FR 3163760 A1 20251226 FR 2406763 A 20240624 Procédé ou dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra d’un système de vision, la profondeur étant déterminée par un modèle de prédiction de profondeur appris via un procédé d’apprentissage (3) à partir de couples d’images d’apprentissage acquises par les caméras du système de vision. En effet, pour chaque couple d’images d’apprentissage, un ensemble de couples d’images augmentées est généré (31), les images augmentées étant ensuite filtrées (32) à l’aide d’un filtre d’extraction de contours. Des images moyennes sont alors générées (33) à partir des images filtrées et des valeurs sont attribuées (34) aux pixels en fonction de leur valeur comparée à une valeur seuil. Le modèle de prédiction de profondeur est alors appris (37) par minimisation d’une erreur déterminée en comparant les images moyennes à des images générées à partir de ces images moyennes et de profondeurs prédites pour leurs pixels. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision avec caméras hétérogènes. La présente invention concerne les procédés et dispositifs de génération d’images d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile, et plus particulièrement pour un système de vision comprenant plusieurs caméras hétérogènes. La présente invention concerne également un procédé d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur pour un système de vision embarqué dans un véhicule à partir d’images d’apprentissage acquises par le système de vision embarqué. Arrière-plan technologique De nombreux véhicules modernes sont équipés de systèmes d’aide à la conduite dits ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). De tels systèmes ADAS sont des systèmes de sécurité passifs et actifs conçus pour éliminer la part d'erreur humaine dans la conduite de véhicules de tous types. Les ADAS utilisent des technologies avancées pour assister le conducteur pendant la conduite et améliorer ainsi ses performances. Les ADAS utilisent une combinaison de technologies de capteurs pour percevoir l’environnement autour d’un véhicule, puis fournissent des informations au conducteur ou agissent sur certains systèmes du véhicule. Il existe plusieurs niveaux d’ADAS, tels que les caméras de recul et les capteurs d'angle mort, les systèmes d'alerte de franchissement de ligne, les régulateurs de vitesse adaptatifs ou encore les systèmes de stationnement automatique. Les ADAS embarqués dans un véhicule sont alimentés par des données obtenues d’un ou plusieurs capteurs embarqués tels que, par exemple, des caméras. Ces caméras permettent notamment de détecter et de situer d’autres usagers de la route ou d’éventuels obstacles présents autour d’un véhicule afin, par exemple : - d’adapter l’éclairage du véhicule en fonction de la présence d’autres usagers ; - de réguler de façon automatique la vitesse du véhicule ; - d’agir sur le système de freinage en cas de risque d’impact avec un objet. Une position d’un autre usager ou d’un obstacle est par exemple déterminée par un système de vision comprenant un modèle de prédiction d’une profondeur ou d’une distance. Les modèles de prédiction de profondeur existants sont généralement réalisés pour des systèmes de vision comprenant une seule caméra ou des caméras homogènes, les caméras similaires générant des images dont les pixels ont des mêmes valeurs pour une même couleur d’objet observé dans la scène tridimensionnelle. Or, si les caméras ne sont pas homogènes, alors les pixels d’images acquises par ces caméras et correspondants à un même objet de la scène tridimensionnelle n’ont pas la même valeur et leur correspondance n’est alors pas facile à établir. Ainsi, il convient de développer un modèle de prédiction de profondeur capable de trouver des pixels correspondants y compris lorsque les images sont acquises par des caméras hétérogènes afin de prédire des profondeurs ou distances de manière fiable. La qualité de l’entraînement du modèle de prédiction est très importante, en effet, les profondeurs ou distances prédites par le modèle de prédiction représentent par exemple des distances auxquelles se situent les autres usagers ou obstacles présents dans l’environnement routier du véhicule équipé du système de vision et des ADAS. De la qualité des données émises par le système de vision dépend donc le bon fonctionnement des périphériques d’aides à la conduite utilisant ces données. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est d’apprendre un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision comprenant des caméras hétérogènes. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière, notamment par l’amélioration de la sûreté de fonctionnement des système ADAS alimentés par des données obtenues d’un système de vision embarqué dans le véhicule. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra d’un système de vision embarqué dans un véhicule, le système de vision comprenant une première caméra et une deuxième caméra disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, la profondeur étant déterminée par un modèle de prédiction de profondeur, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que, le modèle de prédiction de profondeur est appris via un procédé d’apprentissage à partir d’un ensemble de couples d’images d’apprentissage, chaque couple d’images d’apprentissage comprenant une première image d’apprentissage et une deuxième image d’apprentissage acquises par respectivement la première caméra et la deuxième caméra à un même instant temporel d’acquisition, le procédé d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - pour chaque couple d’images d’apprentissage de l’ensemble de couples d’images d’apprentissage : • génération d’un ensemble de couples d’images augmentées, chaque couple d’images augmentées comprenant une première image augmentée et une deuxième image augmentée générées respectivement à partir de la première image d’apprentissage et de la deuxième image d’apprentissage ; • génération d’un ensemble de couples d’images filtrées, chaque couple d’images filtrées comprenant une première image filtrée et une deuxième image filtrée générées respectivement par application d’un filtre d’extraction de contours à une première image augmentée ou d’apprentissage et à une deuxième image augmentée ou d’apprentissage d’un couple d’images augmentées ou du couple d’images d’apprentissage ; • génération d’un couple d’images moyennes comprenant une première image moyenne et une deuxième image moyenne générées respectivement à partir des premières images filtrées et des deuxièmes images filtrées ; • pour chaque pixel de la première image moyenne et de la deuxième image moyenne, attribution d’une première valeur si la valeur dudit pixel est inférieure à une valeur seuil et d’une deuxième valeur si la valeur dudit pixel est supérieure ou égale à la valeur seuil ; • génération d’une troisième image à partir de la première image moyenne et de profondeurs associées aux pixels de la première image moyenne et génération d’une quatrième image à partir de la deuxième image moyenne et de profondeurs associées aux pixels de la deuxième image moyenne, les profondeurs étant prédites par le modèle de prédiction de profondeurs à partir des première et deuxième images moyennes ; • détermination d’une erreur particulière par comparaison de la quatrième image à la première image moyenne et par comparaison de la troisième image à la deuxième image moyenne ; - apprentissage du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une erreur générale déterminée à partir des erreurs