FR 3154527 A1 20250425 FR 2311264 A 20231018 Procédé de détection de lumières clignotantes, mis en œuvre par un dispositif comprenant au moins un dispositif d’acquisition d’images et un calculateur, caractérisé en ce qu’il comprend : une acquisition (100) d’un flux d’images ; pour au moins une image dudit flux d’images, une segmentation (120) de l’image comprenant : un calcul (121) d’une image différentielle résultant de la différence d’intensité, pixel à pixel, entre l’image considérée et une image qui la précède dans le flux, ainsi qu’une extraction (122) des segments de l’image différentielle présentant des valeurs absolues de différence d’intensité supérieures à un seuil prédéfini ; et pour chacun des segments de ladite segmentation, une association (130) du segment à un marqueur de suivi de lumière clignotante dans le flux d’images. Figure de l’abrégé : Figure 1 Procédé de détection de lumières clignotantes La présente divulgation relève du domaine du traitement de l’image. L’invention concerne plus particulièrement un procédé de détection de lumières clignotantes. Lorsqu’un conducteur emprunte la route avec son véhicule, il peut rencontrer des situations inhabituelles. Ces situations qui sortent du quotidien et des habitudes du conducteur sont souvent sources de comportements dangereux et imprévisibles. Pour attirer particulièrement l’attention des conducteurs, le code de la route comprend l’usage des avertisseurs lumineux clignotants. On retrouve par exemple de tels avertisseurs sur des éléments fixes de l’environnement comme feux de circulation routière (lorsque le feu jaune clignote pour prévenir d’une situation de danger, le carrefour), en accompagnement de certains panneaux de circulation (notamment pour les zones dangereuses de rencontre avec les piétons), ou bien dans les zones de travaux pour attirer l’attention sur la signalisation temporaire. Mais on les retrouve aussi sur des éléments mobiles comme sur tout véhicule avec des clignotants, des véhicules en intervention urgente avec le gyrophare des voitures de police, d’ambulances, ou de véhicules de pompiers, ou bien en simple intervention, comme le gyrophare d’engins agricoles. Dans la technique antérieure, il est connu d’équiper les véhicules de dispositifs capables de reconnaître des éléments de la chaussée, comme les éléments de signalisation ou des véhicules, notamment pour fournir aux usagers de la route des outils leur permettant d’améliorer la sécurité, et notamment en équipant des véhicules autonomes ou semi-autonomes afin d’améliorer leur efficacité. Il est ainsi connu de la technique des méthodes de détection de sources potentielles de lumières, à partir d’une segmentation d’une image sur la base d’un seuil d’intensité des pixels, et selon les applications, de l’intensité de certaines composantes de couleur des pixels par rapport à d’autres composantes. Ces méthodes ont cependant certaines limites : elles ne sont suffisamment efficaces qu’avec des lumières d’intensité constante et/ou des lumières de position fixe, comme les feux rouges. Lorsque les lumières sont clignotantes et/ou suivent différents motifs de variation d’intensité ces méthodes sont inefficaces et génèrent un grand nombre d’erreurs. De plus, lorsqu’elles sont mobiles, il est très difficile de maintenir le suivi des lumières clignotantes lorsque qu’elles sont dans une phase éteinte. En outre, la captation d’une lumière clignotante distante voit sa saturation baisser, rendant inopérantes les méthodes se basant sur l’intensité d’une composante de couleur des pixels et celles se basant sur l’intensité lumineuse des pixels. Les méthodes de la technique antérieure ne sont donc pas suffisantes pour détecter efficacement les lumières clignotantes, par exemple de véhicules d’urgence, alors qu’elles sont généralement en prévention de situation de danger. Il existe un besoin pour une solution qui couvre ces situations. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Il est proposé un procédé de détection de lumières clignotantes, mis en œuvre par un dispositif comprenant au moins un dispositif d’acquisition d’images et un calculateur, comprenant en outre : une acquisition d’un flux d’images comprenant une pluralité d’images successivement acquises formant ledit flux d’images, pour au moins une image dudit flux d’images, une segmentation de l’image comprenant : un calcul d’une image différentielle résultant de la différence d’intensité, pixel à pixel, entre l’image considérée et une image qui la précède dans le flux, une extraction des segments de l’image différentielle présentant des valeurs absolues de différence d’intensité supérieures à un seuil prédéfini, pour chacun des segments de ladite segmentation, une association du segment à un marqueur de suivi de lumière clignotante dans le flux d’images, ledit marqueur de suivi étant déterminé comme suit : s’il existe un marqueur de suivi à une distance du segment considéré inférieure à un seuil prédéfini, ledit segment