本研究成果基于数字图像处理和智能识别原理，依据CCD工业摄像机获得的黑白彩色图像，进行滤波、校正、灰度化、白平衡、差分等数字图像处理，采用小波变换等技术，获得监测对象的轮廓外形，然后与基准图像轮廓比较，获得监测对象状态等信息。

本系统特点：

基于工业CCD电视连续图像监测设备，获得图像，再经过图像采集卡转化为数字图像送入微机处理，可实现500米以内范围信号直接传输。在增加中继放大器后，可以实现1公里以上信号传输。

采用微机网络并行计算技术，实现多路信号的同步实时处理，并实现总体控制和图像合成。

采用在静态背景物中提取动态对象数字图像技术，对于活动的图像可以在一定阀限误差内自动提取。

采用模拟人工智能图像识别技术，实现无人值守、自动化连续检测和异常状态实时报警，可以摆脱人眼连续监测存在疲劳等缺陷。

采用MPEG4等数字图像压缩技术，减少图像文件的存储消耗。对于监测图像文件保留期限可以人为控制，有助于万一出现事故后追查原因，分清责任。

现为成都铁路局货安中心开发了铁路货车超限监测门原型系统。正在继续深入研究基于图像识别的控制系统，计划开发多幅图像重构三维外形曲面系统，开发铁路货物防盗和铅封状态检测系统，开发基于图像的检索认证系统。