FR 3164307 A1 20260109 FR 2407345 A 20240705 Procédé ou dispositif de détermination d’une distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision comprenant plusieurs caméras observant un objet d’une scène tridimensionnelle. En effet, le procédé comprend la réception (21) et la diminution (22) de la définition des images d’un couple d’images et la prédiction (23) de profondeurs associées aux pixels d’une des images dont la définition est réduite. Dans des zones où une profondeur prédite est supérieure à une profondeur seuil, la définition est augmentée (25) itérativement pour prédire (26) des profondeurs plus précisément et la profondeur seuil est mise à jour à chaque itération en fonction de la définition augmentée. Une fois les profondeurs prédites pour l’ensemble des pixels d’une image, des pixels correspondants à l’objet observé sont détectés (27) dans l’image et la distance est déterminée (28) en fonction de profondeurs associées aux pixels correspondants à l’objet. Figure pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif de détermination rapide d’une distance séparant un objet d’un véhicule par utilisation de boîte englobante. La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’une distance séparant un objet d’un système de vision embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de prédiction de profondeur associée à un pixel d’une image acquise par un système de vision embarqué dans un véhicule. 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 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. De la qualité des données émises par un système de vision dépend donc le bon fonctionnement des périphériques d’aides à la conduite utilisant ces données. Un système de vision embarqué dans un véhicule permet de déterminer une profondeur ou une distance séparant le véhicule d’un objet présent dans l’environnement du véhicule. Cependant, lorsqu’un véhicule se déplace à vive allure, par exemple sur l’autoroute, le temps de prédiction de profondeurs et/ou de distances est important. En effet, le temps de réaction d’un ADAS dépend du temps de traitement des images et du temps de prédiction d’une profondeur par le modèle de prévision associé au système de vision. Celui-ci doit donc être réduit afin de permettre au véhicule, via les contrôles de l’ADAS, de réagir rapidement, tout en préservant son efficacité en assurant une précision suffisante des profondeurs ou distances prédites. 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, lequel est employé de manière à être à la fois rapide et précis pour tout type d’image reçue, y compris pour une image présentant une forte distorsion. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la vitesse de traitement d’une image acquise par un système de vision, notamment en limitant une définition d’une zone de l’image traitée pour prédire une profondeur associée à des pixels ou une distance associée à un objet. Le système de vision est alors plus efficace, rendant les ADAS exploitant les données issues de ce système de vision plus réactifs. 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 distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision comprenant une première et une deuxième caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle comprenant ledit objet, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que la détermination de la distance comprend les étapes suivantes : - réception d’un couple d’images comprenant une première image acquise par la première caméra et une deuxième image acquise par la deuxième caméra, les première et deuxième images étant acquises à un même instant temporel d’acquisition et ayant une même définition, dite définition d’origine ; - diminution des définitions des première et deuxième images d’un premier facteur ; - prédiction de profondeurs pour un premier ensemble de pixels de la première image à partir des pixels du premier ensemble de pixels et de pixels de la deuxième image correspondants aux pixels du premier ensemble de pixels par un modèle de prédiction de profondeur ; - tant qu’au moins une profondeur associée à un pixel de la première image est supérieure à une première profondeur seuil et qu’aucune zone de l’image ne présente une définition égale à la définition d’origine : • détermination d’un masque comprenant des pixels de la première image pour lesquels une profondeur prédite est supérieure à la première profondeur seuil ; • augmentation de la définition d’un deuxième ensemble de pixels de la première image d’un deuxième facteur, les pixels du deuxième ensemble de pixels étant appelés premiers pixels, comprenant les pixels du masque, et de pixels d’un ensemble de pixels de la deuxième image, appelés deuxièmes pixels, comprenant des pixels correspondants aux premiers pixels et mise à jour de la première profondeur seuil en fonction de la définition augmentée ; • prédiction de profondeurs associées aux premiers pixels à partir des premiers et deuxièmes pixels par le