视频图像处理技术是计算机视觉的核心技术之一，是基于视频场景分析、行为描述和理解等诸多后续处理环节的基础。视频图像处理技术在智能视频监控、交通领域、人机交互、机器人视觉导航、虚拟现实等各方面都有着广泛的应用。针对广州地铁线网规模的日益扩大，客流不断增多，保障地铁安全及高效运营的需要，本文提出了一种基于视频检测技术的利用长距离高清摄像头识别地铁列车与屏蔽门之间的障碍物的解决方案。同时，由于广州地铁实际运营环境中特有的狭小空间及站台尾部的高亮“光带”等特性，本方案主要原理为利用长距离高清摄像头对地铁站台尾部的高亮“光带”进行识别，判断有无乘客或者其他物体遮挡高亮管带，以此来判别是否有障碍物存在于地铁列车与地铁屏蔽门之间的狭小空隙中，从而使地铁司机方便高效快捷地控制地铁列车车门的关闭。本文主要对摄像头识别高亮“光带”的图像处理技术进行了探索和研究，主要涉及的研究内容如下：首先，针对实际使用的摄像机存在死角问题提出了一种解决摄像机死角的技术方案，该方案理论上可以彻底解决死角；并针对实际使用的高亮条形光源做了一些改进，同时针对未来站台可能修建成弯道状提出了相应的监控方案；其次，对常见的边缘检测算法进行了对比分析，最后根据各种不同检测算法的实际效果选择出效果最合适的一种算法；第三，根据所陈述理论，利用Visual Studio2010平台和OpenCV视觉库实现了障碍物检测平台，结合实际的实验结果分析，证明了平台技术的合理性，能达到预期效果；最后，对本论文做了总结并对该障碍物检测平台的应用做了一些展望工作。