铁道部推广自动安全检测系统:货车运行故障动态检测系统(TFDS)和动车组运行故障动态图像检测系统(TEDS)。这两套系统旨在通过计算机的自动检测,提高列车故障动态检测效率。列车运行场景复杂,其中光照变化极大地影响了列车的故障检测。本文主要研究光照变化下列车图像的目标定位、分割、特征提取与识别,对此提出如下研究算法:针对相阵设备点光源变化下的货车闸瓦故障识别,首先基于目标区域离散点采样和显著边缘特征,初步定位目标区域;然后提出基于边缘与区域结构信息的分割算法,分割目标区域;最后提取边缘特征与区域结构特征,识别目标。针对线阵设备线光源变化下的动车车号识别,首先基于图像灰度梯度特点,初步定位字符序列区域;再基于边缘特征,分片分割字符区域;然后根据字符数目、类内距离和类间距离,投影切分字符;接着使用插值算法归一化字符;最后讨论并设计字符特征和分类器,比较不同的特征和分类器,识别字符。实验结果表明,上述方法可以分别有效地解决相阵设备点光源变化下的货车闸瓦故障识别和线阵设备的线光源变化下的动车车号识别。