基于计算机视觉的智能监测以其高精度、自动化和无接触等特点,被广泛应用于轨道交通领域,特别是速度快、天窗时间少的高速铁路视觉监测应用,要求对关键设施进行全天候实时监测,从监测图像中检测定位关键目标并进行智能分析处理,为铁路安全运营提供保障。但是随着高铁线路的日益增多,监测设备的更新换代,针对某一路线的检测模型难以兼顾多条线路的检测任务,重新标注新数据耗时耗力,因而研究具有更强适应性和迁移性的检测模型对于提高高铁视觉智能监测的效率具有重要的意义和实用价值。针对上述问题,本文基于域适应技术,研究如何通过对已标注的线路监测图像数据（源域）与无标注的线路监测图像数据（目标域）的共同利用,提高目标检测模型在新线路上（目标域）的检测效果。本文考虑高铁视觉监测图像的特点,在重点研究浅层特征实例对齐方法和多尺度特征融合策略基础上,提出了相应的域适应目标检测模型,并在评价域适应目标检测的公开数据集和本项目组的高铁位移监测数据集上进行了实验分析和讨论。本文的主要研究内容如下:（1）提出一种结合浅层特征实例对齐模块（Shallow Alignment Module,SAM）的域适应检测模型。目前基于对抗思想的域适应检测方法通常会基于全局特征层面与个体实例特征层面进行对齐以提取两域共性特征。但是对于个体实例层面,浅层特征利用不足,尤其是对于浅层特征丰富的图像样本（如边缘、纹理特征明显的高铁位移监测图像）。为此本文提出了一个基于浅层特征的实例对齐模块,针对浅层实例特征添加域分类器,通过梯度反向层（GRL）对抗训练进一步优化域不变特征。在Cityscape和Sim10k公开数据集上的实验结果表明,与SWDA模型相比,改进后的模型分别达到了2.0%、1.4%的m AP提升,与HTCN模型相比,改进后的模型分别达到了1.2%、0.8%的m AP提升。（2）提出了一种基于多尺度特征融合（Multi-Scale Feature Fusion Network,MFFN）的域适应检测模型。考虑不同域中目标的多尺度特性,特别是不同线路的监测图像中目标尺度变化较大,受特征金字塔网络（FPN）融合方式的启发,提出了一种面向域适应检测的多尺度特征融合网络,利用浅层特征高分辨率与深层特征具有丰富语义的特点,融合多层多尺度特征输入到区域生成网络（RPN）,以提升域适应检测精度。在Cityscape和Sim10k公开数据集上的实验结果表明,与SWDA模型相比,改进后的模型分别达到了0.9%、1.5%的m AP提升,与HTCN模型相比,改进后的模型分别达到了1.1%、0.8%的m AP提升。（3）在上述两点研究的基础上,提出了一种面向高铁视觉监测的域适应检测模型。该模型结合浅层特征实例对齐模块,充分利用监测图像的纹理、边缘信息,使用多尺度特征融合网络,提供信息更加丰富的融合特征图,并针对监测目标的形态特点,改进了锚框设置方案。在高铁视觉监测数据集上的实验结果表明,相比于SWDA模型,本文所提模型平均达到了1.4%的AP提升。