particulières. Les images moyennes ainsi traitées permettent de ne considérer que des données géométriques obtenues via l’extraction des contours d’images acquises par des caméras pouvant être hétérogènes. Ainsi, même si les caméras ne génèrent pas des pixels de même valeur pour un même point objet de la scène tridimensionnelle, le modèle de prédiction est en mesure de prédire une profondeur fiable. De plus, le modèle de prédiction de profondeur est appris à partir de données générées par le système de vision lui-même, les images des couples d’images d’apprentissage sont alors pertinentes car représentatives d’environnements routiers réels rencontrés par le véhicule embarquant le système de vision et observés par les caméras du système de vision. Selon une variante du procédé, une valeur d’un pixel d’une première image moyenne ou d’un pixel d’une deuxième image moyenne est égale à une moyenne de valeurs de pixels correspondants dans respectivement les premières images filtrées et les deuxièmes images filtrées. Selon une autre variante du procédé, le filtre d’extraction de contours attribue une valeur égale à la première valeur à chaque pixel n’appartenant pas à un contour et une valeur égale à la deuxième valeur à chaque pixel appartenant à un contour. Selon encore une variante du procédé, la première valeur est égale à 0 et la deuxième valeur est égale à 255 lorsque des valeurs de pixels des première et deuxième images d’apprentissage sont codées sur 8 bits. Selon une variante supplémentaire du procédé, le filtre d’extraction de contours est un filtre de Canny. Selon une variante supplémentaire du procédé, le filtre d’extraction de contours comprend deux paramètres de réglage correspondant à des seuils de détection de contours saillants d’objets et de contours non saillants d’objets, les paramètres étant définis par comparaison d’images moyennes à des images d’apprentissage. Selon encore une autre variante, le procédé comprend en outre une étape de détermination d’une répartition statistique de valeurs des pixels des premières et deuxièmes images moyennes, la valeur seuil étant définie en fonction de la répartition statistique. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra d’un système de vision embarqué dans un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur utilisé dans le procédé de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif configuré pour déterminer une profondeur d’un pixel d’une image par un réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, un procédé et un dispositif mettant en œuvre le procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra d’un système de vision, la profondeur étant déterminée par un modèle de prédiction de profondeur appris via un procédé d’apprentissage à partir de couples d’images d’apprentissage acquises par les caméras du système de vision. En effet, pour chaque couple d’images d’apprentissage, un ensemble de couples d’images augmentées est généré, les images augmentées étant ensuite filtrées à l’aide d’un filtre d’extraction de contours. Des images moyennes sont alors générées à partir des images filtrées et des valeurs sont attribuées aux pixels de ces images filtrées en fonction de leur valeur comparée à une valeur seuil. Le modèle de prédiction de profondeur est alors appris par minimisation d’une erreur déterminée en comparant les images moyennes à des images générées à partir de ces images moyennes et de profondeurs prédites pour les pixels des images moyennes. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Un tel environnement 1 correspond, par exemple, à un environnement routier formé d’un réseau de routes accessibles pour le véhicule 10. Dans cet exemple, le véhicule 10 correspond à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi, par exemple, à un véhicule terrestre tel une automobile, un camion, un car, une moto. Enfin, le véhicule 10 correspond à un véhicule autonome ou non, c’est-à-dire un véhicule circulant selon un niveau d’autonomie déterminé ou sous la supervision totale du conducteur. Le véhicule 10 comprend avantageusement au moins deux caméras embarquées, une première caméra 11 et une deuxième caméra 12, configurées pour acquérir des images d’une scène tridimensionnelle se déroulant dans l’environnement du véhicule 10 depuis des positions d’observation distinctes. La première caméra 11 et la deuxième caméra 12 forment un système de vision stéréoscopique lorsqu’elles sont utilisées ensemble comme illustré dans la FIG. 1 . La première caméra 11 forme un système de vision monoscopique lorsqu’elle est utilisée seule, de même la deuxième caméra 12 forme un autre système de vision monoscopique lorsqu’elle est utilisée seule. La présente invention s’étend cependant à tout système de vision comprenant au moins deux caméras, par exemple 2, 3 ou 5 caméras. Les paramètres intrinsèques de la première caméra 11 caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, par la suite appelé « point », ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la première caméra 11 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la première caméra 11. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la première caméra 11. Les paramètres intrinsèques de la première caméra 11 comprennent notamment une première distance focale f1 associée à la première caméra 11. Les paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12 caractérisent, quant à eux, la transformation qui associe, pour un point image, ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la deuxième caméra 12 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la deuxième caméra 12. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la deuxième caméra 12. Les paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12 comprennent notamment une deuxième distance focale f2 associée à la deuxième caméra 12. Les distorsions, qui sont dues aux imperfections du système optique telles que des défauts de forme et de positionnement des lentilles des caméras, vont dévier les faisceaux lumineux et donc induire un écart de positionnement pour le point projeté par rapport à un modèle idéal. Il est possible alors de compléter le modèle de caméra en y introduisant les trois distorsions qui génèrent le plus d’effets, à savoir les distorsions radiales, de décentrage et prismatiques, induites par des défauts de courbure, de parallélisme des lentilles et de coaxialité des axes optiques. Dans cet exemple, les caméras sont supposées parfaites, c’est-à-dire que les distorsions ne sont pas prises en compte, que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image ou au moment de la calibration. Ces deux caméras 11, 12 sont disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène selon un point de vue différent, le premier point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10, le deuxième point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur droit du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10. Dans le cas où les deux caméras sont situées en haut du pare-brise du véhicule, celles-ci sont alors placées à une certaine distance. Dans cet exemple, la première caméra 11 est située en haut du pare-brise du véhicule 10, la deuxième caméra 12 est située dans le rétroviseur droit du véhicule 10. Un premier repère est associé à la première caméra 11 : - la direction de l’axe x est définie horizontale et normale à l’axe optique C1 de la première caméra 11. La distance B séparant le centre optique de la première caméra 11 de la projection du centre optique de la deuxième caméra 12 sur le plan horizontal