铁路机车智能视频监控系统是一套行车安全保障系统,该系统的投入使用能够提高行车的安全性,使列车的安全保障模式从人控模式向人机结合的模式转变并最终实现完全的机控模式。本课题的智能视频监控是计算机视觉领域备受关注的前沿课题,也是一个新兴的应用方向,是机器视觉、模式识别、人工智能和图像处理技术等多学科高技术的结晶。智能视频监控是运用视频分析与计算机视觉的各种方法对摄像机拍摄的视频图像进行自动分析,实现对监控场景中目标的定位和处理,由此基础上分析和判断监控目标的行为,得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释,从而指导和规划行动。本课题在智能视频监控的诸多理论成果的基础上,系统的研究了智能视频监控中人体目标的定位和识别,机车设备的识别,铁路路障的检测三方面的理论和方法。在人体目标和机车设备检测中,为适应复杂多变的外部环境设计了区域更新法、方差更新法、边缘更新法三种动态场景更新方法和背景图像差分法、背景减除法两种前景提取方法,实现了实时报警功能。在铁路路障检测中,运用了Hough变换算法,提取出了铁轨的直线信息,用于定位路障位置,实现场景信息预测功能。在整套智能算法的设计中,灵活运用了灰度变换、边缘检测、图像分割、二值图像投影理论等数字图像处理方法,实现了计算机智能识别的功能。本文所设计的各种方法为智能视频监控算法的研究提供了一定的参考。