FR 3149374 A1 20241206 FR 2305403 A 20230531 L’invention concerne un procédé de détection (1) d’au moins une surface par capteur optique comprenant les étapes suivantes : Acquisition (10) d’images au moyen, Extraction (11) d’un ensemble de vecteurs à partir des images, et comprenant en outre pour chaque vecteur les étapes suivantes : Calcul d’une donnée de grandeur du vecteur (12), Modélisation d’une donnée de grandeur numérique du vecteur (13) au moyen d’un premier modèle mathématique, Ajustage (14) de la donnée de grandeur numérique modélisée par rapport à la donnée de grandeur du vecteur, Détermination d’un écart (15) entre la donnée de grandeur du calculée et la donnée de grandeur numérique estimée, le procédé de détection (1) comprenant ensuite les étapes suivantes : Regroupement (16) des données de grandeurs numériques ajustées en un premier regroupement et un deuxième regroupement, Modélisation des données de grandeur numériques du premier regroupement et du deuxième regroupement (17) selon un deuxième modèle mathématique, Comparaison (18) de l’amplitude du flux optique entre le premier regroupement et le deuxième regroupement, Détection de l’au moins une surface (19). Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé de détection d’une surface y compris des surfaces peu visibles par exemple, transparentes, semi opaques ou ajourées telles que des grilles, grillages et filets. L’invention concerne un dispositif et un procédé permettant de détecter une surface peu visible, telle qu’une surface ajourée, notamment de type grille, grillage ou filet ou transparente, telle qu’une surface vitrée. L’invention a également trait à la détection d’une telle surface peu visible notamment lorsque cette surface est disposée entre un dispositif et une surface texturée telle qu’un mur ou le sol. L’invention trouve une application dans tous les domaines en particulier celui des véhicules autonomes, marin, sous-marin, terrestre et/ou aérien disposant d’une caméra et/ou d’un capteur optique. Dans le cadre de procédures d’évitement ou dans une situation potentielle de collision, il est primordial pour un dispositif , tel qu’un véhicule aérien, terrestre, marin et/ou sous-marin, de pouvoir détecter des surfaces ou des obstacles et de reconnaitre son positionnement vis-à-vis de ces surfaces ou obstacles ainsi que les distances relatives entre ce dispositif et ces surfaces ou obstacles, en particulier dans le cadre de la navigation autonome. En effet, dans le cas d’un véhicule, lors de son déplacement en milieu intérieur ou en milieu extérieur, certaines surfaces peu visibles peuvent représenter un danger pour l’intégrité du véhicule. A titre d’exemple indicatif, lorsqu’un véhicule aérien, tel qu’un drone, vole en intérieur ou en extérieur, des surfaces tels que des filets de sécurité, des grilles, des grillages ou des vitres représentent une menace difficilement identifiable pour la plupart des méthodes de détection visuelles classiques. Les outils usuels de vision par ordinateur et de cartographie échouent à détecter les filets de sécurité par exemple. Ainsi, le dispositif qui se déplace ne peut pas prendre en considération les surfaces peu visibles qui se trouvent sur sa trajectoire. Un opérateur doit donc anticiper la présence de tels obstacles dans l’environnement pour éviter les collisions ou superviser en temps réel le déplacement du dispositif de sorte à détecter toutes surfaces ajourées ou transparentes à temps. Dès lors, il est coûteux en ressource voire même éprouvant pour l’opérateur de superviser le déplacement de chaque dispositif, même ceux capable de se déplacer de manière autonome. En effet, les méthodes de navigation visuelles se basent sur la présence de surfaces texturées et une surface transparente ou ajourée ne présente pas les mêmes caractéristiques qu’une surface texturée. Certaines études, telles que “Lidar-based glass detection for improved occupancy grid mapping” de H. Tibebu, J. Roche, V. De Silva, et A. Kondoz (Sensors, vol. 21, no. 7, p. 2263, 2021), “Mapping with reflection detection and utilization of reflection in 3D LIDAR scans ” de X. Zhao, Z. Yang, et S. Schwertfeger (in IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics, 2020, pp. 27–33), “Cartographer glass: 2D graph SLAM framework using LIDAR for glass environments” de L. Weerakoon, G. S. Herr, J. Blunt, M. Yu, et N. Chopra (arXiv:2212.08633, 2022) ou encore “Window detection from mobile LIDAR data” de R. Wang, J. Bach, et F. P. Ferrie (Workshop on Applications of Computer Vision, IEEE, 2011, pp. 58–65), proposent une navigation par le biais d’un capteur Lidar alors que d’autres documents se concentrent sur la reconnaissance de forme, comme par exemple “Window detection in facades ” de H. Ali, C. Seifert, N. Jindal, L. Paletta, et G. Paar (International Conference on Image Analysis and Processing, IEEE, 2007, pp. 837–842), sur l’utilisation combinée de plusieurs capteurs de nature différente, comme explicité dans le document “Multi-sensor fusion glass detection for robot navigation and mapping” de H. Wei, X.-e. Li, Y. Shi, B. You, et Y. Xu (WRC Symposium on Advanced Robotics and Automation, IEEE, 2018, pp. 184–188), sur la segmentation d’images ou sur l’analyse directe comme présenté dans les documents “Windows detection using k-means in cielab color space ” de M. Recky et F. Leberl (20th International Conference on Pattern Recognition, IEEE, 2010, pp. 356–359) ou “ Don’t hit me ! glass detection in real-world scenes ” de H. Mei, X. Yang, Y. Wang, Y. Liu, S. He, Q. Zhang, X. Wei, et R. W. Lau (Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2020, pp. 3687–3696). Il est connu du document « Deep learning of monocular depth, optical flow and ego-motion with geometric guidance for uav navigation in dynamic environments» de F. Mumuni, A. Mumuni, et C. K. Amuzuvi (Machine Learning with Applications, vol. 10, p. 100416, 2022) de mesurer le flux optique, et d’extraire les informations visuelles, par des méthodes de Machine Learning pour faciliter la navigation. Cependant, ces méthodes sont limitées par les données utilisées pour entrainer les réseaux neuronaux et nécessitent une capacité de calculs substantielle. Ainsi, aucun des documents cités ci-dessus ne propose de solution viable pour la détection de surfaces, notamment pour des surfaces-transparentes et/ou ajourées et pouvant être adapté sur un dispositif se déplaçant, et particulièrement un véhicule autonome. L’invention vise à pallier tout ou partie des problèmes cités plus haut en proposant un procédé de détection de surfaces, notamment des surfaces peu visibles telles que des surfaces ajourées comprenant des grilles, grillages, ou filets ainsi que des surfaces transparentes telles que des vitres. Le procédé de détection selon l’invention permet également de différentier une telle surface placée entre une autre surface texturée et le dispositif en mouvement, le procédé étant basé sur la détection du flux optique. L’invention a également trait à un dispositif de détection de toute surface, visible ou peu visible. