FR 3160798 A1 20251003 FR 2403394 A 20240402 Procédé ou dispositif d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision monoculaire. En effet, le procédé comprend le partitionnement (32) d’une première et d’une deuxième images en un ensemble de premiers et deuxièmes blocs pour former des premiers couples de blocs comprenant chacun un premier et un deuxième blocs. Pour chaque premier couple de blocs, un deuxième couple de blocs est associé et comprend un troisième et un quatrième blocs générés (36) à partir des premier et deuxième blocs et de profondeurs prédites (33) pour les pixels des premier et deuxième blocs. Le modèle est appris (39) par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir d’au moins une erreur photométrique déterminée (37), pour au moins un premier couple de blocs sélectionné (38), par comparaison des premier et quatrième blocs et par comparaison des deuxième et troisième blocs. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur insensible à la présence d’objets dynamiques dans des images d’apprentissage. La présente invention concerne les procédés et dispositifs d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de détermination d’une profondeur et/ou de mesurage d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision. Arrière-plan technologique De nombreux véhicules modernes sont équipés de systèmes d’aide à la conduite dits ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). De tels systèmes ADAS sont des systèmes de sécurité passifs et actifs conçus pour éliminer la part d'erreur humaine dans la conduite de véhicules de tous types. Les ADAS utilisent des technologies avancées pour assister le conducteur pendant la conduite et améliorer ainsi ses performances. Les ADAS utilisent une combinaison de technologies de capteurs pour percevoir l’environnement autour d’un véhicule, puis fournissent des informations au conducteur ou agissent sur certains systèmes du véhicule. Il existe plusieurs niveaux d’ADAS, tels que les caméras de recul et les capteurs d'angle mort, les systèmes d'alerte de franchissement de ligne, les régulateurs de vitesse adaptatifs ou encore les systèmes de stationnement automatique. Les ADAS embarqués dans un véhicule sont alimentés par des données obtenues d’un ou plusieurs capteurs embarqués tels que, par exemple, des caméras. Ces caméras permettent notamment de détecter et de situer d’autres usagers de la route ou d’éventuels obstacles présents autour d’un véhicule afin, par exemple : - d’adapter l’éclairage du véhicule en fonction de la présence d’autres usagers ; - de réguler de façon automatique la vitesse du véhicule ; - d’agir sur le système de freinage en cas de risque d’impact avec un objet. Une position d’un autre usager ou d’un obstacle est par exemple déterminée par un système de vision comprenant un modèle de prédiction d’une profondeur associée à un pixel ou d’une distance séparant le système de vision d’un objet d’une scène tridimensionnelle. Un tel modèle est par exemple appris à l’aide d’images, ces images étant obtenues d’une base de données universelle, par exemple Kitti® ou Sceneflow®. Kitti® par exemple fournit des images d’un environnement routier en centre-ville, mais une telle base de données ne comprend cependant pas l’intégralité des environnements routiers dans lequel peut évoluer un véhicule. Les données d’apprentissage sont alors inadaptées pour entraîner le modèle de prédiction pour un véhicule circulant dans d’autres environnements routiers. La qualité de l’entraînement du modèle de prédiction de profondeur ou distance est cependant très importante, en effet, les profondeurs ou distances prédites par le modèle de prédiction représentent par exemple des distances auxquelles se situent les autres usagers ou obstacles présents dans l’environnement routier du véhicule embarquant le système de vision et des ADAS. De la qualité des données émises par le système de vision dépend donc le bon fonctionnement des périphériques d’aides à la conduite utilisant ces données. Un système de vision comprenant une unique caméra, par la suite appelé système de vision monoculaire, utilise plusieurs images consécutives pour prédire des profondeurs associées à des pixels d’une des images. Ce système de vision monoculaire a pour défaut de ne pas être en mesure de prédire précisément des profondeurs associées à des pixels d’une image lorsque des objets de la scène tridimensionnelle observée sont en mouvement dans cette même scène, ces objets étant par la suite appelés objets dynamiques. En effet, la profondeur est obtenue par comparaison de positions de pixels correspondants à un même objet de la scène tridimensionnelle dans différentes images. Or, si l’objet observé est en mouvement, alors les pixels associés à cet objet sont déplacés entre deux images acquises à différents instants temporels et le déplacement de ces pixels est à la fois dû au déplacement du système de vision monoculaire embarqué dans le véhicule et au déplacement propre de l’objet dynamique dans la scène tridimensionnelle. Un modèle de prédiction de profondeur n’est alors pas en mesure de déterminer précisément la position de cet objet dynamique. La présence d’un objet dynamique dans une phase d’apprentissage perturbe alors l’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur, c’est-à-dire que la qualité de l’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur est dégradée lorsque des pixels correspondants à des objets dynamiques sont pris en considération durant la phase d’apprentissage. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la phase d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur à partir d’images acquises par un système de vision et représentant des objets d’une scène tridimensionnelle en mouvement dans cette même scène, le modèle de prédiction de profondeur étant notamment mis en œuvre par un réseau de neurones et associé à un système de vision embarqué dans un véhicule. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière, notamment par l’amélioration de la sûreté de fonctionnement des système ADAS alimentés par des données obtenues d’une caméra d’un système de vision. