轨道是城市轨道交通的重要组成部分,是支撑列车安全运营的基础设备。然而,由于列车与轨道长时间的接触和摩擦造成轨道表面和路基的变化,使得轨道线形发生几何变形,从而给列车的行驶带来安全隐患。因此,高精度、高效率的轨道几何状态检测方法是保障列车安全运营的基础保障。目前对于轨道空间线形的检测,通常采用轨检车结合全站仪的检测方法,效率较低。为了进一步提高轨道检测效率,本文尝试采用轨道图像特征检测与同步定位计算相结合的算法实现对轨道空间线形的非接触检测。设计图像采集方案,搭建机器视觉系统,采集轨道图像,对图像进行处理分割出目标区域,对目标图像区域进行特征点提取与同名点匹配,利用同名点匹配求解出系统坐标系之间的相对关系,从而实现轨道检测的同步定位计算,为轨道空间线形参数计算提供基础数据。针对有砟轨道结构特征,提出了一种快速、高效率的轨道检测算法。首先,采用Canny边缘检测与十字交叉投影方法快速分割出目标区域。基于Harris检测原理,提出分块自适应阈值的特征点提取方法,先将图像分块,再采用迭代步长的方法确定阈值,最终获得一定数量且分布均匀的特征点。最后,利用尺度不变特性与一致性检验相结合的方法实现同名点匹配,建立图像的尺度空间并进行初匹配,采用一致性检验方法删除误匹配,从而实现同名点精确匹配。在高精度同名点匹配的基础上,开展轨道检测同步定位计算方法研究。通过视觉系统求得匹配点空间三维坐标,依据相邻时刻同名点匹配点求得坐标系相对转换参数。最后,通过坐标系相对关系迭代实现对视觉系统的同步定位计算。在上海龙阳路有砟轨道试验基地开展图像处理实验。计算结果表明,对于有砟轨道,本文算法能准确定位并分割出扣件目标区域。与经典Harris算子相比较,分块自适应阈值的算法提取特征点效率、数量有所改善。特征点提取速度快、分布均匀且有效避免了特征点的聚簇。尺度不变与一致性检验的匹配算法,能准确快速实现轨道图像同名点匹配。最后通过设定轨道运行参数,利用机器视觉原理对匹配点进行计算分析,计算表明,同步定位计算获取得参数信息与设定参数的误差在规定范围内,表明基于图像特征检测与同步定位计算方法有较好的潜力应用于轨道空间线形的快速检测。