FR 3162896 A1 20251205 FR 2405464 A 20240528 Procédé ou dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision comprenant plusieurs caméras. En effet, le modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage comprenant la génération d’images (38) à partir d’images acquises et redimensionnées (35) par le système de vision, de profondeurs déterminées (37) pour des pixels des images redimensionnées et ayant été associés via une recherche de pixels correspondants dans des zones restreintes (34) dans les images, permettant de déterminer une première et deuxième erreurs par comparaison de pixels des images acquises redimensionnées et des images générées. Le modèle de prédiction de profondeur est appris (40) par minimisation d’une erreur déterminée à partir des première et deuxième erreurs. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision générant des images pouvant être distordues La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’une profondeur par système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif 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. L’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à ces caméras est fastidieux et nécessite à la fois de nombreuses données d’apprentissage de bonne qualité et du temps. Afin d’apprendre le modèle de prédiction de profondeur à partir de données acquises par le système de vision lui-même, il convient d’optimiser la phase d’apprentissage afin d’en réduire sa durée tout en améliorant sa fiabilité. 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 qualité des données issues du traitement d’une image acquise par un système de vision, notamment par un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones associé à un système de vision stéréoscopique. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière, notamment par l’amélioration de la sûreté de fonctionnement des système ADAS alimentés par des données obtenues d’un système de vision. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par 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 première et une deuxième caméras de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que le modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception de données représentatives d’une première image et d’une deuxième image acquises par respectivement la première caméra et la deuxième caméra à un même instant temporel d’acquisition ; - détermination d’un ensemble image de pixels dans la deuxième image par application d’une fonction de transformation à un pixel source de la première image pour un ensemble de profondeurs associées au pixel source, les profondeurs de l’ensemble de profondeurs étant comprises entre une profondeur minimale et une profondeur maximale, - détermination d’une largeur et d’une hauteur d’une fenêtre de recherche de pixels en fonction des coordonnées dans la deuxième image des pixels de l’ensemble image de pixels et des coordonnées dans la première image du pixel source ; - détermination, pour chaque premier pixel d’un ensemble de pixels de la première image, d’un premier ensemble cible de pixels dans la deuxième image en fonction de coordonnées du premier pixel et de la fenêtre de recherche de pixels, et détermination, pour chaque deuxième pixel d’un ensemble de pixels de la deuxième image, d’un deuxième ensemble cible de pixels dans la première image en fonction de coordonnées du deuxième pixel et de la fenêtre de recherche de pixels ; - détermination d’une abscisse dans la première image d’un premier pixel cible par application d’une fonction inverse de la fonction de transformation à un premier pixel référent appartenant à un bord latéral de la deuxième image en fonction d’une profondeur déterminée, et d’une ordonnée dans la deuxième image d’un deuxième pixel cible par application de la fonction de transformation à un deuxième pixel référent appartenant à un bord horizontal de la première image en fonction de la profondeur déterminée ; - génération d’une première image redimensionnée par rognage de la première image et d’une deuxième image redimensionnée par rognage de la deuxième image en fonction de l’abscisse du premier pixel cible et de l’ordonnée du deuxième pixel cible, la première image redimensionnée et la deuxième image redimensionnée étant de même définition ; - prédiction d’une profondeur associée à chaque premier pixel par le modèle de prédiction de profondeur à partir de la première image redimensionnée et du premier ensemble cible et prédiction d’une profondeur associée à chaque deuxième pixel par le modèle de prédiction de profondeur à partir de la deuxième image redimensionnée et du deuxième ensemble cible ; - génération d’une troisième image à partir de la première image redimensionnée par application de la fonction de transformation aux premiers pixels en fonction des profondeurs associées aux premiers pixels et génération d’une quatrième image à partir de la deuxième image redimensionnée par application de la fonction de transformation inverse aux deuxièmes pixels en fonction des profondeurs associées aux deuxièmes pixels ; - détermination d’une première erreur associée à chaque premier pixel par comparaison de pixels des première image redimensionnée et quatrième image et d’une deuxième erreur associée à chaque deuxième pixel par comparaison de pixels des deuxième image redimensionnée et troisième image ; - apprentissage du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir des premières et deuxièmes erreurs. Un tel procédé d’apprentissage gagne en efficience grâce au redimensionnement des images pour ne traiter que des pixels situés dans un champ de vision commun aux deux caméras et à la recherche des pixels correspondants dans des ensembles cibles de pixels de taille contenue. Le modèle de prédiction de profondeur ainsi appris permet de prédire avec précision la profondeur d’un pixel d’une image acquise par l’une des caméras du système de vision stéréoscopique, c’est-à-dire la distance séparant le véhicule embarquant la caméra d’un objet physique de la scène tridimensionnelle associé à ce pixel. Selon une variante du procédé, la fonction de transformation détermine, pour un pixel d’entrée : • des coordonnées spatiales d’un point intermédiaire par un modèle de reprojection en fonction de coordonnées du pixel d’entrée dans la première image et d’une profondeur associée au pixel d’entrée, et • des coordonnées d’un pixel de sortie dans la deuxième image par un modèle de projection en fonction des coordonnées spatiales du point intermédiaire ; les modèles de projection et reprojection étant mis en œuvre par un réseau de neurones appris lors d’une phase de calibration du système de vision. Selon une autre variante du procédé, la