FR 3158382 A1 20250718 FR 2400235 A 20240111 Procédé ou dispositif mettant en œuvre un procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique. Le procédé comprend la réception de données représentatives d’une première image (31) et d’une deuxième image (32) acquises respectivement par une première et deuxième caméras à un même instant temporel d’acquisition. Des coordonnées d’un deuxième pixel (321) dans la deuxième image correspondant à un pixel (311) de la première image sont déterminées via la reprojection du premier pixel dans la scène tridimensionnelle pour obtenir un point (312) projeté dans la deuxième image. Un flux optique (F) associé au premier pixel et représentatif d’un vecteur de déplacement entre le premier pixel et un troisième pixel de la deuxième image est déterminé. Des deuxièmes profondeurs associées au premier pixel son alors déterminées à partir des coordonnées et du flux optique, les deuxième et troisième pixels étant confondus. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’une profondeur par 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 mesurage d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision stéréoscopique. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle d’un ou plusieurs systèmes ADAS embarqués dans un véhicule à partir de la profondeur déterminée. 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. La détermination de profondeur ou de distance, à partir d’images acquises par un système de vision stéréoscopique est effectuée à partir d’images acquises par ce système de vision. Afin de permettre la prédiction de grandes profondeurs ou distances, par exemple supérieures à 200 mètres, un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule comprend généralement au moins deux caméras distantes de plusieurs dizaines de centimètres. Cette distance engendre une différence de champ de vision des caméras du système de vision stéréoscopique, les images obtenues par ces dernières doivent alors être traitées pour en permettre l’exploitation. Un tel traitement consiste le plus souvent en la rectification de ces images. Le traitement des images nécessite cependant beaucoup de temps et de ressources, tandis qu’un ADAS alimenté par les profondeurs ou distances requiert une mise à jour rapide de ces données tout en les gardant précises. Les ressources allouées au système de vision stéréoscopique ne sont cependant pas extensibles, un système embarqué se devant d’être compact et/ou léger afin d’être intégré dans un véhicule. Ainsi, de la qualité des données émises et de la vitesse de traitement des images par un système de vision dépend donc le bon fonctionnement des périphériques d’aides à la conduite utilisant ces données. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est de diminuer le temps de traitement des images acquises par un système de vision stéréoscopique 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’au moins une caméra. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, le procédé étant mis en œuvre par un processeur, le système de vision stéréoscopique comprenant un ensemble de caméras d’au moins deux caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception de données représentatives d’une première image acquise par la première caméra à un instant temporel d’acquisition et d’une deuxième image acquise par la deuxième caméra audit instant temporel d’acquisition - reprojection d’un premier pixel de la première image dans la scène tridimensionnelle pour obtenir un point correspondant au premier pixel en fonction de premières coordonnées du premier pixel dans la première image, d’une première profondeur associée au premier pixel et de paramètres intrinsèques de la première caméra, des deuxièmes coordonnées du point étant définies dans un référentiel associé à la première caméra ; - détermination de troisièmes coordonnées du point dans un référentiel associé à la deuxième caméra en fonction des deuxièmes coordonnées et de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique ; - détermination de quatrièmes coordonnées d’un deuxième pixel dans la deuxième image correspondant à la projection du point dans la deuxième image, les quatrièmes coordonnées étant déterminées en fonction des troisièmes coordonnées et de paramètres intrinsèques de la deuxième caméra ; - détermination d’un flux optique associé audit premier pixel, le flux optique étant représentatif d’un vecteur de déplacement entre le premier pixel et un troisième pixel de la deuxième image, les premier et troisième pixels correspondants à un même objet de la scène tridimensionnelle ; - détermination de deuxièmes profondeurs associées au premier pixel à partir des quatrièmes coordonnées et du flux optique, les deuxième et troisième pixels étant confondus. Un tel procédé permet ainsi de prédire des profondeurs associées à des pixels d’une image, c’est-à-dire de prédire une distance séparant le véhicule embarquant le système de vision stéréoscopique d’un objet présent dans le champ de vision des première et deuxième caméras. Ce procédé est notamment plus rapide qu’un procédé nécessitant un traitement d’image lourd tel une rectification des première et deuxième images alors que les première et deuxième caméras sont distantes de plusieurs dizaines de