随着我国铁路的快速发展,列车的时速不断提高,铁路运营安全益发重要。近年来,我国铁路线路里程逐渐增加,因异物入侵导致的伤亡事故也越来越多,给人们的生命和财产安全带来严重威胁。本文在深入学习国内外铁路轨道异物入侵检测和人工智能识别相关文献的基础上,重点研究了基于数字图像处理技术的铁路轨道异物入侵的智能识别方法,实现实际环境中有异物入侵时系统准确地识别与及时报警,为铁路安全运营提供了技术支持。论文主要研究内容如下:首先,深入分析了铁路运营安全保障系统面临和存在的问题,以及智能识别铁路轨道异物入侵对列车安全运行的作用和意义,并在研究现有的铁路安全保障系统的前提下,设计了铁路轨道异物入侵智能识别的总体方案。其次,研究了铁路轨道异物入侵危险区域异物检测窗口的建立方法,根据直线型铁路轨道和曲线型铁路轨道形状特点的不同,分别设计了不同的方法对它们建立危险区域异物检测窗口。在遵循论文确定的危险区域异物检测窗口建立依据的原则下,对于直线型铁路轨道,主要通过改进Canny算子和Hough变换相结合的方法进行轨道边缘提取,确定轨道位置,以轨道位置为依据,建立直线型铁路轨道危险区域异物检测窗口;对于曲线型铁路轨道,主要通过在实际场景中标记异物检测区域的方法划分异物检测危险区域,采用将图像先分块处理再合并的方法建立曲线型铁路轨道危险区域异物检测窗口。然后,研究了铁路轨道异物入侵检测方法,阐述了传统背景建模方法的基本原理,提出了一种双背景建模方法,对比分析了背景差分法、帧间差分法及光流法目标检测方法,设计了基于背景差分法和帧间差分法的目标检测方法检测轨道异物目标,并对检测结果进行伪目标处理。经仿真验证表明,该方法能够取得良好的轨道异物检测精度。最后,研究了铁路轨道异物入侵的智能识别方法,包括两个方面:一方面是异物识别方法,主要通过图像相关系数和异物目标与图像的面积比实现异物的智能识别;另一方面是列车识别方法,即列车与异物的区分方法,主要根据列车在行驶过程中列车在序列图像前景中增大或减小的面积完成列车的智能识别。仿真结果表明该方法具有较好的异物智能识别和列车智能识别效果。在理论分析和仿真研究的基础上,论文结论部分对该铁路轨道异物入侵的智能识别方法进行了总结,阐述了论文取得的主要研究成果,提出了一些需要进一步完善和研究的工作。