曾祥银，郑伯川，刘 丹

（西华师范大学计算机学院，四川南充 637002）

0 引言

由于中国社会经济发展的需要，国家大力发展铁路运输，因此中国铁路事业取得了举世瞩目的成就，为中国经济的发展提供了强劲动力［1］。随着铁路网络覆盖范围的不断增加以及列车运行速度的不断提高，使得铁路运输已成为国民出行和物流运输的基本交通工具之一，安全性也越来越受到人们的重视［2］。

异物侵入铁路安全限界（异物侵限）严重影响列车安全运行，如山体滑坡堆积的沙土和石块，非法入侵的行人、动物和车辆等对列车的安全构成巨大威胁。异物侵限不仅会中断铁路交通正常运行，破坏铁路轨道和列车，还可能会危害到人民生命和财产安全，给国家和人民带来严重损失，因此对异物侵限事件检测是保障列车安全运行的重要内容。

随着计算机视觉和神经网络技术的发展，智能视频监测在铁路安全监测中的应用越来越广泛，基于视频图像的铁路轨道异物侵限检测，首先需要从图像中划定铁路限界，铁路限界是指为保证运输安全而制定的建筑物、设备与机车车辆相互间在线路上不能逾越的轮廓尺寸线，因此快速准确地检测出铁路轨道线是异物侵限检测的第一个关键步骤。只有正确检测出了轨道线才能正确划定铁路限界，才能进行异物侵限检测。

目前，对铁路轨道线检测的研究相对较少，现有研究文献主要采用传统的基于图像特征的检测方法和基于模型匹配的检测方法。……