une posture associée à un état inconscient de l’individu). Par exemple, en référence aux figures 5 et 6, la longueur du segment [LR] correspondant à la distance séparant les deux épaules de l’individu sur des images acquises varie sensiblement peu (par rapport aux autres segments de l’image acquise par exemple) entre une posture de l’individu en état conscient ( ) et une posture en en état inconscient ( ), acquises selon les mêmes paramètres de réglage de la caméra 10. Dans un autre exemple, en référence aux figures 4 et 5, les points de référence L, R, D et U sont sélectionnés en tant que points de référence en ce que des rapports entre les longueurs des segments formé par une paire considérée de points caractéristiques et les longueurs des segments [LR] ou [UD] sont sensiblement constants pour des angles de vue caméra distincts entre la (caméra 10 au niveau du rétroviseur intérieur central) et la (caméra 10 au niveau du volant). Ainsi, les points de référence sont sélectionnés parmi l’ensemble fini des points caractéristiques des données posturales, de sorte qu’une normalisation des paramètres posturaux sur la base de tels points de référence permette de négliger l’impact du positionnement (et donc de l’angle de vue) de la caméra 10, ainsi que de la variation de posture de l’individu selon ces angles de vue. Des coordonnées x R , x L , y D et y U de tels points de référence, représentées sur la , sont alors considérées pour transformer (ou normaliser) les coordonnées (x,y) de tous les autres points caractéristiques en des coordonnées transformées (ou normalisées) (x*,y*). De telles coordonnées normalisées (x*,y*) peuvent être exprimées de la façon suivante : où : - x* et y * sont les coordonnées normalisées de la position normalisée associée à un point caractéristique considéré, - x et y sont les coordonnées de la position associée au point caractéristique considéré, - x R est la première coordonnée d’un premier point de référence prédéfini R, - x L est une première coordonnée d’un deuxième point de référence prédéfini L, - y D est une deuxième coordonnée d’un troisième point de référence prédéfini D, et - y U est une deuxième coordonnée d’un quatrième point de référence prédéfini U. En variante, les coordonnées normalisées (x*,y*) peuvent être exprimées de la façon suivante : où : - x* et y * sont les coordonnées normalisées de la position normalisée associée à un point caractéristique considéré, - x et y sont les coordonnées de la position associée au point caractéristique considéré, - est la première coordonnée moyenne d’un premier point de référence prédéfini R sur un nombre prédéfini d’images successivement acquises, - est une première coordonnée d’un deuxième point de référence prédéfini L sur un nombre prédéfini d’images successivement acquises, - est une deuxième coordonnée d’un troisième point de référence prédéfini D sur un nombre prédéfini d’images successivement acquises, et - est une deuxième coordonnée d’un quatrième point de référence prédéfini U sur un nombre prédéfini d’images successivement acquises. En particulier, les points de référence L et R sont considérés en tant que référence selon la première coordonnée (ou référence horizontale) dans le repère image, tandis que les points de référence U et D sont considérés en tant que référence selon la deuxième coordonnée (ou référence verticale) dans le repère image. Autrement dit, la première coordonnée x de tout point caractéristique sera transformée sur la base des points de référence L et R (et plus particulièrement des premières coordonnées de ces points), tandis que la deuxième coordonnée y de tout point caractéristique sera transformée sur la base des points de référence U et D (et plus particulièrement des deuxièmes coordonnées de ces points). La sélection des points de référence L, R, U, D peut être associée à des paramètres de réglage de la caméra 10 (notamment de son positionnement dans l’environnement), de sorte que les points de référence L, R, U, D peuvent être redéterminés dès que la caméra 10 est déplacée ou change d’angle de vue. Par ailleurs, la sélection des points de référence L, R, U, D peut être mise en œuvre avant l’étape 330, par exemple dès l’étape 300 d’acquisition des images selon des paramètres de réglage donnés de la caméra 10. En particulier, le calcul des coordonnées moyennes des points de référence peut être mis en œuvre sur un nombre prédéfini d’images acquises selon de tels paramètres de réglage de la caméra 10. Par exemple, pour un positionnement donné de la caméra 10, les dix ou vingt premières images acquises par la caméra peuvent être considérées par le dispositif 1 pour déterminer les pixels correspondant aux épaules, au nez et au cou de l’individu et pour déterminer les positions moyennes associées à ces pixels. La sélection des points de référence et le calcul de leurs positions (ou positions moyennes) associées peut alors être mise en œuvre en tant qu’étape d’initialisation du procédé. À partir de telles coordonnées normalisées (x*,y*) pour l’ensemble des points caractéristiques formant les données posturales, des valeurs normalisées des paramètres posturaux peuvent alors être calculées lors de l’étape 330. Les longueurs (ou distances) calculées pour chaque paire de points caractéristiques (transformées) peuvent par exemple être euclidiennes et les angles calculés peuvent être exprimés en radians, en étant compris dans l’intervalle [0 ; 2π]. À une étape 340, le dispositif 1 transmet