passant par le centre optique de la première caméra 11 est appelée base de référence (en anglais « baseline ») ; - la direction de l’axe y est définie verticale et normale à l’axe optique C1 de la première caméra 11 ; - la direction de l’axe z est définie orthogonale aux directions des axes x et y. Les trois axes x, y et z forment ainsi un repère orthonormé. L’axe optique C1 de la première caméra 11 et l’axe optique C2 de la deuxième caméra 12 ne sont pas nécessairement parallèles ni même compris dans un même plan. Les paramètres extrinsèques liés à la position des caméras 11, 12 sont les paramètres suivants : - trois translations dans les directions x, y et z : Tx, Ty et Tz constituant le vecteur translation T ; et - trois rotations dans les directions x, y et z : θx, θy et θz. Une matrice extrinsèque du système de vision comprend alors les paramètres extrinsèques précédemment définis. Les paramètres extrinsèques sont déterminés, par exemple, lors d’une phase de calibration du système de vision stéréoscopique comprenant la première caméra 11 et la deuxième caméra 12. Une contrainte principale du système de vision stéréoscopique utilisé dans l’automobile est, par exemple, la grande distance entre les deux caméras. En effet, pour pouvoir couvrir une plage de mesure de 200 mètres, la base de référence doit atteindre 60cm pour les caméras couramment utilisées dans ce domaine. Les deux caméras 11, 12 font l’acquisition d’images d’une scène se situant devant le véhicule 10, la première caméra 11 couvrant seule un premier champ d’acquisition 13, la deuxième caméra 12 couvrant seule un deuxième champ d’acquisition 14 et les deux caméras 11, 12 couvrant toutes deux un troisième champ d’acquisition 15. Les premier et troisième champs d’acquisition 13, 15 permettent ainsi une vision monoscopique de la scène par la première caméra 11, les deuxième et troisième champs d’acquisition 14, 15 permettent une vision monoscopique de la scène par la deuxième caméra 12 et le troisième champ d’acquisition 15 permet une vision stéréoscopique de la scène par le système de vision stéréoscopique composé des deux caméras 11, 12. Un obstacle 18 est placé dans le champ d’acquisition des caméras, par exemple dans le troisième champ d’acquisition 15. La présence de l’obstacle 18 définit un champ d’occlusion pour le système de vision stéréoscopique composé ici des trois champs 16, 17 et 19. Parmi ces trois champs, le champ 16 est visible depuis la deuxième caméra 12. La partie de la scène présente dans ce champ 16 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique comprenant la deuxième caméra 12. Le champ 17 est quant à lui visible depuis la première caméra 11. La partie de la scène présente dans ce champ 17 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique comprenant la première caméra 11. Enfin, le champ 19 n’est visible par aucune des caméras. La partie de la scène présente dans ce champ 19 n’est donc pas observable. Selon un exemple de réalisation particulier, le champ de vision de la deuxième caméra 12 couvre au moins la moitié du champ de vision de la première caméra 11. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision stéréoscopique pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment. Chaque pixel d’une image acquise est représentatif d’un objet de la scène tridimensionnelle présent dans le champ de vision de la caméra. En effet, un pixel de l’image acquise est la plus petite unité visible et correspond à un point lumineux résultant de l'émission ou de la réflexion de la lumière par un objet physique présent dans la scène tridimensionnelle. Lorsque la lumière frappe cet objet, des photons sont émis ou réfléchis, captés par un capteur photosensible de la caméra après passage à travers son objectif. Ce capteur divise la scène tridimensionnelle en une grille de pixels. Chaque pixel enregistre l'intensité lumineuse à un emplacement spécifique, capturant ainsi des détails visuels. La combinaison de millions de pixels crée une image représentant fidèlement l'objet physique observé par la caméra. Un point image précédemment présenté est ainsi un point d’une surface d’un objet de la scène tridimensionnelle. Les images acquises par les caméras 11, 12 représentent des vues d’une même scène prises à des points de vue différents, les positions des caméras étant distinctes. Sur cette scène se trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers mobiles, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Les première caméra 11 et deuxième caméra 12 sont, selon un exemple de réalisation particulier, des caméras couleur, c’est-à-dire qu’elles font l’acquisition d’images de type RVB (« Rouge Vert Bleu »), représentant la scène tridimensionnelle telle qu’elle serait, par exemple, vue par l’œil humain. Ainsi, les pixels représentent la scène dans le domaine du visible. Une telle image de type RVB comprend un ensemble de pixels, chaque pixel de cet ensemble de pixels étant codé sur trois canaux, chaque canal correspond à l’une des couleurs primaires citées précédemment. Néanmoins, les caméras n’attribuent pas nécessairement les mêmes couleurs à des mêmes points images de la scène tridimensionnelle. En effet, les paramètres des première et deuxième caméras 11, 12, leurs systèmes optiques et leurs capteurs peuvent différer, auquel cas le rendu d’une même couleur dans la scène tridimensionnelle diffère dans des pixels des images acquises par chacune des caméras. Les images acquises par les caméras présentent, par exemple, une différence de balance des blancs ou de valeur d’ISO. Selon un exemple de réalisation particulier, la première caméra 11 et/ou la deuxième caméra 12 est de type « grand angle », une caméra grand angle étant par exemple équipée d’un objectif conçu pour faire l’acquisition d’une image représentative d’une scène tridimensionnelle perçue selon un champ de vision plus large que celui d'une caméra standard, aussi appelé parfois objectif panoramique. En d'autres termes, un objectif grand angle permet de saisir une plus grande portion de la scène tridimensionnelle se déroulant devant ou autour de la caméra grand angle, ce qui est particulièrement utile dans des situations où il est nécessaire d'inclure davantage d'éléments dans le cadre de l’image acquise par cette caméra. L’angle α du champ de vision de la caméra grand angle est par exemple égal à 120°, 145°, 180° ou 360°, alors qu’une caméra standard propose, par exemple, un champ de vision ouvert suivant un angle de 45° ou moins. Une telle caméra grand angle correspond par exemple à une caméra équipée de miroirs ou encore à une caméra « fisheye » (en français « œil de poisson »). Les objectifs grand angle ont une distance focale plus courte par rapport aux objectifs standard, ce qui les rend adaptés pour faire l’acquisition d’images de paysages, d'architectures, de croisements de routes ou de tout autre sujet nécessitant une perspective étendue. Les caméras grand angle sont, par exemple, utilisées pour capturer des images immersives et dynamiques avec une profondeur de champ étendue. Selon un exemple de réalisation particulier, une image acquise par la première caméra 11 et/ou une image acquise par la deuxième caméra 12 comprend une distorsion égale à 0,5%, 0,8% ou supérieure à 1%. La mesure d’une telle distorsion correspond à la détermination d’un rapport entre : - l'écartement maximal d’un pixel de l'image d’une ligne droite de la première scène tridimensionnelle dont l’image est une ligne touchant le bord le plus long de la première image, soit au centre du bord de l’image, soit au