centimètres. Un ADAS contrôlé par des données générées par ce procédé, c’est-à-dire par les profondeurs associées aux pixels de la première image, est alors plus réactif. Selon une variante, le procédé comprend une étape de détermination d’une troisième profondeur associée au premier pixel à partir de composantes suivant un axe horizontal de la deuxième image des quatrièmes coordonnées et du flux optique, la deuxième profondeur étant déterminée à partir de la troisième profondeur. Selon une autre variante, le procédé comprend une étape de détermination d’une quatrième profondeur associée au premier pixel à partir de composantes suivant un axe vertical de la deuxième image des quatrièmes coordonnées et du flux optique, la deuxième profondeur étant déterminée à partir de la quatrième profondeur. Selon encore une variante du procédé, la deuxième profondeur est déterminée à partir des troisième et quatrième profondeurs. Selon une variante supplémentaire du procédé, la deuxième profondeur est égale à une moyenne des troisièmes et quatrièmes profondeurs. Selon une autre variante du procédé, le flux optique est prédit par un réseau de neurones convolutif. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision stéréoscopique embarqué dans 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 par un système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre schématiquement des images acquises par le système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif configuré pour la détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique 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 par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, un procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule est par exemple mis en œuvre par un processeur ou un calculateur du système embarqué du véhicule contrôlant ce système de vision stéréoscopique. Le système de vision stéréoscopique comprend un ensemble de caméras d’au moins deux caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, les axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra étant compris dans deux plans parallèles, par exemple orientés de façon non parallèle. Le système de vision stéréoscopique est ainsi dit non parallèle. A cet effet, le procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule comprend la réception de données représentatives d’une première image et d’une deuxième image acquises respectivement par une première et deuxième caméras à un même instant temporel d’acquisition. Des coordonnées d’un deuxième pixel dans la deuxième image correspondant à un pixel de la première image sont déterminées via la reprojection du premier pixel dans la scène tridimensionnelle pour obtenir un point projeté dans la deuxième image. Un flux optique associé au premier pixel et représentatif d’un vecteur de déplacement entre le premier pixel et un troisième pixel de la deuxième image est déterminé. Des deuxièmes profondeurs associées au premier pixel son alors déterminées à partir des coordonnées et du flux optique, les deuxième et troisième pixels étant confondus. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision stéréoscopique 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 plusieurs caméras 11, 12 embarquées, chacune configurée pour acquérir des images d’une scène dans l’environnement du véhicule 10. Cet ensemble de caméras 11, 12 forme le système de vision stéréoscopique. Deux caméras 11 et 12 sont illustrées sur la FIG. 1 . La présente invention ne se limite cependant pas à un système de vision stéréoscopique comprenant deux caméras mais s’étend à tout système de vision stéréoscopique comprenant 2 ou plus caméras, par exemple 2, 3, 4 ou 5 caméras. Les deux caméras 11, 12 disposent de paramètres intrinsèques connus. Ces paramètres se composent notamment de : - la distance focale de la première caméra 11 ; - la distance focale de la deuxième caméra 12 ; - les distorsions qui sont dues aux imperfections du système optique de chaque caméra ; - la direction C1 de l’axe optique de la première caméra 11 ; - la direction C2 de l’axe optique de la deuxième caméra 12 ; et - les résolutions respectives des caméras 11, 12. Les paramètres intrinsèques caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, les coordonnées caméra aux coordonnées pixel, dans chaque caméra. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la caméra. La matrice intrinsèque de la première caméra 11 est définie par : Avec : • la matrice intrinsèque de la première caméra 11, • la distance focale de la première caméra 11, • l’abscisse du centre optique d’une image acquise par la première caméra 11, et • l’ordonnée du centre optique d’une image acquise par la première caméra 11. De même, la matrice intrinsèque de la deuxième caméra 12 est définie par : Avec : • la matrice intrinsèque de la deuxième caméra 12, • la distance focale de la deuxième caméra 12, • l’abscisse du centre optique d’une image acquise par la deuxième caméra 12, et • l’ordonnée du centre optique d’une image acquise par la deuxième caméra 12. Les axes optiques des première et deuxième caméras sont disposés horizontalement, c’est-à-dire dans deux plans parallèles horizontaux. Ces deux plans sont distants d’une hauteur H, H ayant une valeur nulle si les plans sont confondus. 