FR 3160289 A1 20250919 FR 2402600 A 20240315 Procédé de calibration de caméras embarquées et d’enrichissement d’une base de données de calibration, partagée par plusieurs véhicules . Procédé de calibration de caméras (2) comportant : - préalablement à la calibration d’une caméra (2) d’un véhicule (1), la sélection d’au moins une zone praticable candidate à la calibration à partir : - de la localisation du véhicule (1) et/ou d’un itinéraire de celui-ci entré dans le système de navigation (7) et - d’une information relative à la possibilité d’autocalibration de la caméra (2) à partir de l’environnement du véhicule (1) tel qu’observé par la caméra (2), - l’acquisition d’images nécessaires à l’autocalibration de la caméra lorsque le véhicule (1) est présent dans la zone candidate à la calibration (2), - l’enrichissement et/ou la mise à jour de la base de données au moins lorsque le résultat de l’autocalibration est l’un d’un succès et d’un échec, au moins avec une information relative au résultat de l’autocalibration dans ladite zone candidate. Figure pour l’abrégé : Fig. 6 Procédé de calibration de caméras embarquées et d’enrichissement d’une base de données de calibration, partagée par plusieurs véhicules La présente invention concerne les véhicules autonomes ou offrant une possibilité de conduite assistée, équipés de caméras qui sont agencées pour observer la route et l’environnement du véhicule et fournir les données nécessaires au calculateur de bord qui gère la conduite et/ou assite le conducteur. L’invention porte plus particulièrement sur une méthode de calibration des caméras embarquées par le véhicule. Par « véhicule », on désigne les véhicules terrestres, les aéronefs et les bateaux. Le terme « caméra » englobe les dispositifs d’acquisition d’image numériques opérant dans le spectre visible ou non, de toute résolution et technologie. Les caméras sont des capteurs largement utilisés dans les véhicules pour les systèmes d'aide à la conduite (ADAS), le stationnement, l'info-divertissement et les applications multimédia en général. Afin de fournir une image correcte, chaque caméra nécessite une calibration de différents paramètres intrinsèques et extrinsèques. Les paramètres intrinsèques sont internes à la caméra et comprennent notamment la distance focale, les facteurs d’agrandissement d’image ou « aspect ratio », le paramètre de distorsion (« skew factor ») et les coordonnées de la projection du centre optique de la caméra sur le plan image (« principal point »). Les paramètres extrinsèques définissent le positionnement d’un référentiel lié à la caméra par rapport à un autre référentiel donné, et comprennent notamment les composantes en rotation et en translation pour passer d’un référentiel à l’autre. Une étude relative à l'autocalibration des caméras est publiée par Olivier Faugeras, QT Luong et Stephen J. Maybank dans European Conference on Computer Vision, 19 May 1992 Un processus classique de calibration initiale est généralement mis en œuvre en usine à la fin de la production. Cette calibration peut classiquement s’effectuer à l'aide de mires comme décrit dans les publications US 9 978 146 B2 et CN 107 133 988 B. Il est également connu d’effectuer la calibration en circulant avec le véhicule équipé de la caméra à calibrer le long d’un parcours prévu à cet effet, comme décrit dans US 11 265 514 B2. Il est souvent nécessaire de procéder au cours de la vie du véhicule à une calibration automatique ou autocalibration des caméras. Cette méthode consiste à déterminer différents paramètres de la caméra directement à partir de plusieurs images non calibrées et de scènes non structurées, notamment sans mires ou autres objets spéciaux contrairement au processus classique de calibration initiale défini plus haut. Les publications US 9 201 425 B1, JP 6458439 B2, WO 2019/233330, et US 110 554 951 B2 décrivent divers procédés d’autocalibration de caméra de véhicules automobiles. Le brevet US 10 970 878 B2 divulgue un procédé de calibration automatique des caméras d’un véhicule automobile reposant sur l’utilisation d’une carte de référence. Un modèle de calibration est généré à partir de la comparaison entre certaines caractéristiques de lieu (ou « features ») identifiées d’une part sur des images prises par les caméras du véhicule et d’autre part renseignées sur la carte de référence, sachant où se trouve le véhicule. Cette solution n’est pas entièrement satisfaisante puisqu’elle nécessite l’utilisation d’une carte à haute définition (ou « HDmap ») relativement volumineuse. Par « carte à haute définition », il est ici désigné une cartographie incluant des informations relativement plus précises qu’une carte traditionnelle, comme par exemple le nombre de voies des routes, le marquage au sol, ou encore les types et positions de panneaux de signalisation. En outre, lorsque cette dernière est contenue sur un serveur distant, cette méthode peut nécessiter le transfert d’un volume relativement important de données, ce qui est contraignant vis-à-vis de la bande passante du système de communication associé. L’invention vise à faciliter l’autocalibration des caméras d’un véhicule et elle y parvient, selon l’un de ses aspects, grâce à un procédé de calibration de caméras embarquées et d’enrichissement d’une base de données de calibration, partagée par plusieurs véhicules équipés chacun d’au moins