FR 3155345 A1 20250516 FR 2312387 A 20231113 Procédé de suivi d’un véhicule voisin (VV1) dans un environnement d’un véhicule principal (VP), mis en oeuvre par un dispositif (2) d’assistance à la conduite du véhicule principal (VP) apte à acquérir des images selon un champ de vue (FOV) à des temps d’acquisition (T0,T1), le procédé comprenant: - obtenir (400), pour un temps d’acquisition initial (T0), un premier ensemble de paramètres associés à un objet virtuel ( ) associé au véhicule voisin (VV1), - détecter (410), à partir d’une première image acquise à un premier temps d’acquisition (T1) ultérieur au temps d’acquisition initial (T0), un objet (OBJ) latéral associé à un deuxième ensemble de paramètres, - assurer le suivi du véhicule voisin (VV1) en mettant à jour (430) le premier ensemble de paramètres à partir du deuxième ensemble de paramètres et si (440) un deuxième critère est satisfait, en estimant (450) une longueur associée à l’objet virtuel (OV). Figure de l’abrégé : Figure 6 Suivi de véhicules par suivi d’objets latéraux La présente divulgation relève du domaine des systèmes d’assistance à la conduite et plus particulièrement de la détection automatique de véhicules dans des zones d’intérêt, notamment latérales. L’essor des Systèmes de Transports Intelligents (ou STI) a conduit au développement de nombreux systèmes embarqués dans les véhicules, notamment de transport routier. De tels systèmes embarqués incluent notamment des systèmes d’assistance à la conduite ou encore de conduite autonome. En particulier, la détection et/ou le suivi d’objets, dont des véhicules, joue un rôle important dans des problématiques telles que la fluidification du trafic, la sécurité routière ou encore la gestion de l’infrastructure routière (par exemple les panneaux à messages variables ou encore les radars automatiques). Dans le cadre des systèmes embarqués dans des véhicules autonomes ou semi-autonomes circulant dans un trafic routier (par exemple, sur une autoroute), un suivi fiable et durable d’objets environnant le véhicule concerné est particulièrement important afin d’éviter des collisions entre le véhicule concerné et d’autres véhicules par exemple. En particulier, dans des systèmes d’assistance au changement de voie ou de changement de voie automatique, un suivi fiable d’obstacles comme un terre-plein central ou un autre véhicule situé sur une voie voisine du véhicule concerné au cours du temps est requise. En effet, si le véhicule autonome concerné ne détecte pas et surtout, n’assure pas un suivi dans le temps d’un autre véhicule situé sur une voie voisine et se décale, une collision risque d’avoir lieu entre les deux véhicules. Dans un tel contexte, la plupart des procédés de détection et de suivi de véhicules existants se basent sur des algorithmes de classification permettant d’identifier et de suivre (ou de « tracker ») des véhicules à partir de séquences d’images ou de flux vidéo acquis par des capteurs de vision (typiquement, une caméra). De tels capteurs de vision sont en général disposés à l’avant et/ou à l’arrière du véhicule concerné, de sorte à acquérir des images et/ou séquences d’images d’un champ de vue (en anglais, « Field of View ») avant et/ou arrière du véhicule concerné. Les algorithmes de classification peuvent alors identifier un ou plusieurs véhicules voisins du véhicule concerné sur la base d’une reconnaissance frontale des véhicules voisins (c’est-à-dire en identifiant et classifiant des véhicules détectés dans le champ de vue à partir de leur face avant ou arrière). De plus, les classifieurs existants peuvent suivre les véhicules détectés en maintenant la détection d’une telle face frontale des véhicules. Cependant, de tels procédés de suivi utilisant des classifieurs de véhicules s’avèrent inefficaces lorsqu’une face avant ou arrière des véhicules voisins n’est pas encore détectable dans le champ de vue, quand bien même de tels véhicules voisins seraient partiellement visibles dans le champ de vue, par exemple via une face latérale partielle (ou un côté). Ainsi, si le véhicule concerné se situe sur une voie d’autoroute et qu’un véhicule voisin se situe relativement au niveau du (ou légèrement derrière le) véhicule concerné sur une voie voisine, une caméra placée à l’arrière du véhicule concerné capterait une portion latérale arrière du véhicule voisin. Dans une telle situation, la face avant du véhicule voisin n’est pas encore visible par la caméra placée à l’arrière du véhicule concerné, par exemple jusqu’à ce que le différentiel de vitesse entre le véhicule concerné et le véhicule voisin soit suffisamment grand pour que le véhicule concerné dépasse complètement le véhicule voisin. Jusqu’à ce qu’un tel dépassement complet se produise, le véhicule voisin se situe donc sensiblement au même niveau que le véhicule concerné et un changement de voie du véhicule concerné sur la voie voisine entraînerait une collision avec le véhicule voisin. Une telle situation de criticité n’est alors pas détectable par les procédés de classification existants. De plus, la plupart des procédés de suivi de véhicules existants s’appuient sur des dimensions prédéfinies associées à des types de véhicules détectés. De telles dimensions ne sont en général pas mises à jour, de sorte que même si un suivi d’un véhicule est mis en œuvre (e.g., par un classifieur), un tel suivi ne permet pas une connaissance fiable des dimensions du véhicule et donc un suivi précis de l’étendue de l’espace occupé par le véhicule détecté dans l’environnement du véhicule principal. Il existe donc un besoin de sécuriser la prise de décision des systèmes d’assistance à la conduite et/ou de conduite autonome, notamment dans un tel contexte de décision de changement de voie. En particulier, il existe un besoin d’une détection et d’un suivi et d’une connaissance anticipés et fiables de véhicules environnant un véhicule concerné avant même qu’une face avant ou arrière de tels véhicules environnants soient visibles dans un champ de vue d’un capteur de vision du véhicule concerné – et donc qu’un suivi classique de tels véhicules environnants par des classifieurs existants soit possible-. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Il est proposé un procédé de suivi d’au moins un véhicule voisin présent dans un environnement d’un véhicule principal, ledit véhicule principal et ledit véhicule voisin étant des véhicules automobiles, le procédé étant mis en oeuvre par un dispositif configuré pour assurer une fonction d’assistance à la conduite du véhicule principal, ledit dispositif étant relié à au moins une caméra embarquée sur le véhicule principal et apte à acquérir des images d’une scène environnant le véhicule principal selon au moins un champ de vue et à des temps d’acquisition, le procédé comprenant les étapes suivantes : - obtenir, pour un temps d’acquisition initial, un premier ensemble de paramètres associés à un objet virtuel, ledit objet virtuel étant associé à une détection du véhicule voisin dans l’environnement, - détecter, à partir d’au moins une première image acquise à un premier temps d’acquisition ultérieur au temps d’acquisition initial, un objet présentant un plan vertical s’étendant latéralement par rapport au véhicule principal, ledit objet étant associé à un deuxième ensemble de paramètres, - si un premier critère est satisfait, assurer le suivi du véhicule voisin entre le temps d’acquisition initial et le premier temps d’acquisition en mettant à jour le premier ensemble de paramètres à partir du deuxième ensemble de paramètres, ladite mise à jour comprenant, si un deuxième critère est satisfait, une estimation d’une longueur associée à l’objet virtuel. Par conséquent, le procédé proposé permet avantageusement le suivi (ou « tracking ») d’un véhicule voisin au cours du temps. En particulier, un tel suivi est possible même lorsque le véhicule voisin n’est plus intégralement visible dans le champ de vue de la caméra et que la portion détectée du véhicule correspond seulement à une portion latérale du véhicule (e.g., une face avant du véhicule voisin n’est plus visible dans le champ de vue). Par ailleurs, le procédé permet de plus la mise à jour de paramètres associés au véhicule suivi, en particulier d’une longueur associée au véhicule suivi. Le procédé permet alors une estimation des dimensions réelles du véhicule voisin, ce qui assure une plus grande précision de suivi et donc une sécurité et une assistance accrues dans le trafic routier. Par un temps d’acquisition initial, il peut être fait référence à un instant au cours duquel le champ de vue de la caméra capture une situation initiale de l’environnement, et en particulier du véhicule voisin par rapport au véhicule principal. À un tel temps d’acquisition initial, une image initiale peut être capturée sur