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, le système de vision comprenant une caméra disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle se déroulant aux alentours du véhicule, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception d’une première image et d’une deuxième image acquises par la caméra à deux instants temporels d’acquisition distincts ; - partitionnement de la première image en un ensemble de premiers blocs et de la deuxième image en un ensemble de deuxièmes blocs, les premiers et deuxièmes blocs ayant des mêmes dimensions, chaque deuxième bloc étant associé à un premier bloc pour former un premier couple de blocs, les premier et deuxième blocs d’un premier couple de blocs ayant une même position dans respectivement la première image et la deuxième image ; - pour chaque premier couple de blocs comprenant le premier bloc et le deuxième bloc : • prédiction de profondeurs associées aux pixels compris dans le premier bloc et dans le deuxième bloc par le modèle de prédiction de profondeur à partir des premier et deuxième blocs ; • génération d’un deuxième couple de blocs correspondant au chaque premier couple de blocs et comprenant un troisième et un quatrième blocs, le troisième bloc étant généré à partir du premier bloc, de profondeurs prédites pour les pixels du premier bloc et de paramètres extrinsèques correspondant à un mouvement de la caméra entre les premier et deuxième instants temporels, et le quatrième bloc étant généré à partir du deuxième bloc, de profondeurs prédites pour les pixels du deuxième bloc et des paramètres extrinsèques ; • détermination d’une erreur photométrique associée au chaque premier couple de blocs à partir d’une première erreur photométrique déterminée par comparaison des premier et quatrième blocs et d’une deuxième erreur photométrique déterminée par comparaison des deuxième et troisième blocs ; - sélection d’au moins un premier couple de blocs en fonction de l’erreur photométrique associée à chaque premier couple de blocs pour obtenir au moins un premier couple de blocs sélectionné ; - apprentissage du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir d’au moins une erreur photométrique associée audit au moins un premier couple de blocs sélectionné. Le procédé permet avantageusement de ne déterminer l’erreur de perte que sur les blocs présentant, par exemple, la moins grande erreur photométrique. La présence d’un objet dynamique dans une image acquise par le système de vision n’impacte alors pas l’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur, une partie de l’image comprenant des pixels correspondants à cet objet dynamique étant exclue lors de la sélection de blocs sur lesquels minimiser l’erreur de perte. Il est alors possible d’apprendre un modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision y compris lorsque des images acquises par ce système de vision comprennent des pixels représentatifs d’un objet dynamique présent dans la scène tridimensionnelle observée. Selon une variante du procédé, l’erreur photométrique associée à chaque premier couple de blocs est déterminée par la fonction suivante : Avec : • correspondant à l’erreur photométrique associée au premier couple de blocs , • la première erreur photométrique déterminée pour un pixel dans le premier bloc du premier couple de blocs, le pixel étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, et • la deuxième erreur photométrique déterminée pour le pixel dans un deuxième bloc du premier couple de blocs. Le fait de ne retenir que la valeur minimale parmi la première et la deuxième erreur permet notamment de ne pas impacter l’apprentissage lorsqu’un objet de la scène tridimensionnelle est occlus dans l’un des blocs, c’est-à-dire lorsqu’un bloc d’un premier couple de blocs comprend des pixels correspondant à cet objet et que l’autre bloc ne comprend pas de pixels correspondant à ce même objet. Selon une autre variante du procédé, l’erreur de perte est égale à une moyenne de la au moins une erreur photométrique. Selon une variante supplémentaire du procédé, la première, respectivement la deuxième, erreur photométrique est déterminée par la fonction suivante : Avec : • la première erreur photométrique notée , respectivement la deuxième erreur photométrique notée , étant un pixel défini par ses coordonnées en deux dimensions, • une valeur du pixel dans le premier bloc, respectivement dans le deuxième bloc, • une valeur du pixel dans le quatrième bloc, respectivement dans le troisième bloc, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement dans lequel évolue le véhicule. Une telle fonction est connue de l’homme du métier et est couramment employée pour déterminer une erreur photométrique par comparaison de deux images ou deux blocs d’images. Selon encore une variante du procédé, le troisième bloc, respectivement quatrième bloc, est généré par la fonction suivante : Avec : • les coordonnées d’un pixel du troisième bloc, respectivement du quatrième bloc, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de prédiction de direction associé à la caméra, • une matrice comprenant les paramètres extrinsèques, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la première image, respectivement deuxième image, et de la profondeur qui lui est associée. Selon encore une autre variante du procédé, la première image et la deuxième image comprennent chacune un même nombre de blocs horizontalement et verticalement. Selon une variante supplémentaire du procédé, le même nombre de blocs est supérieur ou égal à trois. Avec le même nombre de blocs, un objet dynamique ne peut pas à lui seul couvrir chaque bloc d’une image, au moins un bloc de l’image ne comprend alors pas de pixels correspondant à un objet dynamique. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif configuré pour apprendre un modèle de prédiction de profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 5 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur utilisé dans le procédé de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif configuré pour apprendre un modèle de prédiction de profondeur par un système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et FIG. 5 illustre schématiquement un premier couple d’images acquises par la caméra embarquée dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision embarqué dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 5. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. Pour l’ensemble de la description, on entend par réception d’une image la réception de données représentatives d’une image. De même pour l’obtention et la génération d’un bloc, on entend l’obtention et la génération de données représentatives d’un bloc d’image et pour la détermination d’une profondeur ou d’une erreur, on entend la détermination de données représentatives d’une profondeur ou d’une erreur. Ces raccourcis ont uniquement pour but de simplifier la description, néanmoins, les procédés décrits ci-dessous étant mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs, il est évident que les données d’entrée et de sortie des différentes étapes d’un procédé sont des données informatiques. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, le modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage comprenant le partitionnement d’une première image en un ensemble de premiers blocs et le partitionnement d’une deuxième images en un ensemble de deuxièmes blocs pour former des premiers couples de blocs comprenant chacun un premier bloc et un deuxième bloc associé au premier bloc. Les images sont notamment deux images acquises, par une caméra du système de vision embarqué dans le véhicule, à deux instant temporels distincts. Pour chaque premier couple de blocs, un deuxième couple de blocs est associé et comprend un troisième et un quatrième blocs générés à partir des premier et deuxième blocs et de profondeurs prédites pour les pixels des premier et deuxième blocs. Le modèle est appris par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir d’au moins une erreur photométrique, l’erreur photométrique étant déterminée, pour au moins un premier couple de blocs sélectionné, par comparaison des premier et quatrième blocs et par comparaison des deuxième et troisième blocs. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le véhicule 10 se situe dans un environnement 1 correspondant, par exemple, à un environnement routier formé d’un réseau de routes accessibles pour le véhicule 10. Dans cet exemple, le véhicule 10 correspond à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi, par exemple, à un véhicule terrestre tel une automobile, un camion, un car, une moto. Enfin, le véhicule 10 correspond à un véhicule autonome ou non, c’est-à-dire un véhicule circulant selon un niveau d’autonomie déterminé ou sous la supervision totale du conducteur. Le véhicule 10 comprend avantageusement au moins une caméra 11 embarquée, configurée pour acquérir des images d’une scène tridimensionnelle se déroulant dans l’environnement du véhicule 10 depuis une position d’observation courante. La caméra 11 forme un système de vision monoculaire si elle est utilisée seule comme illustré dans la FIG. 1 . La présente invention ne se limite cependant pas à un système de vision monoculaire comprenant une unique caméra mais s’étend à tout système de vision comprenant au moins une caméra, par exemple 1, 2, 3 ou 5 caméras. La caméra 11 dispose de paramètres intrinsèques, notamment : - une distance focale, - des distorsions qui sont dues aux imperfections du système optique de la caméra 11, - une direction de l’axe optique de la caméra 11, et - une résolution. Les paramètres intrinsèques caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, par la suite appelé « point », ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la caméra 11 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la caméra 11. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la caméra. Les distorsions, qui sont dues aux imperfections du système optique telles que des défauts de forme et de positionnement des lentilles des caméras, vont dévier les faisceaux lumineux et donc induire un écart de positionnement pour le point projeté par rapport à un modèle idéal. Il est possible alors de compléter le modèle de caméra en y introduisant les trois distorsions qui génèrent le plus d’effets, à savoir les distorsions radiales, de décentrage et prismatiques, induites par des défauts de courbure, de parallélisme des lentilles et de coaxialité des axes optiques. Dans cet exemple, les caméras sont supposées parfaites, c’est-à-dire que les distorsions ne sont pas prises en compte, que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image ou au moment de la calibration. La caméra 11 est disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue défini, le point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10 comme illustré dans la FIG. 1 . La caméra 11 fait par exemple l’acquisition d’images d’une scène tridimensionnelle se situant devant le véhicule 10, la première caméra 11 couvrant un champ d’acquisition 12. Un objet 13 est placé dans le champ d’acquisition 12 de la caméra 11, définissant un champ d’occlusion 14 pour le système de vision, un objet présent dans le champ d’occlusion 14 n’étant pas observable par la caméra 11 depuis sa position d’observation courante. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment, l’invention ne se limitant pas à l’observation d’une scène tridimensionnelle se déroulant devant le véhicule 10 embarquant la caméra 11. Selon un exemple de réalisation particulier, la caméra 11 est de type « grand angle », une caméra grand angle étant par exemple équipée d’un objectif conçu pour faire l’acquisition d’une image représentative d’une scène tridimensionnelle perçue selon un champ de vision plus large que celui d'une caméra standard, aussi appelé parfois objectif panoramique. En d'autres termes, un objectif grand angle permet de saisir une plus grande portion de la scène tridimensionnelle se déroulant devant ou autour de la caméra, ce qui est particulièrement utile dans des situations où il est nécessaire d'inclure davantage d'éléments dans le cadre de l’image acquise par cette caméra. L’angle α du champ de vision de la caméra 11 est par exemple égal à 120°, 145°, 180° ou 360°, alors qu’une caméra standard propose, par exemple, un champ de vision ouvert suivant un angle de 45° ou moins. Une telle caméra 11 correspond par exemple à une caméra équipée de miroirs ou encore à une caméra « fisheye » (en français « œil de poisson »). Les objectifs grand angle ont une distance focale plus courte par rapport aux objectifs standard, ce qui les rend adaptés pour faire l’acquisition d’images de paysages, d'architectures, de croisements de routes ou de tout autre sujet nécessitant une perspective étendue. Les caméras grand angle sont, par exemple, utilisées pour capturer des images immersives et dynamiques avec une profondeur de champ étendue. Une image acquise par la caméra 11 à un instant temporel d’acquisition se présente sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans l’image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de valeurs colorimétriques RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu ») ou TSL (Ton, Saturation, Luminosité). Chaque pixel de l’image acquise est représentatif d’un objet de la scène tridimensionnelle présent dans le champ de vision de la caméra 11. En effet, un pixel de l’image acquise est la plus petite unité visible et correspond à un point lumineux résultant de l'émission ou de la réflexion de la lumière par un