modèle de prédiction de profondeur ; - détermination d’un troisième ensemble de pixels de la première image comprenant des pixels correspondants à l’objet ; - détermination de la distance associée à l’objet à partir des profondeurs associées à des pixels du troisième ensemble de pixels. Un tel procédé permet de prédire rapidement des profondeurs associées à des pixels de la première image reçue. En effet, des profondeurs prédites pour grande partie des pixels de cette image sont prédites avec une définition réduite et sont donc particulièrement rapides à prédire. Pour les pixels pour lesquels la profondeur prédite est proche ou supérieure de la profondeur seuil, le manque de précision de prédiction de profondeur est compensé par une augmentation locale de la définition de l’image. Les profondeurs prédites sont alors plus précises pour ces pixels. Ainsi, les profondeurs prédites pour l’ensemble des pixels de la première image sont précises, la définition étant plus grande uniquement dans les zones de la première image où elle est nécessaire. En effet, pour les objets proches, il n’est pas nécessaire d’utiliser la première image avec sa résolution originale parce que la disparité est très grande par rapport à l’erreur du modèle de prédiction de profondeur. Il est donc possible de réduire la résolution d’image pour les pixels correspondants à ces objets proches. La carte de profondeur résultante est dite panoptique, néanmoins elle inclue également les zones comprenant des pixels associés à de grandes profondeurs où la précision n’est pas satisfaisante. Le masque de grande profondeur sert à entourer ces zones dans un rectangle. L’augmentation de la résolution d’image dans ce rectangle permet d’améliorer la précision de prédiction pour ces grandes profondeurs. Bien qu’il y ait plusieurs prédictions de profondeur, le temps total de calcul est inférieur au temps nécessaire pour la prédiction des profondeurs associées à l’ensemble des pixels de la première image avec sa définition originale car la zone de la première image présentant la haute définition est très contrainte. Selon une variante du procédé, le premier facteur est une puissance du deuxième facteur. Ainsi, en augmentant la définition itérativement avec le deuxième facteur, la définition originale est atteinte en quelques itérations. Selon une autre variante du procédé, la première profondeur seuil est déterminée en fonction d’une distance focale associée à la première caméra 11, d’une distance séparant la première caméra de la deuxième caméra et une disparité minimale définie en unité pixel. Selon encore une autre variante du procédé, la première profondeur seuil est déterminée à partir d’une simulation de projection d’un pixel de la première image dans la deuxième image en fonction de sa position dans la première image, de la définition d’une zone de la première image dans laquelle est positionné le pixel et d’une profondeur test, la profondeur seuil étant la profondeur la plus faible à partir de laquelle le pixel de la première image est projeté sur un même pixel de la deuxième image pour toute profondeur test supérieure ou égale à la profondeur seuil. Selon une variante supplémentaire du procédé, le deuxième ensemble de pixels de la première image est un ensemble de pixels compris dans une boîte englobant les pixels de la première image compris dans le masque. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre la détermination d’une deuxième profondeur seuil supérieure à la première profondeur seuil, la deuxième profondeur seuil étant déterminée en fonction de la définition d’origine, des pixels dont la profondeur associée est supérieure à la deuxième profondeur seuil n’étant pas pris en compte dans l’étape de détermination du masque. Selon encore une autre variante du procédé, le troisième ensemble de pixels est une boîte englobant les pixels correspondants à l’objet. Selon une autre variante du procédé, la distance est une valeur moyenne de profondeurs associées à des pixels du troisième ensemble de pixels. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’une distance séparant un objet d’un véhicule par un système de vision, le dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 5 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’une distance séparant un objet du véhicule de la FIG. 1 par un modèle de prédiction de profondeur, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre schématiquement un dispositif configuré pour déterminer une distance séparant un objet du véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre schématiquement une image traitée lors de la mise en œuvre du procédé de la FIG. 2 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et FIG. 5 illustre schématiquement des zones de définitions différentes dans l’image de la FIG. 4 , 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 distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 5. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. 