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de détection d’au moins une surface par capteur optique se déplaçant par rapport à l’au moins une surface, le procédé de détection comprenant les étapes suivantes : Acquisition d’images au moyen du capteur optique, Extraction d’un ensemble de vecteurs de flux optique sphérique à partir des images acquises, et comprenant en outre pour chaque vecteur de flux optique de l’ensemble de vecteurs de flux optique les étapes suivantes : Calcul d’une donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique, la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique étant une donnée physique du vecteur de flux optique, Modélisation d’une donnée de grandeur numérique du vecteur de flux optique au moyen d’un premier modèle mathématique, Ajustage de la donnée de grandeur numérique modélisée par rapport à la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique, le premier modèle étant fonction de l’amplitude du flux optique Détermination d’un écart entre la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique calculée et la donnée de grandeur numérique estimée, le procédé de détection comprenant ensuite les étapes suivantes : Regroupement des données de grandeurs numériques ajustées en un premier regroupement et un deuxième regroupement, l’écart entre chaque donnée de grandeur numérique ajustée et la donnée de grandeur de vecteur de flux optique sphérique calculée respective étant positif pour le premier regroupement, et négatif pour le deuxième regroupement, Modélisation des données de grandeur numériques du premier regroupement et du deuxième regroupement selon un deuxième modèle mathématique, le deuxième modèle mathématique étant fonction d’une amplitude du flux optique, Comparaison de l’amplitude du flux optique entre le premier regroupement et le deuxième regroupement, Détection de l’au moins une surface en fonction du résultat de la comparaison. Selon un aspect de l’invention, le procédé de détection comprend une étape d’itération, pour chaque regroupement parmi le premier regroupement et le deuxième regroupement, de l’ajustage de la donnée de grandeur numérique modélisée selon le deuxième modèle mathématique par rapport à la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique, pour chaque vecteur de flux optique de l’ensemble de vecteurs de flux optique, de détermination d’un écart entre les données de grandeur numériques selon le deuxième modèle mathématique et les données de grandeurs calculées, pour chaque vecteur de flux optique de l’ensemble de vecteurs de flux optique, de regroupement selon deux groupes de données de grandeur distincts en fonction du signe de l’écart, de modélisation des données de grandeur numériques de chacun des deux groupes selon un modèle mathématique prédéfini, de comparaison de l’amplitude du flux optique des deux groupes de données de grandeurs distincts, et de détection d’au moins une surface en fonction du résultat de la comparaison. Selon un aspect de l’invention, le procédé de détection comprend une étape de filtrage de la donnée de grandeur numérique à la suite de l’étape d’ajustage. Selon un aspect de l’invention, l’étape d’extraction comprend une étape d’extraction d’un ensemble de vecteurs de flux optique planaire et une étape de rétroprojection de l’ensemble de vecteurs de flux optique planaire à la suite de l’étape d’extraction de l’ensemble de vecteurs de flux optique planaire. Selon un aspect de l’invention, le premier modèle mathématique est défini selon la fonction suivante : Où représente l’amplitude du flux optique, représente un facteur correctionnel du mouvement du capteur optique par rapport à l’au moins une surface et représente une grandeur du flux optique à un instant du déplacement et selon un angle par rapport au capteur optique. Selon un aspect de l’invention, l’étape d’ajustage de la donnée de grandeur numérique comprend une étape d’approximation selon la méthode des moindres carrés itérative. Selon un aspect de l’invention, l’étape d’ajustage comprend une étape supplémentaire d’annulation de l’ajustage si la méthode des moindres carrés itérative ne converge pas après un nombre prédéfini d’étapes ou si l’écart entre la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique calculée et la donnée de grandeur numérique estimée est supérieure à dix pourcent de la valeur de la donnée de grandeur de vecteur de flux optique sphérique calculée. Selon un aspect de l’invention, le procédé de détection comprend, à la suite de l’étape d’ajustage, une étape de sélection d’une zone de données de grandeur, la zone de donnée étant définie selon l’équation suivante : Selon un aspect de l’invention, le premier modèle mathématique est défini selon la fonction suivante : Où représente l’amplitude du flux optique sphérique, représente une grandeur du flux optique à un instant et selon un angle par rapport au capteur optique, m représente un coefficient fonction de l’angle d’incidence entre le capteur optique et l’au moins une surface et l’écart d’orientation entre l’au moins une surface et la normal de l’au moins une surface et σ représente un facteur correctionnel du mouvement du capteur optique par rapport à l’au moins une surface. Selon un aspect de l’invention, l’étape d’ajustage de la donnée de grandeur numérique comprend une étape d’approximation selon la méthode des moindres carrés directe. Selon un aspect de l’invention, l’étape de détection d’au moins une surface comprend une étape supplémentaire de détermination d’au moins deux surfaces si l’écart issu de la comparaison du premier regroupement et du deuxième regroupement est compris dans un intervalle de détermination, l’intervalle de détermination étant compris entre [0,05;0,5]. Selon un aspect de l’invention, le procédé de détection comprend une étape d’estimation d’une distance entre le capteur optique et l’au moins une surface, la distance entre le capteur optique et l’au moins une surface étant définie selon la fonction suivante : Où représente la vitesse du capteur optique par rapport à l’au moins une surface observée et représente une valeur d’amplitude du flux optique de l’au moins une surface observée. L’invention a également trait à un capteur de flux optique configuré pour détecter un flux optique, le capteur de flux optique comprenant un dispositif de détection d’au moins une surface, le dispositif de détection étant configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé de détection présentant au moins l’une des caractéristiques précédemment décrites. L’invention sera mieux comprise et d’autres avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée d’un mode de réalisation donné à titre d’exemple, description illustrée par le dessin joint dans lequel : la représente une vue schématique d’un procédé de détection d’une surface ; la représente une vue schématique d’une variante du procédé de détection d’une surface ; la représente un graphique représentatif d’une détection d’une seule surface par le biais du procédé de détection ; la représente un graphique représentatif d’une détection de deux surfaces superposées par le biais du procédé de détection ; la représente une vue schématique d’un dispositif de détection d’une surface peu visible disposée entre le dispositif de détection et une autre surface. Par souci de clarté, les mêmes éléments porteront les mêmes repères dans les différentes figures. La représente une vue schématique d’un procédé de détection 1 d’au moins une surface quelconque, et notamment d’au moins une surface peu visible, à partir d’un capteur optique. Pour ce faire, le procédé de détection 1 se base sur la mesure d’un flux optique et nécessite donc que le capteur optique, compris dans le dispositif, se déplace par rapport à cette au moins une surface. En outre, le procédé de détection 1 est également apte à détecter une telle surface peu visible positionnée entre le capteur optique et une autre surface quelconque, par exemple une surface texturée, de sorte qu’une superposition des surfaces est observable du point de vue du capteur optique. Au sens de l’invention, une surface peu visible peut être définie comme a) une surface présentant une certaine transparence. Selon une configuration préférentielle, la surface peu visible est une surface transparente et présente une certaine disparité visuelle dans sa transparence avec la présence de contrastes visuels par exemple la présence d’impuretés, d’inclusions, de poussières ou de défauts sur la surface. Cette surface peut également être constituée de b) une surface ajourée telle qu’un filet, une grille, un grillage. Au sens de l’invention, une surface texturée peut être une surface qui présente, à l’inverse de la surface peu visible, une certaine texture. Autrement dit, la surface texturée présente une certaine opacité en comparaison de la surface peu visible. A titre d’exemple indicatif, la surface texturée est une surface opaque ou une surface présentant d’importantes disparités visuelles. Le flux optique se définit comme le mouvement apparent des objets, surfaces