La représente schématiquement et symboliquement un aéronef 1 comprenant un système d’assistance à l’atterrissage 10 configuré pour exécuter un procédé d’assistance à l’atterrissage selon un mode de réalisation de l’invention. Le système 10 est notamment configuré pour déterminer une position de l’aéronef 1 par rapport à une piste d’atterrissage 100b de destination sur laquelle un atterrissage de l’aéronef 1 est prévu de façon imminente. La piste d’atterrissage 100b de destination est une piste d’une installation aéroportuaire 100. La piste d’atterrissage 100b de l’installation aéroportuaire 100 est longiforme et de forme rectangulaire. Avantageusement, la piste d’atterrissage 100b de destination est référencée dans une base de données RWYDB directement ou indirectement accessible par le système d’assistance à l’atterrissage 10 de l’aéronef 1. Selon un mode de réalisation, la base de données RWYDB est téléchargée dans le système d’assistance 10 de l’aéronef 1, par exemple, préalablement à un vol. Selon un mode de réalisation, la base de données RWYDB comprend, pour chacune des pistes d’installations aéroportuaires qui y sont recensées, des coordonnées de points caractéristiques de la piste (coins et milieux des seuils de pistes, par exemple) selon un format géodésique mondial WGS84 (de l’anglais « World Geodesic System »). Selon un mode de réalisation, le système d’assistance à l’atterrissage 10 est configuré pour communiquer avec un serveur distant, par exemple un serveur de base de données installé dans une station au sol, lequel comprend la base de données RWYDB de pistes d’installations aéroportuaires. Avantageusement l’aéronef 1 est équipé d’au moins une caméra frontale 10c (représentée sur la ), laquelle est configurée pour opérer des prises de vue d’un secteur dit « secteur avant » encore appelé « champ de vision » ou « FOV » de l’anglais « Field Of Vision », vers lequel l’avion se dirige lorsqu’il évolue en vol. Préférentiellement, la caméra frontale 10c est agencée dans le radôme de l’aéronef 1. Selon des variantes, la caméra frontale 10c est agencée sur n’importe quelle partie du fuselage de l’aéronef 1 pour peu que sa position soit compatible avec une prise de vue du secteur avant, lequel secteur est en outre globalement visible depuis la cabine de pilotage de l’aéronef 1. La caméra frontale 10c opère comme un dispositif de capture d’image classique, c’est-à-dire qu’elle est configurée pour opérer des prises successives de vue et fournir des images F successives et représentatives chacune d’une vue de l’environnement face à l’aéronef 1, depuis l’aéronef 1, au moment de la prise de vue. Selon un mode de réalisation, la caméra frontale 10c est par exemple configurée pour opérer 30 prises de vue par seconde et pour fournir 30 images F par seconde au dispositif d’assistance à l’atterrissage 10. Avantageusement, la caméra 10c ou encore le système d’assistance à l’atterrissage 10 comprend un module de détection de régions d’intérêt configuré pour détecter une ou plusieurs régions d’intérêt apparentes lors d’une prise de vue, à partir de l’une des images F correspondante. En d’autres termes, le module de détection de région d’intérêt est un module comprenant de la circuiterie électronique configurée pour détecter un ou plusieurs objets (régions d’intérêt) d’un type donné dans une image F obtenue depuis la caméra frontale 10c. Selon l’exemple décrit, le ou les objets détectés sont des pistes d’atterrissage présentes dans le champ de vision de la caméra 10c. Selon un mode de réalisation, le module de détection d’objets comprend une implémentation logicielle ou matérielle d’un réseau de neurones artificiels profond ou de type DCNN (du sigle anglais “ Deep Convolutional Neural Network ”). Un tel module DCNN peut être constitué d’un ensemble de nombreux neurones artificiels, de type convolutif ou de type perceptron, et organisés par couches successives connectées entre elles. Un tel module DCNN s’inspire classiquement d’un modèle simpliste du fonctionnement d’un cerveau humain où de nombreux neurones biologiques sont connectés entre eux par des axones. Par exemple un module dit YOLOv4 (du sigle anglais « You Only Look Once version 4 ») est un module de type DCNN qui permet d’opérer une détection d’objets dans des images, et qui est dit “à une étape” (ou encore One-Stage), c’est à dire dont l’architecture est composée d’un module unique de propositions combinées de rectangles encadrant des objets (« boites englobantes » ou encore « bounding boxes », de l’anglais) et de classes d’objets dans l’image. En plus des neurones artificiels précédemment décrits, le module YOLOv4 utilise des fonctions connues de l’homme du métier comme par exemple la normalisation des lots (ou “ batch normalization” en anglais), la régularisation par coupure de blocs de pixels (ou “ dropblock regularization ” en anglais), des connexions résiduelles pondérées entre couches (ou “ weighted residual connections ”) ou encore une étape de suppression non-maximale (ou “ non-maximal suppression ” en anglais) qui élimine les propositions redondantes d’objets détectés. Selon un mode de réalisation, le module de détection d’objets a la possibilité de prédire une liste d’objets présents dans une ou plusieurs images d’un ou plusieurs contenus vidéos en fournissant, pour chaque objet, un rectangle encadrant l’objet sous forme de coordonnées de points définissant le rectangle dans l’image, le type ou classe de l’objet parmi une liste prédéfinie de classes définies lors d’une phase d’apprentissage, et un score de détection représentant un degré de confiance dans la détection ainsi opérée. Avantageusement, le module de détection d’objets opérant à partir d’une image F est configuré pour extraire des coordonnées de points caractéristiques de chacune des pistes d’atterrissage détectées dans une image F, en référence au plan d’image (ou repère d’image) de l’image F. Par exemple, le module de détection d’objets de l’aéronef 1 est capable de fournir des coordonnées des quatre coins d’une piste d’atterrissage détectée dans une image F, ainsi que de deux points définissant un axe central longitudinal de la piste concernée. Le plan image de la caméra frontale 10c est défini ici comme un plan perpendiculaire à l’axe optique de la caméra frontale 10c et une image fournie par la caméra 10c comprend donc une projection de tous les éléments vus par la caméra dans ce plan image de référence.