fonction de transformation est définie par : Avec : • les coordonnées d’un pixel dans la deuxième image, • 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, • un modèle de prédiction de direction associé à la deuxième, • une matrice comprenant des paramètres extrinsèques, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la première image, et de la profondeur qui lui est associée. Selon encore une variante du procédé, la fonction de transformation inverse est définie par : Avec : • les coordonnées d’un pixel dans la première image, • 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, • un modèle de prédiction de direction associé à la deuxième, • une matrice comprenant des paramètres extrinsèques, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la deuxième image, et de la profondeur qui lui est associée. Selon encore une variante du procédé d’apprentissage, la profondeur déterminée correspond à une profondeur moyenne d’une plage de prédiction de profondeur. Selon encore une autre variante du procédé d’apprentissage, les première et deuxième erreurs sont des erreurs photométriques déterminées par la fonction suivante : Avec : • la première erreur de reconstruction notée , respectivement la deuxième erreur de reconstruction notée , étant un pixel défini par ses coordonnées dans une image, • une valeur du pixel dans la première image redimensionnée, respectivement deuxième image redimensionnée, • une valeur du pixel dans la quatrième image, respectivement troisième image, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Selon encore une variante du procédé d’apprentissage, l’erreur de perte est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur de perte, • la première erreur de reconstruction pour un pixel de la première image redimensionnée, et • la deuxième erreur de reconstruction pour un pixel de la deuxième image redimensionnée correspondant au pixel de la première image redimensionnée. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif d’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à 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 7 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 ; FIG. 4 illustre schématiquement des images reçues et/ou générées durant le procédé d’apprentissage de la FIG. 3 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 5 illustre schématiquement un dispositif configuré pour déterminer une profondeur d’un pixel d’une image acquise 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 ; FIG. 6 illustre schématiquement une fenêtre de recherche de pixels dans une image acquise par le 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. 7 illustre schématiquement des zones de recherche de pixels correspondants dans des images acquises par le système de vision embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un réseau de neurones associé à un système de vision embarqué dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 7. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, un procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par un modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision comprenant plusieurs caméras. En effet, le modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage comprenant le redimensionnement d’images acquises par le système de vision afin de traiter uniquement des parties d’images correspondant à des parties de la scène tridimensionnelle observées par deux caméras du système de vision et la recherche de pixels correspondants entre les images en limitant la zone de recherche à des ensembles de pixels cibles de taille limitée. Des profondeurs associées aux pixels des images redimensionnées sont alors prédites et des images sont générées à partir des images acquises par le système de vision et à partir des profondeurs prédites, permettant alors de déterminer une première et une deuxième erreurs par comparaison de pixels des images redimensionnées et des images générées. Le modèle de prédiction de profondeur est appris par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir des première et deuxième erreurs. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Un tel environnement 1 correspond, par exemple, à un environnement routier formé d’un réseau de routes accessibles pour le véhicule 10. Dans cet exemple, le véhicule 10 correspond à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi, par exemple, à un véhicule terrestre tel une automobile, un camion, un car, une moto. Enfin, le véhicule 10 correspond à un véhicule autonome ou non, c’est-à-dire un véhicule circulant selon un niveau d’autonomie déterminé ou sous la supervision totale du conducteur. Le véhicule 10 comprend avantageusement au moins deux caméras embarquées, une première caméra 11 et une deuxième caméra 12, configurées pour acquérir des images d’une scène tridimensionnelle se déroulant dans l’environnement du véhicule 10 depuis des positions d’observation distinctes. La première caméra 11 et la deuxième caméra 12 forment un système de vision stéréoscopique lorsqu’elles sont utilisées ensemble comme illustré dans la FIG. 1 . La première caméra 11 forme un système de vision monoscopique lorsqu’elle est utilisée seule, de même la deuxième caméra 12 forme un autre système de vision monoscopique lorsqu’elle est utilisée seule. La présente invention s’étend cependant à tout système de vision comprenant au moins deux caméras, par exemple 2, 3 ou 5 caméras. Les paramètres intrinsèques de la première caméra 11 caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, par la suite appelé « point », ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la première caméra 11 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la première caméra 11. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la première caméra 11. Les paramètres intrinsèques de la première caméra 11 comprennent notamment une première distance focale f1 associée à la première caméra 11. Les paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12 caractérisent, quant à eux, la transformation qui associe, pour un point image, ses coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel de la deuxième caméra 12 aux coordonnées pixel dans une image acquise par la deuxième caméra 12. