La tendance à l automatisation des systèmes de transport a pour objectifs d en assurer la disponibilité et d en accroître l efficacité. Ceci a permis d augmenter la fiabilité de ces systèmes tout en affectant, entre autres, la sécurité des usagers. La vision artificielle est un moyen efficace permettant l identification de telles situations dangereuses. Nous nous intéressons dans ce livre à la vision stéréoscopique pour la détection et la localisation tridimensionnelle d obstacles sur les passages à niveau. Sachant qu un tel système devrait présenter un niveau de performance très élevé afin d assurer la disponibilité des systèmes de transport tout en préservant la sécurité des usagers, les algorithmes développés doivent être aussi robustes que possible vis-à-vis de la variabilité des conditions météorologiques. Nous proposons dans ce cadre un nouveau système de vision composé de deux modules originaux : un premier algorithme basé sur l analyse en composantes indépendantes, permettant l extraction des régions d intérêts à partir de deux caméras stéréoscopiques, et un deuxième algorithme d appariement stéréoscopique permettant la localisation 3D d obstacles.
