高速鐵路近年來的快速發(fā)展，帶來的接觸網(wǎng)檢測任務(wù)日益繁重。傳統(tǒng)的人工檢測已經(jīng)滿足不了路局日常檢測的需要，實時在線的自動檢測技術(shù)迫在眉睫。目前來看，雖然在接觸網(wǎng)圖像檢測這一塊的研究和論文有很多，然而實際應(yīng)用卻不多，或者效果不盡人意。究其主要原因在于接觸網(wǎng)零器件的復雜和背景環(huán)境變化的劇烈，尤其在高速條件下，使得圖像的處理與識別變得十分困難。本文通過使用機器學習中的算法：支持向量機 SVM 分類器，來完成接觸網(wǎng)圖像檢測中的應(yīng)用的研究。在文章中首先介紹了支持向量機的算法原理，然后介紹了當前主流的幾種圖像特征提取理論。并以受電弓碳滑板檢測與接觸網(wǎng)支持裝置上的絕緣子檢測及接觸網(wǎng)定位器定位為例，通過程序流程的描述，闡述了支持向量機的具體應(yīng)用方法。最后以 C++與 OPENCV 庫為平臺完成實驗的驗證，并得出實驗結(jié)論：支持向量機在接觸網(wǎng)碳滑板圖像檢測中，在犧牲部分查準率的情況下，可以達到較高的查全率，能滿足碳滑板安全性的檢測要求；在絕緣子檢測中，對比了不同核函數(shù)情況下，不同支持向量機的分類效果，其中高斯核比較適用于依據(jù)灰度共生矩陣為分類特征的向量機；在定位器坡度識別時，SVM 可以實現(xiàn)定位器的快速定位，增加檢測效率?？梢娫谥С窒蛄繖C在接觸網(wǎng)圖像檢測中，具有較高的應(yīng)用價值。其關(guān)鍵在于：一。妥善解決部件的圖像分割;二。選取最適合的圖像特征進行提取;三。需要數(shù)據(jù)量足夠的樣本庫支持；在解決了這三個關(guān)鍵點后，支持向量機就能快速識別出故障圖片，做到實時自動檢測。