une caméra embarquée à calibrer, d’un système de navigation permettant la localisation du véhicule et d’une carte en mémoire et/ou d’un accès à cette carte, cette dernière répertoriant des zones praticables par le véhicule et des caractéristiques de lieu associées susceptibles d’être utiles à la calibration de la caméra embarquée, procédé comportant : - préalablement à la calibration d’une caméra d’un véhicule, la sélection d’au moins une zone praticable candidate à la calibration à partir: - de la localisation du véhicule et/ou d’un itinéraire de celui-ci entré dans le système de navigation et - d’une information relative à la possibilité d’autocalibration de la caméra à partir de l’environnement du véhicule tel qu’observé par la caméra, cette information étant fournie par la base de données de calibration et/ou issue de la carte, - l’acquisition d’images nécessaires à l’autocalibration de la caméra lorsque le véhicule est présent dans la zone candidate à la calibration, - l’enrichissement et/ou la mise à jour de la base de données au moins lorsque le résultat de l’autocalibration est l’un d’un succès et d’un échec, au moins avec une information relative au résultat de l’autocalibration dans ladite zone candidate. Par « zone praticable », il faut comprendre que la zone est accessible par le véhicule, et peut notamment être atteinte ou traversée par celui-ci. En particulier, l’ensemble des zones praticables d’une région terrestre donnée forme une sous-région convexe. Par zone « adaptée à la calibration », on désigne une zone avec des caractéristiques de lieu spécifiques observables par la caméra et permettant de réaliser avec succès l’autocalibration de la caméra. Une zone est ainsi d’autant plus qualifiée d’adaptée à la calibration que la probabilité associée à la réussite de la calibration est importante. Grâce à l’invention, les flux de données requis pour la réalisation de l’autocalibration peuvent rester relativement peu volumineux. L’utilisation de la base de données partagée selon l’invention conduit à une méthode d’autocalibration performante et relativement peu coûteuse. Le nombre d’images à traiter afin de calibrer la caméra peut être diminué du fait de la qualité des caractéristiques de lieu spécifiques figurant dans la zone, de même que la complexité algorithmique associée. Le procédé selon l’invention peut permettre également de planifier au mieux l'exécution des différentes tâches associées dans le temps, afin de réduire la charge de calcul relative à l’autocalibration et les coûts supplémentaires éventuels liés à la quantité de mémoire informatique nécessaire. L’enrichissement de la base permet d’obtenir au fil du temps des données utiles à l’autocalibration de plus en plus précises, fiables et exhaustives, et donc d’améliorer encore les performances de calibration. L’invention permet de suivre et de répertorier efficacement des informations représentatives de la capacité d’une zone donnée à permettre une calibration correcte de la caméra. L’invention peut permettre en particulier de disposer de performances de calibration comparables à celles qui seraient obtenues en usine. En outre, le remplacement de la calibration en usine par l'autocalibration permet de réduire le temps et les coûts de production des véhicules en usine et réduit le besoin de maintenance. De plus, l’invention ne nécessite pas l’utilisation d’une cartographie à haute définition, et l’on peut réaliser ainsi un gain au niveau du coût global du système. Le besoin de calibration de la caméra peut être préalablement identifié à partir de la détection d’un défaut ou d’une distorsion dans au moins une image fournie par celle-ci, et/ou à partir d’une commande d’un utilisateur du véhicule ou d’un opérateur chargé de sa maintenance. La zone candidate précitée peut être déjà répertoriée dans la base de données, cette dernière comprenant alors un label correspondant et/ou un score représentatif du taux de réussite d’autocalibration associé à la zone. De cette manière, la mise à jour continue du score d’une zone par les différents véhicules qui s’y rendent permet d’obtenir un indicateur dynamique précis, et fiable, de la capacité de ladite zone à permettre une autocalibration réussie. Il est ainsi possible d’actualiser le score en fonction des résultats des tentatives d’autocalibration des différents véhicules, notamment en incrémentant ou décrémentant celui-ci, en particulier d’une valeur prédéfinie, notamment constante, à chaque tentative réussie ou infructueuse, ou d’une valeur prédéfinie donnée par une loi faisant dépendre la valeur d’incrément du nombre d’évaluations déjà effectuées par les différents véhicules. La mise à jour du score peut notamment être effectuée en fonction d’un nombre d’évaluations consécutivement positives ou négatives de la zone candidate, par exemple lorsque plusieurs évaluations consécutives sont soit positives, soit négatives. De cette manière, il est possible d’amplifier dynamiquement la tendance des évaluations de ladite zone et de converger plus rapidement vers un score représentatif de la performance réelle de celle-ci. Il est possible de réaliser la mise à jour du score en temps réel ou différé. Le véhicule peut par exemple stocker les informations relatives au succès ou à l’échec de la tentative d’autocalibration, et enrichir ultérieurement la base de données à partir du