est associé audit marqueur de suivi, et la position dudit marqueur est mise à jour sur celle du segment, et sinon, un marqueur de suivi est défini dans le flux d’image à la position du segment considéré et y est associé. Dans une variante du procédé de détection de lumières clignotantes, l’association d’un segment à un marqueur de suivi comprend en outre une vérification que la séquence de segments associés au marqueur de suivi, incluant le segment considéré, respecte un motif prédéfini, par exemple une alternance de fronts montants et descendants d’intensité des segments. Dans une autre variante, le procédé de détection de lumières clignotantes comprend en outre une classification des marqueurs de suivi. Alternativement, les marqueurs de suivis sont classés parmi différents types de lumières. Optionnellement, les différents types de lumières comprennent des lumières clignotantes selon différents motifs, différentes fréquences, et différentes intensités, ainsi que des lumières fixes. Dans une variante du procédé de détection de lumières clignotantes, la classification de chaque marqueur de suivi est réalisée par l’analyse d’un motif formé par les séquences de segments associés au marqueur De manière alternative, la classification de chaque marqueur de suivi est réalisée par un algorithme d’apprentissage automatique de classification, pré-entrainé sur une base de données d’entrainement comprenant une pluralité de flux d’images de différents types de lumières comme des lumières clignotantes suivant différents motifs, différentes fréquences, et différentes intensités Dans un mode de réalisation, le procédé de détection de lumières clignotantes comprend en outre, pour chaque acquisition d’une image dudit flux d’images : un calcul du déplacement, d’une image considérée par rapport à l’image qui la précède dans le flux, d’éléments présents dans lesdites images, la mise à jour de la position d’au moins un marqueur de suivi, à partir du déplacement calculé. Dans une variante, le procédé de détection de lumières clignotantes comprend en outre la suppression des marqueurs de suivi qui n’ont été associés à aucun segments extraits d’un nombre d’images supérieur à une limite prédéfinie. Dans une mode de réalisation, le procédé de détection de lumières clignotantes comprend en outre, pour chaque acquisition d’une image du flux : une définition, préalable à ladite segmentation, d’une zone d’intérêt sur l’image considérée, et la mise en œuvre de la segmentation de l'image uniquement sur la zone d'intérêt, Dans un mode de réalisation, le dispositif d’acquisition d’images est embarqué dans un véhicule, et la zone d’intérêt est déterminée à partir des points à l’infini et lignes de fuite de l’image, comme la zone comprenant les éléments sensiblement fixes d’une image à l’autre du flux d’images. Dans une variante du procédé de détection de lumières clignotantes, la définition de la zone d’intérêt comprend en outre : l’évaluation de la distance de certains éléments présents dans l’image, au dispositif d’acquisition de ladite image, et l’exclusion des zones de l’image comprenant des éléments à une distance ainsi évaluée inférieure à une distance limite prédéfinie. Alternativement, le procédé de détection de lumières clignotantes comprend en outre une détection et un suivi d’objets dynamiques et la zone d’intérêt comprend les pixels associés à des objets dynamiques détectés et suivis. Selon un autre aspect, il est proposé un produit programme d’ordinateur, comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé de détection de lumières clignotantes, lorsqu’elles sont exécutées par un calculateur. Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif de détection de lumières clignotantes comprenant un dispositif d’acquisition d’images et calculateur embarqué ou distant configuré pour mettre en œuvre le procédé de détection de lumières clignotantes. Selon un dernier aspect, il est proposé un véhicule automobile comprenant un dispositif de détection de lumières clignotantes. 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 : Fig. 1 FIG. 1 La FIG. 1 montre une représentation schématique du déroulement du procédé selon un mode de réalisation. Fig. 2 FIG. 2 La FIG. 2 montre une représentation schématique d’un véhicule mettant en œuvre le procédé selon un mode de réalisation. Fig. 3 FIG. 3 La FIG. 3 montre schématiquement des illustrations successives des différentes étapes du procédé, selon un mode de réalisation de ce dernier. En vue par exemple de fournir un outil de sécurité ou de le rendre autonome pour la détection de situation de danger, un véhicule doit pouvoir reconnaître les lumières clignotantes qu’il rencontre sur la route. Il est maintenant fait référence à la FIG. 1 , qui représente schématiquement un logigramme du déroulement du procédé de détection de lumières clignotantes selon un mode de réalisation, et à la FIG. 2 qui représente un véhicule selon un mode de réalisation du procédé. Ce procédé est mis