随着社会现代化的高速发展,夜景灯在城市化进程中被广泛使用。夜景灯不仅能为城市夜晚提供照明效果,而且能美化城市的夜景。目前夜景灯故障检测技术主要为人工巡检和远程摄像机监控为主,存在检测不及时、耗费大量人力的缺点,如何快速有效地检测出夜景灯故障是目前工程上亟待解决的问题。论文在分析现有图像检测技术基础上,提出了一种基于混合模式的夜景灯故障自动检测方法。同时针对夜景灯光摄像机在实际应用中可能出现的抖动偏移等问题,提出了一种改进的图像配准算法,从而保证采集图像与原模板的一致性,在确保检测率的同时,大大降低了检测误报率。论文主要工作包括:（1）针对夜景灯故障检测缺乏及时性、高效性以及人工参与过多的问题,提出了一种基于混合模式的夜景灯故障自动检测方法。该方法是对夜景灯构建特征模板,通过模板匹配对实时采集的夜景灯图像实现精准高效的故障检测。在特征模板的构建过程中,通过对夜景灯图像进行预处理,有效地消除夜景灯图像中噪声信息的同时,也能提高图像的清晰度。其次,将最大类间方差算法与贝叶斯算法相结合对夜景灯图像中夜景灯区域进行分割。最后,将四叉树算法和最小外接矩形算法相结合提取夜景灯的特征模板,提高算法的运行速度与效率。实验结果表明该混合式检测法对于常见的夜景灯光检测具有较好的可靠性和检测效果。（2）针对摄像机采集夜景灯图像时发生抖动的问题,提出了基于改进的图像配准算法的夜景灯配准方法。该方法能够对夜景灯图像中的特征信息进行有效的提取,并通过特征信息对夜景灯图像进行配准。这样在使夜景灯图像位置映射到图像模板位置的同时,也有效地提高了夜景灯故障检测的精确性。最终的实验结果表明,该方法消除了发生抖动的影响,极大降低了检测的误报率。（3）设计了夜景灯故障检测系统。利用opencv等技术,以及SSM框架实现了离线的模板建立以及在线检测功能,集成了本文所提出的夜景灯故障检测算法,目前系统已经成功在多地进行了部署,达到了实时、高效、准确的夜景灯故障检测效果。