随着铁路网络的不断扩张,铁路不可避免地与现有道路网产生很多的交叉。由于当前大部分的平交道口都配备了摄像头,利用监控视频实现实时地智能监控具有重要意义。不但能够减轻完全由人工监控带来的成本,还能够极大的避免由于人工疏忽带来的不可预料的后果,有利于铁路平交道口的安全畅通。为此本文实现了一个基于视频监控的铁路平交道口的障碍检测系统。本文首先介绍了课题的研究背景和意义,并且分析了课题的国内外研究现状。基于目前铁路平交道口已经安装有监控摄像头的这种情况,采用视频图像监控方式来设计铁路平交道口障碍检测系统。对比了多种常用的运动目标检测算法的优缺点,并深入分析了算法原理以及算法的特点。同时通过对比实验比较了二帧差法、三帧差法、混合高斯背景模型、编码本模型以及VIBE背景模型在真实铁路平交道口监控视频中的运动目标检测效果。对这几种算法的运行时间、运行占用内存、检测效果进行了对比分析。并且分析了铁路平交道口的实际场景特点,根据实际场景特点提出了结合光流法和VIBE背景模型的铁路平交道口的障碍物检测算法。研究了ONVIF协议,并根据ONVIF协议编写了网络监控摄像头的信息获取,视频获取以及时间校正的接口。并且结合QT框架和OpenCV设计并开发了铁路平交道口障碍检测系统。