摘要：基于接觸網安全巡檢裝置(2C)采集的海量圖像數據,提出高鐵接觸網異物自動化智能檢測方法,以實現穩健、可靠、精準的高鐵接觸網安全異常檢測。該方法面向2C圖像的特點以及接觸網安全運行需求,首先對圖像進行預處理,然后設計基于深度神經網絡的異物檢測方法,利用已標定樣本訓練異物檢測模型,并通過預訓練和重訓練步驟進行深度學習模型的優化,最后將訓練好的模型應用于真實場景中對特定異物進行自動檢測。對采集的2C圖像進行相關試驗,結果表明,該方法可以快速有效地檢測出接觸網異物,準確率達到96.5%以上,具有較高的應用價值。