niveau des angles du bord de l’image, et - la longueur de ce bord. Couramment, une distorsion est considérée, dans le monde de la photographie, comme : • négligeable si elle est inférieure à 0,3%, • peu sensible si elle est comprise entre 0,3% ou 0,4%, • sensible si elle est comprise entre 0,5% et 0,6%, • très sensible si elle est comprise entre 0,7% et 0,9%, et • gênante si elle est supérieure ou égale à 1% ou plus. Une distorsion en barillet est caractérisée par un pourcentage positif, tandis qu’une distorsion en croissant est caractérisée par un pourcentage négatif. Selon un exemple de réalisation particulier, un champ de vision de la première caméra 11 couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la deuxième caméra 12 et un champ de vision de la deuxième caméra 12 couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la première caméra 11. En d’autres termes, plus de la moitié des pixels d’une image acquise par la première caméra 11 correspondent à un objet de la scène tridimensionnelle vu par la deuxième caméra 12, des pixels d’une image acquise par la deuxième caméra 12 correspondant également à cet objet de la scène tridimensionnelle. De même, plus de la moitié des pixels d’une image acquise par la deuxième caméra 12 correspondent à un objet de la scène tridimensionnelle vu par la première caméra 11, des pixels d’une image acquise par la première caméra 11 correspondant également à cet objet de la scène tridimensionnelle. Les images acquises par la première caméra 11 et par la deuxième caméra 12 sont envoyées à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10 ou stockées dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. Un procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans le véhicule 10 est avantageusement mis en œuvre par le véhicule 10, c’est-à-dire par un processeur, un calculateur ou une combinaison de calculateurs du système embarqué du véhicule 10, par exemple par le ou les calculateurs en charge du système de vision du véhicule 10. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 2 de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par première caméra d’un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple par la première caméra 11 du système de vision embarqué dans le véhicule 10 de la FIG. 1 . Le système de vision embarqué dans le véhicule 10 comprend ainsi une première et une deuxième caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle, c’est-à-dire se déroulant aux alentours du véhicule 10. Une telle scène tridimensionnelle comprend, par exemple, un objet situé dans le champ de vision des première et deuxième caméras, c’est-à-dire dans le troisième champ d’acquisition 15 présenté en regard de la FIG. 1 . Le procédé 2 est par exemple mis en œuvre par un dispositif du système de vision embarqué dans le véhicule 10 ou par le dispositif 4 de la FIG. 4 . Selon un exemple de réalisation particulier, le procédé 2 comprend les étapes suivantes. Dans une étape 21, une image acquise par la première caméra 11 et une image acquise par la deuxième caméra 12 sont reçues. La réception de ces images consiste en la réception de données représentatives de ces images. Ces images sont acquises respectivement par la première caméra 11 et par la deuxième caméra 12 à un même instant temporel d’acquisition. Elles représentent alors la même scène tridimensionnelle observée depuis deux points de vue distincts à un même instant temporel. Selon un exemple de réalisation particulier, les images reçues sont de même définition, c’est-à-dire qu’elles comportent un même nombre de pixels, ont un même nombre de pixels selon leur hauteur et un même nombre de pixels selon leur largeur et une grande partie de chaque image représente une même partie de la scène tridimensionnelle courante. Selon un autre exemple de réalisation particulier, les images reçues ne sont pas de même définition et/ou une faible partie de chacune d’entre elles représente une même partie de la scène tridimensionnelle courante. Une étape additionnelle consiste alors à les redimensionner ou à les rogner pour obtenir deux images de même définition et dont les pixels correspondent majoritairement à une même partie de la scène tridimensionnelle observée à l’instant temporel d’acquisition, par exemple plus de 80% des pixels de chaque image sont représentatifs d’une même partie de la scène tridimensionnelle courante vue par les deux caméras 11, 12. Si les caméras sont calibrées, par exemple en suivant une méthode d’étalonnage connue de l’homme du métier telle que celle présentée dans le document « Single View Point Omnidirectional Camera Calibration from Planar Grids », rédigé par Christopher Mei et Patrick Rives publié en avril 2007, alors les paramètres intrinsèques des première et deuxième caméras 11, 12 sont connus. Des bordures du champ de vision commun peuvent être identifiées dans les images reçues par une simulation via un programme de rétroprojection et de projection qui sont décrites ci-dessous. Le programme de rétroprojection effectue les opérations suivantes : • Les coordonnées des pixels sont corrigées pour enlever une distorsion définie par des paramètres de distorsion ξ, le paramètre du modèle présenté dans le document cité, appelé modèle de Mei, et des coefficients de distorsion k 1 , k 2 , k 3 , p 1 et p 2 dont la définition peut se trouver dans la bibliothèque libre OpenCV® par exemple. • Les coordonnées sont projetées dans le sphère d’unité selon le modèle de Mei. • Des lignes de projections sont calculées, toujours selon le modèle de Mei. • Les lignes de projections sont multipliées par une profondeur. Le programme de projection suit ensuite en effectuant les opérations suivantes : • Les coordonnées des points dans l’espace sont transformées au système de coordonnée de l’autre image. • Les coordonnées des points dans l’espace sont modifiées via la fonction de distorsion définie par les mêmes paramètres que ceux mentionnés précédemment. • Multiplication avec l’inverse de la matrice intrinsèque similaire à la caméra à objectif sténopé. En associant une profondeur correspondant au milieu d’une plage de mesurage, par exemple 100m (cent mètres) pour une plage de mesurage allant de 10m (dix mètres) à 200m (deux-cents mètres) aux pixels de la première image courante et en effectuant la rétroprojection et la projection de l’une des images reçues à à l’autre image reçue avec cette profondeur, la simulation permet de déterminer la bordure moyenne du champ de vision en commun sur l’autre image reçue. L’image reçue est à recarder avec la même définition que l’autre image reçue et recadrée et du côté opposé selon une diagonale par rapport au côté de recadrage de l’autre image reçue. Si les première et deuxième caméras ne sont pas calibrées, les modèles de projection et les modèles de reprojection sont définis par un réseau de neurones tel que celui décrit dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion » rédigé par Igor Vasiljevic, Vitor Guizilini, Rares Ambrus, Sudeep Pillai, Wolfram Burgard, Greg Shakhnarovich et Adrien Gaidon publié en aout 2020. Ce type d’exemple de réalisation particulier est alors bien adapté aux images acquises par les caméras du système de vision et présentant de fortes distorsions. Il n’est pas possible de déterminer le recadrage exact avant l’entrainement. Le champ de vision en commun dans les images reçues peut se trouver avec une méthode de type « essai et erreur » en commençant avec un recadrage par l’observation des images courantes et en entrainant les modèles de projection et reprojection pour