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la deuxième caméra 12. Les paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12 comprennent notamment une deuxième distance focale f2 associée à la deuxième caméra 12. Les distorsions, qui sont dues aux imperfections du système optique telles que des défauts de forme et de positionnement des lentilles des caméras, vont dévier les faisceaux lumineux et donc induire un écart de positionnement pour le point projeté par rapport à un modèle idéal. Il est possible alors de compléter le modèle de caméra en y introduisant les trois distorsions qui génèrent le plus d’effets, à savoir les distorsions radiales, de décentrage et prismatiques, induites par des défauts de courbure, de parallélisme des lentilles et de coaxialité des axes optiques. Selon un exemple de réalisation particulier, la première caméra 11 et/ou la deuxième caméra 12 est de type « grand angle », une caméra grand angle étant par exemple équipée d’un objectif conçu pour faire l’acquisition d’une image représentative d’une scène tridimensionnelle perçue selon un champ de vision plus large que celui d'une caméra standard, aussi appelé parfois objectif panoramique. En d'autres termes, un objectif grand angle permet de saisir une plus grande portion de la scène tridimensionnelle se déroulant devant ou autour de la caméra, 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 première 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 première 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. Ces deux caméras 11, 12 sont disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène selon un point de vue différent, le premier point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10, le deuxième point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur droit du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10. Dans le cas où les deux caméras sont situées en haut du pare-brise du véhicule, celles-ci sont alors placées à une certaine distance. Dans cet exemple, la première caméra 11 est située en haut du pare-brise du véhicule 10, la deuxième caméra 12 est située dans le rétroviseur droit du véhicule 10. Un premier repère est associé à la première caméra 11 : - la direction de l’axe x est définie horizontale et normale à l’axe optique de la première caméra 11. La distance B séparant le centre optique de la première caméra 11 de la projection du centre optique de la deuxième caméra 12 sur le plan horizontal passant par le centre optique de la première caméra 11 est appelée base de référence (en anglais « baseline ») ; - la direction de l’axe y est définie verticale et normale à l’axe optique de la première caméra 11 ; - la direction de l’axe z est définie orthogonale aux directions des axes x et y. Les trois axes x, y et z forment ainsi un repère orthonormé. Les paramètres extrinsèques liés à la position des caméras 11, 12 sont les paramètres suivants : - trois translations dans les directions x, y et z : Tx, Ty et Tz constituant le vecteur translation T ; et - trois rotations dans les directions x, y et z : θx, θy et θz. Une matrice extrinsèque du système de vision comprend alors les paramètres extrinsèques précédemment définis. A noter que les première et deuxième caméras 11, 12 sont disposées de manière à disposer l’axe optique C1 de la première caméra 11 dans un premier plan parallèle à un deuxième plan comprenant l’axe optique C2, ces deux plans étant distants d’une distance H suivant la direction verticale z. Ainsi, l’angle θ de rotation est défini entre les deux axes optiques et comprend uniquement la composante θz. Les paramètres extrinsèques sont déterminés, par exemple, lors d’une phase de calibration du système de vision stéréoscopique comprenant la première caméra 11 et la deuxième caméra 12. Une contrainte principale du système de vision stéréoscopique utilisé dans l’automobile est, par exemple, la grande distance entre les deux caméras. En effet, pour pouvoir couvrir une plage de mesure de 200 mètres, la base de référence doit atteindre 60cm pour les caméras couramment utilisées dans ce domaine. Les deux caméras 11, 12 font l’acquisition d’images d’une scène se situant devant le véhicule 10, la première caméra 11 couvrant seule un premier champ d’acquisition 13, la deuxième caméra 12 couvrant seule un deuxième champ d’acquisition 14 et les deux caméras 11, 12 couvrant toutes deux un troisième champ d’acquisition 15. Les premier et troisième champs d’acquisition 13, 15 permettent ainsi une vision monoscopique de la scène par la première caméra 11, les deuxième et troisième champs d’acquisition 14, 15 permettent une vision monoscopique de la scène par la deuxième caméra 12 et le troisième champ d’acquisition 15 permet une vision stéréoscopique de la scène par le système de vision stéréoscopique composé des deux caméras 11, 12. Un obstacle 18 est placé dans le champ d’acquisition des caméras, par exemple dans le troisième champ d’acquisition 15. La présence de l’obstacle 18 définit un champ d’occlusion pour le système de vision stéréoscopique composé ici des trois champs 16, 17 et 19. Parmi ces trois champs, le champ 16 est visible depuis la deuxième caméra 12. La partie de la scène présente dans ce champ 16 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique comprenant la deuxième caméra 12. Le champ 17 est quant à lui visible depuis la première caméra 11. La partie de la scène présente dans ce champ 17 est donc observable à l’aide du système de vision monoscopique comprenant la première caméra 11. Enfin, le champ 19 n’est visible par aucune des caméras. La partie de la scène présente dans ce champ 19 n’est donc pas observable. Selon un exemple de réalisation particulier, le champ de vision de la deuxième caméra 12 couvre au moins la moitié du champ de vision de la première caméra 11. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision stéréoscopique pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment. Les images acquises par les caméras 11, 12 à un instant temporel d’acquisition se présentent sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans chaque image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de coordonnées colorimétriques RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu ») ou TSL (Ton, Saturation, Luminosité). Selon un exemple de réalisation particulier, une image acquise par la première caméra 11 et/ou par la deuxième caméra 12 comprend une distorsion égale à 0,5%, 0,8% ou supérieure à 1%. La mesure d’une telle distorsion correspond à la détermination d’un rapport entre : - l'écartement maximal d’un pixel de l'image d’une ligne droite de la première scène tridimensionnelle dont l’image est une ligne touchant le bord le plus long de la première image, soit au centre du bord de l’image, soit au niveau des angles du bord de l’image, et - la longueur de ce bord. Couramment, une distorsion est considérée, dans le monde de la photographie, comme : • négligeable si elle est inférieure à 0,3%, • peu sensible si elle est comprise entre 0,3% ou 0,4%, • sensible si elle est comprise entre 0,5% et 0,6%, • très sensible si elle est comprise entre 0,7% et 0,9%, et • gênante si elle est supérieure ou égale à 1% ou plus. Une distorsion