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 ou que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image. 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 avec Tx = B, Ty = H et Tz = 0 ; et - une rotation autour de l’axe y d’un angle θ appelé angle de lacet. Une matrice pour passer du référentiel de la première caméra 11 au référentiel de la deuxième caméra 12 est ainsi définie par : Avec : • la matrice pour passer du référentiel de la première caméra 11 au référentiel de la deuxième caméra 12, • θ l’angle de lacet, • la base de référence, et • la différence de hauteur entre les première 11 et deuxième 12 caméras. Les paramètres extrinsèques sont déterminés, par exemple, lors d’une phase de calibration du système de vision stéréoscopique. 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 composé de 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 composé de la première caméra 11. Enfin, le champ 19 n’est visible depuis aucune des caméras. La partie de la scène présente dans ce champ 19 n’est donc pas observable. 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). 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. Ces images 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 processus de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique 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 stéréoscopique du véhicule 10. Dans une première opération, le calculateur reçoit des premières données représentatives de : • une première image 31 acquise par la première caméra 11 à un premier instant temporel d’acquisition, et • une deuxième image 32 acquise par la deuxième caméra 12 au premier instant temporel d’acquisition. Les première et deuxième images 31, 32 forment un couple d’images stéréoscopiques, c’est-à-dire d’images acquises par deux caméras distinctes à un même instant temporel et représentatives d’une même scène tridimensionnelle. Comme illustré dans la FIG. 3 , la première image 31 comprend un ensemble de pixels dont un premier pixel 311, chaque pixel étant représentatif d’un objet de la scène tridimensionnelle se déroulant dans l’environnement du véhicule 10 et présent dans le champ de vision de la première caméra 11. En effet, un pixel de la première image 31 ou de la deuxième image 32 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 un objet, des photons sont émis ou réfléchis, captés par la première caméra 11 ou la deuxième caméra 12, chacune étant équipée d'un capteur photosensible. 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 première ou deuxième image représentant fidèlement l'objet physique enregistré par la première ou deuxième caméra. Dans une deuxième opération, un premier pixel 311 de la première image 31 est reprojeté dans la scène tridimensionnelle pour obtenir un point 312 correspondant au premier pixel en fonction de premières coordonnées du premier pixel 311 dans la première image 31, d’une première profondeur associée au premier pixel et de paramètres intrinsèques de la première caméra 11. Cette deuxième opération équivaut à déterminer les coordonnées spatiales du point correspondant ainsi à celles de l’objet ayant émis ou réfléchi la lumière captée par la première caméra 11 et correspondant au premier pixel 311. Le premier pixel 311 de la première image 31 est par exemple reprojeté dans la scène tridimensionnelle par la fonction suivante : Avec : • des coordonnées du point de la scène tridimensionnelle dans le référentiel de la première caméra 11, • la matrice inverse de la matrice intrinsèque de la première caméra 11, • un vecteur homogène comprenant les coordonnées du premier pixel 311 de la première image 31 ayant pour abscisse et pour ordonnée, • une deuxième profondeur associée au pixel de la première image, • l’abscisse du centre optique d’une image acquise par la première caméra 11, et • l’ordonnée du centre optique d’une image acquise par la première caméra 11. Il est à noter que l’abscisse est la composante des coordonnées du pixel 311 dans la première image 31 selon un axe horizontal et l‘ordonnée est la composante des coordonnées du pixel 311 dans la première image 31 selon un axe vertical. Des deuxièmes coordonnées du point 312 sont ainsi définies dans un référentiel associé à la première caméra 11. Il est également à noter que si l’origine d’un référentiel associé à la première image 31 est située en haut à gauche de la première image 31, alors les coordonnées du centre optique de la première image 31 sont définies par : et Avec : • l’abscisse du centre optique de la première image 31, • l’ordonnée du centre optique de la première image 31, • la largeur de la première image 31, et • la hauteur de la première image 31. De même, pour la deuxième image 32, si l’origine d’un référentiel associé à la deuxième image 32 est située en haut à gauche de la deuxième image 32, alors les coordonnées du centre optique de la deuxième image 32 sont définies par : et Avec : • l’abscisse du centre optique de la deuxième image 32, • l’ordonnée du centre optique de la deuxième image 32, • la largeur de la deuxième image 32, et • la hauteur de la deuxième image 32. Dans une troisième opération, des troisièmes coordonnées du point 312 sont déterminées dans un référentiel associé à la deuxième caméra 12 en fonction des deuxièmes