en œuvre par un dispositif 200 de détection de lumières clignotantes, comprenant au moins un calculateur 201, par exemple de type processeur, microprocesseur, microcontrôleur, circuit logique programmable (FPGA, etc.), et/ou un circuit intégré spécialisé (ASIC, etc.). Le calculateur 201 est avantageusement embarqué dans le véhicule 210. Alternativement, le calculateur 201 peut se trouver à distance du véhicule et être en communication à distance avec un dispositif de communication embarqué 203 et/ou un composant du véhicule 204. Par exemple le dispositif de communication 203 est un dispositif suivant la technologie de communication véhiculaire V2X (en anglais Vehicle-to-everything , ou véhicule-à-tout) et particulièrement la technologie V2N (en anglais Vehicle-to-Network , ou Véhicule-à-Réseau). Le dispositif peut en outre comprendre une mémoire 202, stockant des instructions de code exécutées par le calculateur 201 pour pouvoir mettre en œuvre le procédé. La mémoire 202 peut également stocker un ou plusieurs modèles pré-entrainés décrits plus en détails ci-après pour pouvoir déterminer plus en détails les types de lumières détectées. La mémoire 202 peut être une mémoire électronique non-volatile, un disque dur optique, etc. Le véhicule 210 comprend en outre un dispositif d’acquisition d’images 204, permettant de fournir au calculateur 201 des images pour la mise en œuvre du procédé. Ce dispositif 204 peut être une caméra embarquée ou bien un appareil photo embarqué. Afin d’étudier les lumières clignotantes de l’environnement du véhicule, le procédé comprend tout d’abord, dans un mode de réalisation, une acquisition 100 d’un flux d’images. Cette acquisition 100 peut se réaliser au moyen du dispositif d’acquisition d’images 204 embarqué sur le véhicule, par exemple à partir d’un flux vidéo ou d’une suite de photos successives. Dans une variante, cette acquisition 100 comprend un pré-traitement des images, selon le cas d’application. Certaines composantes des pixels peuvent être supprimées ou bien subir une modification, de sorte que les images soient avantageusement adaptées au cas d’application. Par exemple, pour détecter uniquement des lumières clignotantes rouges, les composantes vertes et bleues des pixels des images sont supprimées. Dans un autre exemple, les images sont avantageusement modifiées en nuances de gris pour alléger la mémoire et les calculs. Acquérir 100 un tel flux d’images permet avantageusement d’observer une évolution dans le temps de certains éléments présents dans l’image. Notamment, le clignotement d’une lumière est un phénomène qui s’étale dans le temps. Ainsi, le procédé comprend la comparaison d’une image du flux avec une image qui la précède dans le flux. L’image qui la précède n’est pas nécessairement celle qui la précède immédiatement dans le flux, plusieurs autres images peuvent les séparer. Par ailleurs, le flux d’images peut être préalablement sous-échantillonné, de sorte à, avantageusement, ne pas contenir d’images qui séparent les images à comparer. Cette comparaison se réalise par le calcul 121 d’une image dite différentielle, car elle résulte de la différence, pixel à pixel, entre les deux images. Une telle image différentielle exprime les variations que chaque pixel a subi pendant le temps qui sépare la prise de chacune des images. Par conséquent, elle contient avantageusement les informations de fronts montants et descendants de lumières clignotantes. L’image différentielle Im diff peut ainsi être construite de la manière suivante : , avec Im n la n ème image considérée dans le flux et k le nombre d’images qui sépare l’image considérée et celle avec laquelle elle est comparée et qui la précède dans le flux. Généralement, l’acquisition 100 des images du flux par un tel dispositif 204 suit une période d’acquisition constante, et on peut alors aussi noter : , avec t le temps à laquelle l’image considérée est acquise et T la période d’acquisition. Il est compris par la différence entre deux images la différence, pour chacun des pixels de la première image, entre les composantes du pixel considéré et les composantes respectives du pixel correspondant (à la même position) sur la seconde image. Le résultat d’une telle différence peut avantageusement entraîner des valeurs de composante positives comme négatives pour les pixels de l’image différentielle. Par exemple si la composante rouge d’un pixel est négative, cela indique une diminution du niveau de rouge pour ce pixel pendant le temps qui sépare l’acquisition des deux images. Les composantes ou composantes de couleurs sont les valeurs qui permettent d’exprimer la couleur d’un pixel, par exemple la quantité de rouge, vert et bleu, ou encore la teinte, la saturation et vibrance. Dans des variantes, cela peut correspondre aussi au niveau de gris du pixel, à sa luminance, etc. L’image différentielle peut ainsi exprimer les variations d’intensité des pixels. Les variations d’intensité considérées peuvent dépendre du cas