les valeurs normalisées des paramètres posturaux associée à l’image acquise à un classifieur. Un tel classifieur peut par exemple être mis en œuvre par une unité fonctionnelle du dispositif 1. Un tel classifieur peut également être mis en œuvre par un équipement différent du dispositif 1 (par exemple, un autre calculateur 12 ou une autre unité fonctionnelle distante du dispositif 1). Un tel classifieur peut par exemple être un modèle d’apprentissage prédictif. Un tel classifieur peut notamment être pré-entraîné au préalable sur la base d’un algorithme d’entraînement séquentiel, à partir d’images représentant différents états de conscience d’individus dans un environnement donné. Par exemple, des valeurs données de paramètres posturaux associées aux images des figures 4 et 5 peuvent servir de données d’entraînement au classifieur pour la détection d’une classe « état conscient de l’individu ». Des valeurs données de paramètres posturaux associées à l’image de la peuvent servir de données d’entraînement au classifieur pour la détection d’une classe « état inconscient de l’individu ». Dans un mode de réalisation, le classifieur peut être un modèle d’amplification ou de renforcement du gradient, ou « Gradient Boosting ». Le classifieur est pré-entraîné pour prédire, à partir de valeurs de paramètres posturaux, un état de conscience d’un individu parmi au moins un état conscient et un état inconscient. Avantageusement, en transmettant des valeurs normalisées de paramètres posturaux au classifieur à l’étape 340, la robustesse du classifieur (et donc a fortiori , du procédé de détection) n’est pas altérée en cas de différences de positionnement de la caméra 10 entre les images ayant servi à entraîner le classifieur et les images acquises (pour lesquelles une prédiction par le classifieur est attendue). Un autre avantage de l’étape de normalisation des paramètres posturaux est que le classifieur n’a pas à être réentraîné lorsque les paramètres de réglage de la caméra 10 acquérant les images changent. La normalisation des valeurs des paramètres posturaux permet alors avantageusement d’améliorer la robustesse du procédé de détection, notamment en prenant en compte la diversité des paramètres d’environnement et d’acquisition des images. Sur la base au moins des valeurs normalisées des paramètres posturaux transmis à l’étape 340, un état de conscience de l’individu est déterminé. À une étape optionnelle 341, le dispositif 1 peut transmettre des données additionnelles au classifieur, sur la base desquelles la prédiction du classifieur peut être déterminée ou affinée. Les données additionnelles transmises au classifieur peuvent par exemple comprendre des données biologiques, biométriques, faciales de l’individu, collectées à partir des images acquises et de capteurs additionnels compris dans l’environnement. Les données additionnelles peuvent également provenir de données collectées dans le cadre d’autres fonctionnalités du système d’assistance du véhicule. Par exemple, les données additionnelles peuvent comprendre une orientation de la tête de l’individu, un degré d’ouverture des yeux de l’individu ou encore un degré de mouvement d’un faciès de l’individu. À l’issue de l’étape 340 (ou optionnellement, de l’étape 341), le dispositif 1 peut déterminer, selon la prédiction du classifieur, un état de conscience de l’individu associé à l’image acquise sur la base des valeurs normalisées des paramètres (et optionnellement, de données additionnelles). Sur la base d’un tel état de conscience déterminé, le dispositif 1 peut déclencher une action à une étape 351. Par exemple, une telle action peut être une simple itération du procédé décrit sur une autre image acquise, si un état conscient de l’individu est déterminé à l’issue de l’étape 340 (et optionnellement, de l’étape 341). Au contraire, si un état inconscient de l’individu est déterminé à l’issue de l’étape 340 (et optionnellement, de l’étape 341), une telle action peut être déclenchée par un signal d’alerte émis par le dispositifs à destination d’une unité de contrôle intégrée au véhicule ou distante du véhicule, une telle action pouvant être: - une action d’alerte, par exemple l’émission d’un signal visuel et/ou sonore via une interface du véhicule afin d’alerter l’individu ou tout autre individu dans ou autour de l’environnement (par exemple un autre passager ou d’autres individus dans d’autres véhicules voisins), et/ou - une action d’urgence, par exemple une activation d’un pilotage automatique du véhicule, un déclenchement d’une manœuvre autonome d’urgence comme un stationnement ou un freinage ou encore un déclenchement d’un appel d’urgence (par exemple à un service médical). Optionnellement, l’action déclenchée à l’étape 351 telle que précédemment décrite peut être conditionnée par la vérification d’un critère de déclenchement à une étape optionnelle 350. Un tel critère de déclenchement vérifié à l’étape optionnelle 350 peut par exemple être un nombre d’occurrences d’un état inconscient détecté par le classifieur sur un nombre successif d’images acquises dépassant un seuil prédéfini (par exemple cinq ou dix images). Ainsi, l’action d’alerte ou d’urgence peut être déclenchée à l’étape 351 si un état inconscient de l’individu est détecté sur un nombre successif d’images dépassant un seuil. Un tel critère de déclenchement permet alors avantageusement de palier des erreurs de détection ponctuelles du classifieur ou des positions ponctuelles de l’individu