résultat, par exemple lorsque les conditions d’un transfert de données à moindre coût sont obtenues. Alternativement, la mise à jour du score est réalisée sensiblement au même moment que la réussite ou l’échec de la tentative d’autocalibration est constaté. La zone candidate sélectionnée peut être celle ayant le score le plus élevé. La valeur du score dans la base de données peut être initialisée, avant retour d’expérience des véhicules, à partir d’une probabilité de réussite de calibration relative à ladite zone praticable, calculée à partir de la carte. La zone candidate peut ne pas être répertoriée dans la base de données, la sélection de la zone candidate s’effectuant à partir d’une probabilité de réussite de l’autocalibration obtenue de la carte ou calculée à partir de celle-ci. La zone candidate sélectionnée peut être celle ayant la probabilité de réussite la plus élevée. La probabilité de réussite de calibration peut ainsi être calculée à partir de caractéristiques de lieu adaptées à la calibration identifiées sur la carte, notamment la présence de segments de routes linéaires, de segments de routes à plusieurs voies, de segments de routes à proximité de zone urbaine ou d’un centre-ville, de panneaux de signalisation, de marquages au sol, d’éléments d’infrastructures périphériques comme par exemple des arrêts de bus, cabines téléphoniques ou encore bouches d’incendies, et/ou d’une valeur de la pente d’un segment de route. En variante, la probabilité de réussite de calibration est déjà fournie dans la carte et extraite de celle-ci sans calcul. La probabilité de réussite de la calibration peut être affinée à partir d’informations dynamiques, notamment des places de parking disponibles avec un marquage au sol à un moment donné, par exemple hors des heures d’ouverture des magasins il est probable que le parking soit peu occupé et inversement, et/ou d’informations de trafic géolocalisées en temps réel, un trafic dense étant susceptible de réduire la visibilité des marquages. Ceci permet d’améliorer la précision de l’estimation de la probabilité de réussite de la calibration à un moment donné. La carte et/ou la probabilité de réussite de la calibration peut également être mise à jour, le cas échéant, en fonction de nouvelles caractéristiques de lieu adaptées à la calibration identifiées sur les images fournies par au moins une caméra d’un véhicule se déplaçant dans ladite zone. Lorsque la calibration réussit, le véhicule peut communiquer à un serveur de mise à jour de la base de données une notification de réussite pour la zone où s’est effectuée la calibration. Lorsque la calibration échoue, le véhicule peut communiquer à un serveur de mise à jour de la base de données une notification d’échec pour cette zone. La base peut répertorier au moins un label identifiant les zones reconnues comme aptes à la calibration, ou inversement. Lorsque la calibration échoue et que le score associé à ladite zone devient inférieur à un seuil prédéfini, on peut enregistrer et/ou mettre à jour dans la base un label d’échec. La présence d’un label dans la base de données permet de distinguer efficacement les zones adaptées à la calibration des zones non adaptées à la calibration. Il est alors possible par exemple de filtrer les données relatives aux zones, en phase de recherche d’une zone, de sorte à considérer uniquement celles adaptées à la calibration. En présence de moyens de communication fiables entre le véhicule et un serveur distant par lequel se fait l’accès à la base, il n’est pas nécessaire de prévoir la duplication de tout ou partie de la base dans une mémoire du véhicule. Toutefois, afin de faciliter la consultation de la base et raccourcir les temps d’accès, la base de données peut si nécessaire être dupliquée au moins partiellement dans la mémoire du véhicule, et l’enrichissement de ladite base de données peut être réalisé en différé, par exemple par une opération de fusion. La carte peut être à basse ou moyenne résolution. L’invention a aussi pour un objet un véhicule équipé d’au moins une caméra embarquée, d’un système de navigation permettant la localisation du véhicule et d’une carte en mémoire et/ou d’un accès à cette carte, cette dernière répertoriant des zones praticables par le véhicule et des caractéristiques de lieu associées susceptibles d’être utiles à la calibration de la caméra embarquée, le véhicule disposant d’un accès à une base de données de calibration partagée par plusieurs véhicules, l’accès à la base se faisant par l’intermédiaire d’un moyen de communication, le véhicule comprenant en outre un produit programme d’ordinateur comportant des instructions de code qui lorsqu’exécutées sur un système informatique du véhicule permettent la mise en œuvre du procédé selon l’invention tel que défini plus haut. Un tel produit programme d’ordinateur peut permettre de mettre en œuvre le procédé avec tout ou partie des caractéristiques de procédé définies ci-dessus. L’invention pourra être mieux comprise à la lecture de la description détaillée qui va suivre, d’exemples de réalisation non limitatifs de celle-ci, et à l’examen du dessin annexé, sur lequel : FIG. 1 La FIG. 1 illustre, de manière schématique et partielle, un exemple d’équipement d’un véhicule adapté à mettre en œuvre le procédé selon l’invention. FIG. 2 La FIG. 2 illustre, de manière schématique et partielle, un exemple