objet physique présent dans la scène tridimensionnelle. Lorsque la lumière frappe cet objet, des photons sont émis ou réfléchis, captés par un capteur photosensible de la caméra 11 après passage à travers son objectif. Ce capteur divise la scène tridimensionnelle en une grille de pixels. Chaque pixel enregistre l'intensité lumineuse à un emplacement spécifique, capturant ainsi des détails visuels. La combinaison de millions de pixels crée une image représentant fidèlement l'objet physique observé par la caméra 11. Un point image précédemment présenté est ainsi un point d’une surface d’un objet de la scène tridimensionnelle. Lorsque le véhicule 10 est en mouvement, alors deux images acquises par la caméra 11 à deux instant temporels distincts représentent des vues d’une même scène tridimensionnelle prises à des points de vue ou positions d’observation différents, les positions d’observations de la caméra 11 étant distinctes. Sur cette scène tridimensionnelle se trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers ou objets immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers ou objets mobiles, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Selon un exemple de réalisation particulier, une image acquise par la caméra 11 comprend une distorsion égale à 0,5%, 0,8% ou supérieure à 1%. La mesure d’une telle distorsion correspond à la détermination d’un rapport entre : - l'écartement maximal d’un pixel de l'image d’une ligne droite de la première scène tridimensionnelle dont l’image est une ligne touchant le bord le plus long de la première image, soit au centre du bord de l’image, soit au niveau des angles du bord de l’image, et - la longueur de ce bord. Couramment, une distorsion est considérée, dans le monde de la photographie, comme : • négligeable si elle est inférieure à 0,3%, • peu sensible si elle est comprise entre 0,3% ou 0,4%, • sensible si elle est comprise entre 0,5% et 0,6%, • très sensible si elle est comprise entre 0,7% et 0,9%, et • gênante si elle est supérieure ou égale à 1% ou plus. Une distorsion en barillet est caractérisée par un pourcentage positif, tandis qu’une distorsion en croissant est caractérisée par un pourcentage négatif. Chaque image acquise par la caméra 11 est par exemple envoyée à un processeur, par exemple un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10, ou stockée dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. Elle est alors utilisée lors de la mise en œuvre d’un procédé de détermination d’une profondeur d’un de ses pixels et/ou lors de la mise en œuvre d’un procédé d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à cette caméra du système de vision. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 2 de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans le véhicule 10 de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé 2 est par exemple mis en œuvre par un dispositif du système de vision embarqué dans le véhicule 10 ou par le dispositif 4 de la FIG. 4 . Dans une étape 21, au moins une image acquise par la caméra 11 est reçue. Dans une étape 22, des profondeurs associées à un ensemble de pixels d’une images reçue sont déterminées par le modèle de prédiction de profondeur à partir des au moins une images reçues. Chaque profondeur déterminée correspond alors à une distance séparant le véhicule 10 ou une partie du véhicule 10 d’un objet de la scène tridimensionnelle auquel est associé un pixel, la détermination d’une profondeur d’un pixel correspondant alors à un mesurage d’une distance séparant un objet du véhicule embarquant le système de vision. Si l’ADAS utilise ces profondeurs ou distances comme données d’entrée pour déterminer la distance entre une partie du véhicule 10, par exemple le pare-chocs avant, et un autre usager présent sur la route, l’ADAS est alors en mesure de déterminer précisément cette distance. Par exemple, si l’ADAS a pour fonction d’agir sur un système de freinage du véhicule 10 en cas de risque de collision avec un autre usager de la route et que la distance séparant le véhicule 10 de ce même usager de la route diminue fortement, alors l’ADAS est en mesure de détecter ce rapprochement soudain et d’agir sur le système de freinage du véhicule 10 pour éviter un éventuel accident. La FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage du modèle de prédiction de profondeurs utilisé dans un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image, par exemple dans le procédé 2 de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé d’apprentissage 3 est par exemple mis en œuvre par le dispositif embarqué dans le véhicule 10 mettant en œuvre le procédé de détermination d’une profondeur pour le système de vision embarqué dans un véhicule 10 ou par le dispositif 4 de la FIG. 4 . Dans une étape 31, des données représentatives d’une première image et d’une deuxième image sont reçues, la première image étant acquise par la caméra 11 à un premier instant temporel d’acquisition et la deuxième image étant acquise par la caméra 11 à un deuxième instant temporel d’acquisition distinct du premier instant temporel d’acquisition. Selon un exemple de réalisation particulier, le premier instant temporel d’acquisition est antérieur au deuxième instant temporel d’acquisition. Selon un autre exemple de réalisation particulier, le deuxième instant temporel d’acquisition est antérieur au premier instant temporel d’acquisition. Selon un exemple de réalisation particulier, les première image et deuxième image sont de même définition, c’est-à-dire qu’elles comportent un même nombre de pixels, ont un même nombre de pixels selon leur hauteur et un même nombre de pixels selon leur largeur. Selon un autre exemple de réalisation particulier, les première image et deuxième image ne sont pas de même définition. Une étape additionnelle consiste alors à les redimensionner ou à les rogner pour obtenir une première image et une deuxième image de même définition. Dans une étape 32, la première image est partitionnée en un ensemble de premiers blocs et la deuxième image est partitionnée en un ensemble de deuxièmes blocs. Selon un exemple de réalisation particulier, la première image et la deuxième image comprennent chacune un même nombre de blocs horizontalement et verticalement. Le nombre de premiers blocs ou de deuxièmes blocs est alors le carré d’un nombre, par exemple 4, 9 ou 16 blocs. Le but étant d’obtenir des blocs ne comprenant pas de pixels correspondant à un objet dynamique, c’est-à-dire à un objet mobile dans la scène tridimensionnelle tel un piéton, un vélo ou une voiture, le même nombre de blocs