coordonnées et de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique. Le passage de deuxièmes coordonnées exprimées dans le référentiel de la première caméra 11 à des troisièmes coordonnées exprimées dans le référentiel de la deuxième caméra 12 est obtenu, par exemple, par la fonction suivante : soit Avec : • des coordonnées du point 312 de la scène tridimensionnelle dans le référentiel de la deuxième caméra 12, • la matrice pour passer du référentiel de la première caméra 11 au référentiel de la deuxième caméra 12, • un vecteur homogène comprenant des coordonnées du point 312 de la scène tridimensionnelle dans le référentiel de la première caméra 11, • θ l’angle de lacet, • la base de référence, et • la différence de hauteur entre les première 11 et deuxième 12 caméras. Dans une quatrième opération, des quatrièmes coordonnées d’un deuxième pixel 321 sont déterminées dans la deuxième image 32, le deuxième pixel 321 correspondant à la projection du point 312 dans la deuxième image 32. Les quatrièmes coordonnées sont déterminées en fonction des troisièmes coordonnées et de paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12. Les quatrièmes coordonnées sont, par exemple, obtenues par la fonction suivante : Avec : • un vecteur homogène comprenant les coordonnées homogènes du deuxième pixel 321 de la deuxième image 32 ayant pour abscisse homogène, pour ordonnée homogène et pour profondeur homogène, • la matrice intrinsèque de la deuxième caméra 12, • des coordonnées d’un point de la scène tridimensionnelle dans le référentiel de la deuxième caméra 12, • la distance focale de la deuxième caméra 12, • l’abscisse du centre optique de la première image 31, • l’ordonnée du centre optique de la première image 31, • l’abscisse du centre optique de la deuxième image 32, • l’ordonnée du centre optique de la deuxième image 32, • θ l’angle de lacet, • la base de référence, • la différence de hauteur entre les première 11 et deuxième 12 caméras, et • une profondeur du point 312 dans le repère de la première caméra 11. La fonction suivante permet de convertir les coordonnées homogènes en coordonnées dans la deuxième image 32 : Avec : • les coordonnées du deuxième pixel 321 dans la deuxième image 32 ayant pour abscisse et pour ordonnée, • une abscisse homogène, une ordonnée homogène et une profondeur homogène, • la distance focale de la deuxième caméra 12, • l’abscisse du centre optique de la première image 31, • l’ordonnée du centre optique de la première image 31, • l’abscisse du centre optique de la deuxième image 32, • l’ordonnée du centre optique de la deuxième image 32, • θ l’angle de lacet, • la base de référence, • la différence de hauteur entre les première 11 et deuxième 12 caméras, et • une profondeur du point 312 dans le repère de la première caméra 11. Dans une cinquième opération, un flux optique F associé au premier pixel 311 est déterminé, le flux optique étant représentatif d’un vecteur de déplacement entre le premier pixel 311 et un troisième pixel de la deuxième image 32, les premier et troisième pixels correspondants à un même objet de la scène tridimensionnelle. La cinquième opération consiste notamment à la détermination du troisième pixel dans la deuxième image 32 correspondant au premier pixel 311 de la première image 31, cette opération est appelée « appariement stéréo » (en anglais « feature matching »). L'appariement stéréo ou l'estimation de la disparité est le processus de recherche des pixels dans les vues stéréoscopiques qui correspondent au même objet dans la scène tridimensionnelle. L’opération d’appariement stéréo se fait par mise en œuvre d’une méthode dite de calcul par flux optique (en anglais « optical flow »). Une telle méthode est notamment décrite dans « PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume » de Deqing Sun, Xiaodong Yang, Ming-Yu Liu et Jan Kautz de septembre 2017. La méthode de calcul par flux optique est réalisée, par exemple, par un réseau de neurones convolutif (en anglais « Convolutional Neural Networks », CNN). Ce type d’outil est couramment utilisé dans le cadre du traitement d’images. La donnée de sortie de cette cinquième opération est un vecteur représentatif d’un déplacement entre le premier pixel 311 de la première image 31 et le troisième pixel correspondant au premier pixel 311 dans la deuxième image 32. Selon un exemple de réalisation particulier, le flux optique F est assimilé à un vecteur présentant deux composantes, une première composante Fx suivant un axe horizontal de la deuxième image correspondant à l’axe des abscisses, et une deuxième composante Fy suivant un axe vertical de la deuxième image correspondant à l’axe des ordonnées. Ainsi, les coordonnées du troisième pixel dans la deuxième image sont définies par : et Avec : • les coordonnées du troisième pixel dans la deuxième image 32 ayant pour abscisse et pour ordonnée, • l’abscisse du centre optique de la première image 31, • l’ordonnée du centre optique de la première image 31, • l’abscisse du centre optique de la deuxième image 32, • l’ordonnée du centre optique de la deuxième image 32, • la première composante du flux optique, et • la deuxième composante du flux optique. Les première et deuxième images 31, 32 n’étant pas rectifiées, il n’est pas possible de