鐵路作為國家重要基礎(chǔ)設(shè)施、國民經(jīng)濟大動脈和大眾化運輸方式，對社會經(jīng)濟發(fā)展起著不可替代的支撐作用。軌道是鐵路系統(tǒng)的重要組件，軌道病害檢測是鐵路工務(wù)部門的核心業(yè)務(wù)。傳統(tǒng)的人工巡檢不僅費時費力，而且檢測結(jié)果容易受到各種主觀因素的影響。因此，視覺檢測設(shè)備自動化軌道病害檢測對維護(hù)鐵路運輸安全具有重要的現(xiàn)實意義?？紤]到視覺檢測在速度、成本和可視化等方面的優(yōu)勢，本文聚焦于軌道病害視覺檢測技術(shù)。首先以廣泛應(yīng)用的無砟軌道為例介紹軌道的基本結(jié)構(gòu)，對常見的軌道表觀病害進(jìn)行樣例展示、成因分析和影響評價；簡要梳理常見的自動化軌道檢測技術(shù)的基本原理和應(yīng)用場景，對軌道病害視覺檢測面臨的圖像質(zhì)量不均、視覺檢測設(shè)備可用特征較少和模型更新困難等主要挑戰(zhàn)進(jìn)行歸納；然后，依照前景模型、背景模型、盲源分離模型及深度學(xué)習(xí)模型的分類邏輯對軌道病害視覺檢測領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述，簡要介紹了各類方法的代表性工作，總結(jié)了各類方法的技術(shù)特點與應(yīng)用局限性；最后，視覺檢測設(shè)備針對智能化鐵路的發(fā)展需求，展望了未來軌道病害視覺檢測技術(shù)的研究趨勢，即利用小樣本/零樣本學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)與多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合等技術(shù)手段來解決當(dāng)前視覺檢測系統(tǒng)中的魯棒性弱、虛警率高等問題。