列车高速运行时制动距离长,前方线路的突发情况会对列车的行车安全造成很大威胁。目前已有许多基于机器视觉的轨道安全监测系统,但都没有实现列车对线路前方报警图像的自动实时获取。本文提出了一种能够自动发现列车前方危险并及时报警的列车远程瞭望系统,使司机能够了解到目视距离以外的线路情况,从而保障行车安全。论文设计了列车远程瞭望系统的总体方案,重点研究了基于图像处理的铁路异物侵限检测算法,从而实现了铁路异物侵限的自动报警,为列车远程瞭望系统奠定了理论基础。论文首先提出了列车远程瞭望系统的总体方案,并对系统各组成部分的功能进行了阐述。铁路异物侵限自动检测是列车远程瞭望系统实现的前提,论文研究了基于图像处理的铁路异物侵限检测算法,重点包括背景建模、运动目标提取两个部分。考虑到系统对实时性的要求,本文提出了基于相邻帧差二值投影定位的多帧加权平均背景提取与更新算法。在背景更新过程中,提出了基于投影特征匹配与高斯滤波的快速去抖动算法进行去抖动预处理。为了提高运动目标提取的准确性,本文设计了基于目标区域特征以及目标跟踪的噪声过滤算法,并针对阴影、地面反光、目标残留等特殊情况分别处理从而进一步减少噪声。应用本文算法的列车远程瞭望系统已经在沪宁高铁进行了现场测试。针对正线、站台、隧道口等不同场景以及刮风下雨不同天气分别进行了异物侵限实验,均能有效检出侵限目标。误检与漏检统计实验得出系统误检率为0.54%,漏检率为0。铁路现场实验表明,该系统能够准确检测侵入铁路限界的异物,对提高铁路安全运营水平具有非常重要的意义。