IDENTIFICATION OF DRIVABLE AREAS WITH CONSIDERATION OF THE UNCERTAINTY BY A DEEP LEARNING METHOD

The present invention relates to a method for identifying drivable areas in at least one image of a terrain, characterised in that it comprises the implementation of the following steps in a processing unit (4): - supervised learning of at least one neural network (R2), from a learning database comprising terrain learning images having been annotated by at least two operators in order to identify drivable areas, - segmentation by means of the at least one neural network (R2), of an input image (I1) in order to obtain a probabilistic map (I3) of the presence of at least one drivable area in said input image (I1), said segmentation comprising an estimation of a probability of presence of a drivable area in the input image (I1), so as to obtain a probabilistic map (I3) defined by a matrix, each element of which corresponds to a probability of presence of at least one drivable area on a pixel of the input image (I1). La présente invention concerne un procédé d'identification de zones roulables dans au moins une image d'un terrain, caractérisé en ce qu'il comprend l'implémentation des étapes suivantes dans une unité de traitement (4) : - apprentissage supervisé d'au moins un réseau de neurones (R2), à partir d'une base de données d'apprentissage comprenant des images d'apprentissages de terrain ayant été annotées par au moins deux opérateurs en vue d'identifier des zones roulables, - segmentation au moyen de l'au moins un réseau de neurones (R2), d'une image d'entrée (I1) pour obtenir une carte probabiliste (I3) de présence d'au moins une zone roulable dans ladite image d'entrée (I1), ladite segmentation comprenant une estimation d'une probabilité de présence d'une zone roulable dans l'image d'entrée (I1), de manière à obtenir une carte probabiliste (I3) définie par une matrice dont chaque élément correspond à une probabilité de présence d'au moins une zone roulable sur un pixel de l'image d'entrée (I1).