弓网检测系统 实时保障高铁安全运行

随着高铁的快速发展，弓网系统作为列车从接触网获取电能的关键部件，其状态的健康与否直接关系到列车的运行安全、牵引性能和乘客的舒适度。然而，弓网在长时间运行中，容易受到磨损、腐蚀、松动等问题的影响，这些缺陷如果没有及时发现和处理，可能导致供电不稳定甚至发生电力故障。

传统的弓网检测方式主要依赖人工巡检，效率低、风险高且难以实现高频率的实时监控。因此，利用机器视觉技术对弓网系统进行非接触式、高精度的实时检测，已经成为现代铁路维护的重要发展方向。

51camera采用先进机器视觉技术，经过多次验证，推出了动车组受电弓视频监控系统，该系统通过高分辨率视觉模组对高铁弓网进行高精度成像，并通过国际先进的深度学习算法能够在采集的图像中自动识别出位置偏移，火花放电等缺陷。为动车预防性维护提供数据支持，方便做出决策，保障动车组安全运行。以下为实际应用的采图效果。

夜间隧道内成像效果

夜间隧道内成像效果

夜间隧道内成像效果

夜间隧道内成像效果

动车组受电弓视频监控系统

动车组受电弓视频监控系统通过安装在列车车顶的专用摄像头，实时捕捉受电弓、接触网及附近高压设备的工作状态，通过智能分析自动实时识别受电弓异常状态，为随车机械师处理异常降弓等弓网故障提供辅助的监视视频和分析图像。为预防性维护提供数据支持，从而显著降低运营风险，保障列车安全、准时地运行。

该系统不再是传统的被动式记录设备，而是集成了机器视觉和智能分析的主动式监控和辅助决策系统，具备时间同步和自动校时功能。

系统核心功能与技术实现

该系统的核心在于利用机器视觉技术实现对复杂动态场景的智能分析，主要包含以下几个关键功能：

1. 实时图像采集与存储 该系统在列车高速运行中持续采集受电弓与接触网的视频流。同时，为了满足数据存储和后续分析的需求，系统采用单车存储方案。

2. 异常状态的智能识别与分析 这是系统的核心智能部分。系统能够自动识别并分析弓网系统的多种异常状态，如弓网离线与电弧检测、弓头磨损状态评估、附近高压设备状态监测。

3. 集中监控与数据管理 尽管数据在单车上存储，但系统会将关键的信息和分析结果实时传输至集中监控中心。通过对海量历史数据的智能分析，可以预测故障趋势、评估不同线路的弓网磨损情况，实现从被动维修向预测性维护的转变。

动车组受电弓视频监控系统通过结合先进的智能分析技术，不仅能够实现对受电弓和接触网的实时监控，还能提供故障预测与故障处理辅助，极大提高了动车组运行的安全性和稳定性。