en barillet est caractérisée par un pourcentage positif, tandis qu’une distorsion en croissant est caractérisée par un pourcentage négatif. Chaque pixel de l’image acquise est représentatif d’un objet de la scène tridimensionnelle présent dans le champ de vision de la caméra. En effet, un pixel de l’image acquise est la plus petite unité visible et correspond à un point lumineux résultant de l'émission ou de la réflexion de la lumière par un objet physique présent dans la scène tridimensionnelle. Lorsque la lumière frappe cet objet, des photons sont émis ou réfléchis, captés par un capteur photosensible de la caméra après passage à travers son objectif. Ce capteur divise la scène tridimensionnelle en une grille de pixels. Chaque pixel enregistre l'intensité lumineuse à un emplacement spécifique, capturant ainsi des détails visuels. La combinaison de millions de pixels crée une image représentant fidèlement l'objet physique observé par la caméra. Un point image précédemment présenté est ainsi un point d’une surface d’un objet de la scène tridimensionnelle. Les images acquises par les caméras 11, 12 représentent des vues d’une même scène prises à des points de vue différents, les positions des caméras étant distinctes. Sur cette scène se trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers mobiles, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Selon un exemple de réalisation particulier, un champ de vision de la première caméra 11 couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la deuxième caméra 12 et un champ de vision de la deuxième caméra 12 couvre au moins la moitié d’un champ de vision de la première caméra 11. En d’autres termes, plus de la moitié des pixels d’une image acquise par la première caméra 11 correspondent à un objet de la scène tridimensionnelle vu par la deuxième caméra 12, des pixels d’une image acquise par la deuxième caméra 12 correspondant également à cet objet de la scène tridimensionnelle. De même, plus de la moitié des pixels d’une image acquise par la deuxième caméra 12 correspondent à un objet de la scène tridimensionnelle vu par la première caméra 11, des pixels d’une image acquise par la première caméra 11 correspondant également à cet objet de la scène tridimensionnelle. Les images acquises par la première caméra 11 et par la deuxième caméra 12 sont envoyées à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10 ou stockées dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. Un procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans le véhicule 10 est avantageusement mis en œuvre par le véhicule 10, c’est-à-dire par un processeur, un calculateur ou une combinaison de calculateurs du système embarqué du véhicule 10, par exemple par le ou les calculateurs en charge du système de vision du véhicule 10. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 2 de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image 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 5 de la FIG. 5 . Dans une étape 21, des données représentatives d’une image acquise par la première caméra 11 et d’une image acquise par la deuxième caméra 12 sont reçues. Dans une étape 22, des profondeurs associées à un ensemble de pixels d’une des images reçues sont prédites par le modèle de prédiction de profondeur à partir des deux 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 par système de vision embarqué dans un véhicule ou par le dispositif 5 de la FIG. 5 . Dans une étape 31, des données représentatives d’une première image 41 et d’une deuxième image 42 sont reçues, la première image 41 étant acquise par la première caméra 11 à un instant temporel d’acquisition et la deuxième image 42 étant acquise par la deuxième caméra 12 au même 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 et comme illustré dans la FIG. 6 , un ensemble image de pixels I dans la deuxième image 42 est déterminé par application d’une fonction de transformation à un pixel source 410r de la première image 41 pour un ensemble de profondeurs associées au pixel source 410r, les profondeurs de l’ensemble de profondeurs étant comprises entre une profondeur minimale et une profondeur maximale. Ainsi, pour chaque profondeur de l’ensemble de profondeurs est déterminé un pixel de l’ensemble image de pixels. L’objectif de cette étape 32 est de déterminer quels sont les pixels candidats de la deuxième image 42 correspondant au pixel 410r de la première image 41 en fonction des profondeurs possibles, c’est à dire les profondeurs comprises entre une profondeur minimale et une profondeur maximale. Les pixels candidats forment alors un ensemble de pixels candidats I dans la deuxième image 42. Les profondeurs minimales et maximales sont par exemples égales aux limites de la plage de mesure du système de vision, par exemple la profondeur minimale est égale à deux mètres (2m), tandis que la profondeur maximale est égale à cent mètres (100m). A noter que la profondeur minimale a une très grande importance, en effet, une disparité ou un flux optique déterminés pour un pixel sont maximaux quand une profondeur prédite pour ce pixel est minimale, une profondeur minimale de 0 aurait alors pour effet d’obtenir des ensembles cibles de pixels de taille infinie et n’aurait alors aucun intérêt car ne réduirait pas le temps de recherche d’un pixel correspondant à ce pixel. Les profondeurs de l’ensemble de profondeurs sont définies par exemple avec des intervalles réguliers, par exemple des intervalles d’un dixième de mètre (0,1m). Selon un exemple de réalisation particulier, la fonction de transformation détermine, pour un pixel d’entrée : • des coordonnées spatiales d’un point intermédiaire dans la scène tridimensionnelle par un modèle de reprojection en fonction de coordonnées du pixel d’entrée dans la première image 41 et d’une profondeur associée au pixel d’entrée, le pixel d’entrée étant ici le pixel source 410r et la profondeur une profondeur de l’ensemble de profondeurs, et • des coordonnées d’un pixel de sortie dans la deuxième image 42 par un modèle de projection en fonction des coordonnées spatiales du point intermédiaire. Les modèles de projection et reprojection sont notamment mis en œuvre par un réseau de neurones appris lors d’une phase de calibration, aussi appelée étalonnage, du système de vision. Une méthode d’étalonnage est connue de l’homme du métier, et est par exemple présentée dans le document « Single View Point Omnidirectional Camera Calibration from Planar Grids », rédigé par Christopher Mei et Patrick Rives publié en avril 2007. Ainsi, les paramètres intrinsèques des première et deuxième caméras 11, 12 sont déterminés et peuvent être utilisés pour déterminer les coordonnées d’un pixel d’une image