d’application et peuvent comprendre : les variations de l’intensité globale du pixel, celle d’une ou plusieurs de ses composantes de couleurs comme une variation de couleur du rouge vers le bleu, ou une combinaison de variations de l’intensité globale et de couleur du pixel. Le nombre d’images k qui sépare l’image Im n de l’image Im n-k peut être constant, par exemple égale à 1, de sorte à comparer deux images acquises consécutivement. Dans une variante, le nombre k peut aussi suivre une fonction variable, par exemple une fonction triangulaire ou en dent de scie. En effet, pour un k constant, une lumière clignotant avec une période multiple de kT est en phase avec le calcul 121 de l’image différentielle : la différence se fait alors toujours entre deux images sur laquelle la lumière clignotante est dans le même état (soit toujours allumée, soit toujours éteinte) et sensiblement aucune variation n’est alors mesurée sur l’image différentielle. Un nombre d’images de séparation k variable permet avantageusement d’éliminer ce risque. Dans un mode de réalisation, le calcul de l’image différentielle comprend un réalignement de l’image Im n par rapport à l’image Im n-k compte tenu du déplacement d’une image à l’autre d’éléments présents sur les deux images. Le procédé comprend ensuite l’extraction 122 des zones de l’image différentielle, appelées segments, lorsque les valeurs absolues d’intensité des pixels de la zone sont supérieures à un seuil prédéfini. Par exemple le seuil est une variation de +/- 20%. La valeur prédéfinie pour le seuil peut avantageusement être adaptée à chaque cas d’application. Selon le cas d’application, il est entendu par l’intensité d’un segment une moyenne (ou une médiane, etc.) de l’intensité des pixels qui composent ce segment. Cette intensité peut concerner une composante en particulier des pixels du segment ou bien une combinaison de composantes, ou encore le résultat d’un calcul sur une composante ou une combinaison de composantes, comme par exemple le niveau de luminance, de saturation, ou de gris des pixels du segment. Dans une variante, la zone extraite est approximée par une forme géométrique, par exemple elliptique ou de préférence rectangulaire, de sorte à pouvoir avantageusement définir facilement la position d’un segment par un point remarquable (centre ou coin) plutôt que par un barycentre des pixels d’une forme quelconque. La segmentation 120 du procédé, qui comprend le calcul 121 de l’image différentielle et l’extraction 122 des segments, permet d’établir un ensemble de segments qui correspondent chacun à une forte variation (défini par le seuil), et qui sont ainsi de potentiels candidats pour être le témoin de la présence d’une ou plusieurs lumières clignotantes dans l’image. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend avantageusement, préalablement à la segmentation 120, la définition 110 d’une zone d’intérêt sur l’image, à laquelle la segmentation 120 se limite. En effet, les segments extraits correspondent à des zones dont les pixels ont subi de fortes variations. Cependant, lorsque le véhicule est en mouvement avec le dispositif d’acquisition d’images 204 embarqué, plus un élément de l’image Im n -k était physiquement proche du véhicule, plus il est susceptible d’avoir une position différente sur l’image Im n . Cette différence de position peut entraîner de majeures variations dans les pixels et donc une extraction de segments faux-positifs associés à ces variations. La définition d’une zone d’intérêt de l’image, ne comprenant pas les éléments trop proches du véhicule, pour y limiter la segmentation permet avantageusement d’éviter une extraction de segments correspondants au déplacement d’éléments proches. La segmentation a ainsi avantageusement un meilleur rappel (ou une meilleure sensibilité). La définition de la zone d’intérêt se réalise généralement par l’application d’un filtre aux images, de sorte à appliquer un poids (ou un coefficient) multiplicatif de 0 aux (composantes des) pixels en dehors de la zone d’intérêt et de 1 aux pixels à l’intérieur de la zone d’intérêt. Dans une variante non illustrée, ledit filtre comprend des poids entre 0 et 1, ainsi la délimitation de la zone d’intérêt n’est pas nette. Par exemple, la zone d’intérêt peut s’étendre autour d’un point d’intérêt, de sorte que plus un pixel est loin du point d’intérêt, plus son poids est faible, en suivant une décroissance linéaire, polynomiale, exponentielle ou logarithmique, etc. Dans un mode de réalisation, la zone d’intérêt peut être définie comme incluant un ensemble de points considérés à l’infini par rapport au dispositif d’acquisition d’images. La délimitation de la zone d’intérêt sur l’image peut se faire à partir des lignes de fuite (et du point de fuite ou point à l’infini qui peut en être déduit) qui permettent, avantageusement, de déterminer la distance relative entre des éléments de l’image par rapport au dispositif d’acquisition d’images à l’origine de l’image. En