在现代智能交通中，随着传感器和计算机技术的高速发展，信号处理和模式识别技术成为智能交通中行车安全检测/监控关键技术的核心内容。 本文研究内容分为两部分，一部分是以摄像机为传感器拍摄的可见光下的铁路路况图像为研究对象；另外一部分以加速度传感器采集到的汽车变速箱振动信号为研究对象。 在以图像信号为对象的研究中，本文采用三种不同的识别方法来判断当前路况类型：灰度统计法、基于直线拟合的弯道识别方法和NMI(Normalized Moment of Inertia)转动惯量模板匹配法。根据不同识别方法的要求，相应地对图像实行了三种处理过程。三种方法有一个共同的特点，那就是要得到完整而清晰的铁轨二值图。灰度统计法直接在二值图上进行，NMI法要求出二值图像的转动惯量，弯道识别法要求在二值图的基础上将铁轨进行细化后再做最小二乘法直线拟合，然后计算二值图像素点与直线的距离，判断道路类型。最后用模糊综合法将三种方法的识别结果综合，得出最终识别结果。 在图像处理中，为了得到完整清晰的二值化后铁轨形状，文中首先采用同态滤波对图像增强，以消除光照不均的影响，同时又采用图像融合技术来减少阴影等外界因素的干扰。在图像的二值化过程中，结合OTSU法，快速二值化方法等的处理特点，提出了一种既可以改善二值化效果，又可提高系统运行速度的改进的二值化方法，用此方法处理的图像可以得到较好的二值化图像。在二值化后的处理过程中，本文利用了二值形态学的一系列处理方法的巧妙结合，这些方法包括膨胀、区域填充、去除大尺寸物体和粒子滤波等。使用这些处理方法，可以达到了消除间断，填补空隙，区域填充，以及去除大尺寸物体等效果。在二值形态学处理之后，用粒子滤波消除特定区域和尺寸的粒子，得到了完整清晰的铁轨形状。另外为了配合弯道识别法，本文做了最小二乘法直线拟合。 在以振动信号为处理对象的信号处理和模式识别的研究中，从时域和频域两个方面对信号进行特征提取。在时域计算了信号的脉冲度和峭度两项指标，频域则是通过FFT变换计算信号的频谱图。在得到信号特征的基础上，利用模糊均值法对变速箱故障类型进行判断。 在本文的最后，为了验证处理和识别结果，建立了基于图像的铁路路况识别系统(此系已经通过中腾科技发展有限公司的实验室验收)和基于振动信号处理的变速箱故障诊断系统。并在所建立系统上进行了实验，实验结果表明，文中介绍的处理方法效果良好，识别结果可靠。