améliorer leur efficacité. Si les pixels à la bordure des images reçues n’ont pas une prédiction raisonnable, par exemple avec une valeur trop grande ou trop basse ou lorsqu’une carte de profondeur ne correspond pas à la texture d’une image originale, il faut réduire la taille d’image recadrée. Si une partie des pixels, de préférence la moitié, ont les prédictions raisonnables lorsque les autres non, le bon recadrage est trouvé. Dans une étape 22, des profondeurs associées à un ensemble de pixels de l’image reçue sont prédites à partir des deux images reçues par le modèle de prédiction de profondeur. En effet, ce modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage telle que décrite en regard de la FIG. 3 de manière à permettre la prédiction de profondeur à partir d’une partie d’images acquises par les caméras du système de vision embarqué dans le véhicule 10. Chaque profondeur déterminée correspond alors à une distance séparant le véhicule 10 ou une partie du véhicule 10 d’un point objet de la scène tridimensionnelle auquel correspond le pixel, la détermination d’une profondeur d’un pixel correspondant alors à un mesurage d’une distance séparant le véhicule 10 embarquant le système de vision d’un point objet associé à l’objet de la scène tridimensionnelle. Dans une étape 23 optionnelle, la distance séparant l’objet observé du véhicule 10 est déterminée et est, par exemple, égale à une moyenne de profondeurs associées à des pixels correspondants à l’objet de la scène tridimensionnelle. Si l’ADAS utilise ces profondeurs ou distances comme données d’entrée pour déterminer la distance entre une partie du véhicule 10, par exemple le pare-chocs avant, et un autre usager présent sur la route, l’ADAS est alors en mesure de déterminer précisément cette distance et d’agir en conséquence. Par exemple, si l’ADAS a pour fonction d’agir sur un système de freinage du véhicule 10 en cas de risque de collision avec un autre usager de la route et que la distance séparant le véhicule 10 de ce même usager de la route diminue fortement, alors l’ADAS est en mesure de détecter ce rapprochement soudain et d’agir sur le système de freinage du véhicule 10 pour éviter un éventuel accident. La FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur utilisé dans le procédé de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé d’apprentissage 3 est, par exemple, mis en œuvre par le dispositif embarqué dans le véhicule 10 mettant en œuvre le procédé de détermination d’une distance séparant un objet du véhicule 10 ou par le dispositif 4 de la FIG. 4 . Le procédé d’apprentissage 3 est mis en œuvre à partir d’un ensemble de couples d’images d’apprentissage et comprend les étapes décrites ci-après. Chaque couple d’images d’apprentissage comprend notamment une première image d’apprentissage acquise par la première caméra 11 et une deuxième image d’apprentissage acquise par la deuxième caméra 12, les première et deuxième images d’apprentissage d’un couple d’images d’apprentissage étant acquises à un même instant temporel d’acquisition et donc représentatives d’une même scène tridimensionnelle observée par les deux caméras à un même instant temporel. Les étapes 31 à 36 développées ci-dessous sont suivies pour couple d’images d’apprentissage de l’ensemble de couples d’images d’apprentissage. Les résultats obtenus en sortie d’étape 36 sont alors regroupés pour tous les couples d’images d’apprentissage de manière à les mutualiser lors de l’étape 37 d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur. Les couples d’images d’apprentissage représentent les différents environnements dans lesquels évolue ou circule le véhicule 10, par exemple des centres-villes, autoroutes, des banlieues, en campagne au milieu de champs d’agriculture. Les images d’apprentissage comprennent notamment des pixels correspondants à des objets présents dans ces environnements représentants différentes scènes tridimensionnelles. L’ensemble de couples d’images d’apprentissage comprend, par exemple, 1000 (mille) images de chaque type d’environnement. Dans une étape 31, un ensemble de couples d’images augmentées est généré pour un couple d’images d’apprentissage. Chaque couple d’images augmentées comprend une première image augmentée générée à partir de la première image d’apprentissage et une deuxième image augmentée générée à partir de la deuxième image d’apprentissage selon un même processus. Chaque couple d’images augmentées est généré à partir d’algorithmes différents pour générer des images augmentées différentes. A noter que l’utilisation d’un même algorithme avec des paramètres différents, y compris si ceux-ci ont des valeurs générées de manière aléatoire, est considérée comme une utilisation de plusieurs algorithmes. Les algorithmes permettant de générer des images augmentées sont connus de l’homme du métier. Citons par exemple les plus connus, présentés dans certaines librairies, comme : • Grayscale®, qui change les valeurs des pixels codés en RVB (Rouge Vert Bleu) pour générer une image en nuances de gris en moyennant les valeurs des canaux RVB ; et/ou • ColorJitter®, qui change la luminosité, le contraste, la saturation et la teinte d’une image de manière aléatoire. La variation de la luminosité change le gradient dans les zones sans objets saillant de manière beaucoup plus notable que pour les contours des objets saillants. Cet effet est encore plus fort avec la saturation, qui augmente la valeur des pixels des certaines zones à la valeur maximale. L’augmentation du contraste augment la visibilité des contours principaux. Le changement de la teinte change le niveau d’intensité de chaque canal de couleurs pour augmenter ou diminuer la visibilité des contours ; et/ou • GaussianBlur®, qui aide à diminuer la présence des contours par moyennisation des valeurs des pixels adjacents, ce qui diminue le gradient dans les zones sans objets saillants beaucoup plus important que pour les pixels représentant les contours des objets saillants ; et/ou • RandomInvert®, qui donne l’image une autre vue avec les couleurs « complémentaires » : rouge est changé à cyan, vert est changé à magenta, et bleu est changé à jaune. Cette opération peut donner un résultat différent de la détection des contours ; et/ou • RandomPosterize®, qui réduite la résolution de la présentation des couleurs : au lieu de 8 bits avec la valeur maximale de 255, 4 bits sont utilisés pour changer l’apparence de l’image. L’effet est similaire à la saturation ; et/ou • RandomSolarize® est un algorithme d’application partielle de RandomInvert®, seule une partie des pixels sont donnés avec la couleur complémentaire ; et/ou • RandomAdjusteSharpness® est un algorithme similaire à GaussionBlur® permettant d’augmenter l’apparence des contours ; et/ou • RandomEqualize® adapte la répartition statistique des valeurs sur les canaux RVB pour obtenir une distribution uniforme des valeurs sur les trois canaux RVB. L’apparence des couleurs est changée. L’objectif de ces transformations est de créer différentes représentations des images. Puisque les contours des objets saillants disposent des gradients plus larges, la détection de contours dans ces pixels est plus robuste, à savoir répétitive parmi les différentes vues. La détection des contours dans les zones sans objets saillants n’est pas répétitive parce que les faibles gradients sont plus impactés par les transformations des images. Puisque certaines transformations ci-dessus disposent de paramètres aléatoires, la répétition du même type de transformation génère des images augmentées différentes. Il