为保障高速铁路运行安全,必须定期地检测沿线边坡的形态变化,及时发现潜在的山体滑坡风险,为铁路安全管理部门提供检测数据支撑。首先利用车载激光雷达获取高速铁路沿线边坡三维点云数据,并将当期点云和基准点云进行配准;采用点云体素化方法降低离散空间点坐标的随机误差,并利用区域生长算法拟合生成多个区域平面。最后,提出边坡形变量计算方法,得到边坡形态变化检测结果。试验结果表明:利用车载激光点云能够高效地检测边坡形态变化,实现了提升高速铁路边坡检测效率的目的。