Procédé de classification de données multidimensionnelles fortement résolues

Procédé, mis en œuvre par ordinateur, de classification de données au moyen d'un modèle d'apprentissage automatique, comprenant les étapes de : Recevoir (101) un ensemble de données multidimensionnelles mesurées au moyen de capteurs,Déterminer (102,103,104) plusieurs représentations sous-échantillonnées différentes des données reçues, chaque représentation ayant une résolution inférieure aux données reçues sur au moins une dimension,Appliquer (105) un premier moteur d'apprentissage machine auxdites représentations sous-échantillonnées de manière à les convertir dans un espace de caractéristiques de taille réduite,Appliquer au moins un autre moteur d'apprentissage machine auxdites caractéristiques parmi un moteur de segmentation (107) ou un moteur de détection sémantique (106), de manière à segmenter les données multidimensionnelles en plusieurs classes d'objets et/ou à détecter la présence d'un objet donné dans les données multidimensionnelles. Figure 1