张子健，马吉恩，2，李旭峰，方攸同

(1.浙江大学 电气工程学院,浙江 杭州 310027；2.浙江大学 西部发展研究院,浙江 杭州 310012；3.浙江科技学院 机械与汽车工程学院，浙江 杭州 310023)

接触网作为电气化铁路的重要组成部分，其状态的优劣直接影响到电气化铁路的运行安全和可靠性[1]。目前的检测系统主要是通过人工识别图像进行检测，存在检测效率低、检测周期长等问题。

随着高速铁路的快速发展，接触网检测和维护成为高速铁路后期运营维护的重要内容[2]。为了实现接触网快速、有效、自动检测和故障反馈，各研究机构和科研院所开展了一系列基于图像处理技术的高铁接触网方面的研究。文献[3]利用形态学图像处理与Hough变换相结合的方法，实现受电弓滑板状态检测。文献[4]利用链码与Randon变换相结合的方法，实现接触网定位器检测。文献[5]利用二代曲波变换以及条带能量法进行绝缘子故障检测。文献[6]利用模板匹配进行绝缘子的定位，利用灰度奇异值检测实现状态判断。文献[7]基于轮廓波变换和Chan-Vese模型，提出一种检测和识别高速铁路棒式绝缘子的方法。文献[8]利用Harris角点与谱聚类实现绝缘子的抗旋转匹配和故障检测。文献[9]利用Harris角点配准与图像差分实现了绝缘子的定位和故障检测。文献[10]提出一种HOG特征与二维Gabor小波相结合的图像检测方法。文献[11]利用深度学习Faster R-CNN模型和Hough变换进行接触网定位器坡度测量。文献[12]利用SIFT算法和改进的RANSAC算法实现双耳部件定位，利用Hough变换和灰度值统计实现销钉状态检测。……