安全是铁路营运的永恒主题。钢轨作为铁路轨道的重要组成部分,断轨可能引起列车脱轨,造成重大安全事故。对断轨事故进行监控可以有效地提高铁路运输的安全性。本文提出了一种通过检测钢轨裂缝来进行断轨监测的方案,分析了钢轨裂缝的形态特征,对现有裂缝检测算法进行了改进,设计并实现了基于图像识别的钢轨断轨远程监测系统并进行了测试。本文的主要工作包含以下部分:首先,研究了基于图像处理的裂缝检测算法,选择了基于形态学运算的裂缝检测算法和基于纹理融合与图像显著性检测的裂缝检测算法进行对比,并根据实际断轨场景的特征,对两种算法进行了改进。其次,完成了基于图像识别的钢轨断轨远程监测系统的总体方案设计。在完成系统功能需求和性能需求分析的基础上,划分了系统结构,对硬件进行了选型,对系统软件结构进行了设计,并分析了软件中的数据流向,最后对数据库进行了设计。再次,实现了基于图像识别的钢轨断轨远程监测系统。主要包括:1)搭建了系统硬件及网络通信环境,完成了钢轨监控视频数据的采集和传输功能;2)实现了Web客户端软件,完成了数据展示、实时监控视频流播放和ROI绘制等功能;3)实现了服务器软件,使用Open CV实现了钢轨裂缝检测算法,并完成了数据库管理,视频流转码等功能。最后,对钢轨裂缝检测算法进行了性能测试,对系统进行了功能测试。选择了100幅钢轨图片作为测试样本,对两种钢轨裂缝检测算法进行测试。测试结果显示:改进基于形态学运算的裂缝检测算法的效果较好,故将改进基于形态学运算的裂缝检测算法作为本系统的裂缝检测算法。对系统进行了功能测试,测试结果达到预期目标,表明该方案能满足断轨检测系统的设计需求。