laquelle le véhicule voisin peut être intégralement compris dans le champ de vue (par exemple, une face avant du véhicule voisin peut être visible dans le champ de vue). Par un premier temps d’acquisition ultérieur au temps d’acquisition initial, il peut être fait référence à un temps d’acquisition ultérieur au temps d’acquisition initial, au cours duquel les mouvement du véhicule voisin et du véhicule principal ont fait évoluer la situation capturée par le champ de vue. En particulier, le véhicule voisin peut avoir avancé par rapport au véhicule principal, de sorte que la face frontale du véhicule voisin n’est plus visible dans le champ de vue. Le champ de vue peut inclure par exemple seulement une portion latérale du véhicule voisin. Au premier temps d’acquisition, le procédé détecte un objet (latéral) pouvant correspondre ou non au véhicule voisin. Par des premier et deuxième ensemble de paramètres, il peut être fait référence à un ou plusieurs paramètres permettant de représenter les objets détectés dans l’environnement. Des éléments de ces ensembles de paramètres peuvent par exemple inclure une position (ou un ensemble de positions), une vitesse, une accélération. Ces ensembles de paramètres peuvent être associés à des coordonnées en trois dimensions. En particulier, ces ensembles de paramètres peuvent également être associés à des ensembles de pixels (ou de coordonnées à deux dimensions) dans les images acquises. Par un objet virtuel, il peut être fait référence à une modélisation du véhicule voisin tel que détecté dans l’environnement. Une telle modélisation peut être représenté en deux dimensions sur une image, ou encore être représenté comme un ensemble de positions dans l’environnement représentant une occupation du véhicule voisin telle qu’estimée par le procédé. Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif configuré pour assurer une fonction d’assistance à la conduite d’un véhicule principal en assurant un suivi d’un véhicule voisin présent dans un environnement d’un véhicule principal, ledit dispositif étant relié à au moins une caméra embarquée sur le véhicule principal et apte à acquérir des images d’une scène environnant le véhicule principal selon au moins un champ de vue et à des temps d’acquisition, ledit dispositif étant configuré pour assurer le suivi du véhicule voisin par la mise en œuvre du procédé proposé. Selon un autre aspect, il est proposé un support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé proposé, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Les caractéristiques exposées dans les paragraphes suivants peuvent, optionnellement, être mises en œuvre, indépendamment les unes des autres ou en combinaison les unes avec les autres : Dans un mode de réalisation, le premier critère est satisfait si une distance entre au moins un premier élément du premier ensemble de paramètres et un deuxième élément du deuxième ensemble de paramètres n’excède pas un premier seuil prédéfini. Par conséquent, le procédé permet de tester si l’objet détecté au premier temps d’acquisition est susceptible d’appartenir (ou de correspondre) à l’objet virtuel, et donc au véhicule voisin détecté. Si un tel premier critère est satisfait, il est alors considéré que le premier objet et l’objet virtuel peuvent être associés et correspondent au véhicule voisin suivi. Par une distance, il peut être fait référence à un écart, une différence ou une distance mathématique (e.g., une distance de Mahonois) permettant de quantifier un écart de grandeur entre les deux éléments. Par un premier élément et un deuxième élément, il peut être fait référence à deux grandeurs homogènes, comparables, caractérisant respectivement l’objet virtuel et l’objet détecté. Un tel premier/deuxième élément peut par exemple être une position ou encore une vitesse. Autrement dit : dans un mode de réalisation, le premier ensemble de paramètres incluant une première position associée à l’objet virtuel et le deuxième ensemble de paramètres incluant une deuxième position associée à l’objet détecté, et le premier critère est satisfait au moins si un écart entre la première position et la deuxième position n’excède pas un premier seuil de position prédéfini ; ou encore : dans un mode de réalisation, le premier ensemble de paramètres incluant une première vitesse associée à l’objet virtuel et le deuxième ensemble de paramètres incluant une deuxième vitesse associée à l’objet détecté, et le premier critère est satisfait au moins si un écart entre la première vitesse et la deuxième vitesse n’excède pas un premier seuil de vitesse prédéfini. Dans un mode de réalisation, un premier ensemble de pixels et un deuxième ensemble de pixels étant respectivement associés à l’objet virtuel et à l’objet détecté sur la première image acquise, et le premier critère est satisfait si une distance entre ledit premier ensemble de pixels et ledit deuxième ensemble de pixels n’excède pas un premier seuil prédéfini. Par conséquent, le procédé permet avantageusement de tester si l’objet virtuel et l’objet détecté peuvent être associés sur l’image. En particulier, le procédé prend en compte une marge d’incertitude (par exemple lié à l’imprécision de l’obtention de l’objet virtuel et/ou à la détection de l’objet) : l’objet virtuel et l’objet détecté peuvent être associés même s’ils ne se recoupent pas (i.e., le premier seuil prédéfini peut être supérieur à 0). Par une distance entre des ensembles de pixels, il peut être fait référence à un écart ou une distance mathématique séparant deux pixels les plus proches appartenant chacun à un ensemble de pixels. Une telle distance est considérée nulle si l’intersection entre les deux ensembles de pixels n’est pas nulle. Dans un mode de réalisation, le premier ensemble de paramètres incluant une première position associée à l’objet virtuel et le deuxième ensemble de paramètres incluant une deuxième position associée à l’objet détecté, et dans lequel le deuxième critère est satisfait au moins si un écart entre la première position et la deuxième position n’excède pas un deuxième seuil de position prédéfini. Par conséquent, le procédé permet avantageusement de déterminer des critères de mise à jour des paramètres associés au véhicule voisin suivi. En effet, la pertinence d’une telle mise à jour, notamment de la longueur estimée du véhicule voisin, peut dépendre d’une situation de l’objet virtuel dans le champ de vue, comme par exemple l’occupation d’un tel objet virtuel dans le champ de vue. Dans un mode de réalisation, un premier ensemble de pixels étant associé à l’objet virtuel sur la première image acquise, le deuxième critère est satisfait si au moins un des éléments suivants est satisfait : - une taille du premier ensemble de pixels n’excède pas un deuxième seuil prédéfini, - un ratio entre la taille du premier ensemble de pixels et un nombre de pixels occupé par le véhicule voisin lorsqu’une face frontale du véhicule voisin est visible dans le champ de vue n’excède pas un ratio prédéfini. Par conséquent, le procédé permet avantageusement de déterminer la pertinence d’une mise à jour de la longueur associée à l’objet virtuel selon le nombre de pixels occupé par l’objet virtuel dans l’image acquise, et/ou du pourcentage de la taille de l’objet virtuel compris dans l’image. En effet, si l’objet virtuel est encore ”trop” inclus dans l’image, une estimation de sa longueur n’est pas considérée pertinente. Le nombre de pixels occupé par le véhicule voisin lorsqu’une face frontale du véhicule voisin est visible dans le champ de vue peut par exemple être obtenue au temps d’acquisition initial, en quantifiant le nombre de pixels occupé par l’objet virtuel à un tel instant. Dans un mode de réalisation, le premier ensemble de paramètres incluant une première position associée à l’objet virtuel et le deuxième ensemble de paramètres incluant une deuxième position associée à l’objet détecté, le premier ensemble de paramètres incluant des premières dimensions associées à l’objet virtuel, l’estimation de la longueur inclut un rallongement d’une dimension parmi les premières dimensions d’une valeur relative à un écart entre la première position et la deuxième position. Par conséquent, le procédé propose avantageusement de mettre à jour la longueur de l’objet virtuel en utilisant les paramètres de l’objet détecté (considéré à ce stade comme appartenant au véhicule voisin). En particulier, un rallongement des premières dimensions peut correspondre au rallongement d’une longueur estimée associée au véhicule voisin suivi. De plus, le procédé permet avantageusement de mettre à jour la longueur estimée de l’objet virtuel même lorsque l’objet détecté ne coïncide pas précisément avec l’objet virtuel. Dans un mode de réalisation, la première position et la deuxième position