近年来,我国进入高速铁路快速建设和开通阶段,一大批跨越南北、横亘东西的高速铁路线路相继开通运营。同时,我国幅员辽阔,气象、地形、地貌和地质差异很大,高速铁路从寒冷干燥的东北地区到炎热潮湿的海南岛,面临各种自然灾害的影响,强风、暴雨、大雪、地震、泥石流和滚石等严重威胁高速铁路运行安全。因此,建立完善的自然灾害监测系统,实时、准确地监测铁路沿线的各项气象和灾害数据,及时发布预警和调整列车运行是保障高速铁路安全畅通的重要一环。我国东北地区新建高速铁路已经部署了雪深监测系统,通过在铁路沿线安装激光测雪深装置,测量轨枕面的积雪厚度。然而,该系统基于激光测距原理测量积雪厚度,采用固定式安装,测量结果受雪面不平整、倾角误差、遮盖物阻断测量线等影响测量精度和可靠性不高。此外,仅获取单一雪深数据,数据维度低,难以充分反映冬季降雪对铁路运行的影响。因此,本文主要围绕雪深监测系统展开研究,在原有系统的基础上提出了基于云台和倾角传感器的多点雪深测量优化方法,增加了高清网络摄像机用于图像采集和智能视频分析,基于组态王开发了集数据收集和展示、报警联动、设备管理于一体的监控软件平台。雪深测量装置一次性安装后,倾斜角度随之确定,受长时间振动影响,倾角可能发生变化,然而微小的变化即可带来较大的雪深测量误差。通过云台和倾角传感器实现监测范围内的多点测量,在每次测量时,同时测量距离和倾角,能够大大减小倾角误差的影响。同时,多点测量结果取平均值,相比单点测量结果,能够减少雪面不平整导致的误差。计算机视觉技术迅速发展和铁路综合视频监控的大面积部署,为智能视频分析提供了条件。在降雪天气,雪粒子密度能够反映实时的降雪强度,通过实时视频分析,提取前景中雪粒子的分布密度,进而估计出当前时刻的降雪情况,增加了动态的雪情信息,可用于进行中短时间、小范围气象预测和雪灾危害趋势分析。另外,基于模板图像和抓拍图像对比,能够检测雪深测量点处是否存在遮盖物,以及初步计算遮盖物的尺寸,能够有效排除遮盖物对雪深测量的干扰,同时也可辅助进行异物侵限检测,具有一定的实用价值。基于组态王的监控软件平台,将监测点的雪深变化曲线和实时视频监控集成在同一个界面,能够帮助调度和工务人员更加方便、直观的了解铁路沿线的雪情信息。同时,实现雪深和图像抓拍录像报警联动,当雪深达到报警阈值时,自动采集图像信息,并回传至指挥中心,提醒调度和工务人员采取适当的措施,保障列车安全运行。