et contours d'une scène visuelle, causé par le mouvement relatif entre un observateur, le dispositif, et la scène observée. Le procédé selon l’invention permet de différentier plusieurs surfaces peu visibles lorsqu’elles sont superposées sans être en contact. Le procédé de l’invention permet également d’identifier ces surfaces peu visibles étant positionnées devant une surface texturée. Il n’est pas nécessaire que la surface texturée soit plane. Le procédé de détection 1 comprend une première étape d’acquisition 10 d’images au moyen d’un capteur optique. Lors de l’étape d’acquisition 10, le capteur optique effectue des captures d’image ou photographies selon une fréquence prédéfinie. Plus précisément, les captures d’images ou les photographies peuvent être prises selon une période d’acquisition comprise entre 10 millisecondes à 100 millisecondes. A la suite de l’acquisition des images lors de l’étape 10 par le capteur optique, une seconde étape permet d’extraire un ensemble de vecteurs de flux optique sphérique à partir des images ou photographies acquises. Plus précisément, il est possible de définir des points sur une image acquise et de suivre le déplacement de ces points sur les images successivement acquises par le capteur optique. Dès lors, un vecteur de flux optique peut être défini comme le déplacement d’un point ciblé entre deux images acquises successivement. Lors de l’étape 11, le procédé de détection 1 permet d’extraire des images acquises un ensemble de vecteurs de flux optiques sphériques, c’est-à-dire un ensemble de vecteurs de flux optique sphériques par exemple dans une zone d’intérêt de l’image. A titre d’exemple indicatif, trois vecteurs de flux optiques sphériques alignés peuvent être extraits par image acquise. Cet ensemble de vecteurs de flux optique sphériques peut prendre la forme d’une ligne ou d’un champ diffus. Pour ce faire, différentes méthodes sont connues. Selon une configuration préférentielle, il peut être envisagé d’utiliser, pendant l’étape d’extraction 11, l’algorithme de LUCAS KANADE, comme décrit dans le document “An iterative image registration technique with an application to stereo vision”de B. D. Lucas et T. Kanade (IJCAI’81: 7th international joint conference on Artificial intelligence, vol. 2, 1981, pp. 674–679), en conjonction avec un détecteur de coin selon la méthode de Shi-Thomasi, présentée dans le document “Good features to track" de J. Jianbo et C. Tomasi (IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1994, pp. 593–600)pour extraire le Flux Optique. La méthode sélectionne certains points sur une image qui sont définis comme des coins, et tente de les suivre dans l’image suivante en formant ainsi des vecteurs de flux optiques sphériques. Ce processus est hautement configurable : il est possible de définir le nombre de points recherchés, leur qualité ainsi que le nombre de niveaux de filtre, qui affinent la mesure finale du flux optique résultant mais plus de points recherches nécessitent plus de puissance de calcul. Dès lors, un flux optique résultant est extrait, ce flux optique résultant est défini selon un ensemble de vecteurs de flux optique sphériques entre deux images successives. En outre, il peut également être envisagé d’extraire un champ de vecteurs de flux optiques sphériques afin d’améliorer la mesure du flux optique résultant. S’en suit alors, pour chaque vecteur de flux optique sphérique de l’ensemble de vecteurs, une étape de calcul 12 d’une donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique. La donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique est une donnée physique du vecteur de flux optique. En effet, le vecteur de flux optique peut être défini selon sa direction et sa norme. Or, la donnée de grandeur est la norme du vecteur de flux optique sphériques ou seulement une composante axiale du vecteur de flux optique sphérique ou une combinaison de plusieurs composantes du vecteur de flux optique sphérique. La donnée de grandeur du vecteur est donc une donnée physique du vecteur de flux optique. On entend par donnée physique une donnée extraite directement du vecteur de flux optique par mesure physique lors de l’étape d’extraction 11. En outre, la définition de la donnée de grandeur, selon la norme du vecteur ou selon au moins une composante du vecteur dépend uniquement d’un souhait de simplifier au mieux la modélisation numérique futur de cette donnée. En effet, choisir uniquement une composante permet de ne définir qu’un mouvement de translation et donc de supprimer tout autre mouvement par cette hypothèse, simplifiant le calcul numérique. A l’inverse, définir la donnée de grandeur comme la norme du vecteur permet de prendre en considération tout mouvement du capteur optique par rapport à l’au moins une surface observée mais augmente la complexité des calculs numériques. De façon préférentielle, la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique est la norme du vecteur. Autrement dit, pour chaque coin ou point analysé, un vecteur de flux optique peut être obtenu et une donnée de grandeur du vecteur peut être estimée. Et l’ensemble de ces vecteurs de flux optique sphériques sont regroupés pour former un flux optique sphérique. Un ensemble de vecteurs de flux optique sphérique peut alors être obtenu et, pour chaque vecteur, la donnée de grandeur peut être obtenue. Il est alors possible de retranscrire numériquement ces vecteurs de flux optique, et d’utiliser une expression numérique du flux optique coïncidant avec les vecteurs de flux optique sphérique. Le procédé de détection 1 comprend, pour chaque vecteur de flux optique de l’ensemble, une étape de modélisation 13 au moyen d’un premier modèle mathématique. Ce modèle mathématique est fonction d’une amplitude du flux optique. La donnée de grandeur numérique de vecteur de flux optique numérique est ainsi modélisée mathématiquement de sorte à être équivalente à chaque donnée de grandeur de vecteur de flux optique sphérique obtenue lors de l’étape de calcul 12. L’étape de modélisation 13 permet d’obtenir une représentation numérique du flux optique sphérique et notamment de la donnée de grandeur du flux optique sphérique pour chaque point observé ou coin. Plus précisément, le flux optique sphérique résultant peut être représenté numériquement grâce à sa donnée de grandeur de flux optique sphérique mesuré avec la connaissance du coin considéré ainsi que le mouvement du capteur optique entre les deux acquisitions d’images. Chaque donnée de grandeur du vecteur de flux optique peut alors être calculée selon différentes méthodes. Selon un mode de réalisation, lorsque le capteur optique se déplace parallèlement à l’au moins une surface. Autrement dit, selon la première configuration, le capteur optique se déplace en translation, parallèlement au plan qui est analysé, à savoir l’au moins une surface. L’étape de modélisation 13 permet alors d’estimer le flux optique sphérique mesuré dans la direction du mouvement du capteur optique. Le flux optique sphérique mesuré peut être défini selon la formule introduite par Koenderink, J.J., van Doorn, A.J. Facts on optic flow. Biol. Cybern.56, 247–254, 1987 : En définissant l’angle d’observation par rapport à l’axe optique du capteur optique, la donnée de grandeur du flux optique mesuré sphérique peut alors être définie comme : Où représente la distance depuis l’orthogonale entre le coin détecté précédemment et le capteur optique. Autrement dit, D représente la distance entre le capteur optique et l’au moins une surface en fonction du flux théorique défini. Où V représente la composante de vitesse mesurable par rapport au mouvement du flux optique résultant entre deux images acquises successivement dans la direction parallèle à l’au moins une surface. Où représente l’angle entre le capteur optique et le point considéré, à savoir le coin observé. Où représente la distance entre le capteur optique et l’au moins une surface observée. Où représente la direction de pointage du capteur optique. En présence d’un mouvement de translation parallèle à