correspondent, dans un système de coordonnées prédéfini, à des ensembles de coordonnées associés à des portions de l’environnement respectivement occupées par l’objet virtuel et l’objet détecté. Par conséquent, le procédé permet de comparer et de quantifier des distances entre l’objet virtuel et l’objet détecté dans l’environnement comme dans l’image, lorsque ces objets correspondent à des ensembles de positions (de flots optiques par exemple). Autrement dit, dans l’environnement, l’objet virtuel et l’objet détecté peuvent chacun correspondre à un ensemble de positions reflétant l’espace occupé par chaque objet. Dans l’image, ces ensembles de coordonnées (ou positions) peuvent correspondre à des ensembles de pixels occupés sur l’image par chacun des objets tels que capturés dans le champ de vue. Dans un mode de réalisation, le suivi du véhicule voisin est assuré pour une pluralité de temps d’acquisition en réitérant les étapes de détection, de mise à jour et d’estimation pour une pluralité d’objets détectés à partir d’une pluralité d’images acquises aux temps d’acquisition de ladite pluralité de temps d’acquisition. Par conséquent, le procédé proposé permet de suivre le véhicule voisin sur une pluralité d’images acquises. De plus, le procédé permet également de tester l’association de l’objet virtuel avec plusieurs objets détectés sur les images (de tels objets détectés pouvant correspondre à différentes sections du véhicule voisin ou à d’autres éléments/objets présents dans l’environnement et distincts du véhicule suivi). Dans un mode de réalisation, le suivi du véhicule voisin prend fin à un temps d’acquisition final lorsqu’une probabilité d’existence dans le champ de vue associée au véhicule voisin est inférieur à un seuil prédéfini, ladite probabilité d’existence dépendant au moins d’un écart entre les temps d’acquisition initial et final et des premier et deuxième ensembles de paramètres. Par conséquent, le procédé proposé permet avantageusement d’optimiser les ressources de suivi d’un véhicule en délimitant le temps de suivi de chaque véhicule détecté. Par exemple, à partir d’un temps d’acquisition initial au cours duquel un véhicule donné est détecté pour la première fois et d’une estimation de sa vitesse, le procédé peut estimer une évolution d’un tel véhicule dans l’environnement (à partir d’hypothèses de mouvement du véhicule principal et du véhicule suivi), de sorte à estimer une durée au-delà de laquelle le véhicule suivi ne sera plus dans le champ de vue. Ainsi, le procédé peut avantageusement suivre une pluralité d’objets dans l’environnement en optimisant l’utilisation et le stockage des ressources informatiques requises lors de l’association et/ou la création d’objets détectés. Un tel mode de réalisation se révèle particulièrement avantageux lorsqu’une pluralité de véhicules sont suivis et qu’un objet nouvellement détecté peut être potentiellement associé à chacun de ces véhicules suivis. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : FIG. 1 La FIG. 1 montre une schématisation d’un véhicule principal selon un mode de réalisation. FIG. 2 La FIG. 2 montre une vue aérienne d’une scène environnant le véhicule principal selon un mode de réalisation. FIG. 3 La FIG. 3 montre une schématisation d’un dispositif d’assistance à la conduite selon un mode de réalisation. FIG. 4 La FIG. 4 montre des étapes d’un procédé de suivi d’un véhicule selon un mode de réalisation. FIG. 5 La FIG. 5 montre une prise de vue d’une scène environnant le véhicule principal selon un mode de réalisation. FIG. 6 La FIG. 6 montre une prise de vue d’une scène environnant le véhicule principal selon un mode de réalisation. FIG. 7 La FIG. 7 montre une prise de vue d’une scène environnant le véhicule principal selon un mode de réalisation. Il est fait référence à la FIG. 1 . La FIG. 1 schématise un véhicule principal VP. Le véhicule principal VP peut être un véhicule automobile. Aucune limitation n’est imposée sur le type de véhicule auquel appartient le véhicule principal VP. Le véhicule principal VP peut par exemple être un véhicule particulier, utilitaire, industriel, et peut par exemple correspondre à une voiture, un fourgon, un deux-roues, un camion ou encore un bus. Le véhicule principal VP peut également être un véhicule tracté et tractant par exemple une remorque, une semi-remorque ou encore une caravane. Les dimensions du véhicule principal VP peuvent par exemple être comprises entre 2 mètres et 20 mètres en longueur, entre 0,5 mètre et 5 mètres en largeur et entre 1 mètre et 5 mètres en hauteur. Le véhicule principal VP est muni d’au moins un système embarqué assurant une pluralité de fonctions ou d’applications du véhicule principal VP. De telles fonctions peuvent par exemple correspondre à une régulation de vitesse, à une direction assistée, à un déploiement d’airbag automatisé, à un réglage automatique des phares… Le véhicule principal VP est en particulier muni d’un système embarqué permettant une détection d’objets environnant le véhicule principal VP, par exemple dans le cadre d’une fonction d’assistance à la conduite de type détection d’obstacles, assistance au changement de voie ou encore changement de voie automatique. Pour cela, le système embarqué du véhicule principal VP comprend un dispositif 2 d’assistance à la conduite. Le dispositif 2 est apte à assurer une fonction d’assistance à la conduite sur la base d’une pluralité de prises de vues (ou images) de l’environnement ENV du véhicule principal VP. Pour cela, le dispositif 2 est notamment relié à un ou plusieurs capteurs de vision comme un appareil de prise de vues ou encore une caméra 1 (le capteur de vision sera considéré être une caméra 1 dans la suite de la description). Le dispositif 2 peut également être apte à transmettre ou communiquer des données, par exemple relatives à la fonction d’assistance à la conduite assurée. Pour cela, le dispositif 2 peut être relié à une interface 50 de communication. Dans un mode de réalisation particulier, l’interface 50 peut être intégrée au dispositif 2. Une telle interface 50 de communication peut par exemple être une interface homme-machine. L’interface 50 peut inclure un écran d’affichage, un écran tactile, un tableau de bord, et/ou encore un haut-parleur. Les données transmises par le dispositif 2 à l’interface 50 peuvent par exemple correspondre à des informations d’assistance indiquant au conducteur du véhicule principal VP qu’il peut ou non changer de voie. Il est maintenant fait référence à la FIG. 2 . La FIG. 2 illustre un environnement (ou une scène) ENV, dans lequel se situe le véhicule principal VP. La FIG. 2 est une vue aérienne d’une telle scène ENV. L’environnement ENV peut être défini dans un repère à trois dimensions (X,Y,Z), qualifié de « repère monde » tel qu’illustré sur les figures 1 et 2. L’origine d’un tel repère monde (X,Y,Z) est prédéfini et fixe dans l’environnement ENV. Le véhicule principal VP est considéré en mouvement dans la scène ENV. Une telle scène ENV correspond par exemple à une route ou une autoroute constituée de plusieurs voies de circulation. Ces voies de circulation peuvent notamment être parallèles les unes aux autres, comme représentées par les lignes verticales pointillées sur la FIG. 2 . La FIG. 2 illustre par exemple trois voies de circulation, le véhicule principal VP étant situé sur la voie de circulation du milieu. Le véhicule principal VP est considéré comme étant en mouvement selon la direction principale X du repère (X,Y,Z), une telle direction principale étant appelée direction longitudinale. Un tel mouvement est schématisé sur les figures 1 et 2 par une flèche accolée au véhicule principal VP. Le véhicule principal VP peut également avoir un mouvement selon une direction Y du repère (X,Y,Z), dite direction latérale. Un tel mouvement selon la direction Y, dit mouvement (ou déplacement) latéral, peut par exemple avoir lieu lorsque le véhicule principal VP change de voie de circulation. Un déplacement selon la direction Z, c’est-à-dire en hauteur, du véhicule principal VP est considéré absent ou négligeable. Le véhicule principal VP est donc considéré maintenu au sol et présente donc une hauteur selon la direction Z constante, correspondant à une dimension prédéfinie du véhicule principal VP. Dans un mode de réalisation, une telle hauteur selon la direction Z du véhicule principal VP peut varier de l’ordre du centimètre ou du décimètre, une telle variation de hauteur selon la direction Z étant par exemple liée à des amortisseurs du véhicule principal VP et/ou à des reliefs ou aspérités présents dans l’environnement ENV (notamment sur la voie de circulation du véhicule principal VP). Dans la suite de la description, une telle hauteur selon la direction Z du véhicule principal VP est considérée connue. La scène ENV