本书主要阐述了典型恶劣天气条件下铁路周界入侵目标识别、铁路典型基础设施缺陷图像智能识别、铁路沿线雪情与地质灾害图像分析判识、车站客流图像分析统计等核心模型方法，以及在此基础上构建的铁路视频物联网监控平台关键技术与系统应用等内容。深入探讨分析了利用图像智能分析方法保障铁路运行安全的重要作用和前沿发展，旨在为建立基于人工智能的铁路沿线视频监控图像分析技术体系提供理论方法与支撑。

第一章绪论 第二章典型恶劣天气条件下铁路周界入侵目标识别方法 第三章铁路典型基础设施图像智能识别方法 第四章铁路沿线雪情与地质灾害图像分析判识方法 第五章车站客流图像分析统计方法研究 第六章铁路视频物联网监控平台关键技术与系统应用

秦勇，北京交通大学教授，博士生导师，轨道交通控制与安全国家重点实验室副主任。长期从事高速铁路、高原铁路、城市轨道交通路网主动安全保障与运输组织调度领域科研教学工作二十余年。先后承担参与国家及省部级科研项目60余项。 柳青红，北京交通大学博士，中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所助理研究员。主要从事铁路基础设施及安全保障相关的铁路视频大数据智能分析方法研究，涉及铁路图像增强、人员及异物入侵检测、设备设施状态检测等。 谢征宇，女，北京交通大学教授，博士生导师。从事轨道交通主动安全保障智能感知技术研究，长期致力于轨道交通运营安全智能感知技术应用研究，轨道交通入侵目标检测等相关研究成果获中国发明协会金奖等多项科技奖励，相关成果编入国家铁路局《高速铁路工程技术创新丛书》。先后承担国家科技支撑计划、国家63计划等国家及省部级科研项目20余项，发表SCI/EI论文30余篇，专著1部，参编学术专著2部。授权国家发明专利5项，参与制定业内标准5项，担任中国电工技术学会轨道交通电器设备技术专业委员会副秘书长、中关村轨道交通视频与安全产业技术联盟副秘书长等。 曹志威，男