est par exemple supérieur ou égal à trois. En effet, en disposant d’autant de blocs, il est peu probable qu’un objet dynamique couvre un champ de vision de la caméra 11 de manière à avoir des pixels correspondant à cet objet dynamique dans l’ensemble des blocs. En effet, si l’objet dynamique est de taille acceptable, des pixels lui correspondant sont présents tout au plus dans deux ou quatre blocs selon que ces pixels se situent à la jonction d’un ou plusieurs blocs dans une image. La FIG. 5 illustre schématiquement un premier couple d’images acquises par une caméra, par exemple par la caméra 11 embarquée dans le véhicule 10 de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Une image 5 correspondant à la première image est partitionnée en un ensemble de neuf blocs 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58 et 59 et comprend un même nombre de blocs horizontalement et verticalement, ce même nombre de blocs étant égal à trois. De manière similaire, une image 6 correspondant à la deuxième image est partitionnée en un ensemble de neuf blocs 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68 et 69 et comprend un même nombre de blocs horizontalement et verticalement, ce même nombre de blocs étant aussi égal à trois. Un ensemble de pixels 500 de l’image 5 correspond à un objet dynamique présent dans la scène tridimensionnelle observée au premier instant temporel d’acquisition. Toujours selon cet exemple, des pixels de cet ensemble de pixels 500 se situent à la fois dans un bloc 52, dans un bloc 54, dans un bloc 55 et dans un bloc 56, l’ensemble de pixels 500 étant situés à la jonction de ces quatre blocs 52, 53, 55 et 56. Ce même objet dynamique est aussi dans la scène tridimensionnelle observée au deuxième instant temporel d’acquisition. Ainsi, un ensemble de pixels 600 de l’image 6 correspond à ce même objet dynamique, des pixels de cet ensemble de pixels 600 se situent à la fois dans un bloc 62, dans un bloc 64, dans un bloc 65 et dans un bloc 66, l’ensemble de pixels 600 étant situés à la jonction de ces quatre blocs 62, 63, 65 et 66. La partition des première et deuxième images permet d’obtenir des premiers et deuxièmes blocs de mêmes dimensions et chaque deuxième bloc est associé à un premier bloc pour former un premier couple de blocs, les premier et deuxième blocs d’un premier couple de blocs ayant une même position dans respectivement la première image et la deuxième image. Suivant l’exemple de réalisation particulier illustré dans la FIG. 5 , neuf premiers couples de blocs sont constitués et comprennent respectivement : • le premier bloc 51 et le deuxième bloc 61, noté {51 ;61}, • le premier bloc 54 et le deuxième bloc 64, noté {54 ;64}, • le premier bloc 57 et le deuxième bloc 67, noté {57 ;67}, • le premier bloc 58 et le deuxième bloc 68, noté {58 ;68}, et • le premier bloc 59 et le deuxième bloc 69, noté {59 ;69}, ces cinq premiers couples de blocs ne comprenant pas de pixels correspondant à un objet dynamique dans la scène tridimensionnelle, et • le premier bloc 52 et le deuxième bloc 62, noté {52 ;62}, • le premier bloc 53 et le deuxième bloc 63, noté {53 ;63}, • le premier bloc 55 et le deuxième bloc 65, noté {55 ;65}, et • le premier bloc 56 et le deuxième bloc 66, noté {56 ;66}, ces quatre premiers couples de blocs comprenant des pixels correspondant à un objet dynamique dans la scène tridimensionnelle. Pour chaque premier couple de blocs comprenant le premier bloc et le deuxième bloc, dans une étape 33, des profondeurs associées aux pixels compris dans le premier bloc et dans le deuxième bloc sont prédites par le modèle de prédiction de profondeur à partir des premier et deuxième blocs. La détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image acquise par une caméra en mouvement à partir d’un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutifs est connue de l’homme du métier, par exemple avec monodepth2® décrit dans le document « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation » écrit par Clément Godard, Oisin Mac Aodha, Michael Firman et Gabriel Brostow et publié en aout 2019 ou avec un algorithme appelé NRS décrit dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion » rédigé par Igor Vasiljevic, Vitor Guizilini, Rares Ambrus, Sudeep Pillai, Wolfram Burgard, Greg Shakhnarovich et Adrien Gaidon, publié en aout 2020. Il est à noter que la prédiction de profondeur par le modèle de prédiction de profondeur associé au système de vision monoculaire, c’est-à-dire ne comprenant que la caméra 11, est précise pour un pixel correspondant à un objet statique, mais est beaucoup moins précise pour un pixel correspondant à un objet dynamique. Toujours pour chaque premier couple de blocs comprenant le premier bloc et le deuxième bloc, dans une étape 36, un deuxième couple de blocs correspondant au chaque premier couple de blocs est généré et comprend un troisième et un quatrième blocs. Le troisième bloc est généré à partir du premier bloc, de profondeurs prédites pour les pixels du premier bloc et de paramètres extrinsèques correspondant à un mouvement de la caméra 11 entre les premier et deuxième instants temporels. Le quatrième bloc est généré à partir du deuxième bloc, de profondeurs prédites pour les pixels du deuxième bloc et des paramètres extrinsèques. La génération d’un troisième bloc à partir d’un premier bloc acquis par la caméra 11 consiste en la reprojection d’un pixel du premier bloc acquis au premier instant temporel dans la scène tridimensionnelle sous forme d’un point, puis à projeter ce point dans le plan image de la caméra 11 à sa position au deuxième instant temporel d’acquisition, de manière à obtenir une image correspondant à une vue de la scène tridimensionnelle depuis le point de vue de la caméra 11 au deuxième instant temporel d’acquisition. Le plan image de la caméra 11 correspond à un plan défini dans le référentiel de la caméra 11, normal à l’axe optique de la caméra 11 et situé à la distance focale de la caméra 11. Ainsi, le troisième bloc généré à partir du premier bloc est comparable au deuxième bloc. De manière similaire, le quatrième bloc généré à partir du deuxième bloc est comparable au premier bloc. Les positions de la caméra 11 aux premier et deuxième instants temporels d’acquisition n’étant pas confondues lorsque le véhicule 10 est en mouvement et des objets pouvant masquer d’autres objets de la scène voire se déplacer entre les deux instants temporels d’acquisition, les blocs générés ne sont pas identiques aux blocs obtenus d’une image acquise par la caméra 11. De plus, la prédiction des