动车组运行故障动态图像检测系统(TEDS), 通过在轨边安装布置高速线阵采集相机, 实现对运行中列车的全方位监控。利用获得的高质量图像, 通过机器学习和模式识别, 实现列车故障的自动化诊断和检测。但是线阵相机拍摄的图像易受动车速度的影响, 在图像水平方向上存在几何变形, 给后续目标的自动识别和检测带来了困难。为了解决这个问题, 设定一组基准图像, 对其他时间段所获得的目标图像分别按照对应的基准图像进行配准和重分割, 尽量减小列车速度对成像变形的影响。结合TEDS, 利用多分辨率下的图像快速配准方法, 实现了后续目标图像的快速分割与对齐。提出了一种改进的图像差影技术, 通过将对齐之后的目标图像与历史标准图像进行比对分析, 快速实现动车故障区域的自动定位和检测。