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 C1 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 C1 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 représentant l’orientation relative de l’axe optique C1 de la première caméra 11 et de l’axe optique C2 de la deuxième caméra 12. Une matrice extrinsèque du système de vision comprend alors les paramètres extrinsèques précédemment définis. 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 ou point image 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 distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision 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 distance séparant un objet d’un véhicule embarquant un système de vision, par exemple du véhicule 10 de la FIG. 1 . Le système de vision embarqué dans le véhicule 10 comprend ainsi une première et une deuxième caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle, c’est-à-dire se déroulant aux alentours du véhicule 10. Une telle scène tridimensionnelle comprend notamment un objet situé dans le champ de vision des première et deuxième caméras, c’est-à-dire dans le troisième champ d’acquisition 15 présenté en regard de la FIG. 1 . 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 3 de la FIG. 3 et comprend les étapes suivantes. Dans une étape 21, un couple d’images comprenant une première image acquise par la première caméra 11 et une deuxième image acquise par la deuxième caméra 12 sont reçues. La réception de ces images consiste en la réception de données représentatives de ces images. Ces première et deuxième images sont acquises à un même instant temporel d’acquisition et représentent la même scène tridimensionnelle observée depuis deux points de vue distincts correspondants aux positions respectives des première et deuxième caméras. 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 et une grande partie de chaque image représente une même partie de la scène tridimensionnelle. La définition des première et deuxième images est alors appelée définition d’origine. Selon un autre exemple de réalisation particulier, les première image et deuxième image ne sont pas de même définition et/ou une faible partie de chaque image représente une même partie de la scène tridimensionnelle. Une étape additionnelle consiste alors à les redimensionner ou à les rogner pour obtenir une première image et une deuxième image de même définition et dont les pixels correspondent majoritairement à une même partie de la scène tridimensionnelle, par exemple plus de 80% des pixels de chaque image sont représentatifs d’une même partie de la scène tridimensionnelle vue par les deux caméras. La définition des première et deuxième images redimensionnées ou rognées est appelée définition d’origine. Si les caméras sont calibrées, par exemple en suivant une méthode d’étalonnage connue de l’homme du métier telle que celle présentée dans le document « Single View Point Omnidirectional Camera Calibration from Planar Grids », rédigé par Christopher Mei et Patrick Rives publié en avril 2007, alors les paramètres intrinsèques des première et deuxième caméras 11, 12 sont connus. Des bordures du champ de vision commun peuvent être identifiées dans les première et deuxième images par une simulation via un programme de rétroprojection et de projection qui sont décrites ci-dessous. Le programme de rétroprojection effectue les opérations suivantes : • Les coordonnées des pixels sont corrigées pour enlever une distorsion définie par des paramètres de distorsion ξ, le paramètre du modèle présenté dans le document cité, appelé modèle de Mei, et des coefficients de distorsion k 1 , k 2 , k 3 , p 1 et p 2 dont la définition peut se trouver dans la bibliothèque libre OpenCV® par exemple. • Les coordonnées sont projetées dans le sphère d’unité selon le modèle de Mei. • Des lignes de projections sont calculées, toujours selon le modèle de Mei. • Les lignes de projections sont multipliées par une profondeur. Le programme de projection suit ensuite en effectuant les opérations suivantes : • Les coordonnées des points dans l’espace sont transformées au système de coordonnée de l’autre image. • Les coordonnées des points dans l’espace sont modifiées via la fonction de distorsion définie par les mêmes paramètres que ceux mentionnés précédemment. • Multiplication avec l’inverse de la matrice intrinsèque similaire à la caméra à objectif sténopé. En associant une profondeur correspondant au milieu d’une plage de mesurage, par exemple 100m (cent mètres) pour une plage de mesurage allant de 10m (dix mètres) à 200m (deux-cents mètres) aux pixels de la première image et en effectuant la rétroprojection et la projection de la première image à la deuxième image avec cette profondeur, la simulation permet de déterminer la bordure moyenne du champ de vision en commun sur la deuxième image. La première image est à recarder avec la même définition que la deuxième image recadrée et du côté opposé selon une diagonale par rapport