基于Python的接触网热成像过热检测算法研究OA

针对接触网连接件过热检测中传统人工巡检效率较低的问题,本文基于Python与OpenCV构建红外热成像过热检测算法系统。系统通过图像预处理、目标自动识别定位、多尺度温度特征提取和支持向量机智能判别实现连接件过热自动检测,单张图像处理时间为180 ms。采用京沪高铁沿线实地采集的2 800张现场图像作为测试集,算法整体准确率为93.6%,正常样本识别准确率为96.1%,严重过热样本识别准确率为86.7%,与传统固定阈值方法相比,适应性和稳定性更好,为铁路接触网智能化巡检提供了技术支撑。