Procédé (100) automatique de détection d’objets dans un flux d’images (V), implémentable sur un microprocesseur, le flux d’images (V) comprenant une pluralité d’ensembles d’images (Ei) successifs ayant chacun pour image initiale une première image (I1) et pour image finale une dernière image (In), le procédé (100) comportant les étapes suivantes pour chaque ensemble d’images (Ei) du flux d’images (V) : Si aucune détection n’a été réalisée pour l’image initiale de l’ensemble d’images (Ei), détection de chaque objet présent dans l’image initiale à l’aide d’un réseau de neurones artificiels pour obtenir un ensemble d’objets initial affecté à l’image initiale, le réseau de neurones artificiels ayant été préalablement entraîné de manière supervisée sur une base de données d’entraînement pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de détecter à partir d’une image, chaque objet dans l’image, la base de données d’entraînement comprenant une pluralité d’images chacune associée à la position de chaque objet dans l’image (101) ; Si aucune détection n’a été réalisée pour l’image finale de l’ensemble d’images (Ei), détection de chaque objet présent dans l’image finale à l’aide du réseau de neurones artificiels pour obtenir un ensemble d’objets final affecté à l’image finale (102) ; Si une première condition (C1) selon laquelle l’ensemble d’objets initial comporte le même nombre d’objets que l’ensemble d’objets final et une deuxième condition (C2) selon laquelle chaque objet de l’ensemble d’objets initial répond à une première condition de couplage avec un objet de l’ensemble d’objets final différent sont vérifiées, affectation d’un ensemble d’objets à chaque image de l’ensemble d’images (Ei) comprise entre l’image initiale et l’image finale, l’ensemble d’objets étant obtenu par interpolation linéaire à partir de l’ensemble d’objets initial et de l’ensemble d’objets final (103) ; Sinon, découpage de l’ensemble d’images (Ei) en un premier sous-ensemble d’images (SE1) ayant pour image initiale la première image (I1) de l’ensemble d’images (Ei) et pour image finale une image intermédiaire (Ik) de l’ensemble d’images (Ei) comprise entre l’image initiale et l’image finale de l’ensemble d’images (Ei), et en un deuxième sous-ensemble d’images (SE2) ayant pour image initiale l’image intermédiaire (Ik) et pour image finale la dernière image (In) de l’ensemble d’images (Ei, 104), puis réalisation des étapes précédentes pour le premier sous-ensemble d’images (SE1) et pour le deuxième sous-ensemble d’images (SE2). Procédé (100) selon la revendication 1, comportant les étapes suivantes si la première condition (C1) est vérifiée et si la deuxième condition (C2) n’est pas vérifiée pour le premier sous-ensemble d’images (SE1) ou le deuxième sous-ensemble d’images (SE2) : Détection de chaque objet présent dans l’image intermédiaire (Ik) à l’aide du réseau de neurones artificiels pour obtenir un ensemble d’objets intermédiaire affecté à l’image intermédiaire (Ik, 105) ; Si une troisième condition (C3) est vérifiée, la deuxième condition (C2) est considérée comme vérifiée, la troisième condition (C3) étant vérifiée pour le premier sous-ensemble d’images (SE1) si l’ensemble d’objets initial comporte le même nombre d’objets que l’ensemble d’objets intermédiaire et si chaque objet de l’ensemble d’objets initial répond à une deuxième condition de couplage avec un objet de l’ensemble d’objets intermédiaire différent et pour le deuxième sous-ensemble d’images (SE2) si l’ensemble d’objets intermédiaire comporte le même nombre d’objets que l’ensemble d’objets final et si chaque objet de l’ensemble d’objets intermédiaire répond à la deuxième condition de couplage avec un objet de l’ensemble d’objets final différent. Procédé (300) automatique de détection d’objets dans un flux d’images (V), implémentable sur un microprocesseur, le flux d’images (V) comprenant une pluralité d’ensembles d’images (Ei) successifs, le procédé (300) comportant pour chaque ensemble d’images (Ei) comportant au moins une image à laquelle aucun ensemble d’objets n’est affecté : Une étape initiale de calcul d’un critère visuel entre la première image (I1) de l’ensemble d’images et la dernière image (In) de l’ensemble d’images (Ei, 301) ; Des étapes intermédiaires suivantes : Si une quatrième condition (C4) selon laquelle le critère visuel ne répond pas à une condition de similitude est vérifiée, les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes sont réalisées pour l’ensemble d’images (Ei) ayant pour dernière image (In), la dernière image (In) ayant servi au calcul du critère visuel vérifiant la quatrième condition (C4); Si la quatrième condition (C4) n’est pas vérifiée : Si aucune détection n’a été réalisée pour la première image (I1) de l’ensemble d’images (Ei), détection de chaque objet présent dans la première image (I1) à l’aide du réseau de neurones artificiels entraîné, pour obtenir un premier ensemble d’objets affecté à la première image (I1, 302) ; Affectation du premier ensemble d’objets à chaque image de l’ensemble d’images (303) ; Calcul du critère visuel entre la première image (I1) de l’ensemble d’images et la dernière image (In) de l’ensemble d’images suivant l’ensemble d’images (Ei) dans le flux d’images (V) et ayant pour dernière image (In), la dernière image (In) ayant servi au dernier calcul du critère visuel et réalisation des étapes intermédiaires pour le dernier critère visuel calculé. Procédé (100, 300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les objets à détecter sont des usagers de la route. Calculateur (200) pour la mise en œuvre du procédé (100, 300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comportant : un module de lecture d’images (201) configuré pour lire le flux d’images (V) et fournir au moins une image composant le flux d’images (V) ; un module de détection (202) configuré pour détecter à partir d’une image fournie par le module de lecture (201) ou par un module d’analyse (203), chaque objet présent dans l’image à l’aide d’un réseau de neurones artificiels entraîné, pour obtenir un ensemble d’objets et fournir chaque ensemble d’objets obtenu ; le module d’analyse (203) configuré pour vérifier chaque condition, calculer et affecter un ensemble d’objets à une image fournie par le module de lecture (201) à partir d’au moins un ensemble d’objets fourni par le module de détection (202) et pour fournir des images au module de détection (202) en cas de découpage d’un ensemble d’images. Calculateur (200) selon la revendication 5, étant un microprocesseur. Calculateur (200) selon la revendication 5 ou 6, comportant en outre un module de détection visuelle (204) configuré pour calculer un critère visuel à partir d’images fournies par le module de lecture d’images (201) et fournir le critère visuel calculé au module d’analyse (203). Dispositif embarquant un calculateur (200) selon l’une quelconque des revendications 5 à 7. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4.