d’architecture d’un système adapté à mettre en œuvre le procédé selon l’invention. FIG. 3 La FIG. 3 est une représentation schématique d’un exemple de données relatives à des zones praticables tel qu’il pourrait être répertorié dans la base. FIG. 4 La FIG. 4 est une représentation schématique d’un exemple de données relatives à des zones praticables tel qu’il pourrait être répertorié sur la carte. FIG. 5 La FIG. 5 est un schéma en blocs illustrant des étapes d’un exemple de procédé de calibration selon l’invention. FIG. 6 La FIG. 6 illustre des étapes d’un exemple de procédé de calibration et d’enrichissement de la base de données partagée à partir d’une identification de la zone à partir de la carte. FIG. 7 La FIG. 7 illustre des étapes d’un exemple de procédé d’autocalibration et d’enrichissement de la base de données de calibration à partir d’une identification de zones répertoriées. FIG. 8 La FIG. 8 est une représentation schématique d’un exemple d’affichage sur une interface utilisateur. Description détaillée Véhicule On a illustré à la FIG. 1 un exemple de véhicule automobile en vue de dessus disposant d’un équipement adapté à la mise en œuvre du procédé selon l’invention. Le véhicule 1 peut être thermique, par exemple de type essence, diesel, gaz, hydrogène, ou hybride, ou encore électrique. Le véhicule 1 peut comprendre différents capteurs, en particulier au moins une caméra 2. La caméra 2 peut être montée sur le toit, sur un côté, à l’avant, à l’arrière, à l’extérieur ou à l’intérieur du véhicule 1, notamment derrière le pare-brise. Le véhicule 1 peut éventuellement comprendre comme illustré au moins un radar 3 permettant de mesurer précisément les distances des objets présents dans le voisinage du véhicule 1. Dans l’exemple considéré, le véhicule 1 comporte des radars latéraux 3 gauche et droit, un radar frontal 4. Le véhicule 1 est aussi équipé d’un calculateur 5, qui reçoit des données de la caméra 2 et des radars éventuels 3,4. Le calculateur 5 comprend un ou plusieurs processeurs exécutant un ou plusieurs programmes permettant l’implémentation du procédé selon l’invention. En particulier, le calculateur 5 peut piloter les différentes tâches nécessaires à la réalisation de l‘autocalibration de la caméra 2 au moins. Le calculateur 5 peut être composé par tout ou partie d’un système informatique embarqué comportant par exemple, outre le ou les processeurs précités, au moins une mémoire RAM, au moins une mémoire ROM utilisée pour sauvegarder les applications du véhicule 1, un ou plusieurs convertisseurs numérique-analogique éventuels ainsi qu’une ou plusieurs interfaces d’entrée/sortie utilisées pour dialoguer avec les différents capteurs. Le calculateur 5 peut accéder à une mémoire embarquée 6 stockant une carte numérique permettant de lui fournir des informations relatives à l’environnement du véhicule 1. La carte peut notamment permettre d’identifier les différentes zones praticables 33 par le véhicule. La carte peut être à résolution variable, de type routière, topographique, orthophotographique, satellite, nautique, aéronautique, ou encore de type hybride en combinant plusieurs types de vues. La carte peut comprendre des données bidimensionnelles voire tridimensionnelles, et notamment les emplacements (longitude et latitude) des chemins praticables dans un espace donné. La carte peut en particulier comprendre des informations supplémentaires relatives à certaines zones ou localisations précises, comme par exemple la présence et/ou forme d’infrastructures, de lieux caractéristiques de l’environnement (par exemple de monuments historiques ou de fleuves). Le véhicule 1 comprend en outre un système de navigation et de localisation 7, de préférence à récepteur GNSS, par exemple de type GPS, permettant notamment au conducteur d’entrer un itinéraire pour le véhicule 1 et/ou à ce dernier de connaître sa position en temps réel. Système d’autocalibration On a représenté à la FIG. 2 un système d’autocalibration 10 pour la mise en œuvre de l’invention, comportant un ensemble de moyens embarqués par le véhicule ainsi qu’un ensemble de moyens distants. Par « moyens distants », il faut comprendre que ces moyens ne sont pas physiquement présents à bord du véhicule 1, et que leur accès se fait par l’intermédiaire d’un moyen de communication 13 de tout type, par exemple de type réseau 4G ou 5G ou autre. Le calculateur 5 peut être reliée à tout type d’interface 31 permettant de présenter des informations à l’utilisateur du véhicule 1. Ce dernier peut utiliser la caméra 2 pour capturer un certain nombre d'images ou de vidéos de l'environnement et peut utiliser le système de localisation 7 pour collecter des données de localisation associées à chaque image ou vidéo capturée. Comme illustré sur la FIG. 2 , l’ensemble de moyens distants peut comprendre un serveur distant, notamment « cloud » 16. La base de données de calibration partagée peut être stockée sur ce serveur 16. Le serveur 16 est accessible par un ensemble de plusieurs véhicules 1 selon l’invention, la connexion de chacun des véhicules au serveur 16 pouvant s’effectuer via un protocole sécurisé. La base de données comprend au moins une collection organisée de données structurées relatives à différentes zones praticables. La base de données peut être de type hiérarchique, réseau, orientée objet, relationnelle, non relationnelle ou