acquise par la première caméra 11 et/ou par la deuxième caméra 12 à partir de la position relative d’un point dans la scène tridimensionnelle par rapport à la position d’observation de la première caméra 11 et/ou de la deuxième caméra 12, le pixel étant associé à ce point. Selon un autre exemple de réalisation particulier, la fonction de transformation est définie par : Avec : • les coordonnées d’un pixel dans la deuxième image 42, • 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, • un modèle de prédiction de direction associé à la deuxième 12, • une matrice comprenant des paramètres extrinsèques, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la première image 41, et de la profondeur qui lui est associée. Les modèles de prédiction de direction associés aux première et deuxième caméras 11, 12 sont également connus de l’homme du métier, un tel modèle de prédiction étant notamment présenté 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. Dans une étape 33 et comme illustré dans la FIG. 6 , une largeur L F et une hauteur H F d’une fenêtre de recherche de pixels F sont déterminées en fonction des coordonnées dans la deuxième image 42 des pixels de l’ensemble image de pixels I et des coordonnées dans la première image 41 du pixel source 410r. Selon un exemple de réalisation particulier, la première caméra 11 est positionnée à gauche et en-dessous de la deuxième caméra 12. Le pixel 410r de la première image 41 est alors situé en bas à droite de la première image 41, de coordonnées (L 41 ;H 41 ) si l’origine des images est leur coin supérieur gauche. Selon un autre exemple, si la deuxième caméra 12 est située en dessous à droite de la première caméra 11, alors le pixel 410r de la première image 41 est celui situé en haut à droite de la première image 41, de coordonnées (L 41 ;0) si l’origine des images est leur coin supérieur gauche. La largeur L F de la fenêtre de recherche de pixels F est, par exemple, égale à la valeur maximale de la valeur absolue de la différence entre une abscisse dans la deuxième image 42 d’un pixel de l’ensemble de pixels I et l’abscisse dans la première image 41 du pixel 410r. De même, la hauteur H F de la fenêtre de recherche de pixels F est, selon ce même exemple, égale à la différence entre une ordonnée dans la deuxième image 42 d’un pixel de l’ensemble de pixels I et l’ordonnée dans la première image 41 du pixel 410r. On obtient ainsi : [Math 2] • L F = max(|x I -x 410r |), et • H F = max(|y I -y 410r |), Avec : • L F la largeur de la fenêtre de recherche de pixels F, • H F la hauteur de la fenêtre de recherche de pixels F, • x I l’abscisse d’un pixel de l’ensemble de pixels candidats I, • y I l’ordonnée d’un pixel de l’ensemble de pixels candidats I, • x 410r l’abscisse dans la première image 41 du pixel 410r, et • y 410r l’ordonnée dans la première image 41 du pixel 410r. Dans une étape 34 et comme illustré dans la FIG. 7 , un premier ensemble cible de pixels 422 dans la deuxième image 42 est déterminée pour chaque premier pixel 412 d’un ensemble de pixels de la première image 41 en fonction de coordonnées du premier pixel 412 et de la fenêtre de recherche. De manière similaire, un deuxième ensemble cible de pixels 413 dans la première image 41 est déterminé pour chaque deuxième pixel 423 d’un ensemble de pixels de la deuxième image 42 en fonction de coordonnées du deuxième pixel 423 et de la fenêtre de recherche. Chaque premier ensemble cible de pixels 422 correspond alors à une zone rectangulaire dont les dimensions sont égales à celles de la fenêtre de recherche de pixels F précédemment définie et dont la position dans la deuxième image 42 est définie par les coordonnées dans la première image 41 d’un premier pixel 412. De manière similaire, chaque deuxième ensemble cible de pixels 413 correspond alors à une zone rectangulaire dont les dimensions sont égales à celles de la fenêtre de recherche de pixels F précédemment définie et dont la position dans la première image 41 est définie par les coordonnées dans la deuxième image 42 d’un deuxième pixel 423. Ces ensembles cibles permettent de rechercher plus rapidement les pixels correspondant à un premier ou à un deuxième pixel en restreignant la zone de recherche, c’est-à-dire en restreignant le nombre de pixels pouvant correspondre au premier ou deuxième pixel 412, 423. La recherche d’un pixel correspondant dans chacune des première et deuxième images 41, 42 est ainsi plus rapide. Dans une étape 35, une abscisse dans la première image 41 d’un premier pixel cible 410a est déterminée par application d’une fonction inverse de la fonction de transformation à un premier pixel référent 420a appartenant à un bord latéral 421v de la deuxième image 42 en fonction d’une profondeur déterminée De manière similaire, une ordonnée dans la deuxième image 42 d’un deuxième pixel cible 420b est déterminée par application de la fonction de transformation à un deuxième pixel référent 410b appartenant à un bord horizontal 411h de la première image 41 en fonction de la profondeur déterminée. La fonction de transformation inverse est, par exemple, définie par : Avec : • les coordonnées d’un pixel dans la première image 41, • 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, • un modèle de prédiction de direction associé à la deuxième 12, • une matrice comprenant des paramètres extrinsèques, et • une fonction de projection dans la scène tridimensionnelle d’un pixel en fonction de ses coordonnées dans la deuxième image 42, et de la profondeur qui lui est associée, ici la profondeur déterminée. L’exemple de réalisation particulier illustré dans la FIG. 4 correspond à une position relative des première et deuxième caméras 11, 12 spécifique, la première caméra 11 étant positionnée à gauche et en-dessous de la deuxième caméra 12. Le bord latéral 421v de la deuxième image 42 correspond alors au bord gauche de la deuxième image 42 et le bord horizontal 411h de la première image 41 correspond alors au bord supérieur, ou bord haut, de la première image 41. Selon un autre exemple de réalisation particulier, lorsque la première caméra 11 est à gauche au-dessus de la deuxième caméra 12, le bord latéral 421v de la deuxième image 42 correspondant au bord gauche de la deuxième image et le bord horizontal 411h de la première image 41 correspondant au bord inférieur de la première image. Selon un exemple de réalisation particulier, la profondeur déterminée correspond à une profondeur moyenne d’une plage de prédiction de profondeur. Par exemple, si la profondeur des objets de scènes tridimensionnelles observée est comprise entre 2 et 100m, alors la profondeur déterminée a pour valeur 51m. Selon d’autres exemples de réalisation particuliers, la profondeur déterminée