associées à un état inconscient alors même que l’individu est conscient (par exemple, l’individu cherche à attraper un objet et se rapproche d’une posture apprise par le classifieur comme étant associée à un état inconscient). Par ailleurs, la vérification d’un critère de déclenchement à l’étape optionnelle 350 permet avantageusement d’affiner la possibilité d’actions prises par le dispositif 1 à l’étape 351. Par exemple, selon le nombre d’occurrences successives de l’état inconscient déterminé, différents niveaux d’alerte ou d’actions peuvent être déclenchées selon différents seuils (ou plages) prédéfinis. Par exemple, si un état inconscient de l’individu est détecté sur deux à cinq images successives, une action d’alerte peut être émise à l’étape 351. Si un état inconscient de l’individu est détecté sur plus de cinq images successives, une action d’urgence peut être déclenchée à l’étape 351. Procédé de détection d’un état de conscience d’un individu dans un environnement, mis en œuvre par un dispositif de détection (1), le dispositif étant relié à une caméra (10) positionnée dans l’environnement de façon à permettre l’acquisition (300) d’images sur lesquelles l’individu est visible, le procédé comprenant des étapes suivantes : - obtenir (310) des données, dites posturales, relatives à une posture de l’individu dans l’environnement, lesdites données étant extraites d’au moins une image acquise par la caméra (10), - déterminer (340), en fonction desdites données posturales, un état de conscience de l’individu parmi au moins un état conscient et un état inconscient de l’individu. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les données posturales comprennent les positions dans l’image d’un ensemble fini de points caractéristiques (A, B, L, R, D, U) de l’individu. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre : - le calcul (320), à partir des positions des points caractéristiques (A, B, L, R, D, U), des valeurs de paramètres posturaux associés à la posture de l’individu dans l’environnement, lesdits paramètres posturaux comprenant au moins : * des longueurs de segments ([UD], [LR], [DB], [BR], [RA]) formés par deux points caractéristiques distincts parmi l’ensemble fini de points caractéristiques (A, B, L, R, D, U), * des angles (α, β) formés par deux segments ([UD], [LR], [DB], [BR], [RA]) ayant un point caractéristique commun. Procédé selon la revendication 3, dans lequel les valeurs des paramètres posturaux sont calculées (330) à partir de positions normalisées des points caractéristiques (A, B, L, R, D, U), lesdites positions étant normalisées par rapport à au moins une grandeur de référence de l’individu mesurée sur l’image acquise. Procédé selon la revendication 3, des points de référence (L, R, U, D) respectivement associés à des positions de référence étant sélectionnés parmi l’ensemble fini de points caractéristiques (A, B, L, R, D, U), et dans lequel les valeurs de paramètres posturaux sont normalisées en transformant, pour chaque point caractéristique de l’ensemble fini de points caractéristiques (A, B, L, R, D, U),, la position associée en une position normalisée exprimée par des coordonnées normalisées suivantes : où : - x* et y * sont les coordonnées normalisées de la position normalisée associée au point caractéristique, - x et y sont les coordonnées de la position associée au point caractéristique, - x R est une première coordonnée d’un premier point de référence prédéfini, - x L est une première coordonnée d’un deuxième point de référence prédéfini, - y D est une deuxième coordonnée d’un troisième point de référence prédéfini, et - y U est une deuxième coordonnée d’un quatrième point de référence prédéfini. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 5, dans lequel l’état de conscience de l’individu est déterminé (340) par un classifieur à partir des valeurs des paramètres posturaux, ledit classifieur étant préalablement entraîné sur des données d’entraînement comprenant au moins des valeurs d’entraînement des paramètres posturaux. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre : - l’obtention (341) de données faciales de l’individu comprenant un élément parmi au moins : une orientation de la tête de l’individu, un degré d’ouverture des yeux de l’individu, un degré de mouvement d’un faciès de l’individu, et dans lequel l’état de conscience de l’individu est déterminé en outre en fonction desdites données faciales. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre : - l’émission (351), en cas d’état inconscient de l’individu détecté, d’un signal d’alerte à destination d’une unité de contrôle. Dispositif (1) de détection d’un état de conscience d’un individu dans un environnement, ledit dispositif étant relié à une caméra (10) positionnée dans l’environnement de façon à permettre l’acquisition d’images sur lesquelles l’individu est visible, le dispositif comprenant au moins un calculateur (11, 12) configuré pour : - obtenir (310) des données, dites posturales de l’individu, relatives à une posture de l’individu dans l’environnement, lesdites données étant extraites d’au moins une image acquise par la caméra, - déterminer (340), en fonction desdites données posturales, un état de conscience de l’individu parmi au moins un état conscient et un état inconscient de l’individu. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 8 lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 8 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.