particulier un ensemble de points situés à une distance inférieure à un seuil de distance prédéfini du point de fuite de l’image peuvent être approximés comme des points situés à l’infini. De manière générale, le point de fuite se situe dans la partie centrale de l’image, vers laquelle les lignes de fuites sont orientée. La délimitation de la zone d’intérêt peut ainsi être fixée (identique, quelle que soit l’image) préalablement, comme l’ensemble des pixels de la partie centrale. Par exemple, elle peut être de la forme d’un ovale englobant l’ensemble des pixels de la partie central. Une telle délimitation permet avantageusement de réduire le temps de calcul nécessaire à la définition de la zone d’intérêt. Cependant, la zone d’intérêt peut aussi être plus ou moins variable selon l’image à laquelle elle est appliquée. Dans une variante, la zone d’intérêt est délimitée à partir d’un seuil prédéfini de distance des éléments de l’image par rapport au dispositif d’acquisition d’images : les éléments situés à une distance inférieure au seuil prédéfini délimitent la zone d’intérêt. Une telle délimitation permet d’avoir une zone d’intérêt très fidèle à la réalité. En outre, le calculateur 201 peut avantageusement effectuer une reconnaissance de la géométrie 3D de l’objet afin de préciser l’évaluation de sa distance au dispositif d’acquisition d’images 204. Dans une variante, le calculateur 201 détecte et effectue un suivi d’objets dynamiques dans le flux d’images. Par exemple, le calculateur met en œuvre un filtre de Kalman sur les images. La zone d’intérêt peut inclure avantageusement les pixels des objets dynamiques, de sorte que par exemple, les véhicules susceptibles d’émettre des lumières clignotantes comme les véhicules d’urgence font partis de la zone d’intérêt. Dans une autre variante, la zone d’intérêt est d’une forme prédéfinie, par exemple, préférablement une ellipse, dont les caractéristiques géométriques (dans l’exemple, le demi-grand axe, le demi-petit axe et le centre) peuvent varier selon l’image ou la paire d’images. Le centre de l’ellipse peut être avantageusement le point de fuite de l’image. Les dimensions de la zone d’intérêt peuvent aussi prendre en compte le déplacement effectué par le véhicule qui équipe le dispositif d’acquisition d’images, entre les images ou la vitesse du véhicule. Par exemple, plus le véhicule 210 se déplace lentement entre les deux images, plus la zone d’intérêt peut être large. Ainsi, cette dernière variante permet avantageusement d’obtenir une zone d’intérêt efficace, sans nécessiter trop de ressources de calcul et de temps. Alternativement, dans cette dernière variante ou dans une variante ou la zone d’intérêt est préalablement fixée, la délimitation comprend une vérification postérieure. Cette vérification exclut des éléments du premier plan de l’image, à la fois proches du dispositif d’acquisition d’image 210 et proches du point de fuite sur l’image. Par exemple cet élément est un véhicule qui suit le véhicule 210 équipé du dispositif d’acquisition d’images 200. Cette vérification permet avantageusement d’exclure des éléments qui pourraient être initialement compris dans la zone d’intérêt par leur proximité sur l’image avec le point de fuite, malgré leur proximité avec le dispositif 210. Ces éléments peuvent être détectés au moyen de procédés connus de détection d’éléments de la route et notamment de détection de véhicules. Le procédé comprend ensuite l’association 130 des segments à des marqueurs de suivi d’une lumière clignotante. Un marqueur de suivi permet de maintenir le suivi d’une lumière clignotante d’une image à l’autre du flux. Deux cas sont possibles pour un segment ainsi extrait lors de la segmentation : soit un marqueur de suivi préexistant est proche (c’est-à-dire inférieur à un seuil de distance prédéfini selon le cas d’application) de ce segment, soit le segment est isolé (aucun marqueur de suivi ne lui est proche). Un segment isolé correspond à une variation brusque (c’est-à-dire un front montant ou descendant) de l’intensité de pixels dans une partie de l’image qui n’avait pas variée au préalable : c’est un candidat pour l’apparition d’une nouvelle lumière clignotante dans l’image. En conséquence, l’association 130 comprend la création d’un nouveau marqueur de suivi, à la position du segment isolé et s’y associe. Un segment proche d’un marqueur est un candidat pour la suite du clignotement d’une lumière déjà segmentée dans des images précédentes. Le procédé comprend donc avantageusement l’association de ce segment à ce marqueur. Si un segment est proche de plusieurs marqueurs, il est associé au marqueur le plus proche. Lorsqu’un segment est associé à un marqueur préexistant, l’association comprend la mise à jour de la position du marqueur de suivi sur la position du segment qui lui est associé, de sorte qu’un marqueur associé successivement à une séquence de segments provenant d’une lumière mobile puisse synchroniser sa position avec celle