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摘要
目的：轨道交通接触网状态与列车的安全稳定运行密切相关，为了提高复杂环境下接触网状态检测性能和故障识别的精度，提出了基于自监督表征学习的接触网状态检测方法。方法：介绍了基于自监督表征学习的接触网状态检测方法的框架，该方法针对接触网的吊弦、电连接线及电弧状态进行检测。通过学习大量未标记的供电系统接触网图像视觉表征，建立了具有较强特征提取能力的自监督预训练模型，将预训练权重参数传递到微调检测模型中，引导微调检测模型准确检测接触网部件状态；构建了接触网图像数据集，基于该数据集进行了接触网状态检测性能测试试验。结果及结论：基于自监督表征学习的接触网状态检测方法，通过未标记的图像，学习接触网设备零部件的视觉表征，建立检测模型，能够及时有效检测吊弦、电连接线和电弧状态，能够提高检测效率及检测精度。性能测试结果表明，该方法在接触网吊弦状态识别上可以达到99.13%的识别精度。
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