est donc nécessaire de répéter les transformations plusieurs fois, par exemple 5 à 15 fois. Les augmentations d’images choisies ont pour objectif de changer les couleurs des pixels des images tout en gardant les contours principaux, lorsque les contours faibles peuvent disparaitre dans les images transformées. Dans une étape 32, un ensemble de couples d’images filtrées est généré à partir de chaque couple d’images augmentées et à partir des première et deuxième images d’apprentissage. Chaque couple d’images filtrées comprend alors une première image filtrée générée par application d’un filtre d’extraction de contours à une première image augmentée d’un couple d’images augmentées ou à la première image d’apprentissage et une deuxième image filtrée générée par application d’un filtre d’extraction de contours à la deuxième image augmentée du couple d’images augmentées ou à la deuxième image d’apprentissage. Ainsi les images filtrées d’un couple d’images filtrées sont des images dérivées d’images d’apprentissage d’un même couple d’images d’apprentissage auxquelles ont été appliqué : • un même algorithme d’augmentation, sauf pour le couple d’images filtrées généré directement à partir du couple d’images d’apprentissage, puis • un même filtre d’extraction de contours. Le filtre d’extraction de contours est, selon un exemple de réalisation particulier, un filtre de Canny. Les images filtrées présentent alors des pixels ayant pour valeur : • une première valeur lorsque le pixel n’appartient pas à un contour détecté, ou • une deuxième valeur lorsque le pixel appartient à un contour détecté. Le détecteur de Canny dispose de deux paramètres : le seuil inférieur du gradient, au-dessous duquel aucun contour n’est détecté, et le seuil supérieur, au-dessus duquel le contour est détecté. Entre les deux seuils, les contours détectés par le seuil inférieur sont retenus s’ils sont connectés avec les contours détectés par le seuil supérieur, sinon ils sont supprimés. Le seuil supérieur permet de garder les contours des objets saillants qui signifient les caractéristiques géométriques dans l’images, à savoir les objets tels que les vélos, motos, voitures et piétons par exemple, et l’environnement tels que les trottoirs, bâtiments, panneaux de circulation et marquages au sol. Le seuil inférieur permet d’éviter la détection de contour dans les zones sans objets saillant, par exemple le ciel, le sol avec faible texture ou les arbres avec beaucoup de feuilles, malgré la faible variation du couleur. La détection de contour dans ces zones n’est pas fiable : un contour peut être détectable dans une image mais pas dans l’autre à cause des différentes perspectives d’observation. Ainsi, le filtre d’extraction de contours comprend deux paramètres de réglage correspondant à des seuils de détection de contours saillants d’objets et de contours non saillants d’objets. Il est alors possible de définir ces paramètres par comparaison d’images filtrées aux images d’apprentissage dont elles dérivent, voire de les définir ou de les ajuster après l’étape 33 suivante par comparaison d’images moyennes à des images d’apprentissage. Selon un exemple de réalisation particulier, pour des images dont les pixels sont codés sur trois canaux RVB, la première valeur est nulle, c’est-à-dire que la valeur de chaque canal est égale à 0 (zéro), et la première valeur est égale à 255 (deux-cent cinquante-cinq), c’est-à-dire que la valeur de chaque canal est égale à 255. Dans une étape 33, un couple d’images moyennes est généré. Le couple d’images moyennes comprend une première image moyenne générée à partir des premières images filtrées et une deuxième image moyenne générée à partir des deuxièmes images filtrées. Une valeur d’un pixel d’une première image moyenne ou d’un pixel d’une deuxième image moyenne est, par exemple, égale à une moyenne de valeurs de pixels correspondants dans respectivement les premières images filtrées et les deuxièmes images filtrées. Selon l’exemple de réalisation où la première valeur est nulle et la deuxième valeur égale à 255, en moyennant les images de contour de toutes les images transformées, les contours dans les zones sans objets saillants ont une valeur bien inférieure à 255. Dans une étape optionnelle, une distribution de probabilité des pixels de la première ou de la deuxième image moyenne est déterminée, par exemple sur une plage de valeurs comprises entre 1 et 255 avec un intervalle de 8. La probabilité d’un intervalle est le nombre de pixel dans cette intervalle accumulé parmi toutes les images moyennes divisé par le nombre de tous les pixels ayant une valeur non zéro parmi toutes les images moyennes. Les pixels ayant la valeur zéro sont exclus parce qu’ils ne donnent aucune information utile pour la détection de contour et ils représentent aussi la plupart des pixels dans les images de contour moyen, apportant la confusion s’ils sont pris en compte dans la courbe de distribution de probabilité. La distribution de probabilité est bimodale : les pixels représentant les contours des objets saillants ont une valeur proche à 255 lorsque les autres contours détectés ont une valeur beaucoup plus basse. Cette courbe permet de continuer à ajuster les deux paramètres du filtre de Canny. Si la crête des pixels représentant les contours des objets saillants n’est pas très raide, il faut augmenter le seuil supérieur pour réduire les contours représentant les objets saillants. Si la crête représentant les contours détectés dans les zones sans objets saillant n’est pas assez raide, il faut augmenter le seuil inférieur pour réduire le nombre des contours détectés dans ces zones. Ce deuxième ajustement des paramètres du filtre Canny ne se substitue pas à une comparaison visuelle entre les images filtrées et les images d’apprentissage durant l’étape 32 parce qu’il faut assurer une apparence significative des contours des objets saillants. Des paramètres représentatifs de seuils trop élevés génèrent des crêtes plus raides, c’est-à-dire accentuent le côté bimodal de la répartition statistique, mais les contours restants peuvent être insuffisants pour représenter les objets d’une scène tridimensionnelle. Dans une étape 34, pour chaque pixel de la première image moyenne et de la deuxième image moyenne, une première valeur est attribuée au pixel si la valeur du pixel est inférieure à une valeur seuil et une deuxième valeur est attribuée au pixel si la valeur du pixel est supérieure ou égale à la valeur seuil. Les première et deuxième valeurs sont, par exemple, respectivement 0 et 255 tel que présenté dans des exemples de réalisation particuliers précédents. La valeur seuil est, quant à elle, déterminée en fonction de la répartition statistique précédemment exposée. Une valeur nulle est alors assignée à tous les pixels ayant une valeur inférieure à la valeur seuil dans la première ou la deuxième image moyenne pour supprimer la détection de contour, tandis qu’une valeur égale à 255 est assignée à tous les pixels ayant une valeur supérieure à la valeur seuil pour garder la détection de contour. Ce moyen augmente la fiabilité de la détection de contours pour les objets saillants. En sortie de cette étape 34, les première et deuxième images moyennes comprennent des pixels représentant les contours détectés dont la valeur est égale à la deuxième valeur, ici 255, tandis que les autres pixels à une valeur nulle. La valeur seuil est par exemple déterminée au regard de la répartition statistique, elle est par exemple égale à une valeur séparant les pics bimodaux de la courbe représentant la