本发明公开了一种列车海量监测大数据可视化趋势判别方法,包括以下步骤:首先对列车监测数据进行缺失值补全、异常值剔除和去噪等预处理操作;然后绘制与分割列车监测数据图像,为子图像添加类别标签,选取子图像构建分类模型的训练集与测试集;采用LBP和HOG算子提取并融合图像特征,训练SVM多分类模型,应用测试集测试模型的数据趋势判别效果,进行模型调整与优化;最后,对列车监测数据子图像的趋势进行分析与整合,得到监测数据的整体变化趋势,本发明解决了现有技术中存在的列车海量监测数据处理方法繁琐、处理过程不够直观、趋势判别不够准确的问题。