au côté de recadrage de la deuxième image. Si les première et deuxième caméras ne sont pas calibrées, les modèles de projection et les modèles de reprojection sont définis par un réseau de neurones tel que celui décrit dans le document « Neural Ray Surfaces for Self-Supervised Learning of Depth and Ego-motion » rédigé par Igor Vasiljevic, Vitor Guizilini, Rares Ambrus, Sudeep Pillai, Wolfram Burgard, Greg Shakhnarovich et Adrien Gaidon publié en aout 2020. Ce type d’exemple de réalisation particulier est alors bien adapté aux images acquises par les caméras du système de vision et présentant de fortes distorsions. Il n’est pas possible de déterminer le recadrage exact avant l’entrainement. Le champ de vision en commun dans les première et deuxième images peut se trouver avec une méthode de type « essai et erreur » en commençant avec un recadrage par l’observation des images et en entrainant les modèles de projection et reprojection pour améliorer leur efficacité. Si les pixels à la bordure des première et deuxième images n’ont pas une prédiction raisonnable, par exemple avec une valeur trop grande ou trop basse ou lorsqu’une carte de profondeur ne correspond pas à la texture d’une image originale, il faut réduire la taille d’image recadrée. Si une partie des pixels, de préférence la moitié, ont les prédictions raisonnables lorsque les autres non, le bon recadrage est trouvé. Dans une étape 22, les définitions des première et deuxième images sont réduites d’un premier facteur. Le premier facteur est, selon un exemple de réalisation particulier, une puissance d’un deuxième facteur, par exemple le deuxième facteur est égal à 2 (deux), tandis que le premier facteur est égal à 8 (huit). D’autres valeurs de premier facteur et de deuxième facteur sont également possibles, par exemple le deuxième facteur est égal à 3 (trois) et le premier facteur égal à 9 (neuf). De même la puissance peut être égale à 3 (trois) comme dans les exemples présentés précédemment mais peut également être égale à 2 (deux) ou à 4 (quatre), le premier facteur étant alors égal à respectivement 4 (quatre) ou 16 (seize) lorsque le deuxième facteur est égal à 2 (deux). Le premier facteur est notamment défini de manière à diminuer le temps nécessaire à la prédiction de profondeurs associées aux pixels de la première image. Ainsi, plus la définition de la première image est réduite, plus le temps nécessaire à la prédiction des profondeurs associées aux pixels de la première image est faible. Néanmoins, la précision des profondeurs prédites s’en voit diminuée, notamment pour des objets lointains dont une disparité associée aux pixels y correspondants est faible. Dans une étape 23, des profondeurs sont prédites par un modèle de prédiction de profondeur pour un premier ensemble de pixels de la première image 4 à partir des pixels du premier ensemble de pixels et de pixels de la deuxième image correspondants aux pixels du premier ensemble de pixels. Selon un exemple de réalisation particulier, le modèle de prédiction de profondeur détermine, par exemple, des disparités puis détermine la profondeur associée. Selon un autre exemple de réalisation particulier, le modèle de prédiction utilise un réseau de neurones permettant de prédire la profondeur associée à un pixel de la première image à partir de la position de ce pixel dans la première image et d’une position d’un pixel correspondant à ce pixel dans la deuxième image. Un tel modèle de prédiction utilisant un réseau de neurones est notamment utilisé dans le cas où la profondeur n’est pas proportionnelle à la disparité, par exemple lorsque les images présentent une forte distorsion et/ou que les axes optiques C1, C2 des deux caméras ne sont pas compris dans des plans parallèles. Les profondeurs prédites à cette définition réduite sont appelées profondeurs panoptiques. Elles sont déterminées rapidement grâce à la diminution de la résolution d’une image acquise par une des caméras du système de vision embarqué dans le véhicule 10 et pour une très grande partie de la première image, voire pour l’ensemble des pixels de la première image. Une profondeur seuil représentative d’une profondeur maximale mesurable au niveau de définition le plus élevé dans la première image est déterminée ou reçue. Cette profondeur seuil est définie selon l’une des méthodes décrites ci-dessous en fonction du système de vision. Selon un premier mode de réalisation particulier, lorsque la profondeur est proportionnelle à une disparité, le modèle de prédiction de profondeur détermine la disparité en unité pixel qui est le déplacement du pixel représentant le même point image de la scène tridimensionnelle entre la première image et la deuxième image. Si l’erreur du modèle de prédiction est d’environ 0,7 pixel, qui est l’erreur d’un modèle tel que le modèle présenté dans le document « Correlate-and-Excite: Real-Time Stereo Matching via Guided Cost Volume Excitation » rédigé par Antyanta Bangunharcana, Jae Won Cho, Seokju