L’image bidimensionnelle est alors enrichie de ce cadre de représentation du véhicule contrôlé comportant une marque d’alignement désignant le point de piste , il est alors procédé à une étape d’analyse EI3 de l’image bidimensionnelle brute du dispositif de prises de vues ou de l’image bidimensionnelle enrichie, de manière à détecter dans le repère de l’image tout ou partie des véhicules présents sur l’image et à entourer chacun des véhicules détectés par un cadre bidimensionnel analytique, notamment par mise en œuvre de réseaux de neurones. Préférentiellement, dans l’image bidimensionnelle, à l’aide par exemple d’algorithmes utilisant l’Intelligence Artificielle, est réalisé le calcul de tous les cuboïdes représentant des véhicules dans l’image et le calcul des plus petits rectangles les contenant, ces derniers sont appelés : rectangles analytiques. Le choix de la forme rectangulaire permet la simplicité de traitement, tout en épousant relativement bien la forme du véhicule. Préférentiellement, un point caractéristique du cadre bidimensionnel analytique, et notamment ici, l’intégralité du côté inférieur des rectangles analytiques est défini par construction de l’algorithme comme appartenant au plan de la voie de circulation du véhicule entouré. L’image bidimensionnelle est de nouveau enrichie, comportant désormais les cadres bidimensionnels analytiques, il est alors procédé à l’étape d’identification EI4 dans l’image bidimensionnelle enrichie du cadre bidimensionnel propre au véhicule contrôlé parmi les cadres bidimensionnel analytique entourant les véhicules détectés par analyse de proximité entre chacun desdits cadres bidimensionnels analytiques et le cadre de représentation du véhicule contrôlé dans ladite image. Préférentiellement, le cadre bidimensionnel propre au véhicule contrôlé est identifié dans l’image bidimensionnelle comme étant le cadre bidimensionnel analytique le plus proche de la représentation du véhicule contrôlé ou contenant ladite représentation du véhicule contrôlé, préférentiellement par calcul de sores d’intersections entre chaque cadre bidimensionnel analytique de l’image et la représentation du véhicule contrôlé dans le repère de l’image. Cette identification est par exemple effectuée par calcul des intersections des cadres bidimensionnels analytiques proches avec le cadre de représentation du véhicule contrôlé et choix du rectangle analytique présentant le meilleur score d’intersection, représentatif du recouvrement entre ces deux cadres formant une paire, le score d’intersection étant ici déterminé pour chaque paire comme le ratio surfacique du cadre de représentation du véhicule contrôlé rapporté au cadre bidimensionnel analytique, ce score devant être supérieur à 0.5. D’autres critères d’association peuvent s’ajouter, comme la similarité des vitesses et positions évaluées indépendamment d’une part par le radar et/ou lidar pour la représentation du véhicule contrôlé et d’autre part par le dispositif de prise de vues pour le véhicule du cadre bidimensionnel analytique propre au véhicule contrôlé. Si une classification du véhicule contrôlé avait été réalisée par le radar et/ou lidar, ainsi que lors de l’analyse EI3 de l’image bidimensionnelle enrichie alors une contrainte additionnelle serait que les deux classes calculées sur la base des deux informations distinctes soient identiques.