摘要
铁路运输安全是国家交通安全的重要组成部分，而异物入侵是威胁铁路运输安全的重要因素之一。
传统的铁路异物入侵检测方法主要依赖人工巡检，存在效率低下、容易受环境影响等问题。
随着图像处理技术和人工智能的快速发展，基于图像处理的铁路异物入侵识别技术逐渐成为研究热点。
本文首先介绍了铁路异物入侵识别的研究背景和意义，并对国内外研究现状进行了综述；然后，对基于图像处理的铁路异物入侵识别方法的关键技术进行了分析，包括图像预处理、目标检测与识别、图像分割、特征提取与分类等；接着，重点介绍了近年来出现的几种主要研究方法，并对其优缺点进行了比较分析；最后，对铁路异物入侵识别技术的发展趋势进行了展望。
关键词：铁路安全；异物入侵；图像处理；目标检测；深度学习
#1.1铁路异物入侵铁路异物入侵是指非铁路运输工具、设备、器材以及其他任何物品侵占铁路轨行区、站场、区间或其他铁路用地的行为，这些异物的存在会对铁路运输安全造成严重威胁，例如：
引发列车脱轨事故：异物可能卡在列车车轮或转向架等部位，导致列车运行失控，从而引发脱轨事故。
损坏铁路设施：异物可能撞击或刮擦铁路信号设备、接触网等设施，造成设备损坏，影响铁路运输的正常运行。
威胁人员安全：异物可能飞溅或掉落，对附近的工作人员或乘客造成伤害。
#1.2图像处理图像处理是指对图像进行分析、处理和识别的过程，以获取有用的信息或特征。
在铁路异物入侵识别中，图像处理技术主要用于以下方面：
图像预处理：对采集到的铁路图像进行去噪、增强等处理，提高图像质量，为后续的目标检测和识别提供更好的输入数据。
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