随着铁路的高速发展和列车提速,列车的安全行驶也日益重要。而铁路异物入侵是造成铁路安全事故的一个重要原因,因此实现对入侵异物的精准检测成为了文章的主要目的。实现铁路异物入侵智能检测的方法主要是依靠数字图像处理算法,因此本文深入学习了各种图像处理知识并且研究了许多异物入侵检测算法,尤其对运动目标检测这部分做了深入研究,实现了对铁路入侵异物的精准检测。以下是本文的主要研究内容:首先,分析了国内外铁路运营安全保障系统中存在的问题,说明了智能识别异物入侵对铁路安全具有重大意义,并且设计了一套基于智能监控的铁路异物入侵识别的方案,该方案主要对轨道识别和异物检测两个部分做了重点研究。其次,对图像处理中常用的相关知识,如图像滤波、边缘处理、形学处理进行介绍,并对常用算法做了实验仿真。为后续论文撰写和仿真提供了理论基础。再次,研究了Hough变换和Radon变换两种常用的直线检测方法,以及两种方法在直线轨道识别方面的应用,分析了不同方法在直线轨道识别方面的优缺点,提出了改进的基于Radon变换的直线轨道识别算法。该算法通过阈值筛选边缘点,并利用直线角度差和直线的平均距离识别出钢轨边缘直线。仿真实验表明改进算法在直线轨道识别方面比传统方法速度更快和精度更高。轨道识别目的是确定检测边界线,为后续异物入侵检测提供基础条件。最后研究了背景差分法、帧差法和光流法三种最基础的运动目标检测算法的理论知识,根据三种算法的实际适用范围可知光流法不适用于本文中的异物检测,而背景差分法和帧差法可以被采用。然后根据帧差法、背景减除法的理论知识进行了实验仿真,通过仿真实验说明了这两种算法的优缺点,并提出了采用Sobel算子对背景减除法的结果进行处理,实验仿真结果证明了采用Sobel算子处理后的背景减除法结果更加清晰和精确,并且能起到一定阴影去除效果。在此基础上提出了基于三帧差分法和背景减除法的融合算法,通过实验仿真可以看出融合算法在运动目标检测方面效果非常好。最后通过相关经验知识,判断检测出来的运动目标是否是火车,如果不是则进行报警,铁路部门根据实际情况做出相应对策。