correspond à une valeur médiane de profondeurs prédites pour différentes scènes tridimensionnelles observées ou à une valeur moyenne de profondeurs prédites pour le pixel référent lors d’observations ultérieures. Dans une étape 36 et comme illustré dans la FIG. 4 , une première image redimensionnée 41’ est générée par rognage de la première image 41 et une deuxième image redimensionnée 42’ est générée par rognage de la deuxième image 42, les rognages étant fonction de l’abscisse du premier pixel cible 410a et de l’ordonnée du deuxième pixel cible 420b, la première image redimensionnée 41’ et la deuxième image redimensionnée 42’ étant de même définition. Les première et deuxième images redimensionnées 41’, 42’ ont ainsi une largeur déterminée à partir de l’abscisse x 410a du premier pixel cible 410a, ainsi la largeur L 411 de la première image redimensionnée 41’ est égale à la largeur L 421 de la deuxième image redimensionnée 42’ et est égale à la différence entre la largeur L 41 de la première image 41, cette dernière étant égale à la largeur L 42 de la deuxième image 42, et l’abscisse x 410a du premier pixel cible 410a. On obtient ainsi : L 41 = L 42 et L 411 = L 421 = L 41 -x 410a . De manière similaire, les première et deuxième images redimensionnées 41’, 42’ ont une hauteur déterminée à partir de l’ordonnée y 420b du deuxième pixel cible 420b, ainsi la hauteur H 411 de la première image redimensionnée 41’ est égale à la hauteur H 421 de la deuxième image redimensionnée 42’ et est égale à la différence entre la hauteur H 41 de la première image 41, cette dernière étant égale à la hauteur H 42 de la deuxième image 42, et l’ordonnée y 420b du deuxième pixel cible 420b. On obtient ainsi : H 41 = H 42 et H 421 = H 411 = H 42 -y 420b . La première image redimensionnée 41’ est générée à partir de la première image 41, des pixels de la première image redimensionnée 41’ correspondant à des pixels de la première image 41 dont : • une abscisse est comprise entre l’abscisse x 410a du premier pixel cible 410a et une abscisse du bord droit 411v de la première image 41, et • une ordonnée est comprise entre l’ordonnée y 411 égale à la hauteur H 411 et une ordonnée du bord supérieur 411h de la première image 41. Les pixels de la première image 41 conservés pour générer la première image redimensionnée 41’ correspondent alors à des objets de la scène tridimensionnelle observables à la fois par la première caméra 11 et par la deuxième caméra 12, c’est-à-dire des objets de la scène tridimensionnelle situés dans le champ de vision commun des première et deuxième caméras 11, 12, le troisième champ d’acquisition 15. En effet, certaines zones de la première image 41 comprennent des pixels correspondant à des objets situés en dehors du champ de vision de la deuxième caméra 12 et n’ont donc pas de pixel correspondant dans la deuxième image 42. Ainsi, la première image redimensionnée 41’ comprend uniquement des pixels ayant chacun un pixel correspondant dans la deuxième image 42 en l’absence d’occlusion. De manière similaire, la deuxième image redimensionnée 42’ est générée à partir de la deuxième image 42, des pixels de la deuxième image redimensionnée 42’ correspondant à des pixels de la deuxième image 42 dont : • une abscisse est comprise entre une abscisse x 421 égale à la largeur L 421 et l’abscisse du bord gauche 421v de la deuxième image 42, et • une ordonnée est comprise entre l’ordonnée y 420b du deuxième pixel cible 420b et l’ordonnée du bord inférieur 421h de la deuxième image 42. Les pixels de la deuxième image 42 conservés pour générer la deuxième image redimensionnée 42’ correspondent alors à des objets de la scène tridimensionnelle observables à la fois par la première caméra 11 et par la deuxième caméra 12, c’est-à-dire des objets de la scène tridimensionnelle situés dans le champ de vision commun des première et deuxième caméras 11, 12, le troisième champ d’acquisition 15. En effet, certaines zones de la deuxième image 42 comprennent des pixels correspondant à des objets situés en dehors du champ de vision de la première caméra 11 et n’ont donc pas de pixel correspondant dans la première image 41. Ainsi, la deuxième image redimensionnée 42’ comprend uniquement des pixels ayant chacun un pixel correspondant dans la première image 41 en l’absence d’occlusion. Le fait d’utiliser une profondeur déterminée et de rogner les première et deuxième images 41, 42 horizontalement et verticalement n’a pas pour but de supprimer chaque pixel d’une image n’ayant pas de pixel correspondant dans l’autre image, mais de conserver une grande partie de pixels correspondant à des objets de la scène tridimensionnelle observés par les deux caméras 11, 12, par exemple les pixels d’une image ayant un pixel correspondant dans l’autre image représentent plus de 90 ou 95% des pixels d’une image redimensionnée. Toute erreur induite par la présence de pixels dans une image sans correspondance dans l’autre image est alors rendue négligeable lors des étapes suivantes. Dans une étape 37, une profondeur associée à chaque premier pixel 412 est prédite par le modèle de prédiction de profondeur à partir de la première image redimensionnée 41’ et du premier ensemble cible 422 et une profondeur associée à chaque deuxième pixel 423 est prédite par le modèle de prédiction de profondeur à partir de la deuxième image redimensionnée 42’ et du deuxième ensemble cible 413. Un tel modèle de prédiction de profondeur mis en œuvre par un réseau de neurones convolutif est connu de l’homme du métier et est par exemple présenté dans le document « Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation » rédigé par Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao et Andreas Geiger, publié en juillet 2023. Ainsi, les profondeurs sont prédites pour chaque pixel d’une image redimensionnée 41’, 42’, la définition d’une carte de profondeurs est alors égale à la définition de chaque image redimensionnée et évite toute approximation ou interpolation pour déterminer des profondeurs associées à chaque pixel d’une image redimensionnée 41’, 42’, permettant ainsi d’économiser du temps de calcul. La profondeur associée à chaque premier ou deuxième pixel est déterminée par comparaison des positions des pixels dans les première et deuxième images redimensionnées 41’, 42’. Dans une étape 38, une troisième image 43 est générée à partir de la première image redimensionnée 41’ par application de la fonction de transformation aux premiers pixels 412 en fonction des profondeurs associées aux premiers pixels 412 et une quatrième image 44 est générée à partir de la deuxième image redimensionnée 42’ par application de la fonction de transformation inverse aux deuxièmes pixels 423 en