Lee, In So Kweon, Kyung-Soo Kim et Soohyun Kim, publié en Août 2021, alors pour maintenir une erreur relative inférieure à 20%, la disparité prédite doit être plus large que 3.5 pixels. La distance maximale mesurable est alors définie par la fonction suivante : Avec : • la profondeur maximale mesurable, l’indice signifiant le niveau de réduction de la définition d’image, 1 correspondant à la définition originale, • la distance focale, • la distance séparant la première caméra 11 de la deuxième caméra12, et • la disparité minimale déterminée par le niveau d’erreur du modèle stéréo ainsi qu’un prérequis sur l’erreur relative. Prenant une distance focale de 3500 pixel pour la résolution d’image de 3000 x 2000, une distance séparant les deux caméras de 0.5 mètre, la profondeur maximale mesurable par cette équation est de 500m (cinq-cents mètres). Une telle profondeur maximale n’est pas nécessaire pour la plupart des objets présents dans la scène tridimensionnelle, c’est-à-dire les objets présents aux alentours du véhicule 10. La réduction de la résolution d’image est donc raisonnable. La réduction de la résolution d’image impose la modification de la distance focale dans l’équation tandis que les autres paramètres restent inchangés. Par conséquent la profondeur maximale mesurable est inversement proportionnelle au facteur de réduction de définition d’image, indiqué par l’indice . Par exemple si le facteur de réduction de la résolution d’image est 4, la distance focale dans l’équation précédente est divisée par 4, la profondeur maximale mesurable est alors également divisée par 4 pour atteindre 125m (cent vingt-cinq mètres) dans une image dont la définition est divisée par 4, cette profondeur maximale étant suffisante lorsque le véhicule 10 est dans un environnement urbain. La résolution d’image réduite de 750 x 500 permet alors un calcul beaucoup plus rapide. Ainsi, selon ce premier mode de réalisation particulier, la première profondeur seuil est déterminée en fonction d’une distance focale associée à la première caméra 11, d’une distance séparant la première caméra 11 de la deuxième caméra 12 et une disparité minimale définie en unité pixel. Selon un deuxième mode de réalisation particulier, lorsque la profondeur n’est pas proportionnelle à la disparité, par exemple lorsque les première et deuxième images présentent une forte distorsion, le modèle de Mei définit le pixel de la deuxième image correspondant au pixel de la première image en fonction d’une profondeur. En variant la valeur de profondeur parmi la plage de mesure avec un intervalle de 1 mètre, chaque pixel de la première image dispose d’une série d’abscisses de pixels correspondants dans la deuxième image. A partir d’une certaine profondeur la différence entre l’abscisse dans la deuxième image d’un pixel correspondant au pixel de la première image pour une première profondeur et l’abscisse dans la deuxième image d’un pixel correspondant au pixel de la première image pour une deuxième profondeur est inchangée, la deuxième profondeur étant égale à la première profondeur additionnée d’une valeur incrémentale, par exemple 1m (un mètre). C’est la profondeur maximale mesurable pour ce pixel de la première image. Cette vérification est à faire pour tous les pixels de la première image sous condition que le pixel correspondant au pixel de la première image est bien dans la deuxième image. La profondeur maximale mesurable pour l’ensemble de la première image avec une définition donnée est alors égale à la valeur minimale des profondeurs maximales mesurables déterminées pour l’ensemble des pixels de la première image. Selon ce deuxième mode de réalisation particulier, la première profondeur seuil est alors déterminée à partir d’une simulation de projection d’un pixel de la première image dans la deuxième image en fonction de sa position dans la première image, de la définition d’une zone de la première image dans laquelle est positionné le pixel et d’une profondeur test, la profondeur seuil étant la profondeur la plus faible à partir de laquelle le pixel de la première image est projeté sur un même pixel de la deuxième image pour toute profondeur test supérieure ou égale à la profondeur seuil. Selon un exemple de réalisation particulier, le procédé comprend en outre la détermination d’une deuxième profondeur seuil supérieure à la première profondeur seuil, la deuxième profondeur seuil étant déterminée en fonction de la définition d’origine et permettant de ne pas prendre en considération des pixels correspondants notamment au ciel. Dans une étape 24 et comme illustré dans la FIG. 4 , un masque M comprenant des pixels de la première image 4 pour lesquels une profondeur prédite est supérieure à la première profondeur seuil est déterminé. Ce masque M comprend par exemple une ou plusieurs zones distinctes selon la scène tridimensionnelle observée. Dans le cas de la prise en compte de la deuxième profondeur seuil, les pixels dont la profondeur est supérieure