摘要
高铁接触网是列车供电的关键设备，其安全运行对高速铁路至关重要。
接触网异物的存在会导致接触网跳闸、断线等故障，严重威胁高铁运行安全。
传统的接触网异物检测方法主要依赖人工巡检，存在效率低、漏检率高、受环境影响大等问题。
随着机器视觉和深度学习技术的快速发展，基于边缘检测算法的智能化接触网异物检测系统应运而生。
本文首先介绍了高铁接触网异物检测的研究背景和意义，分析了国内外研究现状，并阐述了边缘检测算法的基本原理和常用算法。
接着，重点阐述了基于边缘检测算法的异物检测系统的设计与实现，包括图像采集与预处理、边缘检测算法选择与改进、异物特征提取、异物识别与分类等关键技术。
最后，对全文进行了总结，并展望了该领域未来的发展方向。
关键词：高铁接触网；异物检测；边缘检测算法；机器视觉；深度学习
1.1高铁接触网高铁接触网是高铁列车的供电系统，由接触悬挂、支持装置、定位装置和电力线路等组成，其主要作用是将电力传输至列车。
接触网长期暴露于室外环境中，易受鸟类筑巢、风筝缠绕、异物坠落等因素影响，导致接触网故障，严重影响高铁运行安全。
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