朱文杰

铁路接触网的安全稳定运行对铁路运输至关重要，但传统人工巡检和接触式检测存在效率低、风险高、成本大等瓶颈问题。本文提出并应用了一种融合无人机巡检与图像识别技术的智能检测方法。该方法利用无人机的高效、灵活特性，实现接触网全方位图像采集；结合基于深度学习的图像识别算法，对采集图像进行自动分析，精准识别接触网常见故障。以南宁铁路局某供电段为例，检测效率提升近100倍，故障识别准确率高达95%以上，同时有效降低了运维成本与人员风险。该技术为铁路接触网的安全运行提供了有力保障，具有广阔的应用前景。

铁路接触网；图像识别；无人机巡检；故障检测；智能运维；深度学习

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