l’au moins une surface à détecter, la valeur du flux optique résultant peut être approchée à la courbe de la grandeur du flux optique sphérique mesuré par une fonction du type avec et k étant des paramètres du modèle, représente une valeur d’amplitude du flux optique sphérique mesuré au coin considéré. k est une valeur de coefficient introduit pour compenser les approximations. L’ajout de ce paramètre correctionnel permet de réduire l’erreur de modélisation sans augmenter significativement le temps de traitement. Etant donnés les écarts de mesure telles que mouvement de translation du capteur optique par rapport à la surface à détecter, le modèle incorpore avantageusement, un facteur correctif k . Le facteur correctif k est compris entre une valeur égale à 0 et une valeur maximale égale à 2,4. De façon préférentielle, le facteur correctif k est compris entre 1,1 et 1,33 et de façon idéale, le facteur correctif k est égal à 1,19. A titre indicatif, selon le premier mode de réalisation et en définissant la donnée de grandeur du vecteur de flux optique comme la composante du vecteur du flux optique selon la direction de déplacement du dispositif portant le capteur optique, l’étape de modélisation 13 peut comprendre une étape de calcul 131, représentée en , de la donnée de grandeur numérique, de préférence la norme du vecteur du flux optique. Selon cette première configuration de déplacement parallèle par rapport à l’au moins une surface. La composante du vecteur de flux optique selon la direction de déplacement du dispositif portant le capteur optique, c’est-à-dire, la donnée de grandeur du vecteur du flux optique est alors calculée selon la fonction suivante : Où représente une valeur d’amplitude du flux optique sphérique mesuré au coin considéré et k représente le facteur correctif du mouvement du capteur optique par rapport à l’au moins une surface à un instant durant le déplacement et selon un angle par rapport au capteur optique. Autrement dit, le premier modèle mathématique est défini selon la fonction suivante : En variante, lorsque le mouvement est seulement en translation par rapport à l’au moins une surface et présente un angle d’incidence entre le capteur optique et l’au moins une surface, la grandeur du vecteur du flux optique peut être calculée, lors de l’étape 131, selon la formule suivante : Où représente l’amplitude du flux optique sphérique mesuré, représente une valeur du flux optique à un instant et selon un angle par rapport au capteur optique, m représente un coefficient fonction de l’angle d’incidence entre le capteur optique et l’au moins une surface et l’écart d’orientation entre l’au moins une surface et la normal de l’au moins une surface et σ représente un facteur correctionnel du mouvement du capteur optique par rapport à l’au moins une surface. Dès lors, le premier modèle mathématique est défini selon la fonction suivante : Cette formule présente ainsi l’intérêt de mieux représenter, de façon numérique, la grandeur du flux optique résultant observé précédemment mais nécessite des moyens calculatoires plus importants. En effet, en présence d’un quelconque angle d’incidence entre le capteur optique et l’au moins une surface, c’est-à-dire un angle de prise de vue biaisé, l’utilisation d’une fonction de type cosinus est généralement peu fonctionnelle. En effet, l’angle d’incidence vient rajouter de la complexité au modèle. Cette fonction présente également l’intérêt de tendre vers zéro lorsque l’itération augmente. Ainsi, cette fonction suit la théorie selon laquelle le flux optique évolue inversement proportionnelle à la distance comme énoncé avec la formule de la formule de Koenderink et van Doorn, et comme il est décrit selon la formule énoncé ci-dessus. Autrement dit, l’étape de calcul 131 du flux optique permet d’approcher la donnée de grandeur numérique du flux optique, à savoir la grandeur numérique estimée du flux optique, à la valeur de la grandeur du vecteur du flux optique sphérique résultant analysé précédemment. En outre, tout type de modèle numérique permettant d’obtenir une fonction “en cloche” dont le sommet est relativement plat peut être considéré. A titre d’exemple indicatif, une fonction trigonométrique basée sur le sinus peut être envisagée, de même qu’une fonction polynomiale ou qu’une fonction gaussienne. A titre d’exemple indicatif, le premier modèle mathématique peut être une fonction polynomiale de type : où a ,b,c,d,e représentent des paramètres du polynome. S’en suit alors, pour chaque vecteur de flux optique de l’ensemble de vecteurs de flux optique, une étape d’ajustage 14 de la donnée de grandeur numérique de vecteur de flux optique estimée par rapport à la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique calculée. Lors de l’étape d’ajustage 14, il s’agit d’approcher le modèle de donnée de grandeur numérique de la valeur de chaque grandeur de vecteur de flux optique calculée lors de l’étape de calcul 12. Pour ce faire, l’étape d’ajustage 14 utilise la méthode des moindres carrés. En effet, la méthode des moindres carrés optimise la courbe de la grandeur du flux optique pour minimiser la somme du carré des erreurs sur chaque point approché, à savoir chaque coin. Selon un aspect préférentiel, l’étape d’ajustage 14 comprend une étape d’approximation 142 selon la méthode des moindres carrés itérative avec une limite sur le nombre d’itération. Autrement dit, l’étape d’ajustage 14 peut comprendre une étape supplémentaire d’annulation de de l’ajustage 144 si la méthode des moindres carrés itérative ne converge pas après un nombre prédéfini d’étapes d’itération. A titre d’exemple indicatif, ce nombre prédéfinie d’étapes d’itération peut être compris entre 3000 et 8000 et est préférentiellement défini à 5000 itérations. En variante, il peut être envisagé que l’étape d’ajustage 14 comprenne une étape d’approximation 142 selon la méthode des moindres carrés directe. Cette méthode présente l’intérêt d’être plus directive que la méthode des moindres carrés itérative mais présente l’inconvénient d’être plus coûteuse en puissance de calcul. En outre, la méthode des moindres carrés directe présente également l’inconvénient de ne parfois pas converger. En variante, toute méthode d’optimisation numérique minimisant les résidus entre les grandeurs de flux optique mesurées et les grandeurs numériques modélisées, peut être envisagée. A titre d’exemple indicatif, la méthode du gradient descendant peut également être envisagée. A la suite de l’étape d’ajustage 14, le procédé de détection 1 comprend, pour chaque vecteur de flux optique sphérique, une étape de détermination d’une erreur d’estimation 15 entre la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique calculée et la donnée de grandeur numérique ajustée. Plus précisément, il s’agit ici de déterminer l’erreur d’estimation entre la somme des erreurs entre les données de grandeur du vecteur de flux optique sphérique calculée et es données de grandeur numérique ajustées. L’étape de détermination de l’erreur d’estimation 15 permet ainsi de déterminer l’erreur d’estimation ou la distance entre la grandeur du vecteur de flux optique sphérique mesuré et la valeur du de la grandeur numérique selon le premier modèle mathématique au point observé. Selon un mode préférentiel de l’invention, l’ajustage de la donnée de grandeur numérique peut également être supprimée si l’écart 15 entre la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique calculée et la donnée de grandeur numérique estimée est supérieure un seuil de dix pourcent de la valeur de la donnée de grandeur de vecteur de flux optique sphérique calculée. A la suite de l’étape de détermination de l’écart 15, procédé de détection 1 comprend une étape de regroupement 16 des données de grandeurs numériques ajustées en un premier regroupement et un deuxième regroupement. L’écart entre chaque donnée de grandeur numérique ajustée et la donnée de grandeur de vecteur de flux optique sphérique calculée respective est positif pour le premier regroupement et négatif pour le deuxième