de la lumière mobile. Dans une variante, l’association comprend une vérification que le segment associé s’inscrit dans un motif prédéfini correspondant à un clignotement. Par exemple, on vérifie qu’un marqueur préalablement associé à un segment lié à une lumière qui s’allume (signe positif de variation d’intensité dans les composantes des pixels du segment sur l’image différentielle) s’associe à un segment lié à une lumière qui s’éteint (signe négatif de variation d’intensité). Le motif est alors une alternance de fronts montants et de fronts descendants d’intensité des segments de la séquence. Alternativement, le motif prédéfini peut aussi porter sur l’intensité des segments associés, de sorte que l’évolution de l’intensité suivent un motif de clignotement. Dans un mode de réalisation du procédé, la position des marqueurs associés à aucun segment est mise à jour 140. Une lumière clignotante mobile dans le flux d’images continue de se déplacer lorsqu’elle n’engendre pas de variations/segments (intensité stable). Ainsi la mise à jour 140 comprend le calcul du déplacement des éléments de l’image Im n par rapport à l’image Im n-k , et à partir de ce calcul, une estimation du déplacement de la lumière clignotante liée au marqueur de suivi. Ces éléments peuvent être des éléments caractéristiques de la chaussée présents sur les deux images, comme un lampadaire qui aurait effectué un déplacement d’une image à l’autre. Alternativement, les éléments peuvent être un simple agencement caractéristique de pixels d’intensités particulières, lorsque cet agencement est présent sur les deux images à des positions différente. La prise en compte d’une pluralité d’éléments permet avantageusement d’estimer un déplacement précis. La position du marqueur de suivi est ainsi mise à jour en suivant ce déplacement. Dans une variante, le déplacement estimé est nul car les images Im n et Im n-k sont identiques et le véhicule est à l’arrêt. Avantageusement, la mise à jour des marqueurs de suivi est évitée dans ce cas particulier. Alternativement, cet ajustement tient aussi compte d’une pluralité d’images précédentes, permettant d’estimer, avantageusement de manière plus précise, le déplacement en le corrélant à aux déplacements des images précédentes. De manière alternative, le procédé peut comprendre une détection des éléments de l’image à partir de procédés connus, et avantageusement mettre à jour 140 des marqueurs de suivi de manière relative aux éléments détectés. Par exemple un marqueur de suivi correspondant à une lumière clignotante sur un véhicule détecté peut être avantageusement mis à jour 140 selon le déplacement effectué par le véhicule détecté. Une fois la position du marqueur mise à jour en suivant le déplacement estimé, le marqueur se trouve théoriquement à la position de la lumière d’intensité stable. Ainsi, si la lumière engendre un nouveau segment sur une image suivante, le bon marqueur de suivi (correspondant à la même lumière clignotante) sera avantageusement déjà positionné proche du segment. Avantageusement, cette mise à jour permet à un marqueur de suivre une lumière clignotante, y compris lorsque celle-ci est dans une phase éteinte stable. Puisqu’un marqueur associé à aucun segment pendant une longue période signifie la disparition d’une lumière clignotante, la mise à jour 140 d’un marqueur comprend avantageusement sa suppression. Ainsi, selon un mode de réalisation du procédé, un marqueur associé à aucun segment pendant un nombre d’image ou un temps prédéfini est supprimé. Avantageusement, dans une variante, ce nombre d’image (ou ce temps) prédéfini correspond à un temps supérieur à la période de clignotement du motif prédéfini de la vérification du procédé, de sorte qu’un marqueur ne soit pas supprimé par erreur pour une lumière clignotante dont la période de clignotement est trop élevée. Dans une autre variante, le procédé comprend la suppression d’un marqueur qui, une fois sa position mise à jour, est situé en dehors de la zone d’intérêt pendant un nombre d’images ou un temps prédéfini. Puisqu’aucun segment n’est créé en dehors de la zone d’intérêt, le marqueur correspond à une lumière clignotante qui sort du champ de l’image. Le temps prédéfini correspond avantageusement à une période d’attente, pendant laquelle la lumière clignotante qui sort de l’image peut changer de direction est rentrer à nouveau dans la zone d’intérêt. