随着我国经济和社会的快速发展，铁路运输系统在旅客运输和货物运输中发挥了越来越重要的作用。列车停车安全是铁路交通运输发展的保证，止轮器是列车制动的主要设备，由于止轮器自动脱落或者人为偷盗等原因，列车溜逸时常发生，往往造成重大安全事故。为了实现对列车停靠状态的远程在线监控，研究基于图像处理的列车滑动在线监测系统保障铁路运输系统安全。本文以列车滑动在线视频监测系统的抗干扰为主线，介绍了两种监测方法：基于铁轨识别的列车滑动监测方法和基于角点检测的列车滑动监测方法。在两种监测方法的基础上提高系统鲁棒性。列车场站中的环境是动态变化的，如太阳光的照射角度的变化会引起光线的变化，光线的变化很容易造成在线监测系统的误判；在有火车经过或者大风的情况下，摄像机难免产生抖动，摄像机的抖动会引起视频图像的抖动，对监测系统造成干扰，从而引起列车滑动在线监测系统的误判。考虑到两种主要干扰的影响，本文分别提出了基于图像分块的背景更新方法和图像去抖动改进算法。背景更新算法是根据块匹配来判断该图像块是否处于连续稳定状态，如果不稳定，则要进行及时更新，排除光线以及其它外界干扰。去抖动算法是在倒三角法和背景检测图像稳定基础上的改进，使得列车滑动监测系统较好的排除了抖动对监测的干扰，提高了系统的鲁棒性。