regroupement. L’étape de regroupement 16 permet ainsi de séparer l’ensemble des données de grandeur numérique de flux optique en deux groupes ou clusters, à savoir le premier regroupement et le deuxième regroupement. Autrement dit, il s’agit lors de l’étape de regroupement 16, de générer l’hypothèse qu’au moins deux surfaces sont superposées en face du capteur optique et que donc la distribution numérique est suffisamment grande pour observer au moins deux surfaces. Autrement dit, les valeurs de grandeurs de vecteurs sphériques sont relativement éloignées les unes des autres. A la suite de ce regroupement 16, le procédé de détection 1 comprend une nouvelle étape d’estimation réalisée sur les données de grandeur numériques du premier regroupement et du deuxième regroupement 17 selon un deuxième modèle mathématique, le deuxième modèle mathématique étant fonction d’une amplitude du flux optique. Il s’agit alors, lors de l’étape 18, d’estimer, de façon similaire à l’étape d’estimation 13, les données de grandeurs numériques du premier regroupement selon le deuxième modèle mathématique et les données de grandeurs numériques du deuxième regroupement selon le deuxième modèle mathématique. Dès lors, la donnée de grandeur numérique du premier regroupement est alors calculée selon le deuxième modèle mathématique suivant : Où représente la grandeur du flux optique du premier groupe de flux optique, représente une valeur d’amplitude du flux optique sphérique mesurée au coin considéré pour le premier regroupement et k1 représente un premier coefficient correctif du mouvement du capteur optique par rapport à l’au moins une surface à un instant et selon un angle par rapport au capteur optique. Et, la donnée de grandeur numérique du deuxième regroupement est calculée selon le deuxième modèle mathématique suivant : Où représente la grandeur numérique du flux optique du deuxième regroupement, représente une valeur d’amplitude du flux optique sphérique mesurée au coin considéré pour le deuxième regroupement et k2 représente un deuxième coefficient correctif du mouvement du capteur optique par rapport à l’au moins une surface à un instant et selon un angle par rapport au capteur optique. De manière préférentielle, le premier coefficient correctif k1 est égal au deuxième coefficient correctif k2. Il est à noter que le deuxième modèle mathématique peut être équivalent au premier modèle mathématique, comme il est indiqué ci-dessus. Néanmoins, tout autre modèle mathématique peut être considéré comme par exemple un deuxième modèle mathématique basé sur la fonction suivante : Il est alors nécessaire d’établir, pour chaque surface dont l’hypothèse est établie, c’est à dire deux surfaces, le coefficient m fonction de l’angle d’incidence entre le capteur optique et l’au moins une surface et l’écart d’orientation entre l’au moins une surface et la normal de l’au moins une surface et le facteur correctionnel σ du mouvement du capteur optique par rapport à l’au moins une surface. Ainsi, de manière préférentielle, le deuxième modèle mathématique est identique au premier modèle mathématique. Néanmoins, il peut également être envisagé que le deuxième modèle mathématique soit différent du premier modèle mathématique ou encore un autre modèle mathématique du même "type", c’est à dire en cloche par exemple. Le terme « en cloche » définit toute fonction dont la représentation graphique est une courbe dont le sommet est relativement plat. S’en suit alors une étape de comparaison 18 de l’amplitude du flux optique entre le premier regroupement et le deuxième regroupement. Il s’agit ici de vérifier l’hypothèse énoncé précédemment lors de l’étape de regroupement 16, à savoir si au moins deux surfaces sont identifiables. Plus précisément, il s’agit alors de comparer l’amplitude du flux optique selon le deuxième modèle numérique pour le premier regroupement à l’amplitude du flux optique selon le deuxième modèle numérique pour le deuxième regroupement. S’il n’y a pas ou peu, c’est-à-dire inférieur à un seuil qui peut être défini, d’écart entre la valeur de l’amplitude du flux optique du premier regroupement et la valeur de l’amplitude du flux optique du deuxième regroupement alors la distribution est centrée, ce qui traduit la présence d’une seule surface en face du capteur optique. Autrement dit, le flux optique du premier regroupement est identique au flux optique du deuxième regroupement et il n’existe en réalité qu’une seule surface faisant face au capteur optique, invalidant l’hypothèse de base. Il y a alors une détection 19 d’une surface. A l’inverse, si un écart est observable alors il est possible d’affirmer que soit il n’y a aucune surface faisant face au capteur optique, soit au moins deux surfaces superposées font face au capteur optique. Afin de pouvoir savoir si au moins deux surfaces superposées font faces au capteur optique, l’étape de comparaison 18 peut comprendre une étape supplémentaire de détermination d’au moins deux surfaces 182. Plus précisément, mettre en lumière un écart la valeur de l’amplitude du flux optique du premier regroupement et la valeur de l’amplitude du flux optique du deuxième regroupement peut parfois ne pas suffire à identifier s’il s’agit d’une situation avec au moins deux surfaces ou aucune surface. En effet, du bruit peut être compris dans le premier regroupement ou dans le deuxième regroupement de sorte qu’un faible écart peut être observé entre la valeur de l’amplitude du flux optique du premier regroupement et la valeur de l’amplitude du flux optique du deuxième regroupement . L’étape de détermination 182 induit une condition supplémentaire, si la comparaison de l’amplitude du flux optique entre le premier regroupement et le deuxième regroupement est comprise dans un intervalle de détermination, alors deux surfaces sont détectées. L’intervalle de détermination est défini comme étant un intervalle de pourcentage de différence entre la valeur de l’amplitude du flux optique du premier regroupement et la valeur de l’amplitude du flux optique du deuxième regroupement . Selon un mode de réalisation de l’invention, ce pourcentage de différence est compris entre [0,05; 0,5]. Autrement dit, s’il existe plus de cinq pourcents d’écart entre la valeur de l’amplitude du flux optique du premier regroupement et la valeur de l’amplitude du flux optique du deuxième regroupement et moins de cinquante pourcents d’écart entre la valeur de l’amplitude du flux optique du premier regroupement et la valeur de l’amplitude du flux optique du deuxième regroupement , alors il y a détermination d’au moins deux surfaces. Selon une variante préférentielle, l’intervalle de détermination est compris dans un intervalle de [0,1;0,4]. A l’inverse, s’il existe moins de cinq pourcents d’écart entre la valeur de l’amplitude du flux optique du premier regroupement et la valeur de l’amplitude du flux optique du deuxième regroupement , c’est-à-dire que l’écart est faible, alors il s’agit d’une distribution centrée avec la présence d’un bruit expliquant le déphasage faible entre le premier groupe de flux optique et le deuxième groupe de flux optique. Le procédé de détection 1 ne distingue alors qu’une surface. Et, si la valeur de l’amplitude du flux optique du premier regroupement et la valeur de l’amplitude du flux optique du deuxième regroupement sont éloignées l’une de l’autre, alors la distribution est hétérogène même avec application du premier modèle et du deuxième modèle. Cela se traduit alors par une absence de surface ou des données de grandeurs numériques trop bruitées empêchant ainsi la détection de plans faisant face au capteur optique, l’étape de détection 19 ne distingue alors aucune surface faisant face au capteur optique. En outre, si l’étape de comparaison 18 met en lumière le fait que plus d’une surface est détectée, c’est à dire lorsque la distribution n’est pas assez centrée pour valider la présence d’une seule surface, il est possible d’envisager, par le biais du procédé de détection 1, une réitération du processus de détection sur chacun des deux regroupements, à