NoSQL. La base de données peut être pilotée par tout système de gestion de base de données. Les données contenues dans la base peuvent être chiffrées le cas échéant. Différents types d’accès à la base peuvent être définis, notamment en administrateur ou encore en accès restreint, comme par exemple uniquement avec la possibilité de consulter et lire des données, ou encore uniquement la possibilité de modifier, ou rajouter des données. Base de données La FIG. 3 illustre un exemple d’échantillon de données 20 relatives à plusieurs zones praticables répertoriées dans la base de données. Chaque ligne de données de la base est relative à une zone praticable 33, et comprend par exemple, comme illustré, sa localisation 21, un score 22 et le nombre d’évaluations 23. La localisation 21 d’une zone peut être définie par une première coordonnée de latitude et une deuxième coordonnée de longitude. Alternativement, la localisation 21 d’une zone peut être définie par l’enveloppe convexe d’une pluralité de points, chaque point étant défini par une première coordonnée de latitude et une deuxième coordonnée de longitude. Alternativement, la localisation 21 d’une zone peut être définie par un cercle de rayon R et les coordonnées du centre de ce cercle. Le score 22 d’une zone est une grandeur représentative du taux de réussite réel d’autocalibration dans la zone. Ce score 22 est un nombre positif compris entre 0 et un nombre strictement positif V, par exemple entre 0 et 1. Plus le score 22 est élevé, et donc ici proche de 1, plus la zone considérée a en pratique donné lieu à des autocalibrations réussies. Un score 22 non renseigné dans la base signifie que la donnée n’est pas disponible, par exemple que celui-ci n’a pas encore été initialisé à l’issue d’une ou plusieurs tentatives d’autocalibration. Le score 22 est modifié en fonction du résultat des tentatives d’autocalibration, notamment augmenté à l’issue d’une autocalibration réussie, et diminué dans le cas contraire. La mise à jour du score 22 est par exemple être réalisée par un incrément constant ou variable, et/ou peut prendre en paramètre le nombre d’évaluations 23 précédentes, et/ou les résultats des tentatives d’autocalibration les plus récentes. Le nombre d’évaluations 23 correspond au nombre de mises à jour du score 22 associé par les différents véhicules 1. Ainsi, après qu’un véhicule 1 effectue une tentative d’autocalibration dans une zone donnée, il envoie au serveur 16 une information correspondante sous la forme d’une notification d’échec ou de réussite, le score 22 associé est mis à jour, et le nombre d’évaluations 23 est incrémenté. Dans l’exemple de la FIG. 3 , la première ligne de données décrit une zone particulièrement adaptée à la calibration, son score 22 étant proche de 1, et le nombre d’évaluations 23 est relativement important. La troisième ligne décrit également une zone particulièrement bien adaptée à la calibration, le score 22 et étant proche de 1, mais de manière moins certaine au vu du nombre d’évaluations 23 relativement faible. Chaque ligne de données peut également comprendre un label renseignant sur l’aptitude de la zone à la calibration, par exemple OK ou NOK, matérialisant respectivement le fait que la zone associée est adaptée à la calibration, ou non adaptée. Les labels peuvent être utiles pour fournir une information synthétique sur la capacité d’une zone donnée à permettre en pratique une autocalibration réussie. L’initialisation du label d’une zone peut être effectuée à l’issue d’une première tentative d’autocalibration par un véhicule qui s’est rendu dans cette zone. Par exemple, à l’issue d’une première tentative réussie, le label pourra être initialisé à OK. De même, à l’issue d’une première tentative échouée, le label pourra être initialisé à NOK. Données de la carte La FIG. 4 illustre un exemple d’échantillon de données 24 relatives à plusieurs zones praticables 33 issues de la carte. Chaque ligne de données issues de la carte est par exemple relative à une zone praticable 33, et comprend par exemple, comme illustré, sa localisation 21, une probabilité de réussite 25, ainsi qu’une liste de caractéristiques 26 de lieu ou « features ». La probabilité de réussite 25 est par exemple un nombre positif compris entre 0 et un nombre strictement positif V, par exemple entre 0 et 1 Plus la probabilité de réussite 25 est élevée, et donc proche de 1, plus la zone considérée donne en théorie lieu à des autocalibrations réussies. La probabilité de réussite 25 d’une zone peut être calculée a priori , avant même qu’un véhicule ne se rende dans la zone et effectue une tentative d’autocalibration, à partir des informations de lieu 26 apportées par la carte. Alternativement, la probabilité de réussite 25 est calculée a posteriori , après que la tentative d’autocalibration ait eu lieu. La probabilité de réussite 25 est établie à partir du nombre et la nature des différentes caractéristiques de lieu adaptées à la calibration 26 présentes dans la zone. Certaines caractéristiques 26 peuvent être plus adaptées que d’autres à conduire à une calibration réussie. Les caractéristiques 26 d’une zone peuvent être directement extraites de la carte par le calculateur 5. Sur la FIG. 4 , les quatrième et cinquième lignes correspondent à deux zones où aucune tentative d’autocalibration n’a encore été effectuée par un véhicule 1. La quatrième