fonction des profondeurs associées aux deuxièmes pixels 423. La génération d’une image à partir d’une image acquise par une caméra du système de vision et redimensionnée consiste en la reprojection d’un pixel de l’image redimensionnée dans la scène tridimensionnelle sous forme d’un point, puis à projeter ce point dans le plan image d’une autre caméra du système de vision, de manière à obtenir une image correspondant à une vue de la scène tridimensionnelle depuis le point de vue de l’autre caméra. Le plan image d’une caméra correspond à un plan défini dans le référentiel de la caméra, normal à l’axe optique de la caméra et situé à la première distance focale de la caméra. Ainsi, la troisième image 43 générée à partir de la première image redimensionnée 41’ est comparable à la deuxième image redimensionnée 42’. De manière similaire, la quatrième image 44 générée à partir de la deuxième image redimensionnée 42’ est comparable à la première image redimensionnée 41’. Des objets pouvant masquer d’autres objets de la scène, les images générées ne sont pas identiques à des images acquises. De plus, la prédiction des profondeurs, tout comme les modèles utilisés pour générer les images, ne sont pas exempts d’erreurs. Ainsi, la comparaison d’une image générée à un image acquise et redimensionnée permet d’évaluer la pertinence des différents modèles employés. Dans une étape 39, une première erreur associée à chaque premier pixel 412 est déterminée par comparaison de pixels des première image redimensionnée 41’ et quatrième image 44. De manière similaire, une deuxième erreur associée à chaque deuxième pixel 423 est déterminée par comparaison de pixels des deuxième image redimensionnée 42’ et troisième image 43. Selon un premier exemple de réalisation particulier, les première et deuxième erreurs sont des erreurs photométriques telles que présentées dans le document « Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation » de Clément Godard, Oisin Mac Aodha, Michael Firman et Gabriel Brostow publié en août 2019 et sont déterminées par la fonction suivante : Avec : • la première erreur de reconstruction notée , respectivement la deuxième erreur de reconstruction notée , étant un pixel défini par ses coordonnées dans une image, • une valeur du pixel dans la première image redimensionnée 41’, respectivement deuxième image redimensionnée 42’, • une valeur du pixel dans la quatrième image 44, respectivement troisième image 43, • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement routier dans lequel circule le véhicule 10. Selon un deuxième exemple de réalisation particulier, les premières et deuxièmes erreurs comprennent une détermination d’une erreur de reconstruction d’une image générée déterminée, en outre, par la fonction suivante : Avec : • une première erreur pour un pixel p de la troisième image 43, respectivement une deuxième erreur pour un pixel p de la quatrième image 44 , • est une profondeur associée à un pixel , • est une matrice de paramètres, • est l’ordre d’un gradient de lissage, • une norme L1 des gradients de profondeur du second ordre est calculée avec =1 , et =2, • et sont les dimensions de la troisième image, respectivement quatrième image, • est un hyperparamètre dépendant de l’environnement routier dans lequel circule le véhicule 10, et • est une valeur du pixel dans la troisième image 43, respectivement quatrième image 44. Cette deuxième fonction est généralement utilisée pour traiter la discontinuité à la bordure des objets. L’erreur de reconstruction est ainsi définie, par exemple, à partir des erreurs photométriques et erreurs de reconstruction précédemment définies. Dans une étape 40, le modèle de prédiction de profondeur est appris par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir des premières et deuxièmes erreurs. Selon un exemple de réalisation particulier, l’erreur de perte est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur de perte, • la première erreur de reconstruction pour un pixel de la première image redimensionnée 41’, et • la deuxième erreur de reconstruction pour un pixel de la deuxième image redimensionnée 42’ correspondant au pixel de la première image redimensionnée 41’. 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. Ainsi, le modèle de prédiction de profondeur utilisé pour la prédiction de profondeur d’un pixel d’une image acquise par la première caméra 11 ou par la deuxième caméra 12 est fiabilisé grâce à ce procédé d’apprentissage. De plus, les données permettant cet apprentissage sont obtenues du système de vision stéréoscopique lui-même, elles correspondent alors à des données parfaitement représentatives de l’utilisation du système de vision embarqué sur le véhicule 10. Les étapes de redimensionnement des images reçues et de détermination des ensembles cibles de pixels permettent notamment d’optimiser les temps de calcul, le procédé d’apprentissage est ainsi plus rapide à mettre en œuvre que d’autres procédés d’apprentissage connus, réduisant notamment le temps de recherche de pixels correspondants et ne nécessitant pas d’étapes d’interpolation de profondeur, les profondeurs étant prédites pour chaque pixel de chacune des images redimensionnées. La FIG. 5 illustre schématiquement un dispositif 5 configuré pour l’apprentissage d’un modèle de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule 10 et/ou pour prédire une profondeur associée à un pixel d’une image acquise par le système de vision embarqué dans un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 5 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur associé au système de vision stéréoscopique. Le dispositif 5 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 5 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 5, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 5 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 5 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 50 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 5. Le processeur 50 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 5 comprend en outre au moins une mémoire 51 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 51. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 5 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 5 comprend un bloc 52 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 52 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 5 comprend une interface de communication 53 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 530. L’interface de communication 53 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 530. L’interface de communication 53 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 5 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 540, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 550 et/ou d’autres périphériques 560 via respectivement les interfaces de sortie 54, 55, 56. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 5. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de mesurage d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision qui inclurait des étapes secondaires sans pour autant sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 5 de la FIG. 5 . Procédé de détermination d’une profondeur d’un pixel d’une image par 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 première et une deuxième caméras de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que le modèle de prédiction de profondeur est appris dans une phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception (31) de données représentatives d’une première image (41) et d’une deuxième image (42) acquises par respectivement la première caméra (11) et la deuxième caméra (12) à un même instant temporel d’acquisition ; - détermination (32) d’un ensemble image de pixels (I) dans la deuxième image (42) par application d’une fonction de transformation à un pixel source (410r) de la première image (41) pour un ensemble de profondeurs associées au pixel source (410r), les profondeurs de l’ensemble de profondeurs étant comprises entre une profondeur minimale et une profondeur maximale, - détermination (33) d’une largeur et d’une hauteur d’une fenêtre de recherche de pixels (F) en fonction des coordonnées dans la deuxième image (42) des pixels de l’ensemble image de pixels (I) et des coordonnées dans la première image (41) du pixel source (410r) ; - détermination (34), pour chaque premier pixel (412) d’un ensemble de pixels de la première image (41), d’un premier ensemble cible de pixels (422) dans la deuxième image (42) en fonction de coordonnées du premier pixel (412) et de la fenêtre de recherche de pixels (F), et détermination, pour chaque deuxième pixel (423) d’un ensemble de pixels de la deuxième image (42), d’un deuxième ensemble cible de pixels (413) dans la première image (41) en fonction de coordonnées du deuxième pixel (423) et de la fenêtre de recherche de pixels (F) ; - détermination (35) d’une abscisse dans la première image (41) d’un premier pixel cible (410a) par application d’une fonction inverse de la fonction de transformation à un premier pixel référent (420a) appartenant à un bord latéral (421v) de la deuxième image (42) en fonction d’une profondeur déterminée, et d’une ordonnée dans la deuxième image (42) d’un deuxième pixel cible (420b) par application de la fonction de transformation à un deuxième pixel référent (410b) appartenant à un bord horizontal (411h) de la première image (41) en fonction de la profondeur déterminée ; - génération (36) d’une première image redimensionnée (41’) par rognage de la première image (41) et d’une deuxième image redimensionnée (42’) par rognage de la deuxième image (42) en fonction de l’abscisse du premier pixel cible (410a) et de l’ordonnée du deuxième pixel cible (420b), la première image redimensionnée (41’) et la deuxième image redimensionnée (42’) étant de même définition ; - prédiction (37) d’une profondeur associée à chaque premier pixel (412) par le modèle de prédiction de profondeur à partir de la première image redimensionnée (41’) et du premier ensemble cible (422) et prédiction d’une profondeur associée à chaque deuxième pixel (423) par le modèle de prédiction de profondeur à partir de la deuxième image redimensionnée (42’) et du deuxième ensemble cible (413) ; - génération (38) d’une troisième image (43) à partir de la première image redimensionnée (41’) par application de la fonction de transformation aux premiers pixels (412) en fonction des profondeurs associées aux premiers pixels (412) et génération d’une quatrième image (44) à partir de la deuxième image redimensionnée (42’) par application de la fonction de transformation inverse aux deuxièmes pixels (423) en fonction des profondeurs associées aux deuxièmes pixels (423) ; - détermination (39) d’une première erreur associée à chaque premier pixel (412) par comparaison de pixels des première image redimensionnée (41’) et quatrième image (44) et d’une deuxième erreur associée à chaque deuxième pixel (423) par comparaison de pixels des deuxième image redimensionnée (42’) et troisième image (43) ; - apprentissage (40) du modèle de prédiction de profondeur par minimisation d’une erreur de perte déterminée à partir des premières et deuxièmes erreurs. Procédé selon la revendication 1, pour lequel la fonction de transformation détermine, pour un pixel d’entrée : • des coordonnées spatiales d’un point intermédiaire par un modèle de reprojection en fonction de coordonnées du pixel d’entrée dans la première image (41) et d’une profondeur associée au pixel d’entrée, et • des coordonnées d’un pixel de sortie dans la deuxième image (42) par un modèle de projection en fonction des coordonnées spatiales du point intermédiaire ; les modèles de projection et reprojection étant mis en œuvre par un réseau de neurones appris lors d’une phase de calibration du système de vision. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel ladite profondeur déterminée correspond à une profondeur moyenne d’une plage de prédiction de profondeur. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel les première et deuxième erreurs sont des erreurs photométriques déterminées par la fonction suivante : Avec : • la première erreur de reconstruction notée , respectivement la deuxième erreur de reconstruction notée , étant un pixel défini par ses coordonnées dans une image, • une valeur du pixel dans la première image redimensionnée (41’), respectivement deuxième image redimensionnée (42’), • une valeur du pixel dans la quatrième image (44), respectivement troisième image (43), • SSIM une fonction qui prend en compte une structure locale, et • un facteur de pondération dépendant notamment du type d’environnement. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel l’erreur de perte est déterminée par la fonction suivante : Avec : • l’erreur de perte, • la première erreur de reconstruction pour un pixel de la première image redimensionnée (21’), et • la deuxième erreur de reconstruction pour un pixel de la deuxième image redimensionnée (22’) correspondant au pixel de la première image redimensionnée (21’). 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 (5) de détermination d’une profondeur par un système de vision embarqué dans un véhicule (10), ledit dispositif (5) comprenant une mémoire (51) associée à au moins un processeur (50) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5. Véhicule (10) comprenant le dispositif (5) selon la revendication 7.