profondeurs, tout comme les modèles utilisés pour générer les blocs, ne sont pas exempts d’erreurs. Ainsi, la comparaison d’un bloc généré à un bloc obtenu d’une image acquise permet d’évaluer la pertinence des différents modèles employés. Selon un exemple de réalisation particulier, les troisième et quatrième blocs sont respectivement générés par la fonction suivante : Avec : • les coordonnées d’un pixel du troisième bloc, respectivement du quatrième bloc, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de prédiction de direction associé à la caméra 11, • une matrice comprenant les paramètres extrinsèques, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la première image, respectivement deuxième image, et de la profondeur qui lui est associée. Selon une première variante, le modèle de prédiction de direction correspond à une matrice intrinsèque de la caméra 11, voire à un matrice intrinsèque de la caméra 11 adaptée au bloc traité. Par exemple, la matrice intrinsèque de la caméra 11 est définie par : Avec : • la matrice intrinsèque de la caméra 11, • une première composante de la distance focale de la caméra 11, • une deuxième composante de la distance focale de la caméra 11, • une première composante des coordonnées du centre optique de la caméra 11, et • une deuxième composante des coordonnées du centre optique de la caméra 11. Si la matrice intrinsèque de la caméra 11 est adaptées aux différents blocs, par exemple dans l’exemple de réalisation particulier illustré dans la FIG. 5 , alors les coordonnées du centre optique de la caméra 11 sont modifiées comme suit pour les calculs relatifs aux pixels de chacun des blocs, les coordonnées des pixels compris dans chacun des blocs ayant alors leurs coordonnées exprimées dans un référentiel relatif au bloc les comprenant et ayant pour origine le coin supérieur gauche du bloc les comprenant : Avec : • l’abscisse du centre optique pour le premier bloc 51 et le deuxième bloc 61, • l’ordonnée du centre optique pour le premier bloc 51 et le deuxième bloc 61, • l’abscisse du centre optique pour le premier bloc 52 et le deuxième bloc 62, • l’ordonnée du centre optique pour le premier bloc 52 et le deuxième bloc 62, • l’abscisse du centre optique pour le premier bloc 53 et le deuxième bloc 63, • l’ordonnée du centre optique pour le premier bloc 53 et le deuxième bloc 63, • l’abscisse du centre optique pour le premier bloc 54 et le deuxième bloc 64, • l’ordonnée du centre optique pour le premier bloc 54 et le deuxième bloc 64, • l’abscisse du centre optique pour le premier bloc 55 et le deuxième bloc 65, • l’ordonnée du centre optique pour le premier bloc 55 et le deuxième bloc 65, • l’abscisse du centre optique pour le premier bloc 56 et le deuxième bloc 66, • l’ordonnée du centre optique pour le premier bloc 56 et le deuxième bloc 66, • l’abscisse du centre optique pour le premier bloc 57 et le deuxième bloc 67, • l’ordonnée du centre optique pour le premier bloc 57 et le deuxième bloc 67, • l’abscisse du centre optique pour le premier bloc 58 et le deuxième bloc 68, • l’ordonnée du centre optique pour le premier bloc 58 et le deuxième bloc 68, • l’abscisse du centre optique pour le premier bloc 59 et le deuxième bloc 69, • l’ordonnée du centre optique pour le premier bloc 59 et le deuxième bloc 69, • la largeur des première et deuxième images, • la largeur des premiers et deuxièmes blocs, • la hauteur des première et deuxième images, et • la hauteur des premiers et deuxièmes blocs. Cette première variante est notamment applicable aux caméras sténopé et calibrées. Selon une deuxième variante, le modèle de prédiction de direction correspond à un modèle appris mettant en œuvre un second réseau de neurones. Un tel modèle de prédiction de direction est connu de l’homme du métier, il est notamment présenté dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion ». Cette deuxième variante est adaptée aux caméras grand angle ou de type « œil de poisson » ou encore aux caméras non calibrées. Selon cette deuxième variante, une étape 34 de prédiction de direction associée aux pixels du premier bloc et aux pixels du deuxième bloc est nécessaire. La matrice comprenant les paramètres extrinsèques de la caméra 11 en mouvement peut être obtenue de plusieurs manières. Par exemple à partir de données émises par un système d’aide à la conduite du véhicule 10, appelé système ADAS, ou à partir de capteurs embarqués dans le véhicule 10. Selon un autre exemple, les paramètres extrinsèques correspondant au mouvement de la caméra 11 entre les premier et deuxième instants temporels sont déterminés dans une étape 35 par un modèle de prédiction de mouvement, par exemple par celui présenté dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion ». Les étapes 34 et 35 sont donc optionnelles et leur mise en œuvre dépend du type de caméra et des données disponibles pour être mises en œuvre. Toujours pour chaque premier couple de blocs comprenant le premier bloc et le deuxième bloc, dans une étape 37, une erreur photométrique associée au chaque premier couple de blocs est déterminée à partir d’une première erreur photométrique déterminée par comparaison des premier et quatrième blocs et d’une deuxième erreur photométrique déterminée par comparaison des deuxième et troisième blocs. Si le modèle de prédiction de profondeurs est précis, alors une première ou une deuxième erreur photométrique est faible. A l’inverse, si le modèle de prédiction de profondeur manque de précision, par exemple parce que son entraînement n’est pas abouti, alors une première et/ou une deuxième erreur photométrique est non négligeable. A noter également que si un bloc comprend des pixels associés à un objet dynamique présent dans la scène tridimensionnelle observée, alors l’erreur photométrique associée aux pixels correspondants est importante. Selon un premier mode de réalisation particulier, les première et deuxième erreurs photométriques sont respectivement déterminées par la fonction suivante : Avec : • la première erreur photométrique notée , respectivement la deuxième erreur photométrique notée , étant un pixel défini par ses coordonnées en deux dimensions, • une valeur du pixel dans le premier bloc, respectivement dans le deuxième bloc, • une valeur du pixel dans le quatrième bloc, respectivement dans le troisième bloc, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement dans lequel évolue le véhicule 10. Selon un deuxième mode de réalisation particulier, les premières et deuxièmes erreurs photométriques comprennent une détermination d’une erreur de reconstruction d’un bloc généré