environnant le véhicule principal VP comprend également d’autres éléments OV et véhicules VV1, VV2, VV3. Les véhicules VV1, VV2, VV3 sont des véhicules voisins du véhicule principal VP. De tels véhicules voisins VV1, VV2, VV3 sont, à l’instar du véhicule principal VP, des véhicules automobiles en mouvement dans la scène ENV. De tels véhicules voisins VV1, VV2, VV3 peuvent notamment avoir des dimensions et des caractéristiques de mouvement (en termes de vitesse ou d’accélération par exemple) similaires ou différentes du véhicule principal VP. Par exemple, la FIG. 2 peut représenter un véhicule principal VP en mouvement sur une voie d’autoroute et des véhicules voisins VV1, VV2, VV3 circulant sur les voies d’autoroute voisines de la voie empruntée par le véhicule principal VP. Les objets OV sont des éléments voisins du véhicule principal VP et peuvent faire référence à tout élément distinct d’un véhicule voisin VV1, VV2, VV3. Un élément voisin OV peut par exemple correspondre à un obstacle situé dans la scène comme un terre-plein central séparant deux voies de circulation, un panneau d’indication ou encore un oiseau volant dans la scène ENV. Comme illustré sur la FIG. 2 , le véhicule principal VP est considéré muni d’une caméra 1 positionnée à l’arrière du véhicule principal VP. Dans un autre mode de réalisation (non représenté sur la FIG. 2 ), la caméra 1 peut être positionnée à l’avant du véhicule principal VP ou plusieurs caméras 1 peuvent être positionnées à la fois à l’avant et à l’arrière du véhicule principal VP. Dans le contexte de la présente description, la caméra 1 est considérée positionnée à l’arrière du véhicule principal VP et le champ de vue FOV est un champ de vue arrière du véhicule principal VP. La caméra 1 permet de capter des images (ou prises de vues) de la scène ENV du véhicule principal VP selon un champ de vue FOV (ou en anglais « Field of View »). Un tel champ de vue FOV dépend notamment du type de caméra 1 utilisé et du positionnement de la caméra 1 dans (ou sur) le véhicule principal VP. En référence à la FIG. 2 , le champ de vue FOV recouvre une partie de la scène ENV, de sorte qu’une portion limitée de la scène ENV est capturée selon le champ de vue FOV. Ainsi, sur la FIG. 2 , le champ de vue FOV représenté recouvre une portion de la voie de circulation dans laquelle se situe le véhicule principal VP et des portions respectives des voies de circulation voisines. En particulier, à un instant T1 considéré sur la FIG. 2 , le champ de vue FOV recouvre une portion de la scène ENV dans laquelle se situe intégralement le véhicule voisin VV2 et une portion de la scène ENV dans laquelle se situe partiellement (zone grisée non hachurée) le véhicule voisin VV1. À titre d’exemple, comme illustré sur la FIG. 2 , une extrémité arrière gauche du véhicule voisin VV1 (par exemple incluant la roue arrière gauche du véhicule voisin VV2) appartient au champ de vue FOV. Cependant, un point repère W, par exemple situé au niveau du milieu de la face avant du véhicule, n’est pas dans le champ de vue FOV sur la FIG. 2 . À titre de comparaison, le même véhicule voisin VV1 est représenté à un instant initial T0 précédant l’instant T1 considéré : un tel véhicule voisin VV1 est représenté en pointillés sur la FIG. 2 . À un tel instant initial T0, le véhicule voisin VV1 est intégralement visible dans le champ de vue FOV de la caméra 1. En particulier, à un tel instant initial T0, le point repère, noté W n , par exemple situé au niveau du milieu de la face avant du véhicule voisin VV1, est visible dans le champ de vue FOV. À l’instant T1 considéré, ultérieur au temps initial T0, une portion du véhicule voisin VV1 (incluant notamment le point repère W) n’est plus visible dans le champ de vue FOV du véhicule principal VP. Par exemple, la situation du véhicule voisin VV1 représentée sur la FIG. 2 entre les instants T0 et T1 peut correspondre au cas d’un dépassement par la droite du véhicule principal VP par le véhicule voisin VV1. Sur la FIG. 2 , le véhicule voisin VV3 n’est pas visible dans le champ de vue FOV du véhicule principal VP. Les parties non visibles des véhicules voisins VV1, VV3 dans le champ de vue FOV sont représentés sur la FIG. 2 par des zones rayées. Un objet voisin OV, par exemple un oiseau, peut être visible dans le champ de vue FOV. Dans le contexte d’une scène ENV telle que représentée en figure 2 selon le repère (X,Y,Z), il est par exemple considéré que le véhicule principal VP se déplace à une vitesse principale connue. Pour faciliter la suite de la description, une telle vitesse principale peut être considérée de norme V VP constante. Le véhicule voisin VV1 est considéré comme se déplaçant à une vitesse voisine inconnue du dispositif 2 d’assistance à la conduite du véhicule principal VP. Dans le mode de réalisation décrit par la suite, il peut être considéré que la norme V VP de la vitesse voisine est supérieure à la norme V VP de la vitesse principale , par exemple dans le cas d’un véhicule voisin VV1 effectuant un dépassement du véhicule principal VP sur une voie voisine. Sous une telle hypothèse et sous l’hypothèse que la vitesse voisine du véhicule voisin VV1 reste sensiblement constante sur un intervalle de temps considéré, à l’instar de la vitesse principale du véhicule principal VP, l’écart de distance selon la direction longitudinale X entre le véhicule principal VP et le véhicule voisin VV1 variera dans le temps, de sorte que le véhicule voisin VV1 va par exemple se rapprocher (selon la direction longitudinale X) du véhicule principal VP en effectuant son dépassement puis va s’éloigner (selon la direction longitudinale X) du véhicule principal VP une fois le dépassement effectué. Ainsi, à un instant initial T0 (ou temps d’acquisition initial T0) considéré, le véhicule voisin VV1 peut être intégralement visible dans le champ de vue arrière FOV du véhicule principal VP. Au fur et à mesure que le dépassement est mis en œuvre par le véhicule voisin VV1, le véhicule voisin VV1 peut « sortir » progressivement du champ de vue arrière FOV, jusqu’à être complètement hors du champ de vue FOV (comme par exemple le véhicule voisin VV3). Une telle évolution du véhicule voisin VV1 dans le champ de vue FOV est par exemple représentée entre la FIG. 5 d’une part, et les figures 6 et 7 d’autre part. La FIG. 5 représente une image acquise par la caméra 1 à un temps d’acquisition initial T0. À un tel temps d’acquisition initial T0, le véhicule voisin VV1 est intégralement dans le champ de vue FOV. En particulier, une face avant du véhicule voisin VV1 est visible dans le champ de vue FOV. Les figures 6 et 7 représentent des images acquises par la caméra 1 selon deux modes de réalisation distincts à un premier temps d’acquisition T1, ultérieur au temps d’acquisition initial T0. À un tel premier temps d’acquisition T1, le véhicule voisin VV1 a avancé relativement au véhicule principal VP dans l’environnement ENV, de sorte que le véhicule voisin VV1 arrive progressivement au niveau du véhicule principal VP. En particulier, la face avant du véhicule voisin VV1 n’est plus visible dans le champ de vue FOV. Seule une portion latérale, représentée sur les figures 6 et 7, incluant par exemple les roues arrière-gauches du véhicule voisin VV1 sont visible au premier temps d’acquisition T1. En effet, le cadre représenté sur chacune des figures 6 et 7 délimite la taille de la prise de vue et correspond au champ de vue FOV. Ainsi, les éléments représentés hors du cadre, qui seront décrits plus tard dans la description, sont illustrés à titre explicatif et ne sont pas visibles selon le point de vue du champ de vue FOV. Dans le contexte d’une fonction d’assistance à la conduite assurée par le dispositif 2, visant par exemple à assister le véhicule principal VP dans une manœuvre de changement de voie, un processus de suivi de véhicules détectés dans l’environnement ENV du véhicule principal VP est requis, de sorte que le véhicule principal VP ne se déplace pas sur une voie de circulation voisine s’il risque d’entrer en collision avec un des véhicules environnants. Des techniques existantes de détection et de suivi de véhicules environnant le véhicule principal VP reposent notamment sur l’utilisation de classifieurs, basés par exemple sur des méthodes de réseaux de neurones à convolution (ou en anglais « Convolutional N eural Networks » ou CNN), de K plus proches voisins (ou en anglais « K- Nearest Neighbors » ou KNN) ou encore machines à vecteurs de support (ou en anglais « Support Vector Machine » ou SVM). De tels classifieurs permettant la détection et le suivi des véhicules environnant le véhicule principal VP s’appuient en particulier sur la détection et la classification d’une vue (ou face) frontale (avant ou arrière) des véhicules environnant le véhicule