铁路是我国目前最普遍的中长途出行工具,近年来,随着铁路里程的增长和列车速度的提升,对于列车行驶环境的要求越来越高。鉴于铁路运行轨道大都是开放性的,轨道障碍物的出现往往具有突发性,近年来由此引发的铁路交通事故多有发生。因此,迅速高效地检测识别出轨道上的障碍物并及时进行相应处理,有助于铁路运营安全。本文首先介绍了目前国内外铁路安全运营技术,然后分析阐明了接触式障碍物检测识别技术对我国铁路运营现状的不适合性,而非接触式技术中基于视频图像的传统图像处理检测识别算法往往不能同时满足实时性和准确性的要求。基于这些问题,本文提出并研究了基于深度学习的轨道障碍物检测识别算法。论文从深度学习角度入手,将算法整体分为两步。第一步轨道图像预处理选择使用几种图像处理算法的结合来检测识别出轨道线,并向外延伸划定出无过多背景干扰的ROI轨道区域;第二步使用目标检测识别网络对轨道ROI区域内的障碍物进行分类和定位。轨道ROI区域的划定不同于大多数轨道检测算法使用霍夫变换来检测轨道线,而是结合边缘检测算子、透视变换和曲线拟合算法来拟合标注出轨道线,然后以轨道线作为基线向轨道外侧平移,进而划定出轨道ROI区域。这种算法不仅可以检测出直线轨道区域,还可以检测出弯道轨道区域。最后,论文基于通用目标检测识别算法模型,根据实际应用需求进行改进,融合轨道ROI区域划定算法,在自制数据集上微调得到面向轨道障碍物检测的检测识别模型,并对新模型进行实验测试及分析。算法实验结果分析证明该算法可以同时兼顾实时性和高检测精度的需求,能较好的完成轨道障碍物入侵检测识别任务。基于深度学习的轨道障碍物检测识别算法应用于轨道安全检测领域,可以做到实时监控、实时检测,实现及时发现、及早应对的作用,在轨道障碍物检测识别领域发展前景广阔。