ou égale à la deuxième profondeur seuil ne sont pas inclus dans le masque M. En effet, ils ne correspondent pas à des objets situés à une certaine distance mais au ciel, la profondeur des pixels liés au ciel n’étant pas utile dans ce procédé. Un deuxième ensemble de pixels est alors déterminé et englobe l’ensemble des pixels compris dans le masque M. Ce deuxième ensemble est, par exemple, de forme rectangulaire et correspond à une boîte E englobant les pixels de la première image compris dans le masque M. Ainsi, les coins du rectangle sont définis par les fonctions suivantes lorsque l’origine du repère associé aux coordonnées des pixels est le coin supérieur gauche de la première image : , , et Avec : • l’abscisse du coin supérieur gauche 41 et du coin inférieur gauche 44, • l’ordonnée du coin supérieur gauche 41 et du coin supérieur droit 42, • l’abscisse du coin supérieur droit 42 et du coin inférieur droit 43, • l’ordonnée du coin inférieur droit 43 et du coin inférieur gauche 44, • l’abscisse d’un pixel compris dans le masque M, et • l’ordonnée d’un pixel compris dans le masque M. Selon un exemple de réalisation particulier, le deuxième ensemble de pixels couvre toute la largeur de l’image, par exemple sur l’autoroute, sans véhicule très proche sur les côtés du véhicule 10, il est possible voir la scène tridimensionnelle très loin sur l’horizon. Dans ce cas-ci, cette boîte englobante est appliquée à la fois à la première et à la deuxième image pour le recadrage. Si le deuxième ensemble de pixels ne couvre qu’une partie de la largeur de l’image, par exemple s’il y a des véhicules proches sur le côté gauche et/ou droit, et que la première caméra 11 est à gauche de la deuxième caméra 12, la largeur de la boîte englobante E est à élargir pour que les pixels à sa bordure gauche soient visibles dans une deuxième boîte englobante dans la deuxième image correspondant à l’image droite. Pour un système de vision stéréoscopique pour lequel les axes optiques des caméras sont parallèles et la distance entre les caméras est faible, cet agrandissement peut être défini par une disparité maximale déterminée par : . Avec : • la largeur de la translation du bord gauche de la boîte E englobant le masque M, • la distance focale, • la distance séparant la première caméra 11 de la deuxième caméra12, et • la profondeur maximale mesurable, l’indice signifiant le niveau de réduction de la définition d’image. Ainsi, l’élargissement de la boîte englobante E est à faire uniquement du côté gauche du masque : Si le modèle de prédiction de profondeur nécessite d’avoir une hauteur et une largeur d’image divisibles par 32, alors la largeur et la hauteur de la boîte englobante E sont à adapter de la manière suivante : et , Avec : • la largeur corrigée de la boîte englobante et divisible par 32, • la largeur initiale de la boîte englobante E, • la hauteur corrigée de la boîte englobante et divisible par 32, et • la hauteur initiale de la boîte englobante E. A noter que les boîte englobantes comprenant les premiers et deuxièmes pixels sont nécessairement de même taille. Par la suite, lorsque la boîte englobante E est redimensionnée, le terme de boîte englobante E s’applique à la boîte englobante redimensionnée. Dans une étape 25, la définition du deuxième ensemble de pixels est augmentée du deuxième facteur, de même que la définition de l’ensemble de pixels de la deuxième image correspondants aux pixels du deuxième ensemble de pixels de la première image 4. En d’autres termes, la partie de la première image comprise dans la boîte englobante E et la partie de la deuxième image comprise dans la deuxième boîte englobante correspondant à la boîte englobante E ont leur définition augmentée du deuxième facteur. Les pixels de la première image 4 compris dans la boîte englobante E dont la définition a été augmentée sont appelés premiers pixels, les pixels de la deuxième boîte englobante compris dans une deuxième boîte englobante correspondant à la boîte englobante E ou à la boîte englobante corrigée sont appelés deuxièmes pixels. Dans une étape 26, des profondeurs associées aux premiers pixels sont prédites à partir des premiers et deuxièmes pixels par le modèle de prédiction de profondeur. La première profondeur est alors mise à jour, c’est-à-dire qu’elle est déterminée pour la définition augmentée, donc avec la distance focale correspondant à la définition augmentée. En effet, à chaque augmentation de définition, la prédiction de profondeur est plus précise et permet alors de prédire des profondeurs fiables pour des profondeurs inférieures à une profondeur seuil mise à jour supérieure à la profondeur seuil précédemment définie. Tant qu’au moins une profondeur associée à un pixel de la première image 4 est supérieure à la première profondeur seuil et qu’aucune zone de l’image 4 ne présente une définition égale à la définition d’origine, les étapes 24 à 26 sont répétées, la profondeur seuil étant mise à jour en fin d’étape 26. Ainsi, dans