近年来,我国对铁路客运专线以及城市轨道交通等轨道交通的投入力度不断加大,轨道交通地位日益提高,轨道几何状态检测和列车定位技术的重要作用也渐渐突显。因此,为了保证列车的安全运行,达到效率最大化,研究一种可靠度高的自主定位方法具有重要的理论和现实意义。论文在分析了现有轨检定位技术的基础上,将视频图像的处理技术和计算机视觉技术融合于原有定位方法,该方法主要通过对轨道视频的处理,对扣件个数的统计记数,并以此建立数据库查询系统,最终实现对列车的定位跟踪。具体工作如下：首先,根据轨检定位系统对轨道视频采集图像的要求,对硬件模块中的图像采集部分进行了比较和分析,然后对软件定位系统的总体实现进行介绍。扣件区域的正确定位提取是进行后续定位算法的必须和前提。论文首先对现存的多种图像预处理技术进行比较,选择了针对视频噪声具有较好抑制作用的中值滤波算法作为预处理算法,然后选择Laplacian算子进行图像的二值化边缘检测,比较Hough直线检测算法,然后采用区域亮点扫描的方法进行轨道和轨枕的定位,并以此作为依据定位提取视频图像序列中的扣件区域。对于扣件的正确计数采用基于区域的定位跟踪方法,采用跟踪控制表对视频序列中的扣件信息进行标记,利用设置进入区和离开区来判断新旧扣件的出现与消失,并通过比较帧间质心间距和设置定位自检功能来解决重复匹配和漏计数问题。通过分析设计合适的列车运动模型,采用多信息融合的方法完成脉冲传感器测速和基于视频的扣件计数过程的融合,以提高列车定位的连续性和精确性。论文在计算机软件上对上述算法进行了理论验证。结果表明：论文的算法对于扣件的提取具有很好的稳定性,能够快速定位提取扣件区域；跟踪计数算法,可以有效识别计算扣件个数；融合结构模型能较好地完成脉冲传感器和扣件计数过程的融合,减小定位误差。