zone semble cependant particulièrement adaptée à la calibration au vu de la probabilité de réussite 25 établie à partir des caractéristiques de lieu 26 présentes, à contrario de la cinquième zone. Procédé de calibration Un exemple de procédé de calibration d’une caméra 2 va maintenant être décrit au regard de la FIG. 5 . On considère que le véhicule 1 comporte au moins une caméra 2 à recalibrer et lance à l’étape 100 un mode de recherche d’une zone convenant à la calibration. La localisation du véhicule 1 est relevée par le calculateur 5 grâce au système de localisation 7. Le calculateur 5 accède à la base de données partagée par l’intermédiaire du moyen de communication 13 afin d’extraire les coordonnées 21 d’au moins une zone proche de la position actuelle du véhicule 1 ou de son itinéraire, adaptée à la calibration. Une zone peut être considérée comme proche si celle-ci se trouve à une distance inférieure à une valeur prédéfinie, par exemple 5km. Pour ce faire, il peut envoyer au serveur 16 une requête visant à sélectionner la zone ayant un label de réussite OK la plus proche et sur l’itinéraire du véhicule 1. Processus d’identification par carte Si aucune zone adaptée à la calibration n’est renvoyée en retour après consultation de la base de données partagées à l'étape 50, un processus d’identification par carte est initié à l’étape 101. Ce processus d’identification par carte 101 illustré à la FIG. 6 permet l’identification d’une zone adaptée à la calibration à partir de la connaissance d’une probabilité de réussite 25 associée à cette zone, obtenue grâce à la carte. A l’étape 103 le calculateur 5 accède à la carte et calcule au moins une probabilité de réussite 25 relative à une zone dont il connaît les coordonnées 21. Ce calcul peut être réalisé par un algorithme qui définit pour une zone donnée la probabilité de réussite 25 à partir de ses caractéristiques de lieu 26 identifiées sur la carte. Par exemple, une zone avec un grand nombre de caractéristiques de lieu 26 garantissant la présence de beaucoup de lignes verticales et horizontales, et/ ou de lignes parallèles et/ou d’écartement régulier, conduira à une probabilité de réussite 25 plus élevée qu’une zone avec des caractéristiques de lieu ne comportant par exemple que peu de telles lignes ou autres motifs géométriques d’intérêt pour la calibration. La loi de calcul de la probabilité peut être déterminée empiriquement en faisant des essais et/ou à partir d’un modèle mathématique. On peut calculer de la sorte les probabilités un nombre prédéfini de zones, situées sur l’itinéraire ou dans un rayon donné autour du véhicule 1 en phase de recherche. La sélection de la zone peut ensuite être effectuée à l’étape 104 par le calculateur 5. Cette sélection peut consister par exemple à prendre celle ayant la meilleure probabilité de réussite 25, ou encore avec le meilleur ratio probabilité de réussite 25 sur distance à parcourir pour y accéder. Un filtre peut être appliqué le cas échéant lors de la sélection de la zone pour tenir compte de l’itinéraire du véhicule 1 entré dans le système de navigation 7, et par exemple exclure les zones dont l’accès par le véhicule 1 engendrerait un détour d’une distance supérieure à une valeur prédéfinie. Lorsque le véhicule 1 se rend dans la zone sélectionnée, le calculateur 5 exécute à l’étape 105 un algorithme de calibration qui génère de façon connue en soi un modèle de calibration à partir des images prises par la caméra 2. Les images prises par cette dernière comprennent avantageusement au moins une partie des caractéristiques de lieu 26 de la zone, identifiées a priori sur la carte. Si la tentative d’autocalibration est réussie, une notification de réussite est envoyée par le véhicule 1 au serveur 16 par l’intermédiaire du moyen de communication 13 pour mise à jour et/ou enrichissement de la base de données. Si la tentative d’autocalibration échoue, une notification d’échec est communiquée et le mode de recherche 100 est à nouveau initié. Enfin, le processus d’identification par carte se termine par une étape 106 de partage du résultat et des données associées. L’étape 106 peut comporter l’enregistrement dans la base de données partagées des coordonnées 21 de la zone. Le score 22 peut être initialisé le cas échéant en prenant comme valeur la probabilité de réussite 25 calculée par le véhicule 1 lors de ce processus. Processus d’identification par zones répertoriées En revenant à la FIG. 5 , on voit que si au moins une zone proche du véhicule 1 et adaptée à la calibration est répertoriée dans la base et reçue par le véhicule 1 en retour de l’interrogation du serveur 16 à l’étape 50, un processus d’identification par zones répertoriées 102 tel qu’illustré à la FIG. 7 est initié. Un tel processus permet l’identification d’une zone adaptée à la calibration à partir des labels et/ou des scores 22, et/ou des nombres d’évaluations 23 associés. Lorsque l’identification par zones répertoriées 102 est initiée, une zone est sélectionnée comme cible par le calculateur 5 à l’étape 107. La sélection d’une zone peut être réalisée par un algorithme de sélection qui détermine une zone optimale à partir d’un ensemble de zones données, notamment de localisations 21, de scores 22 et de nombres d’évaluations 23 associés. Par exemple, l’algorithme de sélection est configuré pour sélectionner parmi un ensemble de