谢大鹏，孙忠国

0 引言

高速铁路接触网，由于接触线及承力索的张力增大，各接触网零部件的受力及振动也大幅增加，接触网零部件的安全问题尤为突出。对接触网零部件状态缺陷的检测，传统的人工巡检方式工作量大，而且只能在非常有限的天窗时间内进行，该方式难以满足国内大量高速铁路接触网高效检修维护的需要。

为此，急需研制在无需接触网断电条件下，能主要针对接触网接触悬挂系统关键设备及零部件状态进行自动巡检的动态检测设备，以满足对高速铁路接触网高效检修维护的需要。而对采集到的接触网设备图像进行自动化的图像处理算法又是其中难点。

1 图像匹配与识别方法

物体的识别与检测是计算机视觉中的一项前沿技术问题。如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，都是目前比较成熟的应用领域，国内外不少产品已经成功应用于安检、考勤、信息安全等方面。

目前，对图像匹配的研究主要以提高匹配的精度和速度为主，兼顾通用性与鲁棒性。

图像识别的方法很多，基本的也是常用的方法有神经网络法、几何变换法和模板匹配法等。

（1）神经网络方法。人工神经网络方法特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的问题以及信息不确定性（模糊或不精确）问题。在实际应用中，由于该方法存在收敛速度慢、训练量大、训练时间长，且存在局部最小，识别分类精度不够，难以适用于经常出现新模式的场合，因而其实用性有待进一步提高。……