基于深度学习的铁路接触网缺陷检测技术综述：模型演进、应用挑战与未来展望

《Intelligent Transportation Infrastructure》：Defect Detection in Railway Catenary Systems: A Survey

本文聚焦铁路接触网系统安全运维的迫切需求，系统综述了人工智能技术在接触网缺陷检测中的最新进展。研究人员围绕CNN、Transformer、CNN-Transformer融合和多模态四大模型体系，深入分析了各类模型在解决小目标检测、多尺度融合、轻量化部署等关键技术难题上的创新策略，提出了面向不同组件缺陷的差异化模型选择方案，为智能巡检系统的实际部署提供了重要理论支撑和实践指导。

　　

铁路作为国民经济大动脉，其接触网系统的安全稳定运行直接关系到整个运输系统的可靠性。接触网如同高速列车的"生命线"，负责为电力机车提供持续稳定的电能。然而，由于长期暴露在复杂多变的自然环境中，加上列车高速运行带来的动态冲击，接触网组件容易出现磨损、断裂、腐蚀等多种缺陷，这些"暗藏杀机"的隐患随时可能引发严重的运营事故。

传统的接触网检测主要依赖人工巡检或基于规则的图像处理技术。人工巡检不仅效率低下，而且受主观因素影响大；而传统图像处理方法在面对光照变化、遮挡干扰等复杂场景时往往力不从心。这些局限性催生了对自动化、智能化缺陷检测技术的迫切需求。

近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，智能缺陷检测技术在铁路接触网监测领域展现出巨大潜力。从最初基于卷积神经网络(CNN)的方法，到后来引入Transformer架构，再到两者融合的混合模型，以及新兴的多模态技术，检测精度和效率得到了显著提升。然而，现有方法在泛化能力、计算效率、多模态融合等方面仍面临严峻挑战。

在这一背景下，研究人员对基于深度学习的铁路接触网缺陷检测方法进行了系统性梳理。该综述文章旨在为研究者和工程技术人员提供一份全面的技术参考，推动下一代智能巡检系统的发展。

关键技术方法主要包括四大模型体系：CNN-based模型通过注意力机制和多尺度特征融合增强小目标检测能力；Transformer-based模型利用自注意力机制实现全局上下文建模；CNN-Transformer融合模型通过串行或并行架构整合局部特征与全局依赖；多模态模型探索可见光、红外等多源数据融合提升检测鲁棒性。研究基于80篇相关文献的分析，构建了覆盖9类主要组件缺陷的技术体系。

接触网系统组成与缺陷分布

接触网系统由悬挂装置、支持装置、定位装置、支柱与基础四大子系统构成。研究统计显示，支持装置缺陷检测研究占比最高(38.75%)，其中绝缘子缺陷最受关注(12篇)。悬挂系统中仅吊弦缺陷有研究涉及，而定位装置缺陷检测尚属空白。此外，受电弓缺陷(15%)和电弧检测(21.25%)也是研究热点。

CNN-based方法的技术演进

CNN模型通过注意力机制、多尺度融合等技术创新，在缺陷检测领域保持主流地位。SE(Squeeze-and-Excitation)、CBAM(Convolutional Block Attention Module)等注意力机制通过特征重校准增强了对细微缺陷的敏感性。多尺度特征融合策略通过金字塔网络结构有效解决了组件尺寸差异大的问题。损失函数优化(如Focal Loss)缓解了样本不平衡问题，而轻量化设计(YOLO系列改进)则满足了实时检测需求。

Transformer-based方法的创新应用

Transformer模型通过自注意力机制突破CNN的局部感受野限制，在长距离依赖建模方面展现出独特优势。DERT(Detection Transformer)框架实现了端到端的缺陷检测，而MAE(Masked Autoencoder)通过自监督预训练缓解了标注数据不足的问题。这些方法特别适合具有明显结构特征的组件如绝缘子的缺陷识别。

CNN-Transformer融合策略

融合模型通过串行或并行架构整合两种范式的优势。串行融合中，CNN层负责浅层特征提取，Transformer块进行深层语义建模，最优比例约为7:2。并行融合采用双分支结构，CNN分支捕捉局部细节，Transformer分支建模全局上下文，通过特征交互实现优势互补。这种混合架构在吊弦、弧形支座等复杂组件检测中表现出色。

多模态方法的前沿探索

多模态融合通过整合可见光、红外、文本等多源数据，提升复杂环境下的检测鲁棒性。Co-InsCap模型结合视觉与语言描述，实现缺陷检测与描述生成的双重功能。MILADNet框架通过可见光-红外融合有效抑制眩光干扰，提升电弧检测稳定性。尽管研究尚处起步阶段，多模态方法在跨域适应性方面展现出巨大潜力。

模型选择策略研究

针对不同组件的特性差异，研究提出了差异化的模型选择方案。绝缘子等纹理简单组件适合CNN模型，定位管等结构相关组件适用Transformer，接触线等需局部-全局特征融合的场景推荐CNN-Transformer混合模型，而支架等多模态信息丰富的组件则可考虑多模态方法。这种按需定制的策略在保证检测精度的同时优化了计算效率。

研究结论表明，深度学习模型显著提升了接触网缺陷检测的自动化水平和准确率。CNN-Transformer融合模型在精度与效率间取得了最佳平衡，是多数组件检测的首选方案。未来研究应重点关注小样本学习、边缘计算部署、开放集缺陷检测等方向，同时加强标准化数据集建设，推动技术在实际场景中的规模化应用。

这项研究不仅系统梳理了技术发展脉络，更为智能运维系统的实际部署提供了重要参考。通过建立模型选择指南和技术路线图，该综述将助力铁路部门构建更加安全、高效、智能的接触网监测体系，为轨道交通的可持续发展提供技术保障。随着多模态大模型等新兴技术的发展，接触网缺陷检测有望实现从"感知"到"认知"的跨越，最终建成具有自学习、自适应能力的智能运维生态系统。