déterminée, en outre, par la fonction suivante : Avec : • l’erreur de reconstruction pour un pixel p du troisième bloc, respectivement l’erreur de construction pour un pixel p du quatrième bloc , • est une profondeur associée au pixel dans le troisième bloc, respectivement dans le quatrième bloc ; • est une matrice de paramètres ; • est l’ordre d’un gradient de lissage ; • une norme L1 des gradients de profondeur du second ordre est calculée avec =1 , et =2 ; • et sont les dimensions troisième et quatrième blocs ; • est un hyperparamètre dépendant de l’environnement dans lequel évolue le véhicule 10 ; et • est une valeur colorimétrique du pixel dans la troisième carte de caractéristiques, respectivement quatrième carte de caractéristiques. Cette deuxième fonction est généralement utilisée pour traiter la discontinuité à la bordure des objets (en anglais « edge aware smoothness »). L’erreur photométrique est ainsi définie, par exemple, à partir des erreurs photométriques et erreurs de reconstruction précédemment définies. Selon le premier mode de réalisation particulier, l’erreur photométrique associée à chaque premier couple de blocs est déterminée par la fonction suivante : Avec : • correspondant à l’erreur photométrique associée au premier couple de blocs , • la première erreur photométrique déterminée pour un pixel dans le premier bloc du premier couple de blocs, le pixel étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, et • la deuxième erreur photométrique déterminée pour le pixel dans un deuxième bloc du premier couple de blocs. Selon le deuxième mode de réalisation particulier, l’erreur photométrique associée à chaque premier couple de blocs est déterminée par la fonction suivante : Avec : • correspondant à l’erreur photométrique associée au premier couple de blocs , • la première erreur photométrique déterminée pour un pixel dans le premier bloc du premier couple de blocs, le pixel étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, et • la deuxième erreur photométrique déterminée pour le pixel dans un deuxième bloc du premier couple de blocs. Dans une étape 38, au moins un premier couple de blocs est sélectionné en fonction de l’erreur photométrique associée à chaque premier couple de blocs pour obtenir au moins un premier couple de blocs sélectionné. Sont, par exemple, sélectionnés les premiers couples de blocs dont l’erreur photométrique est moindre. Un détecteur d’objets dynamiques est par exemple intégré au procédé et permet d’identifier un nombre d’objets dynamiques présents dans la scène tridimensionnelle observée, le nombre de premiers couples de blocs à sélectionner étant défini par rapport au nombre d’objets dynamiques présents. Par exemple, lorsque deux objets dynamiques sont présents, les trois premiers couples de blocs présentant les erreurs photométriques les plus élevées sont éliminés, les premiers couples de blocs sélectionnés étant les premiers couples de blocs restants. Selon un autre exemple, l’erreur photométrique de chaque premier couple de blocs est comparée à une valeur seuil, seuls les premiers couples de blocs ayant une erreur photométrique inférieure à cette valeur seuil sont sélectionnés. Selon l’exemple de réalisation particulier présenté dans la FIG. 5 , les premiers couples de blocs comprenant les blocs {52 ;62}, {53 ;63}, {55 ;65} et {56 ;66} présentent des erreurs photométriques importantes à cause de la présence de pixels des ensembles de pixels 500, 600 correspondant à un objet dynamique dans ces blocs. Ces premiers couples de blocs ne sont alors pas retenus, seuls les premiers couples de blocs comprenant les blocs {51 ;61}, {54 ;64}, {57 ;67}, {58 ;68} et {59 ;69} sont sélectionnés. Dans une étape 39, le modèle de prédiction de profondeur est appris par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir d’au moins une erreur photométrique associée à au moins un premier couple de blocs sélectionné. Selon un exemple de réalisation particulier, l’erreur de perte est égale à une moyenne de l’au moins une erreur photométrique. Selon l’exemple de réalisation particulier illustré dans la FIG. 5 , l’erreur de perte est alors déterminée par la fonction suivante : Avec : • correspondant à l’erreur de perte, • l’erreur photométrique déterminée pour le premier couple de blocs {51 ;61}, • l’erreur photométrique déterminée pour le premier couple de blocs {54 ;64}, • l’erreur photométrique déterminée pour le premier couple de blocs {57 ;67}, • l’erreur photométrique déterminée pour le premier couple de blocs {58 ;68}, et • l’erreur photométrique déterminée pour le premier couple de blocs {59 ;69}. L’apprentissage du modèle de prédiction de profondeur consiste en l’ajustement de paramètres d’entrée du réseau de neurones convolutif afin de minimiser l’erreur de perte précédemment calculée. Un objet visible dans le champ de vision de la caméra 11 au premier instant temporel d’acquisition et masqué dans le champ de vision de la caméra 11 au deuxième instant temporel d’acquisition ou inversement n’impacte pas l’erreur de perte grâce à la fonction min, ce procédé est donc insensible aux occlusions. L’apprentissage n’est effectué que sur des blocs ne comprenant pas de pixels associés à un objet dynamique ou dans lesquels la première ou deuxième erreur photométrique associée à des pixels correspondants à un objet dynamique est négligeable. Un tel procédé d’apprentissage permet ainsi d’apprendre un modèle de prédiction de profondeurs à partir d’images comprenant des pixels correspondant à des objets dynamiques sans perdre en qualité par rapport à un apprentissage à partir d’images exemptes de pixels correspondant à un objet dynamique. Ainsi, le modèle de prédiction de profondeur utilisé pour la prédiction de profondeur d’un pixel d’une image acquise par la caméra 11 est fiabilisé grâce à ce procédé d’apprentissage. Cet apprentissage est réalisé à partir de données acquises par le système de vision embarqué et ne nécessite donc pas de données annotées par un autre système embarqué ou de stockage d’une bibliothèque d’images d’apprentissage. De plus, les données d’apprentissage sont représentatives des données reçues lorsque le système est en fonctionnement ou en production, en effet les données d’apprentissage sont représentatives d’environnements réels dans lesquels évolue ou se déplace le véhicule embarquant le système de vision, ces données d’apprentissage sont donc particulièrement pertinentes. La FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour apprendre un modèle de prédiction de profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule et/ou pour prédire une profondeur associée à un pixel d’une image acquise par une caméra, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 4 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur associé au système de vision stéréoscopique. Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et 4 et/ou étapes décrites en regard des figures 2 et 3. Des exemples d’un tel dispositif 4 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 4, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 4 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 4 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 4. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 4 comprend en outre au moins une mémoire 41 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 41. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 4 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires (par exemple d’autres calculateurs) et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 42 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 440, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 450 et/ou d’autres périphériques 460 via respectivement les interfaces de sortie 44, 45, 46. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 4. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de détermination de profondeur d’un pixel d’une image acquise par un système de vision, et/ou de mesurage d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision, la profondeur et/ou la distance étant prédite et/ou mesurée via un modèle de prédiction de profondeur appris selon le procédé d’apprentissage décrit ci-dessus, qui inclurait des étapes secondaires sans pour autant sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 4 de la FIG. 4 . Procédé d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision embarqué dans un véhicule (10), le système de vision comprenant une caméra (11) disposée de manière à acquérir une image d’une scène tridimensionnelle se déroulant aux alentours du véhicule (10), ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception (31) d’une première image et d’une deuxième image acquises par la caméra (11) à deux instants temporels d’acquisition distincts ; - partitionnement (32) de la première image en un ensemble de premiers blocs et de la deuxième image en un ensemble de deuxièmes blocs, les premiers et deuxièmes blocs ayant des mêmes dimensions, chaque deuxième bloc étant associé à un premier bloc pour former un premier couple de blocs, les premier et deuxième blocs d’un premier couple de blocs ayant une même position dans respectivement la première image et la deuxième image ; - pour chaque premier couple de blocs comprenant le premier bloc et le deuxième bloc : • prédiction (33) de profondeurs associées aux pixels compris dans ledit premier bloc et dans ledit deuxième bloc par le modèle de prédiction de profondeur à partir desdits premier et deuxième blocs ; • génération (36) d’un deuxième couple de blocs correspondant audit chaque premier couple de blocs et comprenant un troisième et un quatrième blocs, le troisième bloc étant généré à partir dudit premier bloc, de profondeurs prédites pour les pixels du premier bloc et de paramètres extrinsèques correspondant à un mouvement de la caméra (11) entre les premier et deuxième instants temporels, et le quatrième bloc étant généré à partir dudit deuxième bloc, de profondeurs prédites pour les pixels du deuxième bloc et des paramètres extrinsèques ; • détermination (37) d’une erreur photométrique associée audit chaque premier couple de blocs à partir d’une première erreur photométrique déterminée par comparaison des premier et quatrième blocs et d’une deuxième erreur photométrique déterminée par comparaison des deuxième et troisième blocs ; - sélection (38) d’au moins un premier couple de blocs en fonction de ladite erreur photométrique associée à chaque premier couple de blocs pour obtenir au moins un premier couple de blocs sélectionné ; - apprentissage (39) du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir d’au moins une erreur photométrique associée audit au moins un premier couple de blocs sélectionné. Procédé selon la revendication 1, pour lequel l’erreur photométrique associée à chaque premier couple de blocs est déterminée par la fonction suivante : Avec : • correspondant à l’erreur photométrique associée au premier couple de blocs , • la première erreur photométrique déterminée pour un pixel dans le premier bloc du premier couple de blocs, le pixel étant défini par ses coordonnées en deux dimensions, et • la deuxième erreur photométrique déterminée pour le pixel dans un deuxième bloc du premier couple de blocs. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, pour lequel l’erreur de perte est égale à une moyenne de ladite au moins une erreur photométrique. Procédé selon la revendication 3, pour lequel la première, respectivement la deuxième, erreur photométrique est déterminée par la fonction suivante : Avec : • la première erreur photométrique notée , respectivement la deuxième erreur photométrique notée , étant un pixel défini par ses coordonnées en deux dimensions, • une valeur du pixel dans le premier bloc, respectivement dans le deuxième bloc, • une valeur du pixel dans le quatrième bloc, respectivement dans le troisième bloc, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement dans lequel évolue le véhicule (10). Procédé selon la revendication 4, pour lequel le troisième bloc, respectivement quatrième bloc, est généré par la fonction suivante : Avec : • les coordonnées d’un pixel du troisième bloc, respectivement du quatrième bloc, • une fonction pour passer de coordonnées homogènes à des coordonnées pixels en supprimant une dimension d’un vecteur, • un modèle de prédiction de direction associé à la caméra (11), • une matrice comprenant les paramètres extrinsèques, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la première image, respectivement deuxième image, et de la profondeur qui lui est associée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel la première image et la deuxième image comprennent chacune un même nombre de blocs horizontalement et verticalement. Procédé selon la revendication 6, pour lequel ledit même nombre de blocs est supérieur ou égal à trois. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (4) configuré pour apprendre un modèle de prédiction de profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule (10), ledit dispositif (4) comprenant une mémoire (41) associée à au moins un processeur (40) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.