zones celle avec le meilleur score 22, ou encore avec le meilleur ratio de performance, le ratio de performance d’une zone donnée étant défini par exemple par une fonction prenant en paramètres son score 22, son nombre d’évaluations 23 et sa distance relative au véhicule 1. L’ensemble de zones considérées par l’algorithme de sélection peut être filtré en tenant compte de l’itinéraire du véhicule 1 entré dans le système de navigation 7, notamment en excluant les zones dont l’accès par le véhicule 1 engendrerait un détour d’une distance supérieure à une valeur prédéfinie. Lorsque le véhicule 1 se rend ensuite dans la zone sélectionnée à l’étape 105, le calculateur 5 exécute un algorithme de calibration qui génère un modèle de calibration à partir des images prises par la caméra 2, à l’instar de ce qui a été décrit plus haut. Le résultat de la tentative d’autocalibration est évaluée à l’étape 60. Si la tentative d’autocalibration est réussie, une notification de réussite est communiquée par le véhicule 1 au serveur 16 via le moyen de communication 13 à l’étape 110. Le score 22 associé à la zone peut alors être augmenté par le serveur 16. De manière analogue, si la tentative d’autocalibration échoue, une notification d’échec est communiquée par le véhicule 1 au serveur 16 à l’étape 111. Le score 22 associé à la zone peut être diminué par le serveur 16. Si le score 22 atteint un seuil minimal prédéfini à l’issue de la mise à jour, un label NOK est également enregistré pour la zone. En cas de tentative d’autocalibration ayant échoué, le processus de recherche de zone candidate peut être à nouveau initié, et l’on reprend à l’étape 100, en recherchant une nouvelle zone candidate. Affichage des zones adaptées à la calibration Le processus d’autocalibration peut avoir lieu sans prévenir l’utilisateur du véhicule 1. En variante, l’utilisateur peut être prévenu, et peut donner son accord pour se rendre dans la zone sélectionnée, voire peut conduire le véhicule 1 dans cette zone. Dans tous les cas, le procédé peut comporter l’affichage sur un plan de la localisation 21de la ou des zones adaptées à la calibration. La FIG. 8 illustre un exemple d’affichage 30 sur un écran 31 de la localisation de différentes zones adaptées à la calibration 35, répertoriées dans la base de données et/ou identifiées à partir de la carte. Un repère 32 matérialise la position du véhicule 1 au sein des zones praticables 33 et non praticables 34. Le cas échéant, les zones adaptées 35 sont affichées avec des couleurs spécifiques selon par exemple les chances d’y réussir la calibration. Variantes Bien entendu, l’invention n’est pas limitée aux exemples qui viennent d’être décrits. Dans une variante, la base de données est dupliquée au moins partiellement dans la mémoire 6 du véhicule 1, et l’enrichissement de ladite base est réalisé en différé, par exemple par une opération de fusion. La duplication de la base de données peut être effectuée de manière périodique à partir de la version enregistrée sur le serveur 16. Dans une variante, la carte est stockée sur le serveur 16 l’accès à la carte se fait alors par l’intermédiaire du moyen de communication 13. Dans une variante, au moins une probabilité de réussite 25 est déjà renseignée sur la carte, et celle-ci est alors extraite sans calcul. Il est possible, si on le souhaite, de réévaluer la probabilité de réussite 25 de la calibration, pour tenir compte d’un écart entre les caractéristiques de lieu 26 réellement observées dans la zone et celles répertoriées sur la carte. Les probabilités de réussite 25 peuvent être calculées en arrière-plan, en dehors d’une activation du processus identification de zone par carte tel que décrit plus haut. Au moins une partie des calculs relatifs à la génération du modèle de calibration peut être effectuée sur le serveur 16. Les résultats peuvent alors être transmis au calculateur 5 par l’intermédiaire du moyen de communication 13. Les types de caractéristiques de lieu 26 identifiés sur la carte peuvent être prédéfinis. A l’inverse, leur nombre peut augmenter au fur et à mesure que de nouveaux types de caractéristiques de lieu 26 pertinents deviennent identifiables. Bien que l’invention s’applique préférentiellement à la calibration de caméras 2 de véhicules automobiles, elle s’étend à d’autres types de véhicules tels que navires et aéronefs. Dans ce dernier cas, l’autocalibration s’effectue dans des zones suffisamment proches du sol, voire au sol, par exemple lors du roulage ou du stationnement. Procédé de calibration de caméras (2) embarquées et d’enrichissement d’une base de données de calibration, partagée par plusieurs véhicules (1) équipés chacun d’au moins une caméra (2) embarquée à calibrer, d’un système de navigation (7) permettant la localisation du véhicule (1) et d’une carte en mémoire (6) et/ou d’un accès à cette carte, cette dernière répertoriant des zones (33) praticables par le véhicule (1) et des caractéristiques de lieu (26) associées susceptibles d’être utiles à la calibration de la caméra (2) embarquée, procédé comportant : - préalablement à la calibration d’une caméra (2) d’un véhicule (1), la sélection d’au moins une zone praticable (33) candidate à la calibration à partir : - de la localisation (21) du véhicule (1) et/ou d’un itinéraire de celui-ci entré dans le système de navigation (7) et - d’une information relative à la possibilité d’autocalibration de la caméra (2) à partir de l’environnement du véhicule (1) tel qu’observé par la caméra (2), cette information étant fournie par la base de données de calibration et/ou issue de la carte, - l’acquisition d’images nécessaires à l’autocalibration de la caméra lorsque le véhicule (1) est présent dans la zone candidate à la calibration (2), - l’enrichissement et/ou la mise à jour de la base de données au moins lorsque le résultat de l’autocalibration est l’un d’un succès et d’un échec, au moins avec une information relative au résultat de l’autocalibration dans ladite zone candidate. