随着我国铁路事业向高速、重载方向发展,对铁路运输安全提出更高要求。在我国,铁路道路养护采用以人工沿铁路线路进行目测的方式,很难保证结果的客观性和准确性,且对道路的养护工人的经验以及责任心要求比较高；随着铁路的不断提速,传统的检查方式已经开始暴露出弊端,希望有一种安全、准确、快速的铁路养护方法保证铁路的安全运营,因此,针对我国铁路道路养护中存在的实际问题和适应铁路发展的要求,研究运用于铁路道路安全巡检的自动化设备提上日程。论文的主要工作如下：根据我国铁路道路养护标准,结合国内外铁路养护相关经验,分析了我国铁路道路养护存在的问题和铁路道路养护目标,以提高检测效率,改善铁路养护的工作环境,提高铁路养护质量,保证铁路道路的安全运营为目的,提出了基于视频图像处理的铁路道路安全巡检的自动化方法。针对铁路道路的病害特征,提出基于图像处理的自动巡检方案运用的相关理论、检测方法,并用实例说明方案的可行性。分析了基于图像处理的铁路道路病害检测的整个系统的结构组成、各组成部分的关系,提出构建系统的相应理论方法。研究基于粗糙神经网络的轨枕缺陷检测的关键技术及理论支持,重点分析轨枕检测的主要内容和目标要求,提出基于粗糙神经网络的轨枕缺陷检测系统,对其中涉及到的特征提取、特征离散、特征约简以及粗糙神经网络模型构建的相关理论进行阐述,并用实例说明理论的可行性。详细论述基于图像处理的轨枕目标区域和病害的特征,提出了区域和病害提取的相关理论和方法,并用实例说明理论和方法的可行性。基于上述研究,开发铁路道路安全自动巡检系统。系统由铁轨检测子系统、轨枕检测子系统、道砟检测子系统、扣件检测子系统、垫片检测子系统等五部分组成。本文主要对轨枕检测子系统的研究进行详细的理论论述和实例说明。实例结果证明,本文设计的方法能有效的对轨枕进行缺陷病害检测,所开发的系统也具有实际应用价值。