savoir le premier regroupement et le deuxième regroupement. Autrement dit, si plus d’une surface est détectée à l’étape 19, c’est-à-dire au moins deux surfaces superposées, le procédé de détection 1 peut réitérer, respectivement pour le premier regroupement et pour le deuxième regroupement les étapes d’ajustage 14 des données de grandeurs numérique du deuxième modèle mathématique par rapport aux grandeurs calculées, de détermination d’un écart 15 entre les grandeurs numériques selon le deuxième modèle mathématique et les données de grandeurs calculées, de regroupement 16 selon deux groupes de données de grandeur distincts en fonction de l’écart, de modélisation 17 des données de grandeur numériques selon un autre modèle mathématique, de comparaison 18 des données de grandeur numériques selon cet autre modèle mathématique des deux groupes de données de grandeurs distincts et de détection 19 d’au moins une surfaces pour chacun des deux groupes de données distincts. Et cette boucle itérative des étapes 14 à 19 pour chaque nouveau groupe de données numériques permet de déterminer le nombre de surfaces faisant face au capteur optique. Autrement dit, le procédé de détection 1 comprend, à la suite de l’étape de détection 19, une étape d’itération, pour chaque regroupement parmi le premier regroupement et le deuxième regroupement, de l’ajustage 14 de la donnée de grandeur numérique modélisée selon le deuxième modèle mathématique par rapport à la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique, pour chaque vecteur de flux optique de l’ensemble de vecteurs de flux optique, de détermination d’un écart 15 entre les données de grandeur numériques selon le deuxième modèle mathématique et les données de grandeurs calculées, pour chaque vecteur de flux optique de l’ensemble de vecteurs de flux optique, de regroupement 16 selon deux groupes de données de grandeur distincts en fonction du signe de l’écart, de modélisation 17 des données de grandeur numériques de chacun des deux groupes selon un modèle mathématique prédéfini, de comparaison 18 de l’amplitude du flux optique des deux groupes de données de grandeurs distincts, et de détection 19 d’au moins une surface en fonction du résultat de la comparaison. Il peut être envisagé, de manière facultative, de traiter, selon une étape de prétraitement 10’, comme représenté en , les données optiques acquises lors de l’étape d’acquisition 10, afin d’extraire une bande centrale sur chaque image de 40 à 80 pixels de large. De façon idéale, la bande centrale est d’environ 60 pixels de large. Cette étape de prétraitement 10’ permet ainsi de réduire le coût en calcul dans le procédé de détection 1. En outre, l’extraction de l’ensemble de vecteurs de flux optique lors de l’étape d’extraction 11 doit permettre d’extraire un flux optique en trois dimensions. Ainsi, le capteur de flux optique peut avantageusement être une caméra, et préférentiellement une caméra de type “fish eye” ou encore un capteur de flux optique sphérique. En variante, l’étape d’extraction 11 peut comprendre une étape d’extraction d’un ensemble de vecteurs de flux optique planaire 112 par l’intermédiaire d’une caméra classique à rétine plane par exemple, et une étape de rétroprojection 114 de l’ensemble de vecteurs de flux optique planaire à la suite de l’étape d’extraction de l’ensemble de vecteurs de flux optique planaire 112. En effet, le capteur optique peut être défini pour ne fonctionner qu’en deux dimensions. Dès lors, il y a extraction d’un ensemble de vecteurs ou d’un champ de vecteur. Et, à cette étape de rétroprojection 114, la mesure du flux optique est planaire, puisque prise à partir d’une image en deux dimension. Cependant, la représentation la plus utile du flux optique résultant est la représentation sphérique. La seule différence est alors le fait que le flux optique résultant planaire est projeté sur une sphère, afin d’obtenir un flux optique résultant sphérique mesurable en radian par seconde. Pour ce faire, une expression matricielle de la rétroprojection, prenant en compte les paramètres intrinsèques du capteur optique tels que la taille des pixels, la focale ou encore la résolution peut être appliquée. Cette expression matricielle de la rétroprojection est appliquée à tous les vecteurs de flux optique planaire détectés lors de l’étape d’extraction 112 pour ainsi transformer une représentation plane en deux dimensions des vecteurs de flux optique planaires et donc du flux optique résultant extrait en une représentation sphérique en trois dimensions des vecteurs de flux optique sphérique et donc du flux optique résultant extrait. Toute expression matricielle de rétroprojection classique peut être envisagée. Néanmoins, des détails sur le calcul de l’expression matricielle de rétroprojection peuvent être indiqués dans le document “A general approach for egomotion estimation with omnidirectional images” de R. Vassallo, J. Santos-Victor, et H. Schneebeli (Proceedings of the IEEE Workshop on Omnidirectional Vision 2002. Held in conjunction with ECCV’02, 2002, pp. 97–103 ainsi que dans le livre « Robotics, Vision and Control » de P. Corke (Springer, 2017). L’étape de rétroprojection permet ainsi le calcul d’une matrice de rétroprojection à chaque point observé ou coin permettant ainsi de basculer d’une vue planaire à une vue sphérique du flux optique et de chacun des vecteurs de flux optique extraits. Le procédé de détection 1 peut comprendre, à la suite de l’étape d‘ajustage 14, une étape de suppression de points extrêmes 146 de la donnée de grandeur numérique du vecteur de flux optique. Autrement dit, l’étape de suppression des points extrêmes 146 permet une suppression des points aberrants dans le premier modèle mathématique. Plus précisément, l’étape de suppression des points extrêmes 146 permet une sélection d’une bande ou zone de valeur autour de la courbe définissant la donnée de grandeur numérique du vecteur de flux optique en retirant toutes les données numériques qui s’éloignent trop de la valeur du flux optique résultant détectée correspondante. Autrement dit, il s’agit, lors de l’étape de suppression des points extrêmes 146, de supprimer du premier modèle mathématique les données de grandeur jugées comme trop éloignées du résultat attendu, c’est-à-dire les points extrêmes, traduisant par exemple des mesures locales erronées ou des problèmes liés au capteur optique. A titre d’exemple indicatif, cette zone de valeur ou bande peut être définie comme une bande de valeurs comprise entre soixante-dix pourcents et cent trente pourcents de la valeur de la grandeur numérique du flux optique sphérique ajustée. Autrement dit, l’étape de suppression des points extrêmes 16 peut comprendre une étape de sélection 146, représentée en , d’une zone de grandeur, la zone de grandeur étant définie selon l’équation de flux optique suivante : En variante, la zone de valeur ou bande autour de la courbe peut être définie comme une bande de valeurs comprise entre quatre-vingt-dix pourcents et cent dix pourcents de la valeur de la grandeur du flux optique mesuré sphérique affinée. Autrement dit, la zone de grandeurs acceptées est alors définie selon l’équation de flux optique suivante : L’étape de sélection 148 permet ainsi un filtrage des grandeurs numériques du vecteur. De plus, il peut être envisagé de calculer la distance séparant le capteur optique de l’au moins une surface, si cette au moins une surface est détectée lors de l’étape 19. Dans une situation où une seule surface est identifiée, il est possible de mesurer la distance séparant le capteur optique de ladite surface lui faisant face. Pour ce faire, le procédé de détection 1 peut comprendre une étape d’estimation 20 d’une distance entre le capteur optique et ladite surface détectée. En effet, à partir de la formule énoncée précédemment, il est possible de lier la distance entre le capteur optique et la surface détectée et la valeur de la grandeur du vecteur de flux optique calculée : La distance entre le capteur optique et la surface détectée est alors définie