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le besoin de calibration de la caméra (2) est préalablement identifié à partir de la détection d’un défaut ou d’une distorsion dans au moins une image fournie par celle-ci, et/ou à partir d’une commande d’un utilisateur du véhicule (1) ou d’un opérateur chargé de sa maintenance. Procédé selon l’une des revendications 1 et 2, dans lequel la zone candidate est déjà répertoriée dans la base de données, cette dernière comprenant alors un label correspondant et/ou un score (22) représentatif du taux de réussite d’autocalibration associé à la zone. Procédé selon la revendication 3 dans lequel le score (22) est actualisé en fonction des résultats des tentatives d’autocalibration des différents véhicules (1), notamment en incrémentant ou décrémentant celui-ci, en particulier d’une valeur prédéfinie, notamment constante, à chaque tentative réussie ou infructueuse, ou d’une valeur prédéfinie donnée par une loi faisant dépendre la valeur d’incrément du nombre d’évaluations (23) déjà effectuées par les différents véhicules (1). Procédé selon l’une des revendications 3 et 4, dans lequel la mise à jour du score (22) est effectuée en fonction d’un nombre d’évaluations (23) consécutivement positives ou négatives de la zone candidate. Procédé selon l’une des trois revendications précédentes, dans lequel la zone candidate sélectionnée est celle ayant le score (22) le plus élevé. Procédé selon l’une des revendications 1 et 2, dans lequel la zone candidate n’est pas répertoriée dans la base de données, la sélection de la zone candidate s’effectuant à partir d’une probabilité de réussite (25) de l’autocalibration (25) obtenue de la carte ou calculée à partir de celle-ci. Procédé selon la revendication 7, dans lequel la zone candidate sélectionnée est celle ayant la probabilité (25) de réussite la plus élevée. Procédé selon l’une des revendications 7 et 8, dans lequel la probabilité de réussite (25) est calculée à partir de caractéristiques de lieu adaptées à la calibration (26) identifiées sur la carte, notamment la présence de segments de routes linéaires, de segments de routes à plusieurs voies, de segments de routes à proximité de zone urbaine ou d’un centre-ville, de panneaux de signalisation, de marquages au sol, d’éléments d’infrastructures périphériques comme par exemple des arrêts de bus, cabines téléphoniques ou encore bouches d’incendies, et/ou d’une valeur de la pente d’un segment de route. Procédé selon les revendications 7 et 8, dans lequel la probabilité de réussite (25) de calibration est déjà fournie dans la carte et extraite de celle-ci sans calcul. Procédé selon l’une des revendications 7 à 10, dans lequel la probabilité de réussite (25) est affinée à partir d’informations dynamiques, notamment des places de parking disponibles avec un marquage au sol à un moment donné et/ou d’informations de trafic géolocalisées en temps réel. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lorsque la calibration réussit, le véhicule communique à un serveur (16) de mise à jour de la base de données une notification de réussite pour la zone où s’est effectuée la calibration. Véhicule (1) équipé d’au moins une caméra (2) embarquée, un système de navigation (7) permettant la localisation du véhicule (1) et d’une carte en mémoire (6) et/ou d’un accès à cette carte, cette dernière répertoriant des zones praticables par le véhicule (1) et des caractéristiques de lieu (26) associées susceptibles d’être utiles à la calibration de la caméra (2) embarquée, le véhicule (1) disposant d’un accès à une base de données de calibration partagée par plusieurs véhicules (1), l’accès à la base se faisant par l’intermédiaire d’un moyen de communication (13), le véhicule comprenant en outre un produit programme d’ordinateur configuré pour : - préalablement à la calibration d’une caméra (2) d’un véhicule (1), sélectionner au moins une zone praticable (33) candidate à la calibration à partir au moins : de la localisation (21) du véhicule (1) et/ou d’un itinéraire de celui-ci (1) entré dans le système de navigation (7) et d’au moins une information relative à la possibilité d’autocalibration de la caméra (2) à partir de l’environnement du véhicule (1) tel qu’observé par la caméra (2), cette information étant fournie par la base de données de calibration et/ou issue de la carte, - lorsque le véhicule (1) est présent dans la zone candidate à la calibration, procéder à l’acquisition d’image nécessaires à l’autocalibration de la caméra (2), - enrichir ou mettre à jour la base de données au moins lorsque le résultat de l’autocalibration est l’un d’un succès et d’un échec, au moins avec une information relative au résultat de l’autocalibration dans ladite zone candidate.