受电弓是动车组从供电接触网稳定获取电力的关键部件，其工作状态直接影响动车组运行的安全性和可靠性。为了及时发现并降低受电弓状态异常故障对车辆引起的次生灾害，文章介绍了一种利用受电弓实时视频图像、采用多种智能识别算法对受电弓运行状态进行实时分析的智能分析系统，提出了系统构成和各智能识别功能设计要素。实际运用表明，该系统可以有效识别和检测列车运行过程中的受电弓异常状态，并进行报警提示，对动车组的行车安全具有重要的指导意义。
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