principal VP. L’utilisation de tels classifieurs peut notamment comprendre une phase d’apprentissage sur la base d’une pluralité d’images représentant des vues frontales de divers types de véhicules. Ainsi, en référence à la FIG. 2 , une vue frontale avant du véhicule voisin VV2 appartenant au champ de vue FOV de la caméra 1, la détection et le suivi du véhicule voisin VV2 peuvent être mis en œuvre sur la base de techniques de classification existantes. Il en va de même pour le véhicule voisin VV1 sur l’image de la FIG. 5 au temps d’acquisition initial T0. Cependant, les positionnements du véhicule voisin VV1 représentés sur la FIG. 2 au temps T1 et les figures 6 et 7 correspondent à des situations dans lesquelles les classifieurs existants ne parviennent pas à suivre efficacement le véhicule voisin VV1, ou en tout cas, non sans engendrer des coûts et/ou temps de calcul significatifs, du fait de l’absence de vue frontale visible du véhicule voisin VV1 sur les prises de vues des figures 6 et 7 (le point repère W de la FIG. 2 positionné sur la face frontale avant du véhicule voisin VV1 n’étant plus visible dans le champ de vue FOV de la caméra 1 à ces stades). Ces situations correspondent pourtant à des situations critiques durant lesquelles le véhicule principal VP pourrait entrer en collision avec le véhicule voisin VV1 si le véhicule principal VP change de position et se déplace sur la voie du véhicule voisin VV1, en l’absence d’information d’assistance au changement de voie indiquant que le véhicule voisin VV1 est détecté près d’une telle position. Un procédé de suivi du véhicule voisin VV1 est alors proposé et décrit par la FIG. 4 pour suivre le véhicule voisin VV1, et notamment au stade des situations représentées aux figures 2, 6 et 7. Un tel procédé de suivi peut notamment être qualifié d’un procédé de maintien de suivi pour un véhicule sortant du champ de vue FOV, au sens où le véhicule, initialement détecté, peut continuer à être suivi même lorsqu’une face avant du véhicule est hors du (et donc n’est plus visible dans le) champ de vue FOV. Un tel procédé de suivi du véhicule voisin VV1 est mis en œuvre par un système d’assistance à la conduite représenté en FIG. 3 . Il est maintenant fait référence à la FIG. 3 . La FIG. 3 représente une schématisation d’un système embarqué d’un véhicule principal VP. En particulier, un tel système embarqué correspond à un système d’assistance à la conduite du véhicule principal VP. Le système d’assistance à la conduite du véhicule principal VP permet notamment d’assurer une fonction d’assistance au changement de voie ou de changement de voie automatique du véhicule principal VP, lorsque le véhicule principal VP se déplace sur une voie de circulation comme représenté par exemple en FIG. 2 . Le système comprend tout d’abord le dispositif 2 d’assistance à la conduite. Le dispositif 2 peut comprendre lui-même une unité 20 de détection d’objets sur des images acquises, une unité 30 de comparaison des objets détectés par l’unité 20 à des objets virtuels existants et une unité 40 de mise à jour de paramètres associés aux objets virtuels existants pour le suivi d’éléments associés aux objets virtuels existants dans l’environnement ENV. Le dispositif 2 d’assistance à la conduite est en outre relié, d’une part à un capteur de vision de type appareil de prise de vues ou caméra 1. Le dispositif 2 peut aussi comprendre une unité d’entrée (non représentée sur la FIG. 3 ) permettant au dispositif 2 de recevoir en temps sensiblement réel un flux de données en provenance de la caméra 1. Un tel flux de données correspond à une succession, discrète ou continue, d’images (ou prises de vue) de la scène ENV selon le champ de vue FOV de la caméra 1. Chaque image reçue est associée à un temps d’acquisition de l’image par la caméra 1. Chaque image peut être horodatée. D’autre part, le dispositif 2 d’assistance à la conduite peut être relié à une interface 70 de communication. Une telle interface 70 peut correspondre à une interface homme-machine intégrée au système embarqué du véhicule principal VP. Une telle interface 70 peut également être intégrée au dispositif 2. L’interface 70 de communication peut également être une interface distante. L’interface 70 de communication peut comprendre un écran d’affichage, un écran tactile, un tableau de bord ou encore un haut-parleur, permettant de transmettre, par exemple par une information visuelle, haptique et/ou sonore, des indications relatives à une assistance à la conduite du véhicule principal VP. En particulier, l’interface de communication permet de transmettre un état de détection d’un véhicule voisin du véhicule principal VP ou encore une indication relative à une possibilité de changement de voie du véhicule principal VP. Une telle information transmise par l’interface 70 peut par exemple correspondre à une représentation visuelle aérienne estimée des positionnements respectifs du véhicule principal VP et des éléments voisins appartenant au champ de vue FOV en temps réel (e.g., telle que représentée sur la FIG. 2 ), un stimulus audio alertant d’un risque de collision, ou encore une superposition d’un objet virtuel mis en évidence et mis à jour en temps réel sur un flux d’images provenant la caméra 1, comme illustré par exemple sur les figures 5, 6 et 7. Les unités 20, 30 et 40 du dispositif 2 peuvent comprendre chacune un circuit de traitement incluant au moins un processeur (21, 31, 41) et une unité mémoire (22, 32, 42) afin de mettre en œuvre une ou plusieurs étapes du procédé de suivi d’un véhicule voisin VV1, qui sera décrit dans la FIG. 4 . En particulier, chaque unité de traitement 20, 30, 40 du dispositif 2 peut s’appuyer sur des données traitées et/ou obtenues par d’autres unités afin de mettre en œuvre une ou plusieurs étapes du procédé de suivi d’un véhicule voisin VV1, comme illustré par les flèches de la FIG. 3 . Il est maintenant fait référence à la FIG. 4 . La FIG. 4 illustre une succession d’étapes de mise en œuvre d’un procédé de suivi d’un véhicule voisin VV1 préalablement détecté. Un tel procédé de suivi peut être mis en œuvre par un système incluant un dispositif 2 d’assistance à la conduite d’un véhicule principal VP tel que représenté sur la FIG. 3 . Tout au long du procédé décrit par la suite, le dispositif 2 reçoit une pluralité d’images (ou de prises de vue) associées à des temps d’acquisition respectifs des images en provenance de la caméra 1. De telles images peuvent notamment être reçues de façon continue, par exemple via un flux vidéo. Dans un tel cas, le dispositif 2 peut discrétiser le flux vidéo reçu de sorte à obtenir un ensemble d’images discrètes horodatées associées à des temps d’acquisition respectifs. À une étape 400, le véhicule voisin VV1 est préalablement détecté sur une image initiale, acquise à un temps d’acquisition initial T0. Une telle image initiale est par exemple représentée sur la figure 5. À un tel temps d’acquisition initial T0, le véhicule voisin VV1 est intégralement visible dans le champ de vue FOV. En particulier, la face avant du véhicule voisin VV1 est visible dans le champ de vue FOV. Le véhicule voisin VV1 peut alors être détecté par des méthodes classiques, par exemple par un classifieur de véhicules sur la base d’une reconnaissance de différents types de faces avant de véhicules. Dans un autre mode de réalisation, le véhicule voisin VV1 peut être détecté via d’autres méthodes, par exemple basées sur la détection de flots optiques. À l’étape 400, le véhicule voisin VV1 est alors détecté sur l’image initiale et une première position associée au véhicule voisin VV1 peut être déterminée dans le repère image (y,z) et/ou dans le repère monde (X,Y,Z). Dans un mode de réalisation, une telle première position associée au véhicule voisin VV1 peut correspondre à un ensemble de coordonnées associées à une première portion de l’environnement ENV occupée par le véhicule voisin VV1. Un tel premier ensemble de coordonnées peut être exprimé en trois dimensions selon le repère monde (X,Y,Z), de sorte que la première position reflète un espace d’occupation de l’environnement ENV estimé être occupé par le véhicule voisin VV1 détecté. De façon équivalente, un tel premier ensemble de coordonnées peut également être exprimé en deux dimensions selon le repère image (y,z) de sorte que la première position reflète un espace d’occupation de l’image initiale occupé par le véhicule voisin VV1 tel que détecté sur l’image initiale. La conversion de la première position entre les repères image (y,z) et monde (X,Y,Z) peut être obtenue à partir du modèle sténopé et d’hypothèses (e.g., hypothèse monde plat). En variante, la première position associée au véhicule voisin VV1 peut correspondre à la position d’un premier point repère W n positionné sur le véhicule