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend une classification 150 des marqueurs de suivi qui détermine le type de lumière à laquelle le marqueur de suivi est lié. Cette classification peut avantageusement différencier les lumières par leurs caractéristiques physiques telles que leur période de clignotement, leur motif de clignotement, la ou les fréquences lumineuses (couleurs) émises, etc. Une telle analyse pour la classification 150 permet aussi avantageusement de détecter un faux positif, lorsqu’un marqueur de suivi de lumière clignotante a été associé à une lumière non-clignotante. Dans une variante, une telle classification 150 est réalisée par l’étude de la séquence des associations de segments avec le marqueur étudié. Le procédé déduit ainsi de la séquence d’associations de segments avec le marqueur de suivi, le motif de clignotement de la lumière associée au marqueur et le reste des caractéristiques physiques de la lumière associée. Dans une variante du mode de réalisation, cette classification 150 différencie les lumières par leur application. Cette classification 150 est avantageusement plus utilitaire et car elle permet de déterminer à quel évènement correspond la lumière. Par exemple, la classification détermine si le marqueur suit une lumière de feux de circulation, de gyrophare d’ambulance, de gyrophare de police, etc. Avantageusement, dans une variante, une telle classification 150 est réalisée par un algorithme d’apprentissage automatique pré-entraîné sur un ensemble de marqueur de suivi étiquetés (c’est-à-dire que le type de lumière liée au marqueur est connue). Par exemple la base de données d’entraînement comprend des marqueurs de suivi de lumières clignotantes de feux de circulation, de gyrophares de différents véhicules d’urgence, etc. Alternativement, la base de données d’entraînement pour la classification 150 comprend aussi des lumières clignotantes de différents pays de sorte que l’algorithme puisse être avantageusement efficace quel que soit le pays de provenance des lumières. Un tel algorithme est par exemple capable de différencier la lumière provenant d’un gyrophare d’ambulance française d’un gyrophare d’ambulance américaine. Dans un mode de réalisation, la classification 150 est réalisée par le calculateur embarqué 201 sur le véhicule. Alternativement, elle est réalisée par un calculateur distant ; dans ce cas, le véhicule comprend un dispositif de communication 203 qui transmet à un serveur distant 213 les informations nécessaires à la classification (l’ensemble des marqueurs de suivi) et le serveur distant 213, après avoir réalisé le calcul de classification, transmet les résultats au véhicule. Il est maintenant fait référence à la FIG. 3 qui illustre la mise en œuvre des différentes étapes du procédé selon un mode de réalisation. Dans ce mode de réalisation, le calculateur 201 reçoit l’image 300 du dispositif d’acquisition d’images 204. Cette image comprend une ambulance dont le premier gyrophare 301 vient de s’allumer, et le second gyrophare 302 reste éteint (c’est-à dire qu’il était déjà éteint lors de la segmentation précédente et l’est toujours). L’image 310 illustre la définition 110 d’une zone d’intérêt 311 à partir des lignes de fuite présentes sur l’image 300. Dans ce cas d’application, une forme elliptique fixe et la taille sont prédéfinies, et l’ellipse est centrée sur le point de fuite (à l’infini) de l’image. De plus, cette définition comprend l’exclusion de la zone 312 comprenant un élément du premier plan de l’image (une voiture) se trouvant à la fois proche du point de fuite de l’image et physiquement proche du dispositif d’acquisition d’images 204. L’image 320 est l’image différentielle résultant de la différence 121 de l’image 300 et de celle qui la précède (non-illustrée) dans le flux d’images du dispositif d’acquisition d’images 204. Les zones noires représentent de faibles variations tandis que la zone blanche 321 (situé au niveau du premier gyrophare 301) représente une zone de fortes variations d’intensité (en valeur absolue). L’image 330 illustre ainsi le résultat de la segmentation 120 de l’image 300. Un nouveau segment 333 est extrait 122 à partir de la zone 321. Ce segment 333 est associé 130 au premier marqueur 332a, qui est le marqueur 332 le plus proche du segment 333. Puisque le segment correspond à une lumière qui s’allume, le procédé comprend aussi la vérification que le dernier segment associé au marqueur 332a était un segment correspondant à une lumière qui s’éteignait, afin de suivre un motif de clignotement avec le nouveau segment 333. Le second marqueur 332b, résultant d’une segmentation antérieure (du second gyrophare 302 de l’ambulance), n’est quant à lui, associé à aucun segment. Sa position est malgré tout mise à jour 140 afin d’être situé à la position où la lumière du second gyrophare de l’ambulance est estimée réapparaitre. Le procédé comprend ensuite une classification 150 du marqueur 332a, qui, par son motif d’associations avec les segments issus de segmentations précédentes, est reconnu comme lié à une lumière de gyrophare d’ambulance. Procédé de détection de lumières clignotantes, mis en œuvre par un dispositif (200) comprenant au moins un dispositif d’acquisition d’images (204) et un calculateur (201), caractérisé en ce qu’il comprend : une acquisition (100) d’un flux d’images comprenant une pluralité d’images successivement acquises formant ledit flux d’images, pour au moins une image dudit flux d’images, une segmentation (120) de l’image comprenant : un calcul (121) d’une image