prédire directement une profondeur associée au premier pixel 311. Ainsi, dans une sixième opération, des deuxièmes profondeurs associées au premier pixel 311 sont déterminées à partir des quatrièmes coordonnées et du flux optique, les deuxième et troisième pixels étant confondus. En effet, les deuxième 321 et troisièmes pixels de la deuxième image 32 correspondent à la projection du même objet dans la deuxième image 32 lui-même confondu avec le point 312. Ainsi, en l’absence d’anomalie, les coordonnées du deuxième pixel 321 et du troisième pixel sont égales. Les équations suivantes sont alors vérifiées : et Avec : • les coordonnées du troisième pixel dans la deuxième image 32 ayant pour abscisse et pour ordonnée, et • les coordonnées du deuxième pixel 321 dans la deuxième image 32 ayant pour abscisse et pour ordonnée. A partir des équations déterminées dans [Math 9] et [Math 11], on obtient alors les équations suivantes permettant de déterminer différentes profondeur du point 312 dans le repère de la première caméra 11, une troisième profondeur suivant l’axe des abscisses de la deuxième image 32 et une quatrième profondeur suivant l’axe des ordonnées de la deuxième image 32. La troisième profondeur est obtenue par les fonctions suivantes : et Avec : • une abscisse du deuxième pixel 321, • la distance focale de la deuxième caméra 12, • l’abscisse du centre optique de la première image 31, • l’ordonnée du centre optique de la première image 31, • l’abscisse du centre optique de la deuxième image 32, • l’ordonnée du centre optique de la deuxième image 32, • θ l’angle de lacet, • la base de référence, • la différence de hauteur entre les première 11 et deuxième 12 caméras, • la première composante du flux optique, et • la troisième profondeur du point 312 dans le repère de la première caméra 11. La quatrième profondeur est obtenue par les fonctions suivantes : et Avec : • une ordonnée du deuxième pixel 321, • la distance focale de la deuxième caméra 12, • l’abscisse du centre optique de la première image 31, • l’ordonnée du centre optique de la première image 31, • l’abscisse du centre optique de la deuxième image 32, • l’ordonnée du centre optique de la deuxième image 32, • θ l’angle de lacet, • la base de référence, • la différence de hauteur entre les première 11 et deuxième 12 caméras, • la deuxième composante du flux optique, et • la quatrième profondeur du point 312 dans le repère de la première caméra 11. Ainsi il est possible de déterminer la deuxième profondeur associée au premier pixel 311 à partir d’au moins une des deux équations précédentes. Selon un premier mode de réalisation particulier, la deuxième profondeur est égale à la troisième profondeur. Selon un deuxième mode de réalisation particulier, la deuxième profondeur est égale à la quatrième profondeur. Selon un troisième mode de réalisation particulier, la deuxième profondeur est déterminée à partir des troisième et quatrième profondeurs, par exemple par la fonction suivante : Avec : • la deuxième profondeur du point 312 dans le repère de la première caméra 11, • un coefficient de pondération compris entre 0 et 1, • la troisième profondeur du point 312 dans le repère de la première caméra 11, et • la quatrième profondeur du point 312 dans le repère de la première caméra 11. Selon un exemple de réalisation particulier du troisième mode de réalisation particulier, le coefficient est égal à 0,5, la deuxième profondeur est alors égale à la moyenne des troisièmes et quatrièmes profondeurs. Il est à noter que le premier mode de réalisation particulier correspond à une valeur de égale à 1 et le deuxième mode de réalisation particulier correspond à une valeur de égale à 0. Ainsi, le processus de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule 10 permet de déterminer une profondeur associée un pixel d’une image d’un couple d’images stéréoscopiques de manière rapide et précise. En effet, les images n’ont pas à être traitées, ce qui permet un gain de temps, une rectification des images requérant notamment des capacités machine conséquentes ainsi qu’un temps de traitement long. Un ADAS recevant les données de profondeurs prédites par ce processus de prédiction de profondeur associé au système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule 10 dispose alors d’informations rapidement mises à jour et est alors plus réactif. Son fonctionnement est alors plus sûr et plus précis. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 2 de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique 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 ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs embarqués dans le véhicule 10, par exemple par un calculateur contrôlant le système de vision stéréoscopique. Dans une première étape 21, des données représentatives de : • une première image 31 acquise par la première caméra 11 à un instant temporel d’acquisition, et • une deuxième image 32 acquise par la deuxième caméra 12 au même instant temporel d’acquisition sont reçues. Dans une deuxième étape 22, un premier pixel 311 de la première image 31 est reprojeté dans la scène tridimensionnelle pour obtenir un point 312 correspondant au premier pixel en fonction de premières coordonnées du premier pixel 311 dans la première image 31, d’une