基于边缘检测算法的高铁接触网异物检测系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着我国高速铁路的快速发展，接触网作为高铁供电系统的关键组成部分，其安全稳定运行对保障高铁安全至关重要。

接触网异物入侵是导致接触网故障的重要原因之一，异物附着或悬挂在接触网上，可能引发接触网跳闸、短路、断线等严重事故，造成列车晚点甚至危及行车安全。

因此，开展高铁接触网异物检测研究，及时发现并清除异物，对于保障高铁安全运营、维护铁路运输秩序具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，基于图像的异物检测技术在各个领域得到了广泛应用，高铁接触网异物检测也成为了研究热点。

1. 国内研究现状

国内学者在高铁接触网异物检测方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题主要研究内容如下：1.接触网异物图像采集与预处理:-研究接触网图像采集方案，选择合适的摄像头类型、安装位置和拍摄角度，获取清晰的接触网图像。

-研究接触网图像预处理方法，对采集到的图像进行去噪、增强等处理，提高图像质量，为后续的边缘检测和特征提取奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的方法，逐步推进研究工作。

1.理论分析阶段:-深入研究高铁接触网结构、异物类型和危害，分析接触网异物检测的特点和难点。

-调研和分析现有的接触网异物检测方法，比较其优缺点，为本课题研究提供参考。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.改进边缘检测算法:针对现有边缘检测算法在接触网异物检测中存在的问题，本课题将对选定的算法进行改进，例如，可以通过优化算子参数、结合图像形态学处理等方式提高算法的抗噪性能和边缘定位精度，以提高异物检测的准确性和鲁棒性，特别是复杂环境下的适应性。

2.融合多特征信息:传统的接触网异物检测方法往往只考虑单一特征，而本课题将融合多种特征信息，如形状、尺寸、纹理等，构建更全面的异物特征表达，以提高异物识别的准确率，降低误检率。

3.设计开发集成系统:本课题将设计开发一套完整的基于边缘检测算法的高铁接触网异物检测系统，实现从图像采集、预处理、边缘检测、特征提取到异物识别的全过程自动化，为高铁接触网的安全维护提供高效可靠的技术手段。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘志祥, 郭悦, 袁佳, 等. 基于改进yolov5s的接触网异物检测算法[j]. 铁道学报, 2023, 45(4): 116-125.

2. 郑宇, 陆锋, 郭强, 等. 基于深度学习的接触网悬挂异物检测方法[j]. 中国铁道科学, 2022, 43(1): 148-156.

3. 王凯, 王晓燕, 袁剑, 等. 基于faster r-cnn的接触网异物图像检测算法[j]. 铁道运输与经济, 2022, 44(5): 58-63.