répartition statistique. Cette valeur seuil appartient alors à un intervalle se situant entre les deux crêtes dans la courbe de la distribution de probabilité et est, par exemple, la valeur moyenne de cet intervalle. Cette valeur seuil est, par exemple, égale à 128. L’étape 34 permet ainsi de supprimer tout contour qualifié de « bruyant » dans les première et deuxième images moyennes. Dans une étape 35, une troisième image est générée à partir de la première image moyenne et de profondeurs associées aux pixels de la première image moyenne et une quatrième image est générée à partir de la deuxième image moyenne et de profondeurs associées aux pixels de la deuxième image moyenne. Les profondeurs sont notamment prédites par le modèle de prédiction de profondeurs à partir des première et deuxième images moyennes. La reconstruction d’image se fait par l’équation ci-dessous : et Avec : • les coordonnées d’un pixel dans la première image moyenne, • les coordonnées d’un pixel dans la deuxième image moyenne, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de projection associé à la première caméra 11, • un modèle de reprojection associé à la première caméra 11, • un modèle de projection associé à la deuxième caméra 12, • un modèle de reprojection associé à la deuxième caméra 12, • et des matrices comprenant des paramètres extrinsèques, • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la première image moyenne, et de la profondeur qui lui est associée, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la deuxième image moyenne, et de la profondeur qui lui est associée. Selon le type de caméras, K et K’ représentent des matrices intrinsèques des première et deuxième caméras lorsque ces caméras sont à objectif sténopé. La génération d’une image à partir d’une image moyenne dérivée d’une image acquise par une caméra du système de vision consiste en la reprojection d’un pixel de l’image moyenne dans la scène tridimensionnelle sous forme d’un point, puis à projeter ce point dans le plan image d’une autre caméra du système de vision, de manière à obtenir une image correspondant à une vue de la scène tridimensionnelle depuis le point de vue de l’autre caméra. Le plan image d’une caméra correspond à un plan défini dans le référentiel de la caméra, normal à l’axe optique de la caméra et situé à la première distance focale de la caméra. Ainsi, la troisième image générée à partir de la première image moyenne est comparable à la deuxième image moyenne. De manière similaire, la quatrième image générée à partir de la deuxième image moyenne est comparable à la première image moyenne. Des objets pouvant masquer d’autres objets de la scène, les images générées ne sont pas identiques à des images acquises. De plus, la prédiction des profondeurs, tout comme les modèles utilisés pour générer les images ou encore pour les filtrer, ne sont pas exempts d’erreurs. Ainsi, la comparaison d’une image générée à un image moyenne permet d’évaluer la pertinence des différents modèles employés. Dans une étape 36, une erreur particulière est déterminée par comparaison de la quatrième image à la première image moyenne et par comparaison de la troisième image à la deuxième image moyenne. L’erreur particulière est par exemple déterminée à partir d’une erreur principale associée à chaque pixel de la première image moyenne, appelé premier pixel, par comparaison des premiers pixels aux pixels de la quatrième image générée et d’une erreur secondaire associée à chaque pixel de la deuxième image moyenne, appelé deuxième pixel, par comparaison des deuxièmes pixels aux pixels de la troisième image. Selon un premier exemple de réalisation particulier, les erreurs principales et secondaires sont des erreurs photométriques telles que présentées dans le document « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation » de Clément Godard, Oisin Mac Aodha, Michael Firman et Gabriel Brostow publié en août 2019 et sont déterminées par la fonction suivante : Avec : • l’erreur principale notée , respectivement l’erreur secondaire notée , étant un pixel défini par ses coordonnées dans une image, • une valeur du pixel dans la première image moyenne, respectivement deuxième image moyenne, • une valeur du pixel dans la quatrième image, respectivement troisième image, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement routier dans lequel circule le véhicule 10. Selon un deuxième exemple de réalisation particulier, les erreurs principales et secondaires comprennent une détermination d’une erreur de reconstruction d’une image générée déterminée, en outre, par la fonction suivante : Avec : • une erreur principale pour un pixel de la troisième image, respectivement une erreur secondaire pour un pixel de la quatrième image, • est une profondeur associée à un pixel , • est une matrice de paramètres, • est l’ordre d’un gradient de lissage, • une norme L1 des gradients de profondeur du second ordre est calculée avec =1 , et =2, • et sont les dimensions de la troisième image, respectivement quatrième image, • est un hyperparamètre dépendant de l’environnement routier dans lequel circule le véhicule 10, et • est une valeur du pixel dans la troisième image, respectivement quatrième image. Cette deuxième fonction est généralement utilisée pour traiter la discontinuité à la bordure des objets. L’erreur particulière est ainsi définie, par exemple, à partir des erreurs photométriques et erreurs de reconstruction précédemment définies. Selon un exemple de réalisation particulier, l’erreur particulière est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur particulière, • l’erreur principale pour un pixel de la première image moyenne, et • l’erreur secondaire pour un pixel de la deuxième image moyenne correspondant au pixel de la première image moyenne. Additionnellement, l’erreur particulière est déterminée à partir d’une erreur de consistance déterminée par une fonction de perte représentative de la cohérence de cartes de profondeurs. Une première carte de profondeurs comprend les coordonnées de pixels et une profondeur associée dans la première image moyenne et une deuxième carte de profondeurs comprend les coordonnées de pixels et une profondeur associée dans la deuxième image moyenne. Sont alors générées : • une troisième carte de profondeurs à partir de la première carte de profondeurs, et • une quatrième carte de profondeurs à partir de la deuxième carte de profondeurs. On obtient alors : Avec : • l’erreur de consistance, • la profondeur d’un pixel dans une carte de profondeurs reconstruite, la troisième carte de profondeurs, respectivement la quatrième carte de profondeurs, et • la profondeur du pixel dans une carte de profondeurs, la deuxième carte de profondeurs, respectivement la première carte de profondeurs. Les troisième et quatrième cartes de profondeurs sont générées de manière similaire aux troisième et quatrième images générées, les valeurs de pixels étant ici remplacées par les profondeurs. Au lieu d’utiliser l’image dans la fonction d’interpolation, par exemple via l’utilisation de la fonction torch.nn.functional.grid_sample dans Python®, c’est une carte de profondeur qui est la donnée d’entrée. La différence de chaque pixel peut être la valeur absolue, ou la valeur carré pour avoir une valeur positive. La fonction d’agglomération des différences des pixels des deux cartes de profondeurs peut être une somme ou une moyenne. Cette fonction de perte pour la consistance est à faire pour les deux images moyennes, c’est-à-dire pour les première et deuxième cartes de profondeurs. L’agglomération