selon la fonction suivante : Où représente la vitesse du capteur optique par rapport à la surface détectée et représente une valeur d’amplitude du flux optique, qui est égale à la valeur de l’amplitude du flux optique du premier regroupement ou encore à la valeur de l’amplitude du flux optique du deuxième regroupement puisque la distribution est centrée. Dans une situation où au moins deux surfaces sont détectées, la valeur de l’amplitude du flux optique qui présente la plus faible valeur définit ainsi la distance la plus grande séparant la surface détectée des au moins deux surfaces détectée du capteur optique. Et, la valeur de l’amplitude du flux optique qui présente la plus grande valeur définit ainsi la distance la plus petite séparant la surface détectée des au moins deux surfaces détectées du capteur optique. De manière avantageuse, si deux surfaces ont été détectées lors de l’étape 19, comme par exemple une surface ajourée se trouvant devant une surface texturée, le procédé de détection 1 peut permettre l’estimation d’une distance entre le capteur optique et la surface ajourée et une distance entre le capteur optique et la surface texturée. La distance entre le capteur optique et la surface ajourée est alors définie selon la fonction suivante : Où représente la vitesse du capteur optique par rapport à la surface ajourée détectée et représente la plus grande valeur d’amplitude du flux optique entre la valeur de l’amplitude du flux optique du premier regroupement ou à la valeur de l’amplitude du flux optique du deuxième regroupement . Et, la distance entre le capteur optique et la surface texturée est définie selon la fonction suivante : Où représente la vitesse du capteur optique par rapport à la surface ajourée détectée et représente la plus petite valeur d’amplitude du flux optique entre la valeur de l’amplitude du flux optique du premier regroupement ou à la valeur de l’amplitude du flux optique du deuxième regroupement . Le procédé de détection 1 a été appliqué comme indiqué précédemment selon la première configuration. Deux cas d’études ont été mis en place, une première situation avec un capteur optique disposé en face d’une surfaces texturée. Et, une deuxième situation mettant en place le même capteur optique et la même surface texturée avec, entre le capteur optique et la surface texturée une surface ajourée telle qu’un filet. La représente ainsi le résultat numérique de la détection d’une seule surface par le biais du procédé de détection 1 alors que la représente le résultat numérique de la détection de deux surface, à savoir la surface texturée et la surface ajourée, superposées par le biais du procédé de détection 1. Ainsi, il est observable sur la une distribution des grandeurs numériques de flux optiques, qui sont définies selon cet exemple indicatif comme les valeurs absolues de la composante suivant la direction du mouvement du capteur optique, plus centré, démontrant la présence d’une seule surface permettant la projection de flux optique en direction du capteur optique, à savoir la surface texturée seule, alors que sur la , la distribution des grandeurs numériques de flux optique est bien plus éparse et montre la présence, par l’utilisation du procédé de détection 1, de deux surfaces génératrices de flux optiques, à savoir la surface texturée et la surface ajourée superposées. Il est à noter que chaque détection de surface par le biais du procédé de détection 1 résulte de mesures prises avec un seul couple de deux images successives. Néanmoins, pendant un passage ou une trajectoire plusieurs détections ou acquisitions peuvent être cumulées de sorte à obtenir plusieurs fois une estimation de grandeurs numériques de flux optiques et affiner la détection en augmentant le nombre d’échantillon. Ainsi, d’autres expérimentations ont également été mise en œuvres selon les mêmes paramètres qu’énoncé précédemment. Pour chacune de ces expérimentations, le nombre d’image par trajectoire et le nombre d’image utilisable par trajectoire a également été indiqué : Vol 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Cas A A A A A A B B B Image 30 30 30 30 30 30 20 20 20 Image utilisable 25 30 26 28 25 28 18 20 16 Nombre de détection 0 3 2 3 1 1 17 20 16 Pourcentage d’estimation correcte 100 90 93 89 96 96 94 100 100 Détermination du Cas A A A A A A B B B Vol 10 11 12 13 14 15 Cas B B B B B B Image 30 30 30 30 30 30 Image utilisable 28 27 29 28 26 26 Nombre de détection 28 27 29 27 26 26 Pourcentage d’estimation correcte 100 100 100 97 100 100 Détermination du Cas B B B B B B Le cas A représente une situation avec un capteur optique disposé en face d’une surface texturée alors que le cas B représente une situation avec le même capteur optique et la même surface texturée avec, entre le capteur optique et la surface texturée, un filet. Ainsi, ces résultats mettent en évidence le fait que le procédé de détection 1 présente une fiabilité de l’ordre de 90% en prenant seulement deux images successives et permet toujours une détection d’un filet si plusieurs couples d’images sont intégrées lors d’un passage. Le procédé de détection 1 détecte le filet avec un taux d’absence de détection, inférieur à 5% et présente également un taux de détection erronée, inférieur à 10%. encore une fois avec seulement deux images utilisées. L’utilisation de plusieurs détections permet quant à elle d’augmenter encore la précision du procédé de détection 1 et du dispositif allant à 100% L’invention a également trait à un capteur de flux optique 100, représenté en , configuré pour capturer des images en direction d’une surface texturée 110. Le capteur de flux optique 100 comprend un dispositif de détection 120 d’une surface ajourée 130 entre le capteur de flux optique et la surface texturée 110. Le dispositif de détection 120 est ainsi configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé de détection 1. Autrement dit, le dispositif de détection 120 comprend : Module d’acquisition d’images par le capteur de flux optique 100. Le module d’acquisition permet de mettre en œuvre l’étape d’acquisition 10. Le module d’acquisition peut également mettre en œuvre l’étape de prétraitement 10’ si besoin. Un module d’extraction d’un ensemble de vecteurs de flux optique sphérique à partir des images acquises. Un module de calcul d’une donnée de grandeur du vecteur 12 de flux optique sphérique. Un module d’ajustage de la donnée de grandeur numérique estimée par rapport à la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique. Un module de détermination d’un écart entre la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique calculée et la donnée de grandeur numérique estimée. Un module de regroupement des données de grandeurs numériques ajustées en un premier regroupement et un deuxième regroupement, l’écart entre chaque donnée de grandeur numérique ajustée et la donnée de grandeur de vecteur de flux optique sphérique calculée respective étant positif pour le premier regroupement, l’écart entre chaque donnée de grandeur numérique ajustée et la donnée de grandeur de vecteur de flux optique sphérique calculée respective étant négatif pour le deuxième regroupement. Un module d’estimation des données de grandeur numériques du premier regroupement et du deuxième regroupement selon un deuxième modèle mathématique, le deuxième modèle mathématique étant fonction d’une amplitude du flux optique. Et un module de comparaison de l’amplitude du flux optique entre le premier regroupement et le deuxième regroupement et de détection de l’au moins une surface en fonction du résultat de la comparaison. Le dispositif de détection peut également comprendre un processeur ou une carte électronique d'analyse des données de grandeurs de chaque vecteur de flux optique pour permettre des détections en vols en temps réel. Enfin, le dispositif de détection 120 comprend également un module d’estimation de la distance entre le capteur optique et l’au moins une surface détectée selon l’étape 20. La détection d’une surface non-opaque ou semi-transparente telle qu’un filet ou