l’exemple illustré dans la FIG. 5 , la première image comprend après quelques itérations plusieurs zones dans lesquelles les définitions sont différentes. Ainsi, une première zone E3 présente une définition égale à la définition minimale, une deuxième zone E2 présente une définition égale à la définition minimale divisée par le deuxième facteur, une troisième zone E3 présente une définition égale à la définition minimale divisée deux fois par le deuxième facteur et le reste de la première image 4 présente une définition égale à la définition originale. Une fois les prédictions de profondeurs terminées, c’est-à-dire lorsqu’aucune profondeur prédite n’est supérieure à la première valeur seuil, ou que la définition augmentée correspond à la définition originale, les valeurs de profondeurs prédites sont agglomérées. La définition originale est alors appliquée à la première image pour laquelle la définition est hétérogène. A noter qu’avant l’agglomération des profondeurs prédites, il faut enlever l’agrandissement de la boîte englobante rectangulaire le cas échéant tant pour la visibilité que pour la division par 32, à savoir revenir à chaque boîte englobante initialement déterminée via la fonction de détermination des positions des angles de la boîte englobante. L’agglomération se fait par l’augmentation de la résolution de la carte de profondeur avec la définition la plus faible à la définition d’image originale, ainsi que les cartes de profondeur des boîtes englobantes de tous les niveaux. En cas de chevauchement des cartes de profondeur, la carte de profondeur de plus grande définition a la priorité car elle présente la meilleure précision de prédiction. Ainsi, la carte de profondeur finale présente une précision satisfaisante pour l’ensemble de la première image. Dans une étape 27, comme illustré dans la FIG. 4 , un troisième ensemble de pixels de la première image est déterminé. Le troisième ensemble de pixels comprend des pixels O correspondants à l’objet observé. Les pixels O sont par exemple déterminés via un détecteur d’objets utilisé pour la première image. A noter qu’il est possible que plusieurs objets soient observables dans la scène tridimensionnelle, auquel cas chaque distance relative à chaque objet est déterminée indépendamment. Selon un exemple de réalisation particulier, le troisième ensemble de pixels est une boîte B englobant les pixels O correspondants à l’objet. Dans une étape 28, la distance associée à l’objet est déterminée à partir des profondeurs associées à des pixels du troisième ensemble de pixels. Selon un exemple de réalisation particulier, la distance est une valeur moyenne de profondeurs associées à des pixels du troisième ensemble de pixels, c’est-à-dire que la distance est déterminée en moyennisant les pixels de la carte de profondeur dans sa boîte englobante. Pour éviter l’impact de l’environnement, selon un exemple de réalisation particulier, la largeur et la hauteur de la boîte englobante sont réduites selon un certain pourcentage, par exemple 50%, tout en gardant la position du centre de la boîte englobante. 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 et d’agir en conséquence. En effet, les profondeurs prédites pour une grande partie de l’image sont des profondeurs panoptiques, et la définition est plus grande uniquement pour les pixels associés à des profondeurs non mesurables avec une définition trop faible. Ainsi, 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 schématiquement un dispositif 3 configuré pour la détermination d’une distance séparant un objet d’un véhicule (10) embarquant un système de vision et/ou pour l’apprentissage d’un modèle local de prédiction de profondeur associé à un système de vision embarqué dans un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 3 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur associé au système de vision stéréoscopique. Le dispositif 3 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des étapes décrites en regard de la FIG. 2 . Des exemples d’un tel dispositif 3 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 3, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 3 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 3 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 30 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 3. Le processeur 30 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 3 comprend en outre au moins une mémoire 31 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 31. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 3 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 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 32 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 3 comprend une interface de communication 33 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 330. L’interface de communication 33 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 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 340, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 350 et/ou d’autres périphériques 360 via respectivement les interfaces de sortie 34, 35, 36. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 3. 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 et/ou à un procédé de détermination de profondeurs associées à des pixels d’une image 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 3 de la FIG. 3 . Procédé de détermination d’une distance séparant un objet d’un véhicule (10) embarquant un système de vision comprenant une première et une deuxième caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle comprenant ledit objet, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, et étant caractérisé en ce que la détermination de ladite distance comprend les étapes suivantes : - réception (21) d’un couple d’images comprenant une première image (4) acquise par la première caméra (11) et une deuxième image acquise par la deuxième caméra (12), les première et deuxième images étant acquises à un même instant temporel d’acquisition et ayant une même définition, dite définition d’origine ; - diminution (22) des définitions des première et deuxième images d’un premier facteur ; - prédiction (23) de profondeurs pour un premier ensemble de pixels de la première image (4) à partir des pixels dudit premier ensemble de pixels et de pixels de la deuxième image correspondants aux pixels dudit premier ensemble de pixels par un modèle de prédiction de profondeur ; - tant qu’au moins une profondeur associée à un pixel de ladite première image (4) est supérieure à une première profondeur seuil et qu’aucune zone de l’image (4) ne présente une définition égale à ladite définition d’origine : • détermination (24) d’un masque (M) comprenant des pixels de la première image (4) pour lesquels une profondeur prédite est supérieure à ladite première profondeur seuil ; • augmentation (25) de la définition d’un deuxième ensemble de pixels de la première image d’un deuxième facteur, les pixels dudit deuxième ensemble de pixels étant appelés premiers pixels, comprenant les pixels dudit masque et de pixels d’un ensemble de pixels de la deuxième image, appelés deuxièmes pixels, comprenant des pixels correspondants aux premiers pixels et mise à jour de ladite première profondeur seuil en fonction de la définition augmentée ; • prédiction (26) de profondeurs associées aux premiers pixels à partir des premiers et deuxièmes pixels par le modèle de prédiction de profondeur ; - détermination (27) d’un troisième ensemble de pixels de la première image comprenant des pixels (O) correspondants audit objet ; - détermination (28) de la distance associée audit objet à partir des profondeurs associées à des pixels du troisième ensemble de pixels. Procédé selon la revendication 1, pour lequel le premier facteur est une puissance du deuxième facteur. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel la première profondeur seuil est déterminée en fonction d’une distance focale associée à la première caméra 11, d’une distance séparant la première caméra (11) de la deuxième caméra (12) et une disparité minimale définie en unité pixel. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel la première profondeur seuil est déterminée à partir d’une simulation de projection d’un pixel de la première image (4) dans la deuxième image en fonction de sa position dans la première image, de la définition d’une zone de la première image dans laquelle est positionné le pixel et d’une profondeur test, ladite profondeur seuil étant la profondeur la plus faible à partir de laquelle le pixel de la première image est projeté sur un même pixel de la deuxième image pour toute profondeur test supérieure ou égale à la profondeur seuil. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel le deuxième ensemble de pixels de la première image est un ensemble de pixels compris dans une boîte (E) englobant les pixels de la première image compris dans le masque (M). Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, lequel comprend en outre la détermination d’une deuxième profondeur seuil supérieure à la première profondeur seuil, la deuxième profondeur seuil étant déterminée en fonction de la définition d’origine, des pixels dont la profondeur associée est supérieure à ladite deuxième profondeur seuil n’étant pas pris en compte dans l’étape de détermination (24) dudit masque (M). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel ledit troisième ensemble de pixels est une boîte (B) englobant les pixels (O) correspondants audit objet. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, pour lequel, ladite distance est une valeur moyenne de profondeurs associées à des pixels du troisième ensemble de pixels. Dispositif (3) de détermination d’une distance séparant un objet d’un véhicule (10) embarquant un système de vision, ledit dispositif (3) comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Véhicule (10) comprenant le dispositif (3) selon la revendication 9.