voisin VV1 détecté, par exemple sur la face avant du véhicule voisin VV1. Un tel point repère W n peut être exprimé dans le repère monde (X,Y,Z) ou, de façon équivalente être un point repère (virtuel) w n (correspondant à un pixel par exemple) exprimé dans le repère image (y,z). Un tel point repère w n est par exemple représenté sur la FIG. 5 . Plus généralement, à l’étape 400, le véhicule voisin VV1 détecté peut être associé à un premier ensemble de paramètres, un tel premier ensemble de paramètres pouvant par exemple inclure un ou plusieurs paramètres parmi : - la première position , - une première vitesse reflétant une vitesse du véhicule voisin VV1 détecté dans l’environnement ENV, - des premières dimensions incluant par exemple des premières valeurs de longueur, largueur et/ou hauteur associées au véhicule voisin VV1 détecté dans l’environnement ENV, - un premier temps de collision associé au véhicule voisin VV1 détecté, - une première distance latérale reflétant par exemple un écart latéral (c’est-à-dire selon la direction dite latérale Y dans le repère monde (X,Y,Z) ou y dans le repère image (y,z)) séparant le véhicule voisin détecté VV1 du véhicule principal VP. De tels paramètres peuvent par exemple être déterminés ou estimés par un ou plusieurs classifieurs à partir d’une ou plusieurs images initiales acquises associées au temps d’acquisition initial T0. De tels paramètres peuvent également être estimés à partir de mesures effectuées sur les images initiales acquises. À partir d’un tel premier ensemble de paramètres, le véhicule voisin VV1 détecté à l’étape 400 peut être associé à un objet virtuel . Un tel objet virtuel peut par exemple correspondre à un ensemble de pixels (et donc de coordonnées en deux dimensions dans le repère image (y,z)) superposable à l’espace occupé par le véhicule voisin VV1 dans l’image initiale. En particulier, l’objet virtuel peut également correspondre à un objet virtuel en trois dimensions dans le repère monde (X,Y,Z) permettant de modéliser l’espace occupé par le véhicule voisin VV1 dans l’environnement ENV. Un tel objet virtuel est caractérisé par un ou plusieurs paramètres cinématiques correspondant au premier ensemble de paramètres et permettant de délimiter le véhicule voisin VV1 tel que détecté dans le temps (ici, au temps d’acquisition initial T0) et dans l’espace (ici, dans l’environnement ENV). Ainsi, au temps d’acquisition initial, le véhicule voisin VV1 est détecté et modélisé par l’objet virtuel (ou de façon équivalente, par un premier ensemble de paramètres). À une étape 410, un objet OBJ est détecté sur au moins une des images acquises, dite première(s) image(s). En référence aux figures 6 et 7 représentant deux variantes possibles de l’objet détecté OBJ, un tel objet OBJ détecté est représenté à un premier temps d’acquisition T1. Dans un mode de réalisation, l’objet détecté OBJ est un objet dit latéral dans l’image acquise, en ce que l’objet détecté OBJ1 appartient à un plan latéral de l’image, un tel plan latéral étant par exemple parallèle au plan (X,Z) dans le repère monde (X,Y,Z). La détection d’un tel objet latéral OBJ peut notamment avoir lieu sans qu’une face avant du véhicule voisin VV1 ne soit visible dans le champ de vue FOV. En particulier, au stade de l’étape 410, l’objet OBJ détecté correspond à un corps non inerte qui n’est pas a priori pas encore assimilé au véhicule voisin VV1 précédemment détecté. Autrement dit, au stade de l’étape 410, l’objet détecté OBJ correspond à un corps en mouvement dans l’environnement ENV (et donc, dans le repère monde (X,Y,Z)) et présentant donc au moins une vitesse, dite deuxième vitesse (par exemple, une vitesse dite longitudinale correspondant à un déplacement selon l’axe X dans le repère monde (X,Y,Z), une vitesse dite latérale correspondant à un déplacement selon l’axe Y et/ou une vitesse de rotation). L’objet OBJ peut être détecté à l’étape 410 sur une image (par exemple, l’image de la FIG. 6 ou l’image de la FIG. 7 ) par traitement d’une ou plusieurs images successivement acquises. Dans un mode de réalisation, l’objet OBJ peut par exemple être détecté par un classifieur apte à détecter un objet latéral OBJ sur l’image acquise, par exemple un classifieur détectant une portion latérale d’un véhicule, comme un détecteur de roue de véhicule. En variante, l’objet OBJ peut être détecté par homographies sur au moins deux images successivement acquises, de sorte à identifier un ou plusieurs ensembles connexes, ou flots optiques, de vitesse relativement homogène sur les images dans un intervalle de temps délimité. Selon une telle variante, la détection de l’objet OBJ1 inclut alors de déterminer un déplacement de pixels à une vitesse sensiblement commune d’une image à la suivante, ou flot optique. Chaque flot optique peut être déterminé par appariement de points entre plusieurs images successives, par exemple par la méthode de Lucas-Kanade. Les flots optiques déterminés peuvent notamment être segmentés en un ou plusieurs segments ayant un point ou une ligne de fuite commun(e) et appartenant à des plans latéraux dans le champ de vue FOV. Autrement dit, l’image acquise peut être segmentée en un ou plusieurs segments, chaque segment définissant un groupement de flots optiques (et donc un groupement de pixels ayant sensiblement la même vitesse et décrivant un même mouvement dans un intervalle de temps donné). Ainsi, à l’étape 410, l’objet détecté OBJ est un ensemble de pixels pouvant être formé par une instance, un contour, un polygone ou encore un rectangle (ou en anglais, un « bou n ding box ») détecté et classifié par un classifieur par segmentation d’objets dans l’image acquise par exemple. En variante, l’objet détecté OBJ est un ensemble de pixels pouvant être formé par un flot optique ou segment incluant plusieurs flots optiques. En particulier, l’ensemble de pixels formant l’objet détecté OBJ peut être un ensemble de pixels coplanaires parallèles à un plan latéral dans le repère monde (X,Y,Z). En particulier, l’objet détecté OBJ peut être associé à un deuxième ensemble de paramètres, un tel deuxième ensemble de paramètres pouvant par exemple inclure un ou plusieurs paramètres parmi : - une deuxième position , - la deuxième vitesse , - des deuxièmes dimensions incluant par exemple des deuxièmes valeurs de longueur, largueur et/ou hauteur associées à l’objet détecté OBJ dans l’environnement ENV, - un deuxième temps de collision associé à l’objet détecté OBJ, - une deuxième distance latérale reflétant par exemple un écart latéral (c’est-à-dire selon la direction dite latérale Y dans le repère monde (X,Y,Z) ou y dans le repère image (y,z)) séparant l’objet détecté OBJ du véhicule principal VP. À l’instar de la première position associée à l’objet virtuel , la deuxième position associée à l’objet détecté OBJ peut correspondre à un ensemble de coordonnées (dans le repère monde (X,Y,Z) et/ou dans le repère image (y,z)) représentant une portion de l’environnement ENV occupé par l’objet détecté OBJ ou, en variante, correspondre à la position d’un point de référence appartenant à l’objet détecté OBJ. Un tel point de référence peut par exemple correspondre à un pixel situé au plus proche du sol. Le deuxième ensemble de paramètres peut par exemple être déterminé ou estimé par un ou plusieurs classifieurs à partir des premières images acquises associées au premier temps d’acquisition T1. De tels paramètres peuvent également être estimés à partir de mesures effectuées sur les premières images acquises. Au stade de l’étape 420, le dispositif obtient donc d’une part, un objet virtuel associé à un premier ensemble de paramètres représentant le véhicule voisin VV1 initialement détecté et d’autre part, un objet détecté OBJ associé à un deuxième ensemble de paramètres. À une étape 420, un test de cohérence (ou de plausibilité) est mis en œuvre, de sorte à déterminer si l’objet détecté OBJ et l’objet virtuel corresponde au même élément dans l’environnement ENV, à savoir au véhicule voisin VV1. Pour cela, le test de cohérence peut comprendre le test d’un premier critère. Un tel premier critère peut par exemple correspondre à une comparaison entre la première position associée à l’objet virtuel et la deuxième position associée à l’objet détecté OBJ. Le premier critère peut alors être satisfait si l’écart entre la première position et la deuxième position est inférieur à un premier seuil de position prédéfini. En particulier, si la première position et la deuxième position correspondent aux coordonnées respectives d’un point de repère et d’un point de référence appartenant respectivement à l’objet virtuel et à l’objet détecté OBJ, le premier seuil de position peut être défini sur une coordonnée latérale (c’est-à-dire, selon l’axe X) de la première position et de la deuxième position , respectivement notés et . Autrement dit, le test de cohérence peut être satisfait si : Math.1 où : - est la coordonnée de la première position selon l’axe X dans le repère monde (X,Y,Z), - est la coordonnée de la deuxième position selon l’axe X dans le repère monde (X,Y,Z), - est le premier seuil de position prédéfini. En variante, si la première position et la deuxième position correspondent à des ensembles de coordonnées (i.e., des ensembles de points ou de pixels reflétant les espaces respectivement occupés par l’objet virtuel et à l’objet détecté OBJ), le premier critère peut alors être satisfait si l’écart entre deux points (ou pixels) les plus proches, les deux points appartenant respectivement aux deux ensembles de coordonnées, est inférieur au premier seuil de position. En variante, le premier critère peut également porter sur d’autres paramètres des ensembles de paramètres que les positions , . Dans un mode de réalisation, le premier critère peut être satisfait si l’écart entre les première vitesse et deuxième vitesse n’excède pas un premier seuil de vitesse prédéfini. En variante, le premier critère peut être satisfait si une distance de Mahalanobis déterminée entre le premier ensemble de paramètres et le deuxième ensemble de paramètres n’excède pas un premier seuil prédéfini. Le premier critère peut également porter sur une comparaison ou une combinaison des comparaisons précitées. Si, à l’issue de l’étape 420, l’objet détecté OBJ n’est pas déterminé comme appartenant à l’objet virtuel préexistant OV n (autrement dit, si le premier critère n’est pas satisfait), une étape 421 peut être mise en œuvre. Une telle étape 421 peut notamment inclure la création d’un nouvel objet virtuel distinct de l’objet virtuel associé au véhicule voisin VV1. Autrement dit, si le premier critère n’est pas satisfait, il est déterminé que l’objet détecté OBJ reflète le mouvement dans l’environnement d’un corps mobile distinct du véhicule voisin VV1, un tel corps mobile peut par exemple correspondre à un autre véhicule que le véhicule voisin VV1, à un obstacle dans l’environnement ENV ou à un oiseau par exemple. Un nouvel objet virtuel peut alors être créé sur la base du deuxième ensemble de paramètres. Dans un autre mode de réalisation, si l’objet détecté OBJ n’est pas déterminé comme appartenant à l’objet virtuel préexistant OV n , l’objet détecté OBJ peut être ignoré et les étapes 400 et 410 sont réitérées jusqu’à identifier un objet détecté OBJ comme appartenant à l’objet virtuel préexistant OV n (autrement dit, le procédé peut chercher à traquer un véhicule VV1 en particulier). En revanche, si à l’issue de l’étape 420, l’objet détecté OBJ est déterminé comme appartenant à l’objet virtuel préexistant (autrement dit, si le premier critère est satisfait), une étape 430 est mise en œuvre. À l’étape 430, une mise à jour de l’objet virtuel préexistant est mise en œuvre, de sorte à obtenir un objet virtuel à jour . Pour cela, le deuxième ensemble de paramètres peut être alimenté à un estimateur de données, par exemple à un filtre de Kalman de type Filtre de Kalman Étendu (ou en anglais, « Extended Kalman Filter » ou EKF). Un tel estimateur de données peut également obtenir le premier ensemble de paramètres (par exemple, alimenté par un ou plusieurs classifieurs du système). Sur la base des paramètres fournis à l’estimateur de données, le dispositif 2 peut obtenir, à l’étape 430, un ensemble de paramètres à jour. Un tel ensemble de paramètres à jour peut notamment être estimé par le filtre de Kalman, à partir d’une part, du deuxième ensemble de paramètres fourni et d’autre part, d’une prédiction estimée par le filtre de Kalman à partir au moins du premier ensemble de paramètres fourni. Ainsi, à l’étape 430, le dispositif 2 peut obtenir un ensemble de paramètres à jour. En particulier, un tel ensemble de paramètres à jour peut inclure au moins : - une position à jour , déterminée à partir au moins de la première position et de la deuxième position , et - une vitesse à jour , déterminée à partir au moins de la première vitesse et de la deuxième vitesse . À partir de tels paramètres à jour, l’objet virtuel associé au véhicule voisin VV1 peut être mis à jour en un objet virtuel à jour , permettant ainsi un suivi du véhicule voisin VV1 se déplaçant dans l’environnement ENV entre les instants T0 et T1. En particulier, un point repère à jour peut être associé à l’objet virtuel à jour . Un tel point repère à jour est par exemple représenté sur les figures 6 et 7. Dans la plupart des procédés de suivi existants, les dimensions associées au véhicule voisin VV1 suivi (c’est-à-dire les premières dimensions ) correspondent à des dimensions préexistantes (par exemples, celles d’un camion typique), de sorte que l’espace occupé par un véhicule détecté peut être estimé à partir d’un point repère (par exemple, ) et de dimensions prédéfinies. Lors de la mise à jour de l’objet virtuel , de telles dimensions sont alors conservées et l’espace occupé par l’objet virtuel à jour est déplacé en conséquence. Dans le contexte de la présente divulgation, une mise à jour des dimensions associées au véhicule voisin VV1 est également considérée, de sorte à notamment permettre une estimation de la longueur réelle du véhicule voisin détecté VV1. Pour cela, à une étape 440, un test d’estimation de la longueur est mis en œuvre, de sorte à déterminer si une mise à jour de la longueur de l’objet virtuel préexistant va être effectuée. À l’étape 440, un deuxième critère est testé. Un tel deuxième critère peut par exemple inclure d’estimer la taille de la portion du véhicule voisin VV1 encore visible dans le champ de vue FOV. Pour cela, l’espace occupé par l’objet virtuel dans l’image acquise peut être estimée (en nombre de pixels occupé dans l’image). Dans un mode de réalisation, l’espace latéral occupé par l’objet virtuel dans l’image acquise peut être estimée (en nombre de pixels occupé dans l’image). Le deuxième critère peut alors être satisfait si le nombre de pixels occupé par l’objet virtuel dans l’image n’excède pas un seuil de pixel prédéfini, par exemple 100 pixels. En variante, le deuxième critère peut être satisfait si le ratio entre le nombre de pixels occupé par l’objet virtuel dans l’image considérée (par exemple sur la figure 6 ou 7) et le nombre de pixels occupé par l’objet virtuel dans l’image initiale (sur la FIG. 5 ) n’excède pas un pourcentage de pixels prédéfini, par exemple 10 pourcents. Plus généralement, d’autres variantes peuvent permettre de déterminer que le deuxième critère est satisfait si moins d’un pourcentage donné de la totalité de l’objet virtuel OV n est visible dans l’image. En effet, une mise à jour de la longueur du véhicule voisin VV1 peut être considérée comme trop imprécise si le véhicule voisin VV1 appartient intégralement ou quasi-intégralement au champ de vue FOV. La perspective du champ de vue FOV biaise en effet la longueur associée à l’objet virtuel . Dans un mode de réalisation, le deuxième critère peut être satisfait si l’écart δ entre la première position associée à l’objet virtuel et la deuxième position associée à l’objet détecté OBJ n’excède pas un deuxième seuil de position prédéfini. À l’instar du premier critère précédemment décrit à l’étape 420 selon un mode de réalisation (par exemple, celui de Math. 1), le deuxième critère peut être satisfait si les espaces respectivement occupés par l’objet virtuel et l’objet détecté OBJ se chevauchent sensiblement. Le deuxième seuil de position prédéfini peut être semblable ou différent du premier seuil de position. En particulier, la présence du deuxième seuil de position signifie que le deuxième critère peut être satisfait même si l’objet virtuel et l’objet détecté OBJ ont une intersection nulle. En référence à la figure 6, il est représenté un mode de réalisation dans lequel l’écart entre l’objet virtuel et l’objet détecté OBJ est considéré nul en ce que l’objet virtuel et l’objet détecté OBJ se chevauchent, comme représenté par la zone hachurée sur la figure 6. En référence à la figure 7, il est représenté un mode de réalisation dans lequel l’écart entre l’objet virtuel et l’objet détecté OBJ est non nul en ce que l’objet virtuel et l’objet détecté OBJ ne se chevauchent pas : un écart δ non nul, représenté sur la figure 7, existe entre l’objet virtuel et l’objet détecté OBJ. En particulier, la tolérance d’un écart δ inférieur au deuxième seuil de position prédéfini signifie qu’il est considéré que le deuxième critère est satisfait si l’objet détecté OBJ d’une part, et l’objet virtuel fictivement rallongé selon la composante latérale, notée , d’une valeur correspondant au deuxième seuil de position, d’autre part, se chevauchent. Il est considéré qu’une telle condition est satisfaite sur la FIG. 7 . Dans un mode