铁路提速和行车密度增大造成设备维修作业量不断增加、预留的维修时间难以满足目前普速铁路的维修需求。针对目前现场作业防护中人工瞭望方法效率低、基于雷达预警误警率高和基于全球定位系统预警受限于环境条件等问题,为实现铁路现场作业预警系统的准确性和实时性,提出一种基于视频实时检测的轨旁作业列车接近预警方法,利用对称差分法简单快捷的优势,先对检测场景进行运动区域提取,再对运动区域计算其光流场,从而进行列车接近检测,具体内容如下:(1)分析普速铁路中轨旁作业预警的特点、现有预警设备的缺陷以及铁路作业现场的环境状况,简述国内外铁路预警的现状以及不同国家的相应措施。结合视频实时检测算法与轨旁作业的防护背景,提出利用视频实时检测的方法来提高轨旁作业防护预警系统可靠性的设计构想。(2)针对视频序列帧图像中运动目标检测算法的相关理论基础进行描述,首先介绍图像预处理的三个关键部分,分别为图像灰度化、图像滤波及形态学处理;然后对目前比较主流的帧间差分法、背景差分法、光流法以及卷积神经网络法这四种运动目标检测算法的优缺点进行分析,最后比较各种算法的优缺点并结合目前轨旁作业防护现状,确定本文预警系统所设计算法的优越性和可靠性。(3)建立基于视频实时检测系统的模型,首先介绍摄像机的标定原理,包括预警方法的数学模型、摄像机的成像模型及摄像机标定参数的解析,然后分析在图像灰度处理过程中像素值的变化引起焦距转换的比例。验证距离测量过程中焦距转换方法的可靠性及测量距离与实际距离的相对误差为99.52%;检测距离为794.5m。(4)介绍通过光流法检测接近防护区段列车的方法,首先分析预警方法的工作原理,阐述光流计算的主要方法、建立光流约束方程和介绍基于梯度的常规计算方法,然后描述算法的具体实现,最后对实验与结果进行分析。(5)设计基于对称差分与光流结合的轨旁作业预警系统,首先简述其工作原理,然后介绍利用帧间差分法提取运动区域及对运动区域的重叠化处理,通过计算提取出运动区域的光流值,准确识别运动区域内的运动物体。最后对实验的结果进行分析,总结结合算法的优越性、可靠性和实时性。