une vitre, par un capteur optique monté sur un dispositif tel qu’un drone par exemple est ainsi rendue possible grâce au procédé de détection 1. La nature du capteur optique peut être quelconque. A titre d’exemple indicatif, le capteur optique peut être une caméra à « global shutter » et à faible coût. Le procédé de détection 1 présente ainsi l’avantage de permettre un déplacement plus efficace et plus sûr pour le dispositif, sans qu’un opérateur ait besoin de vérifier au préalable la présence de tels obstacles dans la zone. Le procédé de détection 1 peut également être ajouté dans un algorithme d’évitement. En outre, avec une confiance de plus de 90 % dans les mesures directes et de près de 100% dans l’estimation de la trajectoire globale, toute surface semi-transparente est détectée en quelques étapes avec un nombre limité d’images. Procédé de détection (1) d’au moins une surface (110, 130) par capteur optique (120) se déplaçant par rapport à l’au moins une surface (110, 130), le procédé de détection (1) comprenant les étapes suivantes : Acquisition (10) d’images au moyen du capteur optique (120), Extraction (11) d’un ensemble de vecteurs de flux optique sphérique à partir des images acquises, et comprenant en outre pour chaque vecteur de flux optique de l’ensemble de vecteurs de flux optique les étapes suivantes : Calcul d’une donnée de grandeur du vecteur (12) de flux optique sphérique, la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique étant une donnée physique du vecteur de flux optique, Modélisation d’une donnée de grandeur numérique du vecteur de flux optique (13) au moyen d’un premier modèle mathématique, Ajustage (14) de la donnée de grandeur numérique modélisée par rapport à la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique, le premier modèle étant fonction de l’amplitude du flux optique Détermination d’un écart (15) entre la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique calculée et la donnée de grandeur numérique estimée, le procédé de détection (1) comprenant ensuite les étapes suivantes : Regroupement (16) des données de grandeurs numériques ajustées en un premier regroupement et un deuxième regroupement, l’écart entre chaque donnée de grandeur numérique ajustée et la donnée de grandeur de vecteur de flux optique sphérique calculée respective étant positif pour le premier regroupement, et négatif pour le deuxième regroupement, Modélisation des données de grandeur numériques du premier regroupement et du deuxième regroupement (17) selon un deuxième modèle mathématique, le deuxième modèle mathématique étant fonction d’une amplitude du flux optique, Comparaison (18) de l’amplitude du flux optique entre le premier regroupement et le deuxième regroupement, Détection de l’au moins une surface (19) en fonction du résultat de la comparaison. Procédé de détection (1) selon la revendication 1, comprenant une étape d’itération, pour chaque regroupement parmi le premier regroupement et le deuxième regroupement, de l’ajustage (14) de la donnée de grandeur numérique modélisée selon le deuxième modèle mathématique par rapport à la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique, pour chaque vecteur de flux optique de l’ensemble de vecteurs de flux optique, de détermination d’un écart (15) entre les données de grandeur numériques selon le deuxième modèle mathématique et les données de grandeurs calculées, pour chaque vecteur de flux optique de l’ensemble de vecteurs de flux optique, de regroupement (16) selon deux groupes de données de grandeur distincts en fonction du signe de l’écart, de modélisation (17) des données de grandeur numériques de chacun des deux groupes selon un modèle mathématique prédéfini, de comparaison (18) de l’amplitude du flux optique des deux groupes de données de grandeurs distincts, et de détection (19) d’au moins une surface en fonction du résultat de la comparaison. Procédé de détection (1) selon la revendication 1 ou 2, comprenant une étape de filtrage (142) de la donnée de grandeur numérique à la suite de l’étape d’ajustage (14). Procédé de détection (1) selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel l’étape d’extraction (11) comprend une étape d’extraction d’un ensemble de vecteurs de flux optique planaire (112) et une étape de rétroprojection (114) de l’ensemble de vecteurs de flux optique planaire à la suite de l’étape d’extraction de l’ensemble de vecteurs de flux optique planaire (112). Procédé de détection (1) selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le premier modèle mathématique est défini selon la fonction suivante : Où représente l’amplitude du flux optique, représente un facteur correctionnel du mouvement du capteur optique par rapport à l’au moins une surface et représente une grandeur du flux optique à un instant et selon un angle par rapport au capteur optique. Procédé de détection (1) selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape d’ajustage (14) de la donnée de grandeur numérique comprend une étape d’approximation (142) selon la méthode des moindres carrés itérative. Procédé de détection (1) selon la revendication 6, dans lequel l’étape d’ajustage (14) comprend une étape supplémentaire d’annulation (144) de l’ajustage si la méthode des moindres carrés itérative ne converge pas après un nombre prédéfini d’étapes ou si l’écart (15) entre la donnée de grandeur du vecteur de flux optique sphérique calculée et la donnée de grandeur numérique estimée est supérieure à dix pourcent de la valeur de la donnée de grandeur de vecteur de flux optique sphérique calculée. Procédé de détection (1) selon la revendication 3, comprenant, à la suite de l’étape d’ajustage (14), une étape de sélection (146) d’une zone de données de grandeur, la zone de donnée étant définie selon l’équation suivante : Procédé de détection (1) selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le premier modèle mathématique est défini selon la fonction suivante : Où représente l’amplitude du flux optique sphérique, représente une grandeur du flux optique à un instant et selon un angle par rapport au capteur optique, m représente un coefficient fonction de l’angle d’incidence entre le capteur optique et l’au moins une surface et l’écart d’orientation entre l’au moins une surface et la normal de l’au moins une surface et σ représente un facteur correctionnel du mouvement du capteur optique par rapport à l’au moins une surface. Procédé de détection (1) selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape d’ajustage (14) de la donnée de grandeur numérique comprend une étape d’approximation selon la méthode des moindres carrés directe. Procédé de détection (1) selon la revendication 10, dans lequel l’étape de détection d’au moins une surface (19) comprend une étape supplémentaire de détermination d’au moins deux surfaces (182) si l’écart issu de la comparaison (18) du premier regroupement et du deuxième regroupement est compris dans un intervalle de détermination, l’intervalle de détermination étant compris entre [0,05;0,5]. Procédé de détection (1) selon l’une des revendications précédentes, comprenant une étape d’estimation (20) d’une distance entre le capteur optique (120) et l’au moins une surface (110, 130), la distance entre le capteur optique (120) et l’au moins une surface (110, 130) étant définie selon la fonction suivante : Où représente la vitesse du capteur optique par rapport à l’au moins une surface observée (110, 130) et représente une valeur d’amplitude du flux optique de l’au moins une surface observée (110, 130). Capteur de flux optique (100) configuré pour détecter un flux optique, le capteur de flux optique (100) comprenant un dispositif de détection (120) d’au moins une surface (110, 130), le dispositif de détection (120) étant configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé de détection (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes. Capteur de flux optique (100) selon la revendication précédente, dans lequel le capteur de flux optique est une caméra, préférentiellement une caméra de type fish eye.