de réalisation, le deuxième critère peut être considéré satisfait sur la base de l’une ou des deux comparaisons précédemment décrites. Si, à l’issue de l’étape 440, le deuxième critère n’est pas satisfait, une étape 451 est mise en œuvre. À l’étape 451, les dimensions à jour associées au véhicule voisin VV1 sont conservées et correspondent à . Si, à l’issue de l’étape 440, le deuxième critère est satisfait, une étape 450 d’estimation de la longueur à jour du véhicule voisin VV1 est mise en œuvre. À l’étape 450, des dimensions à jour associées au véhicule voisin VV1, distinctes des premières dimensions sont déterminées. En particulier, une composante latérale à jour, notée , des dimensions à jour est déterminée à l’étape 450. Pour cela, les deuxièmes dimensions associées à l’objet détecté OBJ sont considérées. En particulier, la coordonnée latérale associée au pixel de l’objet détecté OBJ le plus éloigné de l’objet virtuel est considérée. Une telle coordonnée latérale correspond alors à la coordonnée latérale à jour du pixel d’extrémité de l’objet virtuel à jour . Autrement dit, l’objet latéral est rallongé selon la direction latérale, jusqu’à latéralement inclure l’objet détecté OBJ. La valeur d’un tel rallongement correspond alors à compenser l’écart (selon la composante latérale) entre la première position et la deuxième position ,de sorte que l’objet virtuel à jour est rallongé jusqu’à occuper latéralement l’espace occupé par l’objet détecté OBJ. Un tel rallongement est représenté sur chacune des figures 6 et 7, de sorte qu’un objet virtuel à jour est obtenu. En particulier, les dimensions à jour associées à l’objet virtuel à jour ont été déterminées de sorte à permettre une estimation de la longueur du véhicule voisin VV1. Par conséquent, le véhicule voisin VV1 peut être suivi entre les instants T0 et T1 tout en permettant une estimation de la longueur du véhicule voisin VV1. Procédé de suivi d’au moins un véhicule voisin (VV1) présent dans un environnement (ENV) d’un véhicule principal (VP), ledit véhicule principal (VP) et ledit véhicule voisin (VV1) étant des véhicules automobiles, le procédé étant mis en oeuvre par un dispositif (2) configuré pour assurer une fonction d’assistance à la conduite du véhicule principal (VP), ledit dispositif (2) étant relié à au moins une caméra (1) embarquée sur le véhicule principal (VP) et apte à acquérir des images d’une scène environnant le véhicule principal (VP) selon au moins un champ de vue (FOV) et à des temps d’acquisition (T0,T1), le procédé comprenant les étapes suivantes : - obtenir (400), pour un temps d’acquisition initial (T0), un premier ensemble de paramètres associés à un objet virtuel ( ), ledit objet virtuel ( ) étant associé à une détection du véhicule voisin (VV1) dans l’environnement (ENV), - détecter (410), à partir d’au moins une première image acquise à un premier temps d’acquisition (T1) ultérieur au temps d’acquisition initial (T0), un objet (OBJ) présentant un plan vertical s’étendant latéralement par rapport au véhicule principal (VP), ledit objet (OBJ) étant associé à un deuxième ensemble de paramètres, - si (420) un premier critère est satisfait, assurer le suivi du véhicule voisin (VV1) entre le temps d’acquisition initial (T0) et le premier temps d’acquisition (T1) en mettant à jour (430) le premier ensemble de paramètres à partir du deuxième ensemble de paramètres, ladite mise à jour (430) comprenant, si (440) un deuxième critère est satisfait, une estimation (450) d’une longueur associée à l’objet virtuel (OV). Procédé selon la revendication 1, dans lequel le premier critère est satisfait si une distance entre au moins un premier élément du premier ensemble de paramètres et un deuxième élément du deuxième ensemble de paramètres n’excède pas un premier seuil prédéfini. Procédé selon l’une quelconque revendications précédentes, le premier ensemble de paramètres incluant une première position ( ) associée à l’objet virtuel ( ) et le deuxième ensemble de paramètres incluant une deuxième position ( ) associée à l’objet détecté (OBJ), et dans lequel le premier critère est satisfait au moins si un écart entre la première position ( ) et la deuxième position ( ) n’excède pas un premier seuil de position prédéfini. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, le premier ensemble de paramètres incluant une première vitesse ( ) associée à l’objet virtuel ( ) et le deuxième ensemble de paramètres incluant une deuxième vitesse ( ) associée à l’objet détecté (OBJ), et dans lequel le premier critère est satisfait au moins si un écart entre la première vitesse ( ) et la deuxième vitesse ( ) n’excède pas un premier seuil de vitesse prédéfini. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, un premier ensemble de pixels et un deuxième ensemble de pixels étant respectivement associés à l’objet virtuel (OV n ) et à l’objet détecté (OBJ) sur la première image acquise, et dans lequel le premier critère est satisfait si une distance entre ledit premier ensemble de pixels et ledit deuxième ensemble de pixels n’excède pas un premier seuil prédéfini. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, le premier ensemble de paramètres incluant une première position ( ) associée à l’objet virtuel ( ) et le deuxième ensemble de paramètres incluant une deuxième position ( ) associée à l’objet détecté (OBJ), et dans lequel le deuxième critère est satisfait au moins si un écart entre la première position ( ) et la deuxième position ( ) n’excède pas un deuxième seuil de position prédéfini. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, un premier ensemble de pixels étant associé à l’objet virtuel (OV n ) sur la première image acquise, et dans lequel le deuxième critère est satisfait si au moins un des éléments suivants est satisfait : - une taille du premier ensemble de pixels n’excède pas un deuxième seuil prédéfini, - un ratio entre la taille du premier ensemble de pixels et un nombre de pixels occupé par le véhicule voisin (VV1) lorsqu’une face frontale du véhicule voisin (VV1) est visible dans le champ de vue (FOV) n’excède pas un ratio prédéfini. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, le premier ensemble de paramètres incluant une première position ( ) associée à l’objet virtuel ( ) et le deuxième ensemble de paramètres incluant une deuxième position ( ) associée à l’objet détecté (OBJ), le premier ensemble de paramètres incluant des premières dimensions ( ) associées à l’objet virtuel ( ), et dans lequel l’estimation de la longueur inclut un rallongement d’une dimension parmi les premières dimensions ( ) d’une valeur relative à un écart entre la première position ( ) et la deuxième position ( ). Procédé selon l’une quelconques des revendications précédentes, le premier ensemble de paramètres incluant une première position ( ) associée à l’objet virtuel ( ) et le deuxième ensemble de paramètres incluant une deuxième position ( ) associée à l’objet détecté (OBJ), et dans lequel la première position ( ) et la deuxième position ( ) correspondent, dans un système de coordonnées prédéfini, à des ensemble de coordonnées associés à des portions de l’environnement (ENV) respectivement occupées par l’objet virtuel ( ) et l’objet détecté (OBJ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le suivi du véhicule voisin (VV1) est assuré pour une pluralité de temps d’acquisition en réitérant les étapes de détection (410), de mise à jour (430) et d’estimation (450) pour une pluralité d’objets détectés à partir d’une pluralité d’images acquises aux temps d’acquisition de ladite pluralité de temps d’acquisition. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le suivi du véhicule voisin (VV1) prend fin à un temps d’acquisition final lorsqu’une probabilité d’existence dans le champ de vue (FOV) associée au véhicule voisin VV1 est inférieur à un seuil prédéfini, ladite probabilité d’existence dépendant au moins d’un écart entre les temps d’acquisition initial (T0) et final et des premier et deuxième ensembles de paramètres. Dispositif configuré pour assurer une fonction d’assistance à la conduite d’un véhicule principal (VP) en assurant un suivi d’un véhicule voisin (VV1) présent dans un environnement (ENV) d’un véhicule principal (VP), ledit dispositif (2) étant relié à au moins une caméra (1) embarquée sur le véhicule principal (VP) et apte à acquérir des images d’une scène environnant le véhicule principal (VP) selon au moins un champ de vue (FOV) et à des temps d’acquisition (T0,T1), ledit dispositif (2) étant configuré pour assurer le suivi du véhicule voisin (VV1) par la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 11 par un processeur dudit dispositif (2). Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 11 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.