随着我国高速铁路技术的快速发展,列车速度不断提升,列车的安全运行愈发重要,而轨道异物入侵问题已经严重影响到了铁路的安全行驶,故需要对轨道进行检测防护,防止异物入侵轨道。传统轨道防护方案工程量大、成本高、检测种类少、精度低,且需要人工操作进行干预。基于机器学习的检测系统虽然在一定程度上降低了工程量和运维成本,但是仍然存在很大的局限性,例如只能检测运动目标和大型物体等等,已经越来越难以达到日益提升的安全运输环境需求。本文在简要介绍国内外铁路运营安全检测技术的基础上,分析阐述了目前轨道异物入侵检测技术存在的问题。针对关键技术瓶颈及传统机器学习算法存在的不足之处,提出并研究设计了基于深度学习的轨道异物入侵检测算法。基于深度学习的轨道异物入侵检测算法的研究内容主要分为如下几个方面:第一,对检测视频进行单帧处理,并对获得的单帧图像进行必要的预处理。第二,由于从室外场景中获取视频过程和图像转换过程会产生大量的噪声,所以需要先对图像进行去噪处理。本文对比分析了四种常用图像滤波算法的优劣,选择采用中值滤波算法对图像进行去噪处理。同时,为了更好地检测出列车运行轨道,对去噪图像进行了加权平均化灰度处理、二值化处理和边缘检测提取等一系列操作,得到最优边缘检测图。第三,通过霍夫变换算法检测出铁路的铁轨,以铁轨作为基线向轨道外侧平移,从而划定了铁路轨道异物入侵区域。第四,本文基于SSD和YOLO两种模型,针对应用场景及技术需求的特点进行改进,并使用自制样本对模型进行了训练。实验结果及对比分析证明了基于深度学习的目标检测模型不仅能够很好地完成轨道入侵异物检测任务,而且还解决了传统算法不能检测缓慢移动目标的问题,且不需要额外区分对面开行的列车和异物,大幅提高了检测速度和精度。该算法在铁路异物检测领域具有广阔的发展前景和实际应用价值,对人工智能技术在各个交叉领域的拓展应用具有很好的借鉴意义和参考价值。