première profondeur associée au premier pixel et de paramètres intrinsèques de la première caméra 11. Des deuxièmes coordonnées du point 312 sont définies dans un référentiel associé à la première caméra 11. Dans une troisième étape 23, des troisièmes coordonnées du point 312 sont déterminées dans un référentiel associé à la deuxième caméra 12 en fonction des deuxièmes coordonnées et de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique. Dans une quatrième étape 24, des quatrièmes coordonnées d’un deuxième pixel 321 sont déterminées dans la deuxième image 32, le deuxième pixel 321 correspondant à la projection du point 312 dans la deuxième image 32. Les quatrièmes coordonnées sont déterminées en fonction des troisièmes coordonnées et de paramètres intrinsèques de la deuxième caméra 12. Dans une cinquième étape 25, un flux optique F associé au premier pixel 311 est déterminé, le flux optique étant représentatif d’un vecteur de déplacement entre le premier pixel 311 et un troisième pixel de la deuxième image 32, les premier et troisième pixels correspondants à un même objet de la scène tridimensionnelle. Dans une sixième étape 26, des deuxièmes profondeurs associées au premier pixel 311 sont déterminées à partir des quatrièmes coordonnées et du flux optique, les deuxième et troisième pixels étant confondus. La FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour la détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique 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 dispositif 4 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et 3 et/ou des étapes décrites en regard de la FIG. 2 . 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 mesurage d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision stéréoscopique, qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 4 de la FIG. 4 . Procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule (10), ledit procédé étant mis en œuvre par un processeur, le système de vision stéréoscopique comprenant un ensemble de caméras d’au moins deux caméras (11, 12) disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception (21) de données représentatives d’une première image (31) acquise par la première caméra (11) à un instant temporel d’acquisition et d’une deuxième image (32) acquise par la deuxième caméra (12) audit instant temporel d’acquisition - reprojection (22) d’un premier pixel (311) de la première image (31) dans la scène tridimensionnelle pour obtenir un point (312) correspondant audit premier pixel en fonction de premières coordonnées dudit premier pixel dans la première image, d’une première profondeur associée audit premier pixel et de paramètres intrinsèques de la première caméra (11), des deuxièmes coordonnées du point (312) étant définies dans un référentiel associé à la première caméra (11) ; - détermination (23) de troisièmes coordonnées du point (312) dans un référentiel associé à la deuxième caméra (12) en fonction des deuxièmes coordonnées et de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique ; - détermination (24) de quatrièmes coordonnées d’un deuxième pixel (321) dans la deuxième image (32) correspondant à la projection du point (312) dans la deuxième image (32), les quatrièmes coordonnées étant déterminées en fonction des troisièmes coordonnées et de paramètres intrinsèques de la deuxième caméra (12) ; - détermination (25) d’un flux optique (F) associé audit premier pixel (311), ledit flux optique étant représentatif d’un vecteur de déplacement entre le premier pixel (311) et un troisième pixel de la deuxième image, les premier et troisième pixels correspondants à un même objet de la scène tridimensionnelle ; - détermination (26) de deuxièmes profondeurs associées au premier pixel (311) à partir des quatrièmes coordonnées et du flux optique, les deuxième et troisième pixels étant confondus. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une étape de détermination d’une troisième profondeur associée au premier pixel à partir de composantes suivant un axe horizontal de la deuxième image desdites quatrièmes coordonnées et dudit flux optique, la deuxième profondeur étant déterminée à partir de la troisième profondeur. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant en outre une étape de détermination d’une quatrième profondeur associée au premier pixel à partir de composantes suivant un axe vertical de la deuxième image desdites quatrièmes coordonnées et dudit flux optique, la deuxième profondeur étant déterminée à partir de la quatrième profondeur. Procédé selon la revendication 3 en dépendance de la revendication 2, pour lequel la deuxième profondeur est déterminée à partir des troisième et quatrième profondeurs. Procédé selon la revendication 4, pour lequel la deuxième profondeur est égale à une moyenne des troisièmes et quatrièmes profondeurs. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel ledit flux optique est prédit par un réseau de neurones convolutif. 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. 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 les revendications 1 à 6. Dispositif (4) de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique 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 6. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.