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.
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