des deux fonctions de perte pour définir l’erreur particulière peut être aussi la somme ou la moyenne. Dans une étape 37, le modèle de prédiction de profondeur est appris par minimisation d’une erreur générale déterminée à partir des erreurs particulières. L’erreur générale est, par exemple, la somme des valeurs absolues des erreurs particulières déterminées pour chaque couple d’images d’apprentissage. L’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur consiste alors en la minimisation de cette erreur générale et en l’ajustement de paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif employé par le modèle de prédiction de profondeur. Ainsi, le modèle de prédiction de profondeur utilisé pour la prédiction de profondeur d’un pixel est fiabilisé grâce à ce procédé d’apprentissage, y compris lorsque les première et deuxième caméras ne sont pas identiques ou homogènes. De plus, les données permettant cet apprentissage sont obtenues du système de vision stéréoscopique lui-même, elles correspondent alors à des données parfaitement représentatives de l’utilisation du système de vision embarqué sur le véhicule 10. La FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour la détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra d’un système de vision embarqué dans un véhicule 10, pour la détermination d’une distance séparant un objet du véhicule 10 et/ou pour l’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans le véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 4 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur associé au système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule 10. Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des étapes décrites en regard des figures 2 et/ou 3. Des exemples d’un tel dispositif 4 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 4, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 4 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 4 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 4. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 4 comprend en outre au moins une mémoire 41 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 41. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 4 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires (par exemple d’autres calculateurs) et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 42 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 440, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 450 et/ou d’autres périphériques 460 (système de projection) via respectivement les interfaces de sortie 44, 45, 46. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 4. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de mesurage d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision qui inclurait des étapes secondaires sans pour autant sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 4 de la FIG. 4 . Procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra d’un système de vision embarqué dans un véhicule (10), le système de vision comprenant une première caméra (11) et une deuxième caméra (12) disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, ladite profondeur étant déterminée par un modèle de prédiction de profondeur, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que, le modèle de prédiction de profondeur est appris via un procédé d’apprentissage (3) à partir d’un ensemble de couples d’images d’apprentissage, chaque couple d’images d’apprentissage comprenant une première image d’apprentissage et une deuxième image d’apprentissage acquises par respectivement la première caméra (11) et la deuxième caméra (12) à un même instant temporel d’acquisition, le procédé d’apprentissage (3) comprenant les étapes suivantes : - pour chaque couple d’images d’apprentissage dudit ensemble de couples d’images d’apprentissage : • génération (31) d’un ensemble de couples d’images augmentées, chaque couple d’images augmentées comprenant une première image augmentée et une deuxième image augmentée générées respectivement à partir de la première image d’apprentissage et de la deuxième image d’apprentissage ; • génération (32) d’un ensemble de couples d’images filtrées, chaque couple d’images filtrées comprenant une première image filtrée et une deuxième image filtrée générées respectivement par application d’un filtre d’extraction de contours à une première image augmentée ou d’apprentissage et à une deuxième image augmentée ou d’apprentissage d’un couple d’images augmentées ou du couple d’images d’apprentissage ; • génération (33) d’un couple d’images moyennes comprenant une première image moyenne et une deuxième image moyenne générées respectivement à partir des premières images filtrées et des deuxièmes images filtrées ; • pour chaque pixel de la première image moyenne et de la deuxième image moyenne, attribution (34) d’une première valeur si la valeur dudit pixel est inférieure à une valeur seuil et d’une deuxième valeur si la valeur dudit pixel est supérieure ou égale à la valeur seuil ; • génération (35) d’une troisième image à partir de la première image moyenne et de profondeurs associées aux pixels de la première image moyenne et génération d’une quatrième image à partir de la deuxième image moyenne et de profondeurs associées aux pixels de la deuxième image moyenne, les profondeurs étant prédites par le modèle de prédiction de profondeurs à partir des première et deuxième images moyennes ; • détermination (36) d’une erreur particulière par comparaison de la quatrième image à la première image moyenne et par comparaison de la troisième image à la deuxième image moyenne ; - apprentissage (37) du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une erreur générale déterminée à partir des erreurs particulières. Procédé selon la revendication 1, pour lequel une valeur d’un pixel d’une première image moyenne ou d’un pixel d’une deuxième image moyenne est égale à une moyenne de valeurs de pixels correspondants dans respectivement les premières images filtrées et les deuxièmes images filtrées. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel le filtre d’extraction de contours attribue une valeur égale à ladite première valeur à chaque pixel n’appartenant pas à un contour et une valeur égale à ladite deuxième valeur à chaque pixel appartenant à un contour. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel ladite première valeur est égale à 0 et ladite deuxième valeur est égale à 255 lorsque des valeurs de pixels des première et deuxième images d’apprentissage sont codées sur 8 bits. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel le filtre d’extraction de contours est un filtre de Canny. Procédé selon la revendication 5, pour lequel le filtre d’extraction de contours comprend deux paramètres de réglage correspondant à des seuils de détection de contours saillants d’objets et de contours non saillants d’objets, lesdits paramètres étant définis par comparaison d’images moyennes à des images d’apprentissage. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre une étape de détermination d’une répartition statistique de valeurs des pixels des premières et deuxièmes images moyennes, ladite valeur seuil étant définie en fonction de ladite répartition statistique. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (4) de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra d’un système de vision embarqué dans un véhicule (10), ledit dispositif (4) comprenant une mémoire (41) associée à au moins un processeur (40) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.