différentielle résultant de la différence d’intensité, pixel à pixel, entre l’image considérée et une image qui la précède dans le flux, une extraction (122) des segments de l’image différentielle présentant des valeurs absolues de différence d’intensité supérieures à un seuil prédéfini, pour chacun des segments de ladite segmentation, une association (130) du segment à un marqueur de suivi de lumière clignotante dans le flux d’images, ledit marqueur de suivi étant déterminé comme suit : s’il existe un marqueur de suivi à une distance du segment considéré inférieure à un seuil prédéfini, ledit segment est associé audit marqueur de suivi, et la position dudit marqueur est mise à jour (140) sur celle du segment, et sinon, un marqueur de suivi est défini dans le flux d’image à la position du segment considéré et y est associé. Procédé de détection de lumières clignotantes selon la revendication 1 dans lequel l’association (130) d’un segment à un marqueur de suivi comprend en outre une vérification que la séquence de segments associés au marqueur de suivi, incluant le segment considéré, respecte un motif prédéfini. Procédé de détection de lumières clignotantes selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre une classification (150) des marqueurs de suivi. Procédé de détection de lumières clignotantes selon la revendication précédente, dans lequel les marqueurs de suivis sont classés parmi différents types de lumières. Procédé de détection de lumières clignotantes selon la revendication précédente, dans lequel les différents types de lumières comprennent des lumières clignotantes selon différents motifs, différentes fréquences, et différentes intensités, ainsi que des lumières fixes. Procédé de détection de lumières clignotantes selon l’une quelconque des revendications 3 à 5, la classification (150) de chaque marqueur de suivi est réalisée par l’analyse d’un motif formé par les séquences de segments associés au marqueur. Procédé de détection de lumières clignotantes selon l’une quelconque des revendications 3 à 6, dans lequel la classification (150) de chaque marqueur de suivi est réalisée par un algorithme d’apprentissage automatique de classification, pré-entrainé sur une base de données d’entrainement comprenant une pluralité de flux d’images de différents types de lumières comme des lumières clignotantes suivant différents motifs, différentes fréquences, et différentes intensités. Procédé de détection de lumières clignotantes selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre, pour chaque acquisition d’une image dudit flux d’images : un calcul du déplacement, d’une image considérée par rapport à l’image qui la précède dans le flux, d’éléments présents dans lesdites images, la mise à jour de la position d’au moins un marqueur de suivi, à partir du déplacement calculé. Procédé de détection de lumières clignotantes selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre, la suppression des marqueurs de suivi qui n’ont été associés à aucun segments extraits d’un nombre d’images supérieur à une limite prédéfinie. Procédé de détection de lumières clignotantes selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre, pour chaque acquisition d’une image du flux : une définition (110), préalable à ladite segmentation, d’une zone d’intérêt sur l’image considérée, et la mise en œuvre de la segmentation (120) de l'image uniquement sur la zone d'intérêt. Procédé de détection de lumières clignotantes selon la revendication précédente dans lequel le dispositif d’acquisition d’images (204) est embarqué dans un véhicule (210), et la zone d’intérêt est déterminée à partir des points à l’infini et lignes de fuite de l’image, comme la zone comprenant les éléments sensiblement fixes d’une image à l’autre du flux d’images. Procédé de détection de lumières clignotantes selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la définition de la zone d’intérêt comprend en outre : l’évaluation de la distance de certains éléments présents dans l’image, au dispositif d’acquisition de ladite image, et l’exclusion des zones de l’image comprenant des éléments à une distance ainsi évaluée inférieure à une distance limite prédéfinie. Procédé de détection de lumières clignotantes selon la revendication 11 ou 12 comprenant en outre une détection et un suivi d’objets dynamiques et la zone d’intérêt comprend les pixels associés à des objets dynamiques détectés et suivis. Produit programme d’ordinateur, comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsqu’elles sont exécutées par un calculateur (201). Dispositif (200) de détection de lumières clignotantes comprenant un dispositif d’acquisition d’images (204) et un calculateur (201) embarqué ou distant configuré pour mettre en œuvre le procédé de détection de lumières clignotantes selon l’une quelconque des revendications 1 à 13. Véhicule automobile (210) comprenant un dispositif (200) de détection de lumières clignotantes selon la revendication précédente.